基于行数据扫描的星空多目标星点提取方法

为了解决传统方法无法实时获取星空目标位置问题,文章提出了一种基于行数据扫描的星空多目标星点提取方法,通过阈值提取、行目标提取、星空目标识别和质心坐标计算等四个步骤来快速提取星空目标。为了使该算法能够更有效地运行在嵌入式设备中,对算法进行合理配置,将其分割成FPGA端和DSP端。通过试验验证,在输入图像分辨率为1 280像素×1 024像素的情况下,文章提出的算法星点提取时间小于0.17ms。相比较传统方法,能够在不损失星空目标定位精度的前提下,提高提取速率,更适用于星空背景下的多目标快速星点提取。

空间数据扫描技术在大型常压储罐变形检测中的应用

储罐在服役过程中受基础沉降、工艺操作不当、外部载荷变化等因素影响,罐体易发生变形或倾斜。常规检测手段(铅锤检测、全站仪扫描、水准仪测量等)的检测精度易受到现场环境和人员水平的限制,后期数据处理工作量大。为解决上述问题,采用三维激光扫描仪对储罐整体或局部进行空间数据扫描,获取点云数据,通过拼接、降噪、滤波、网格化处理,获取储罐的数字模型,可实现对储罐变形、圆度、垂直度、沉降的分析与评价。与常规手段相比,空间数据扫描技术工作效率高、检测范围广、测量精度高、数据保存与处理更为便捷。

数模造型及数据扫描在汽车模具制造中的应用

分析了数据扫描及数模造型的应用背景，阐述了计算机辅助曲面造型如三坐标点测数据造型、产品因为依据造型、工序制件图造型以及模具连续扫描系统的应用，说明了这两项新技术运用取得的成绩．

数模造型及数据扫描在汽车模具制造中的应用

一、概述 1.汽车模具制造的传统工艺 多年来,汽车制造以主模型为原始依据,拷贝翻制成凸凹工艺模型。此种尺寸传递的多次翻制,精度误差在±0.5mm以上,同时仿形模因存放环境恶劣,变形量大,必然造成仿形加工时余量放得较多,钳工打磨量大,模具型面尺寸精度难以控制。采用这种传统工艺制造汽车模具,生产周期长、成本高、精度低、累计误差达±1.5mm。 2.大批量生产对模具制造业的要求 长安公司微车在“八五”期间形成10万辆生产能力,1996年形成15万辆生产能力,每年需用模具1340付,其中大型模具120付,中型模具280付,小型模具960付,总劳动量达81万小时。由于原模具车间加工手段落后,又因是以传统工艺生产模具,生产效率低、精度差,严重影响了我公司汽车国产化的步伐,也远远不能满足微车新产品开发的需要。

全球大数据扫描

今天，对信息资源的开发利用能力已经成为国际竞争以及国家整体实力的重要方面，当全球范围内数据成为国家资产、创新前沿，要成为“数据时代先驱者”时，我们需要学习、借鉴、消化和创新。例如美国、欧洲数据开放战略，韩国、新加坡的基础设施建设，日本智慧城市、医疗和农业等方面的创新等。

基于相移的三维扫描数据自动配准方法研究

在三维扫描过程中,常因受到设备自身因素与点云丢失的限制而难以一次性完成数据采集。为准确实现物体三维模型重构,提出基于相移的三维扫描数据自动配准方法。首先设置旋转台,利用非接触式结构光方法获得转动轴的有关信息,从而采集目标点云数据。在此基础上,结合任意一点与其周围点曲率信息建立曲率图,对全部顶点做曲率运算,将数据划分为连续子块,计算每个子块中平均值和方差,从而提取关键特征点。然后获取两幅具有部分重叠关系图像的相对位移,采用交叉功率谱的傅里叶变换完成位移估计,再通过构造与组合点对、粗略与精确配准去除噪声点,实现三维扫描数据自动配准。仿真实验表明,该方法能够在确保配准精度的同时提高配准方法的运行效率,可靠性和实用性较强。

数字人系统的扫描数据处理

如今数字人系统发展非常迅速并在不同领域应用广泛,但基础高质量模板生成适配性不足。针对混合素材模型总量过少的问题,可使用扫描数据作为解决方案,以实现数字角色更真实、多样和个性化的效果。本文详细介绍了扫描数据应用流程,包括获得扫描数据的方式和数字角色扫描数据的处理。在处理数字角色扫描数据时,需要考虑表情、神态等因素,并且针对不同完整度的扫描数据进行了分类,并提出了不同类型的优化步骤,再进行后期处理以确保数字人物的高度逼真和多样性。

常压储罐底板腐蚀的多源数据评价

为提高储罐检验效率和腐蚀评价准确性,通过某油田公司管辖储罐的损伤模式识别、在线声发射检测和开罐检验进行验证与评价,结果表明:罐体结构不合理易导致隔热层下腐蚀和土壤腐蚀,罐内部易发生微生物腐蚀和酸性(含硫)污水腐蚀;声发射检测可获取底板腐蚀状态和可能发生腐蚀的区域;空间数据扫描可间接获取因局部变形导致的腐蚀环境分布情况。因此,先通过声发射检测和空间数据扫描预判腐蚀损伤区域,可提高开罐检验效率和准确性。

基于三维激光扫描数据的360度环视显示系统设计

360度环视显示的像素采样噪声较高,基于三维激光扫描数据设计360度环视显示系统。在系统硬件中,设计供电模块,得到电源转换装置,设计数据采集接口,通过激光扫描装置获取系统成像数据。在系统软件设计中,处理目标回波信号,分别得到发射信号、信号发射瞬时频率,分析测距信号频谱分布,得到目标回波信号表达式。建立信号噪声过滤模型,将无关噪声转换为加性回波信号,得到滤波处理后的像素强度,建立该信号噪声滤波器的数学表达式。建立投影函数,计算感光传感器上的图像坐标值,得到360度环视显示成像。实验结果显示,设置维纳滤波常数为0.06,此时的显示影像数量越多,环视显示系统的噪声抑制效果越好。

基于CT扫描数据的X射线能谱估计方法

X射线能谱在计算机层析成像(computed tomography,CT)图像硬化校正、双能谱CT成像、辐射剂量计算等方面具有重要作用.常用的估计X射线能谱分布的方法,利用X射线穿过不同厚度模体的衰减数据,来间接估计X射线能谱分布.由于该问题具有严重的病态性,因此如何鲁棒和准确地求解是能谱估计问题的关键.本文提出了一种利用CT扫描数据来估计X射线能谱分布的方法.该方法中考虑了谱估计和图像重建之间的相互印证关系,即谱估计正确时重建的CT图像无硬化伪影,而重建图像无硬化伪影时,则说明估计的谱准确.该方法利用这种相互印证关系构造优化模型,通过交替迭代求解,估计能谱分布和重建无硬化伪影的CT图像.数值实验和实际实验结果表明,该方法可以准确、鲁棒地估计出X射线能谱.

地平线扫描数据消重去噪系统设计

针对地平线扫描数据的多源异构特点,为了解决所出现的数据重复和数据噪声问题,选择基于可变长度数据分块的重复数据检测方法和基于TF-IDF的噪声数据检测方法,检测和删除重复数据和噪声数据。采用SOA架构的设计思想,使用Java编程语言设计地平线扫描数据消重去噪系统的开发。使用该系统进行数据预处理,能够有效提升高质量数据比例,为后续产业分析、技术识别做好数据层面的支撑。

基于三维激光扫描数据的智慧校园三维重建建模研究

在智慧校园三维重建建模中,往往需要耗费较长时间建模,但构建模型的精度却较低,设计一种基于三维激光扫描数据的智慧校园三维重建建模方法。利用三维激光扫描仪采集智慧校园三维重建建模数据。对于扫描仪无法测量的区域,采用钢尺或架设全站仪的方式实施数据补充采集。设计基于主元分析法的点云配准算法,对采集的三维激光扫描数据实施配准处理,实现多站数据坐标系的统一。对于规则的智慧校园实体模型,使用特征线提取建模方法实施建模。对于不规则的智慧校园实体模型,使用的建模方法为多尺度CS-RBF算法。利用设计方法实施某高校的校园三维建模,测试该方法的建模性能。测试结果表明,设计方法对于新老校区的建模时间分别为96 h、47 h,时间较短,同时玻璃缺失面积较小。

基于模糊关联空间的激光雷达三维扫描数据过滤研究

激光雷达三维扫描数据中存在大量无效点和有效点,但是两者之间的空间关联性阈值处在不断变动中,以固定关联规则的过滤方式很难准确区分,造成实际过滤应用效果较差。为此,提出基于模糊关联空间的激光雷达三维扫描无效数据过滤方法。采集激光雷达三维扫描样本数据构建无效数据识别规则库,将无效数据识别规则库中的无效数据集合转换为模糊集合,并利用聚类算法填补无效数据造成的数据空格,以避免出现数据过滤误差。填补后运用支持向量机分类器计算激光雷达三维扫描数据之间的模糊关联度,并对其进行分类。结合分类结果利用网闸过滤组织对激光雷达三维扫描无效数据过滤。实验结果表明:这种方法过滤精度高,具有较好的过滤效果,时间复杂度低、过滤耗时短,实际应用效果较好。

激光扫描数据三维坐标转换的精度分析

激光扫描技术的应用领域越来越广泛。作为一种采集数据的手段 ,激光扫描技术已逐步应用到测量工作中来。本文介绍了激光扫描技术的基本原理和激光扫描数据中的坐标基准 ,并将激光扫描数据中所采用的三维直角坐标系转换到实际应用的坐标系中 ,同时还分析了所采用的坐标转换模型本身的精度和转换过程中其它因素对坐标转换结果的影响。

ME/EXOSAT银道扫描数据的直接解调成像

利用对象重建的直接解调方法，我们对EXOSAT卫星ME探测器银道扫描观测数据进行了重新分析，研究了在以往的分析中难以分辨的几个天区中的分立X射线源．利用Bootstrap方法，我们对成像结果进行了统计误差分析，给出了点源位置和流强的误差．

扫描数据支持下CPI编制方法研究

全球信息技术的迅猛发展,以及由此引发的统计部门源头数据信息化采集改革,都对当前CPI价格数据采集提出了更高的要求。而扫描数据的出现,或许能够解决这一问题。与传统的人工价格采集方式相比,扫描数据在降低企业回答负担、减少人工采价而产生的测量误差等方面,有着显著的优势。但是,作为一种高频海量数据,扫描数据对现有的指数计算方法也提出了挑战。目前,各国利用扫描数据编制CPI的方法不尽相同,而新提出的RYGEKS指数可能会有更广阔的前景。笔者对上述方法进行了比较研究,以期为我国利用扫描数据编制CPI提供理论依据。

一种快速的三维扫描数据自动配准方法

研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.

从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究

提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案 ,并具体介绍了研究中采用的一些原理、方法与实用算法 ,从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取的城市建筑物试验数据进行了具体的处理 ,并给出了三维建模和可视化表达结果。

激光扫描数据脉冲噪声自适应检测和滤除

针对现有脉冲噪声滤波算法在处理大斜率区域和断线型激光扫描数据中存在的多判和漏判问题,提出了一种有效检测脉冲噪声的方法.该方法依据局部脉冲噪声的分布,利用自适应弦偏差法进行噪声点检测;对噪声点自适应地选择滤波窗口中的非脉冲噪声数据进行中值滤波,以实现噪声滤除.实例结果表明:采用文中方法使得噪声检测更为准确,在滤除噪声的同时有效地保持了数据的细节.

基于扫描数据的CPI基本分类指数编制方法研究

扫描数据是一种新的统计数据来源,在消费者价格指数编制中有很大的优势。国外统计部门从一开始就非常重视对这一新的数据来源的应用研究和实践。本文分析了荷兰、挪威、瑞士和瑞典四国目前应用扫描数据编制CPI的情况,选择奶酪和啤酒两个基本分类,分别运用Jevons和T?rnqvist公式编制CPI基本分类指数,编制结果与RYGEKS基准指数进行比较分析,分析结果显示:Jevons链指数与RYGEKS指数比较有下行偏差,且偏差较大;T?rnqvist链指数与RYGEKS指数比较偏差方向不明但差异较小。偏差的上行或下行不仅与公式的选择有关,还与产品的性质有关。根据国外的经验和本文的研究结果,提出我国应用扫描数据编制CPI的研究方向和建议。