点视角下人居地生态环境时空动态研究

以晋城市人居地为研究对象,以遥感影像为数据源,遥感生态指数(RSEI)为评价方法,热点分析、标准差椭圆为分析方法,在点视角下分析评价了人居地生态环境的时空动态变化.结果表明:点视角下能更确切且有针对性地反映城区、乡镇、农村人居地的生态环境状况;城区、乡镇层面,多数人居地生态环境得到改善,高平市境内呈退化趋势;村层面,整体上生态环境状况分布集聚性、方向性明显,阳城县为低值、改善区,高平市为低值、退化区.

基于加权运动平均的多视角点云鲁棒配准方法

本文提出一种基于加权运动平均的多视角点云配准方法,有效提高了多视角点云配准的效率和精度.首先,通过双视角点云配准算法得到点集的相对运动集;提出一种分层渐进式点云配准初值确定方法,该方法计算运动关系图中三视匹配元一致性度量,逐步挑选最为可靠的匹配元进行顶点初值化与顶点扩展,有效避免了因所选初值与真值偏差较大导致加权运动平均效果不佳的问题;依据上述方法确定配准初值,并根据该初值判断双视角匹配结果的可靠性,以剔除相对运动集内包含的外点,最后将剔除外点后的原始相对运动集的内点子集作为加权运动平均算法输入的相对运动集.以斯坦福公开数据集为对象开展了对比实验,基于双视角配准算法分别获得了4个测试点集在30%、25%和20%双视角点云重叠率阈值下的双视角配准结果,共形成12组相对运动集.其中,相对运动集误差随重叠率阈值的下降逐渐增加.所提方法在12组运动集上均获得了最佳的配准结果,证明了本文所提出方法在提高加权运动平均方法计算精度与效率方面的有效性.此外,当运动集包含大量外点时,采用本文所提方法仍能获得较为准确的配准结果,证明了本文所提方法的强鲁棒性.

基于区域分割的多视角点云精简算法

由于多视角点云的重叠区域点云密度过大,导致出现占用过多的存储空间和降低计算机效率等问题。针对此问题,提出一种基于重叠区域分割和分组随机精简的Kinect多视角点云精简算法。首先,用包围盒子提取相邻点云的重叠区域内的点云,将它们分割成重叠区域点云和非重叠区域点云。其次,用一个分组随机精简算法对重叠区域点云进行精简。最后,对所有的重叠区域点云精简之后,与非重叠区域点云一起合并成一个整体点云,根据精简率的要求再对整体点云进行一次精简。用Kinect分别采集水果篮子和打印机等两种物体点云,用得到的多视角点云对提出的算法进行了实验验证。实验结果表明,在减少对目标物体点云的细节破坏和保留目标物体的点云细节和特征等方面,该算法优于基于包围盒子的精简算法。

单Kinect+圆盒的多视角三维点云配准方法研究

提出一种基于单Kinect和圆盒的多视角点云自动配准方法。首先,建模物体放在回转圆盒上,用Kinect V2(Kinect升级版)对建模物体和圆盒每隔60°进行一次点云采集,获得6个闭合的多视角点云。其次,用传统ICP配准算法对0°到180°视角范围内的3个点云进行两两配准后生成前部点云,对180°到360°视角范围内的3个点云做同样处理后生成后部点云。再次,用基于圆盒特征和小型包围盒约束的方法对前部点云和后部点云进行粗配准。最后,用基于圆盒交接区域的特征和SVD奇异值刚性变换矩阵评估法对前部点云和后部点云进行细配准。实验结果表明,该方法对三维点云的配准质量优于传统方法。

激光点云与密集匹配点云联合测量方法研究

针对地面激光扫描仪在进行作业时,有时因遮挡视线而无法采集数据的问题,设计了一种利用改进的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Aligment,SAC-IA)算法在异源多视角点云中进行联合测量的方法。将三维激光扫描仪从地面视角采集的点云和倾斜摄影测量从空中视角获取的影像密集匹配点云,使用改进的采样一致性初始配准(SAC-IA)算法进行配准融合,实现了空中和地面视角的集成,大大减轻遮挡对测绘工作的影响。用某建筑物三维激光扫描得到的点云数据和倾斜摄影得到的密集匹配点云数据进行实验,并对配准融合后得到的点云数据进行了精度验证。实验结果表明,使用本算法配准点云数据时,比现有方法精度上有明显的提升,算法效率提高了57.46%~59.73%。同时,使用本方法配准融合的点云数据其精度小于5 cm,满足测图精度要求。

广告版面中的点、线、面

从广告版面设计的基础上,阐述了广告版面设计中点、线、面的应用与形式作用,论证了在版面中掌握好这3个要素的重要性,以及在版面空间设计具有的动力。

一种基于广义最大相关熵准则的运动平均方法

本文提出一种基于广义最大相关熵准则的运动平均方法,有效提高了多视角点云配准的效率和精度.首先,借助李代数优化框架,导出了残差与待求变量二者之间的线性显式关系,将该残差与广义最大相关熵准则结合,提出了考虑所有相对运动的变量解算模型;其次,借助半二次优化技术和交替方向乘子法,给出了模型的一种数值解算方法;最后,提出了一种具有自适应性的核宽选取方法,以使算法在相对运动集包含较多外点的情况下仍能获得较为准确的配准结果.以真实模型和环境数据集为对象开展了对比实验,基于双视角点云配准算法分别获得了5个测试点集在30%、20%点云面积重叠率阈值下的双视角配准结果,共形成10组相对运动集.其中,相对运动集误差随重叠率阈值的下降逐渐增加.所提方法在10组运动集上均获得了较佳的配准结果,实验结果表明本文所提方法有效提高了运动平均方法的计算精度与效率.此外,当运动集包含大量外点时,采用本文所提方法仍能获得较为准确的配准结果,表明本文所提方法具有较强的鲁棒性.

面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法

多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。

史前农耕与狩猎航海业对中西语序之影响——以目标体与参照体先后顺序为例

生存方式差异形成了中西不同人种视觉感知过程先后顺序和认知特点的差异,进而通过获得性状遗传造成了不同的思维认知习惯并将这种差异体现在中西语序层面。史前农耕和狩猎航海业这一原因通常为研究者所忽视,从而造成既往某些中西语序差异阐释的偏差。

多维度归纳视角下小学生英语学习能力提升研究

知识归纳可以提高小学生英语学习的质量和效率。文章基于知识点视角,对不同维度的学习归纳方法进行研究,详细介绍思维导图式归纳、要点式归纳、对比式归纳、图文结合式归纳、表格式归纳、口诀式归纳6种归纳方法在英语学习中的应用,以提升小学英语教师的教学能力和学生的英语学习能力。

基于欧氏距离测度的激光点云配准

针对激光扫描测量系统得到的多视角点云数据,提出用离散对应特征和迭代最近点(ICP)算法相结合的方法,对点云模型多视配准技术进行了研究。首先给出单位四元数和旋转矩阵的关系以及线性最小二乘法原理;然后利用基于离散对应特征的方法求出刚体变换的一个初值,并用迭代最近点(ICP)算法精确估计刚体变换参数;最后用工件36副真实点云模型的配准结果证明此方法的有效性。

运用互联网思维助推煤炭企业转型发展

通过探究互联网思维的内涵,从互联网重多思维中选择树立用户思维、树立极致思维、树立平台思维、树立跨界思维、树立简约思维等5个关联视角点对接煤炭企业,从而助推煤炭企业的转型升级,实现健康可持续发展。