二维地图与三维可视化一体化存储研究

以某城市部分地下管网为主要表达载体,在VS2010.NET环境下集成地下管线信息系统,使用Arc GIS10.0对二维空间数据进行处理,利用Skyline所带组件结合影像图完成三维地形建模MPT文件的制作,将二维管线专题数据通过编程完成到三维数据的转换,最后再使用Arc GIS Engine与Terra Explorer API所带有的二次开发接口完成二三维匹配及一体化操作,使系统达到能集合二维的基本分析功能和优秀的三维观察能力,完成二三维一体化建设这一目的。     

命名数据网络中基于多级计数Bloom过滤器的名字查找方法研究

针对目前NDN中大多数基于Bloom过滤器的名字查找方法仅考虑速率而忽略冲突概率的局限,提出了一种考虑名字冲突概率并基于多级计数Bloom过滤器的名字查找方法.该方法的实验结果表明:相对于目前广泛研究的计数Bloom过滤器、哈希函数和d-left计数Bloom过滤器,所提方法能有效降低冲突概率.     

角度和距离分段占优地图匹配算法

为了更好的实现车辆导航系统的实时性和精确性,研究了地图匹配算法的各要素。采用两级交错式网格划分,并结合全球定位系统实时水平估计误差实现对电子地图待匹配区域划分。利用车辆行驶位置、方向、道路几何拓扑关系和行驶角度变化率,提出了一种基于角度和距离分段占优的地图匹配算法。试验结果表明:本文建立的地图匹配算法能够准确、快速地实现车辆导航定位功能。     

含趋势项时间序列持久性变点监测

针对核加权方差比率统计量不是监测从非平稳向平稳变化持久性变点一致方法的问题，通过引进一个窗宽参数，提出了一种滑动核加权方差比率统计量来监测含趋势项时间序列从非平稳向平稳变化的持久性.在非平稳原假设下给出了监测统计量的极限分布和经验临界值表，在备择假设下证明了新方法的一致性.模拟结果表明新方法具有比原方法更高的势和更短的平均运行长度，最后通过分析人民币与美元汇率数据进一步说明了该方法的有效性.     

基于原子能量熵和CSM的配电线路故障分类方法

针对配电线路上的故障分类问题,提出了一种结合原子能量熵和连续字符串匹配(CSM)的故障分类方法.通过分析故障信号的暂态特征,利用原子分解法得到故障暂态信号的主导原子以及对故障信息进行补充的次级原子,计算原子能量熵作为故障特征量,较完备地描述了故障特征.应用CSM进行故障分类节省了智能算法故障辨识中参数选择和优化的时间,通过建立的编码规则,将故障特征进行编码,搜索故障编码库,最终确定故障类型.通过仿真研究,验证了该算法的可行性与有效性.     

基于SIFT检测的Demons图像配准

提出一种计算简便且配准效率高的算法.通过拟牛顿对Demons算法里的目标函数进行优化,从而得出形变向量u的方法,阐明了此方法配准的高效性,同时再结合SIFT算法对配准结果的检测,便能很直接很直观地看出配准结果的好坏,避免了判断两幅图相似性的大量计算.实验验证了所提出算法的有效性.     

老鼠也知道悔过

正在最近的一项研究中,科学家用电极监测老鼠的大脑活动,重点聚焦大脑参与决策的两个重要区域。科学家让老鼠花1小时(设定这个时间限制是为了让老鼠觅食的效率最高)在一个复杂迷宫中玩耍。这个迷宫由1个圆圈及4根辐射自圈上的轮辐组成,其中3根轮辐末端放着香蕉、樱桃或巧克力风味的美食,另1根轮辐末端则放着没有任何风味的食物。当1只老鼠到达1根轮辐后,它在得到食物之前会听到1个音调,音调高低与它在得到食物之前不得不等待的时长(1     

基于ADCensus的改进半全局匹配方法

考虑到AD相似性测度对灰度信息及纹理丰富的区域的优势和Census变换对图像辐射差异具有鲁棒性的优势,将AD和Census算法融合替代单一匹配代价来改进半全局密集匹配算法,可有效提高算法的匹配精度和抗干扰性。同时用金字塔分层匹配策略来约束视差的搜索范围,实验结果表明,该方法在保证匹配精度的同时,减少内存消耗和运行时间,适用于无人机影像的密集匹配。     

建筑外窗节能因素分析探讨

外窗是建筑外围护结构中热工性能最薄弱的部分,是建筑物能耗的关键部位。本论述通过分析与探讨建筑外窗节能的主要影响因素:传热系数、密封性能、玻璃辐射、窗型选择、窗墙比的影响。提出外窗节能措施,通过优化节能设计、应用节能玻璃、正确选择节能型材及优质附件,从而达到提高门窗节能效果的目的。     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.