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1.
不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性. 相似文献
2.
针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现. 相似文献
3.
随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。 相似文献
4.
结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数,在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象,基于非接触测量获得的三维点云数据,提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法;在结构面粗略分组提取的基础上,通过投影变换、散乱点拟合等算法,求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统,实际案例分析表明,本文方法可有效实现结构面的自动细化分类,并能够计算出间距等相关参数,可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑. 相似文献
5.
随着国家对能源供给安全的日益重视,优化和完善多种能源策略相继出台,国家越来越鼓励和支持新兴能源发展。近年来,光伏建筑一体化迅猛发展,但实施效果市场评价缺失。本文基于全寿命周期,构建光伏建筑一体化综合评价指标体系,完善不同等级对应云模型形态,建立主客观组合赋权的光伏建筑一体化综合评价云物元模型,实现评价指标的量化分析,有效解决了评价体系不完善及评价方法不科学的问题。以某光伏建筑一体化项目为例进行评价,得出其综合评价等级为2星级,与实际应用结果相一致,验证了模型实用性和优越性,为产业政策制定、市场引导、行业进步提供参考。 相似文献
6.
随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service,QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大.新出现的云无线接入网(cloud radio access network,C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network,PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑.在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延.为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略.根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率.仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间. 相似文献
7.
面向云制造的有限资源多任务调度博弈 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决云制造环境下云服务组合优化调度问题,在深入分析目前优化调度问题存在的难点及研究不足的基础上,提出一种云制造环境下有限资源的多任务调度模型。考虑服务需求者间存在的利益冲突及重要的服务评价指标,以每个服务需求者作为博弈参与者,将每个任务的执行制造路径当作博弈策略,把时间、合格率、成本和服务质量组成的综合服务水平看作博弈支付函数,最终把有限资源的多任务调度问题转变为多个静态非合作博弈问题。在此基础上,将求解纯策略纳什均衡解的过程编制为算法,该算法所得的均衡解为每个任务的最终执行制造路径。实验仿真表明该模型及算法具有可行性及有效性。 相似文献
8.
针对高校快递智能柜选址问题,提出了重心法联合层次分析法的综合选址方法。该方法首先运用重心法确定智能快递柜的备选位置,再结合层次分析法从备选位置中确定最优选址。以广州某高校为例,对联合选址方法进行了实际应用。结果表明,该方法计算过程简便、实用,在校园自提柜选址决策方面有较高的科学性和可行性,可以为各大高校快递智能柜选址提供参考。 相似文献
9.
基于云模型的城市轨道交通乘客满意度评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了直观细致了解乘客在乘坐轨道交通时的体验感受,从乘客感知角度构建了满意度评价指标体系,采用CRITIC(criteria importance through inter-criteria correlation)法来实现指标的客观赋权,并用基于云模型的基本算法生成评价云和结果云,通过云的数字特征和云图的比较直观展现评价结果.以上海市轨道交通2号线的乘客满意度评价为例,验证了评价方法的有效性和合理性,同时该评价结果除了反映乘客的满意程度,也提供了对乘客认知差异和共识度的衡量,使得其具备了更大的使用价值. 相似文献
10.
为了解决传统分布式控制部署环境繁琐,令现阶段资源控制变得更加复杂,容易产生服务延迟和稳定性低的问题。通过云平台研究了一种大规模工业园区资源集约化控制方法。以服务思想为核心建立大规模工业园区资源集约化控制框架,为用户提供统一的使用平台。设计云平台由云控制节点控制,按照需求对存储节点进行扩充。框架中的功能层为大规模工业园区资源集约化控制的重要部分,包括性能监测、资源调度、自适应控制与报警四个部分。虚拟机放置遍历全部可能的云平台状态,将状态变化代价最小云平台状态当成虚拟机控制策略。基于成本的最低消耗采取资源调度策略,组建动态任务划分模型。结合总体考虑节点量、输入数据类型、进行调度时所耗时间以及资源回收所需时间等影响因素做出深入分析。结果表明:所提方法控制下网络拥塞率符合要求;服务延时低、稳定性高。可见所提方法整体性能优。 相似文献