机载激光点云在1:10000基础测绘DEM局部更新中的应用

机载激光雷达作为一种重要的对地观测技术手段,融合GPS、惯性导航、激光测距等先进技术,可实现高效率、高精度获取地表三维坐标信息。随着机载激光雷达在测绘领域的广泛应用,基础测绘地理信息数据获取的方式发生了革命性的变化。文章重点探讨小型多旋翼无人机结合机载激光雷达开展1∶10 000数字高程模型(DEM)局部更新中的具体应用情况及相关问题,结合典型案例,旨在为今后相关工作提供经验及参考,从而进一步提高基础测绘工作的生产效率和成果质量。     

基于三维点云数据的集料颗粒棱角性量化评价

集料颗粒的棱角性是决定沥青混合料路用性能的重要因素.文中首先搭建了基于Gocator 3 D智能传感器的集料三维图像采集系统,获取粒径为9.5、13.2和16.0 mm的玄武岩、花岗岩和石灰岩3种集料样本的三维点云数据;然后采用基于Sobel-Feldman卷积和基于集料表面法线的集料颗粒表面棱角性量化方法进行评价,并...     

基于云模型对河南省水资源用水量的分析

水资源发展是经济社会可持续发展的基础保障.随着水资源的减少,社会经济的快速发展与水资源发展的矛盾日益突显,水资源的发展研究也变得十分重要.本文研究河南省水资源的发展状况,对河南省各指标水资源用水量进行分析.首先考虑到水资源用水量的不确定性,在规避传统方法缺陷的基础下运用逆向高斯云算法,通过对相似度的构造,求出各指标之间...     

云仿真系统可信度评估问题探讨

云仿真平台支持“云仿真”模式,能够自动查找仿真资源、动态构建云仿真系统。由于云仿真平台具有按需构建仿真服务、多粒度资源共享等特点,云仿真系统的可信度评估工作在仿真资源的可信度、仿真子系统的可信度、仿真运行环境的可靠性等方面面临新的问题。从云仿真系统全生命周期角度,建立了云仿真系统的可信度评估过程模型和云仿真系统可信度评估指标体系,并给出了一种仿真资源排序评估方法,为云仿真系统可信度评估工作提供参考。     

基于长短期记忆网络的去重操作调度方案

数据去重的过程中,云存储系统会产生大量的计算机调度冲突.针对去重操作调度冲突问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)机器学习方法的预测模型,可根据历史操作预测服务器负载情况,由此给出操作序列建议,对服务器进程进行合理调度并实施去重操作.并与基于随机模拟仿真数据的操作调度进行了对比,实验结果表明,本方案在提高服务器去...     

基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术研究

为了提升数据挖掘效率,为众多空间数据应用领域提供数据支撑,提出基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术：利用分布式编程模型MapReduce和Hadoop分布式文件系统构建Hadoop云平台,在云平台中实现分布式计算、数据挖掘、业务响应以及用户交互;其中数据挖掘层利用归一化变换将空间数据与属性数据调整为正态分布并统一量纲后,采用快速独立成分分析算法去噪处理变换后数据;依据贝叶斯分类理论以及极大后验和似然假设构建朴素贝叶斯分类器,将去噪处理后的数据作为分类器输入,完成空间属性数据挖掘。试验结果表明该技术应用在农业生产中,可以增加经济效益,数据经去噪后峰值信噪比与结构相似性较高,可有效挖掘城市空间属性数据,且具有较高数据挖掘速度。     

移动测量系统应用于轨道交通研究与实现

针对轨道交通带状图测量,使用SSW移动测量系统,在测量郑州市地铁线带状图时,以扫描的激光点云为主要数据源,通过对点云数据与影像匹配技术、背景信息分离技术、数据简化技术及面向对象方法的研究,实现点云数据中特征地物的快速提取,大大提高了轨道交通带状图测量的效率,节省了投入的成本,缩短了测量工期数。     

面向云-端融合的移动互联网应用运行平台

与传统的互联网应用相比,移动互联网应用尽管也运行于Web技术栈之上,但移动设备的便携性和多样性,带来了客户端设备计算能力相对有限、数据存储随需而变、显示屏幕大小不一、本地应用与Web应用和服务难以交互等技术挑战．为此,本文设计实现了一种面向云一端融合的移动互联网应用运行平台．首先,提出一种符合移动互联网应用体系结构的构件模型,将客户端应用划分为数据、计算、界面和服务四个部分;其次,设计了一种实现云一端资源融合的构件运行框架,支持应用数据的按需存储、计算任务的云端迁移、以及用户界面的动态切分;再次,设计了一种实现云一端服务融合的组装框架,支持客户端本地应用和传统Web应用的服务封装、和基于总线的服务即时组装;最后,基于Chrome浏览器实现了平台原型,支持基于HTML5和JavaScript的移动互联网应用,通过多个Web应用基准测试集和热点应用的实验,验证了平台的有效性和可行性．     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

基于移动设备云迁移的节能决策算法

随着云计算的兴起,云迁移计算开始成为移动设备获取计算资源和降低功耗的有效方式.云迁移的主要想法是将移动终端的复杂任务经由无线网络迁移到云端执行,然后再接收计算结果.然而,无线网络的不稳定性和数据传输的高功耗限制了云迁移计算在移动设备中的应用.不同于已有工作,本文通过引入数据压缩的方法完善了云迁移计算决策模型,并且基于对未来时段网络期望的预测,提出了一种节能迁移计算决策算法——EPVAD.基于实际的3G网络带宽数据和开发测试平台,实验结果显示:EPVAD算法的节能效果较同类算法平均优14.9%,并且算法自身的系统开销可忽略.