GIS面目标间拓扑关系的粗糙表达模型

在分析传统9交模型和特例4交模型的基础上,利用粗糙集理论的下近似RA表示空间实体内部,边界域A-RA表示空间实体的边界,并结合粗糙集中的变精度粗糙集、模糊粗糙集分别建立了基于粗糙集和4交模型的空间面状实体拓扑关系的三种粗糙表达模型。     

结合目标检测与特征匹配的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪算法在遮挡频繁的场景下存在目标关联准确性低的问题,提出一种结合检测与特征匹配的多目标跟踪算法. 该算法引入检测精度较高的YOLOv5作为多目标跟踪的检测器,能够精准定位目标,有效提高跟踪精度;在面对目标间遮挡时,通过专门设计特征匹配模型提取更为细致的特征,能够有效降低跟踪时目标ID的切换次数.在MOT16数据集上对跟踪性能进行评估,结果表明:所提方法可以有效缓解目标遮挡,实现稳定跟踪.     

复杂形面最终用途零件分层实体快速制造的精度分析

研究以金属为造形材料的复杂形面最终用途零件的分层实体快速制造,着重分析复杂形面零件现有分层实体制造的原理加工误差与残留加工量,并与三坐标数控加工进行比较,提出一种新的分层板切割加工工艺来降低分层实体制造的原理加工误差和残留加工量。以圆球曲面为对象的分析计算证明新的分层制造方法的效果─在相近或更佳精度与残留加工量的条件下可以将现有分层实体制造的分层厚度从０ ．０５～０ ．１０ ｍｍ 提高到１ ｍｍ 数量级,使最终用途金属零件分层实体快速制造成为可能。     

利用模板实现持久类

介绍了利用模板技术在母语中定义持久类的实现方法．该方法通过抽象持久类的一般特性定义出持久类的共同的类模板，定义持久类的过程就是由类模板生成模板类的过程．该方法完全区分持久语义和挥发语义，能很好地处理属性的多态性，易于管理持久对象，为最终实现面向对象数据库和持久性程序设计语言提供了很好的基础     

Proposed Methodology for Generation of Building Information Model with Laserscanning

For refurbishment and state review of an existing old building, a new model reflecting the current state is often required especially when the original plans are no longer accessible. Laser scanners are used more and more as surveying instruments for various applications because of their high-precision scanning abilities. For buildings, the most notable and widely accepted product data model is the IFC product data model. It is designed to cover the whole lifecycle and supported by various software vendors and enables applications to efficiently share and exchange project information. The models obtained with the laser scanner, normally sets of points ("point cloud"), have to be transferred to an IFC compatible building information model to serve the needs of different planning states. This paper presents an approach designed by the German Research Center in Karlsruhe (Forschungszentrum Karlsruhe) to create an IFC compatible building information model from laser range images. The methodology through the entire process from data acquisition to the IFC compatible product model was proposed in this paper. In addition, IFC-Models with different level of detail (LoDs) were introduced and discussed within the work.     

横向合成背景的面向对象概念格的生成

针对多形式背景合成的概念格生成,提出了一种多背景横向合成的面向对象概念格的生成方法。首先利用各个子形式背景中的每个概念的外延通过相关运算得到合成背景的面向对象概念格的外延集,然后将得到的外延集通过近似算子运算得到合成背景的内涵,并进一步得到合成背景的概念格。用理论证明该方法的有效性和完备性,并通过实验表明该方法时间效率较好。     

路径表达式的并行正向指针跟踪算法:设计与性能分析

在对象数据库系统中,路径表达式是用于定位复杂对象的不可缺少的工具·由于路径表达式的计算非常耗时,因此若要提高数据库性能,优化和并行计算路径表达式的执行是关键环节·并行正向指针跟踪算法(PFPC)充分利用了管道并行性和I/O并行性·在基于分布式共享虚拟存储器(DSVM)的分布式对象数据库FISH系统上完成了实现和测试·对算法的设计进行了详细描述并分析其性能·     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

基于细分优化方法的织物模拟

提出一种基于插值细分造型的织物模拟算法.通过对织物物理和几何属性分析,构造出一个带约束的几何模型,在改进的四点插值细分造型基础上,通过动态细分网格并结合曲面优化调整以达到高效模拟柔性织物自然行为的目的.克服了以往仿真方法中求解物理模型复杂、模拟过程难以控制的缺陷,简化了计算模型,提高了计算效率.最后,以织物模拟为例说明该算法的实现.     

KNN算法的数据优化策略

为了解决基于KNN（K-Nearest Neighbors）算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明,优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。