3Dsurs中激光扫描仪工作平台的姿态纠正

实现三维空间数据的动态、快速、准确和批量的获取,一个重要的问题在于动态测量过程中传感器工作平台的姿态纠正。该研究利用差分全球卫星定位系统进行姿态测量和动态定位,然后对激光扫描仪数据进行姿态纠正和空间整合,以获取扫描目标的三维空间信息,并自主研发了相应的数据处理系统。经过实验验证,能够满足实际应用的需要。     

基于激光扫描仪的仿真雕塑三维形体自动测量方法

针对传统的仿真雕塑三维形体测量方法存在的测量精度低的缺点,提出一种基于激光扫描仪的仿真雕塑三维形体自动测量方法.利用激光扫描仪获取仿真雕塑三维形体的整体点云数据,并采用高斯滤波法、平面投影法和双边滤波法分别对有序点云数据和散乱点云数据去噪.最后,进行精简处理,再计算仿真雕塑的三维形体数值,至此完成基于激光扫描仪的仿真雕...     

基于激光扫描仪的树干三维重建方法研究

本文介绍了一种利用三维激光扫描仪,对树木枝干进行三维重建的方法.首先利用激光扫描仪获取一系列树木枝干的坐标数据,继而通过筛选这些数据来重建一系列树木枝干的片断模型,最后利用所得到的这些片断模型进行拼合,从而得到完整枝干的三维模型.利用这种方法重建出来的枝干模型是一系列圆柱体经过空间的叠加而构成的.这种三维重建方法所得到的模型可用于树胸高度的测量以及树干锥度和倾斜度的估算等领域,在实际应用中取得了良好的效果.     

激光三维扫描仪的硬件设计与实现

非接触三维测量技术是研究物体形态，特别是研究软组织物体表面形态的基础，如何在非接触条件下精确地采集三维数据，这一直是人们所期待要解决的问题，激光三维扫描仪较好地解决了这一问题，可方便、快速、精确地采集各类物体表面的三维数据。利用这组三维数据，计算机可再现出物体任一角度的三维图像，从而为研究物体表面形态打下良好的基础。     

二维激光图像挠度/位移测量系统的信号预处理

为解决二维激光图像挠度/位移测量系统测量数据不稳定的问题,分析了光斑图像不稳定的因素,指出了影响光斑稳定的原因,提出了图像预调整、颜色识别、阈值判定和滤波的处理方法.这些预处理方法有效地消除了自然光线、散射光线和衍射光线对系统的干扰,使激光光斑图像保持稳定,起到提高系统精度的作用,得到了较为理想的结果.     

基于三维激光扫描仪的排土场快速建模

排土场一旦发生事故,不仅影响到矿山的正常生产,也将使矿山蒙受巨大的经济损失,因此,定期对排土场进行容积测算、应力分析显得尤为重要。利用三维激光扫描仪,可以快速获取排土场的三维点云数据,进而利用快速自动配准算法,建立排土场的完整点云模型。利用该数据,可以方便的计算排土场容积,并针对性的进行应力分析,预测排土场的形变趋势,及时预防,矿山的安全生产。     

机载激光扫描仪的效率研究

从理论上分析了影响机载激光扫描仪探测距离的各种因素,阐述了提高机载激光扫描仪作业效率的途径,并以实际的系统、典型的地物对机载激光扫描仪对最大可探测距离、收音机的最大允许飞行高度做了计算。     

一种改进的动态过程测量数据预处理方法

在动态过程测量数据分析中,首先必须对测量数据进行预处理,剔除并修正由干扰引起的测量异常值。一种改进的奇异谱分析数据预处理是通过使用奇异谱分析平滑的方法建立判断测量数据中异常值的基准,再通过设立检验准则判断异常值并加以修补,在实际动态过程测量数据预处理应用中效果明显。     

基于数据预处理的ZigBee协议物联网组网技术研究

面对利用ZigBee协议构建大规模物联网时存在诸多如路由开销、参数选择、网络性能等方面的问题,本文选择绕过底层多区域物联网的组建,利用云平台构建逻辑上的大规模物联网.同时针对物联网中应用种类和数量较多而ZigBee协议数据传输能力有限的问题,提出了在ZigBee协调器节点进行数据过滤和融合的预处理操作.     

曲面激光数字化测量数据平滑方法的研究

激光数字化测量因其测量速度快，适应范围广，在反求工程中获得了越来越广泛的应用。由于测量过程中，测得的数据不可避免要受到各种测量误差的影响，影响到测量结果的准确性。本文介绍的数据平滑处理方法，可以有效地减少这一误差。     

分类器的数据预处理

该文提出在执行分类算法之前怎样数据预处理的思想，着重讨论了特征提来消除对分类不起关键作用的属性，并给出一个基于冲突分析特征提取算法。     

基于数据仓库的无线网络优化数据预处理

数据预处理正是为其提供高质量数据的关键。通过对网络优化中数据源的分析,提出一种基于数据仓库的数据预处理模型,给出了网络优化的方法。     

一种基于粗糙集的新的数据预处理算法

数据预处理在数据挖掘项目中有着举足轻重的作用,是数据挖掘整个过程的关键步骤之一。论文根据粗糙集概率模型应用于数据挖掘的特点,提出了一种用于数据预处理的基于信息归纳的概率粗糙集算法SRII;实验证明,SRII结合算法C4.5应用于数据挖掘具有良好的效率与显著改进的挖掘结果。     

银行信用卡分类挖掘数据的预处理

描述了信用卡数据分类挖掘中的数据预处理过程，先从纷杂的应用数据中选择与分析主题有关的数据表，经过一系列数据库操作，从这些数据表中获得样本的输入信息，然后从交易历史信息中抽象出对样本分类的相关参数，将分类标准量化后得到对样本的分类。最后经过数据规格化、异常处理、缺失处理等数据清理方法对样本数据进行加工，得到分类挖掘所需的样本数据。     

Web使用挖掘中的数据预处理算法研究

数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,数据预处理的结果直接影响到后续步骤,如事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的效果。提出了一种精确识别用户和会话的数据预处理算法(USIA),并且用实验证明它是高效的。     

Web日志挖掘数据预处理研究

在详细介绍ELF日志文件格式的基础上定义了会话表,并对预处理过程中几个主要步骤进行深入讨论,总结已有的各种处理手段提出新的改进方法,其中重点针对会话识别进行了改进并给出了新的算法。     

一种基于时间窗口的数据预处理算法

提出了一个基于时间窗口的数据预处理算法．面向具体应用,根据已有知识,此算法可以智能化地滤去一些“噪声”数据．与一般的定义不同．本文所谓的“噪声”数据是指那些由一些已知的规则决定性地影响着的数据,研究显示它们会对进一步的数据挖掘形成极大干扰．实际测试结果表明,本算法能够改善一些已有数据挖掘算法的执行效果．     

Web日志挖掘中的数据预处理研究

Web日志信息的预处理是Web日志挖掘任务中的重要阶段,是整个Web日志挖掘过程的基础和实施有效挖掘算法的前提,在Web日志挖掘中起着重要的作用,也是工作量较大的一部分。数据预处理的基本技术,包括数据清理、数据集成和转换、数据归约等。本文介绍了数据预处理中涉及到的数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别等过程,并提出了一种路径补充算法。     

Web使用挖掘中数据预处理技术的研究

通过分析Web日志数据源的不准确性,提出了对Web日志数据源进行数据预处理的技术。结合实例详细介绍了数据净化、用户识别、会话识别、路径补充和事务识别等数据预处理技术。     

基于数据仓库的数据预处理过程模型

现阶段的数据挖掘研究工作主要集中于挖掘核心算法方面，忽视了对数据预处理的研究。本文将数据预处理无缝集成于数据仓库的构建过程中，提出了一种数据预处理过程模型，对企业成功实施数据挖掘应用做出了有益的探索。