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针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5~10倍. 相似文献
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针对复杂膨胀性围岩条件下交岔点高应力集中区围岩稳定性控制和支护技术难题,通过对交岔点围岩变形表现形式、交岔点围岩变形机理的研究分析,提出了交岔点支护难点及重点。基于围岩控制理论分析,提出了“有限让压的柔性支护+全断面封闭抗压的刚性支护技术”,前期柔性支护采用“高强、高预应力锚杆+锚索+喷浆”联合支护有限度控制围岩变形,允许围岩在可控范围内释放围岩应力|后期通过架设异形支架与支撑架组成的联合支护体并喷射混凝土对交岔点围岩进行全断面封闭抗压支护,有效控制巷道交岔点围岩的变形。确保了交岔点围岩变形的整体可控性、稳定性,达到了预期支护效果。 相似文献
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针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标,忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题,为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能,提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制(UJPC)算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型,以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标,首先根据最小信干噪比(SINR)约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型,然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明,与基准的开环功控方案相比,联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率,其最佳性能增益能达到50%。 相似文献
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针对SIFT描述子实时性差和传统二进制描述子对尺度、旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过优化采样模式和添加灰度差分不变量比较测试进行改进,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。首先,设计了一种尺度关联、编号标记的采样模式;然后,旋转采样模式中各采样点到特定位置,确保描述子尺度、旋转不变性;接着,分析了采样点点对模式对描述子的影响,选择使用机器学习训练后的128对采样点对;最后,选择灰度值比较测试及梯度绝对值和比较测试构建二进制描述子。实验中采用DoG检测图像关键点,结果表明:本文提出的描述子在描述子构建和描述子匹配上比SIFT描述子分别快84%和67%;在有视角变化的图像匹配上,准确率比传统的二进制描述子高3%~5%,召回率平均要高30%以上。本文提出的特征点描述方法适用于时间要求高的图像匹配领域。 相似文献