一种预判随机抽样算法在像控点测量中的应用

像控点测量是航空摄影测量工作中必不可少的环节。为有效适应现代化航空摄影测量技术对像控点测量的要求,本文基于预判参数模型,利用RANSAC函数对SIFT匹配算法进行改进,并采用Visual Studio C++和Open CV组件进行算法实现。实验结果表明,将改进后的算法应用到实际的像控点测量工作当中,不但能为航空影像匹配、像控点快速定位提供有效支持,并且能提高像控点测量野外作业的生产效率。     

基于移动窗口的最小二乘曲面拟合算法及其应用

点云滤波是地面三维激光扫描数据处理的重点和热点问题,也是点云数据处理的一项关键工作。本文在阐述了目前几种主要的点云滤波方法的基础上,提出了基于移动窗口最小二乘曲面拟合算法,详细介绍了该算法的基本原理、实现过程及其应用。该算法具有拟合曲面精度高、光滑性好等特性,经试验数据分析,该算法在点云数据率处理中取得了良好的滤波效果,能够有效对点云进行分类,去除点云噪声,很好保持了地形特征,获得高精度建模数据。在实际工程中得到了广泛应用。     

基于椭圆拟合的隧道点云去噪方法

针对地铁隧道这种具有特殊截面特征的狭长形构筑物,提出了一种基于椭圆拟合的点云去噪方法。首先通过建立隧道最小包围盒确定隧道的轴线方向;接着沿该方向用分段投影的方法得到隧道点云切片;最后对切片点云进行椭圆拟合,并根据拟合标准差设定阈值进行去噪。实验表明,该方法简单易行,能有效除去隧道点云数据中的噪声。     

一种基于罗德里格斯矩阵的ICP改进算法及应用

在回顾了经典ICP算法的基础上,采用罗德里格斯矩阵求解点云数据之间的运动参数,实现了一种基于特征点的ICP改进算法,并在实际应用中检验了该算法的可行性。     

基于三维激光扫描技术的建筑物轮廓拟合精度研究

三维激光扫描技术可以高精度、海量、快速地获取被测对象的三维坐标,构建出被测对象精准的三维立体模型,这种高精度的三维立体模型在各个行业有着广泛的用途.然而轮廓线提取精度是三维立体模型制作精度中起决定性因素之一.本文采用RIEGL VZ-1000三维激光扫描仪,对重庆人民大厦进行了扫描,研究了建筑物扫描点云间隔设置和轮廓线拟合提取方法.     

基于MATLAB的通用数据拟合方法

介绍了在实验数据处理、统计数据分析等场合使用的一种基于MATLAB的通用数据拟合方法。首先设计了通用的多项式数据拟合方法,并揭示了多项式数据拟合方法的拟合准则为最小二乘法、理论依据是函数逼近论。最后通过两个具体实例验证了所提拟合方法能获得满足拟合精度的多项式函数。     

基于MATLAB的大学物理实验数据拟合系统

利用MATLAB处理实验数据已广泛应用于大学物理实验教学中,与手工计算相比能够减少人为误差、节省时间、提高教学效果。本文基于MATLAB的图形用户界面系统开发了大学物理实验数据拟合系统。该系统可用于大学物理实验数据处理的辅助教学。实际数据处理结果表明,该系统能够较好的完成实验数据处理任务。     

基于坐标转换的三维空间圆柱面拟合

从坐标转换的角度进行三维空间圆柱面的拟合,过程中灵活选取参数值,不仅达到了减少参数的目的,而且精度没有损失,且能将测量坐标转换到圆柱标准坐标系下。通过实例计算结果和基于遗传算法的方法比较,发现二者精度相同,验证了该方法的正确性和有效性。最后对标准三维圆柱坐标在平面显示,这样有助于对圆柱的后续处理,具有很好的实用价值。     

基于数据拟合的模型重构和误差分析

在逆向工程技术研究和应用中,基于测量数据的数据拟合与误差分析,对于产品质量验证与产品优化设计具有直接的指导意义.以某齿轮齿廓测绘数据为基础,在MATLAB中分别采用了样条函数插值方法和多项式拟合方法实现齿轮齿廓曲线的重构,对函数插值与数据拟合进行了比较,并根据产品误差分析与验证的需要,运用数学统计方法获得产品误差数据,为产品原型误差分析和数据验证提供了有效的计算方法.     

基于遗传算法的多面函数GPS高程拟合模型

针对多面函数法用于曲面拟合时存在光滑因子难以选取的问题,将核函数加权系数和光滑因子共同作为种群的一个染色体,采用遗传算法搜索最优染色体。对一组实测高程数据进行计算,计算结果表明,遗传算法可用于核函数中光滑因子的合理选取,将优化后的多面函数方法应用于高程拟合,具有较高的精度,故可应用于GPS高程拟合问题。     

基于时空马尔可夫随机场模型的车辆跟踪算法研究

鲁棒的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素。针对这一难题,设计自适应的车辆跟踪算法,并依据交通图像序列的时空相关性,根据马尔可夫的基本理论和贝叶斯方法,应用MRF-MAP理论分析框架,并结合了彩色图像序列的纹理信息建立了图像序列的时空马尔可夫随机场模型。采用随机松弛算法中的Metropolis算法来求解时空马尔可夫随机场模型,对车辆跟踪得到的目标标号图进行优化,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题。初步实验结果,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%。遮挡情况时成功率也可达到83%。实验结果表明,该跟踪算法在不遮挡时效果非常理想,在遮挡情况下跟踪鲁棒性也较好。     

次方样本熵自适应加权的超声合成孔径成像算法

利用相位相干系数(PCF)和广义相干系数(GCF)对波束形成后的结果进行加权,能有效提高超声成像的质量,但存在背景组织亮度降低,对比度不高,以及远处目标成像强度降低等问题。本文提出一种基于次方样本熵的合成孔径成像算法,将单个孔径发射时的低质量成像结果作为元素,根据孔径位置排列,构成空间向量。根据不同成像点对应的空间向量的随机性不同,计算每个点的空间向量的次方样本熵,并将该熵值作为权系数进行加权成像。采用FieldⅡ仿真数据成像结果表明,相比于传统的DAS算法,次方样本熵方法能够提高成像的分辨率和对比度;相比于PCF和GCF算法,次方样本熵方法能够在不损失组织背景强度的情况下,进一步改善了成像质量。     

基于神经网络的激光扫描数据拟合

针对扫描仪采集数据时可能存在偶然误差或系统误差的问题,对采用神经网络进行激光数据的高程拟合过程作了深入探讨,实例证明该方法能很好地处理数据中的偶然误差和系统误差,提高高程拟合精度。     

基于正交矩阵高程拟合法卫星控制网高程拟合的研究

阐述了在卫星控制网中利用正交矩阵高程拟合方法的原理、数学模型和特点及其适用领域等内容,并且利用有关实际测量工程中数据进行计算和分析,验证了该方法的正确性。该方法在带状狭长区域建设工程中应用是完全可行的,该方法的研究亦可为以后该领域的深入研究提供参考。     

基于最优回归方程的GPS高程拟合研究

分析了二次曲面拟合方法,讨论了最优回归方程选取的三个准则,提出了基于最优回归方程的GPS高程拟合方法,最后通过实例计算,给出了最优回归方程的选取步骤,验证了该方法的有效性。     

基于移动曲面法的GPS高程拟合研究

结合GPS可以提供高精度三维坐标的优点,提出了进行GPS高程转换的拟合方法,介绍了移动曲面法的原理.并结合Matlab进行了二次曲面拟合求出了检核点的高程异常,从而达到平坦地区三等水准测量的精度要求.     

基于最小二乘法的高速公路线形拟合方法

利用现有的道路专业软件,基于最小二乘法的原理,实现了广州-清远高速公路改扩建工程中旧路平纵线形的拟合,经分析,其误差满足设计的需要,其方法简单、实用、有效,值得广大设计人员借鉴。     

多参数有限节点函数拟合技术

插值及函数拟合技术通过有限样本数据对函数变量之间的关系做出预测,采用该方法能得到结构的计算公式,在以往的计算中样本数据通常采用实验方法获得,由于实验数据准确性不高,拟合曲线本身存在噪音和孤立点,因此传统方法进行函数拟合的结果往往不能满足要求.介绍了采用有限元多参数计算方法,得到初始样本数据.与实验值相比由于计算采用程序控制,有限元计算值一致性好,精度较高,拟合函数具有较高准确度.首先对函数拟合技术进行探讨,对材料力学中常见悬臂梁结构通过多参数有限元计算拟合得到最大变形计算公式,与理论公式相比具有较高的逼近精度.最后通过数控机床横梁工程计算实例对该方法应用进行举例,与有限元计算结果相比,得到的拟合公式具有较高精度,可以作为设计人员在结构设计开始阶段的基本公式使用.     

Seismic damage identification of moment frames based on random forest algorithm and enhanced gray wolf optimization

The present study aims to identify damage in two-dimensional (2-D) moment frames using seismic responses by combining the random forest (RF) machine classifier and the enhanced gray wolf optimizer (EGWO) metaheuristic algorithm. First, a 2-D moment frame for the dynamic analysis is simulated using the finite element method (FEM). Then, the placement of sensors is optimized using a proposed optimal sensor placement (POSP) method, which is a combination of the iterated improved reduced system (IIRS) and the binary differential evolution (BDE) optimization algorithm. The acceleration responses of the moment frame having damaged elements under 1995 Kobe earthquake are measured at the optimal sensor placement. Then, the natural frequencies and mode shapes of the structure are extracted using the auto-regressive model with exogenous input method (ARX) as a system identification method. The natural frequencies are exploited to train an RF machine learning network that can find the damaged story of the moment frame. Then, EGWO is employed to accurately locate and quantify the damaged elements of the structure. The efficiency of the proposed method is assessed through considering a six-story frame with 18 elements, a seven-story frame with 49 elements, and the experimental data of an eight-story frame for various conditions. The results show that the RF algorithm has an outstanding performance to correctly find a damaged story. Furthermore, the location and severity of damaged elements are precisely determined by EGWO algorithm. As a final outcome, it is demonstrated that the two-step proposed method is very effective in seismically identifying damage to such structures.