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目前国内对一些大型古建筑文化遗产的传统测量方法往往难以获得十分准确的数据信息,这使得专家们在对一些大型古建筑进行修复时十分头疼.而且在用一些传统测量方法的测量过程中也存在对古建筑造成二次伤害的风险.现如今,随着科研技术的发展,激光扫描硬件的总体水平也在不断地进步[1].因此,三维激光扫描技术也越来越成熟.三维激光扫描仪在一些大型建筑的测量工作中使用得也越来越广泛.三维激光扫描仪的工作原理,是先对获取到的点云数据采取配准拼接处理,再对其进行去噪简化等操作,最后利用建模软件3DMAX对大型的古建筑进行三维模型的构建的过程. 相似文献
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基于地面激光扫描数据,提出了一种新的建筑物边界规则化方法,不仅可以对建筑物整体而且可以对不同侧面进行规则化,包括立面墙面、门和窗户等.首先对海量原始激光点云利用高效的随机采样一致性算法分割为不同的平面面片,然后利用2D α-shapes算法提取建筑物点云数据.在此基础上,利用本文提出的边界规则化算法产生一个规则多边形进而实现建筑物边界规则化.利用实际地面扫描数据对该算法进行验证,表明本文方法可以针对不同密度的点云进行自适应调整,不仅效率高,而且可以达到非常满意的建筑边界规则化效果.该研究成果对于利用地面激光扫描数据进行建筑物三维建模具有一定的参考意义. 相似文献
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为提高数据获取精准度,加快测量工程进度,文章以某大厦空中连廊吊装施工项目为例,创建了建筑三维模型、二维线划图等成果,开展了三维激光扫描技术在建筑施工中的应用研究。应用结果表明,该技术获取数据的精准度较高,可为空中连梁吊装施工作业的开展提供数据支撑,解决了施工作业数据精度差、测量工作难度大、信息不完整等问题。 相似文献
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传统的滑坡监测方法工作效率低下,且受现场条件限制较大,三维激光扫描技术能够快速、精确、全面地获取物体或场景的三维空间信息,具有快速、全面、高效、灵活等优点,能够获取滑坡体表面的整体变化信息。文章介绍了三维激光扫描技术的基本原理、工作流程和数据处理方法,并将其应用于四川省阿坝州一处岩质滑坡的监测中。通过与传统的全站仪监测方法进行对比,验证了三维激光扫描技术监测滑坡变形的精度和可行性。 相似文献
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本文将三维激光扫描技术应用在浮雕保护项目的研究中,在浮雕前设置三个标靶,用三维激光扫描仪采集浮雕的点云数据。对多站点云数据进行拼接后,基于拼接后的数据建立浮雕的三维模型。 相似文献
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本文首先介绍了三维激光扫描测量系统的测量原理,然后采用三维激光扫描仪对实际建筑进行扫描,获取点云数据,然后对点云数据进行处理,最终得到建筑的测绘图纸,最后总结了三维激光扫描测量在既有建筑物图纸测绘中方法和技巧,这些方法大大提高图纸测绘的效率和精度. 相似文献
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根据TLS握手协议的工作流程,分析椭圆曲线密码体制ECC对TLS协议所做的算法扩展.设计实现ECDSA数字签名和ECDH密钥交换算法的扩展,并对基于TLS握手协议的X.509证书作ECDSA算法扩展研究. 相似文献
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简要介绍SCTP和TLS协议,探讨TLS应用于SCTP的特点及要注意的问题,给出简单的演示程序,演示了基于SCTP的TLS应用,最后得出结论:某些具体应用并不需要对SCTP关联中的流分别应用TLS协议,在单一流中的协商的TLS环境可简单的应用到其他流。 相似文献
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点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。 相似文献
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阐述了TLS协议的握手过程中服务器端与客户端之间的交互,对其中关键的RC4加密技术即密钥调度算法( KSA)、伪随机书生成算法( PRGA)等进行分析,着重就目前的加密过程中伪随机书生成算法( PRGA)存在的安全性问题进行分析。在猜测赋值分析方法基础上分析了PRGA初始状态已知值数量及分布规律与 RC4破解的复杂度的相关性。特定情况下,该方法能有效的破译RC4。 相似文献
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用OpenSSL进行TLS/SSL编程 总被引:3,自引:0,他引:3
TLS/SSL是一个得到广泛应用的安全通信标准,OpenSSL是TLS/SSL的OpenSource实现。介绍了OpenSSL提供的TLS/SSL编程接口,并给出了WIN32平台上用OpenSSL进行TLS/SSL编程的程序示例。 相似文献
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以激光雷达三维点云对弹头目标形状、姿态、位置估计与目标识别为应用背景。针对导弹弹头的形状特点,将其近似建模为一个圆锥,并可通过6个参数来表征。提出了基于激光成像雷达得到的三维点云与Levenberg-Marquardt(L-M)算法的圆锥状目标参数估计方法,并指出这种方法也可用于对圆锥状目标的识别。通过仿真实验,给出了弹头参数估计误差与三维点云的距离分辨率、点云规模的关系。仿真和实测数据的实验结果表明:该方法在一定的观测距离分辨率下可以较精确地估计出圆锥状弹头目标的参数,并可以根据得到的参数以及对目标函数的优化结果,对目标进行识别。 相似文献