基于自适应分层的文物点云数据压缩算法*

三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持,但扫描所得海量点云包含大量冗余数据,给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题,提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法,算法的基本思想是：首先通过基于倒角距离变换的自适应分层方法对原始点云进行自适应分层;然后使用弦高差值作为特征点的判别依据来删除冗余数据,采用改进的弦高差法对每层点云进行压缩,保留对模型特征贡献较大的特征点。实验结果表明通过形状误差控制分层厚度,能在平缓部位减少层数提高效率的同时不至于复杂部位因分层过厚而损失重要特征,改进的弦高差法在保留大曲率特征的同时不至于平缓部位出现孔洞,从而保证了模型重建的精度。     

面向缺失数据的布鲁姆近似成员查询算法

随着网络的发展，越来越多的场景需要在不完整数据下进行近似成员查询，传统成员查询的布鲁姆过滤器不能满足上述要求。提出面向缺失数据的布鲁姆近似查询算法，先对高维不完整数据的缺失部分进行预填充，通过PCA算法，将高维数据转换到低维数据，使用局部敏感哈希函数与标准哈希函数结合的方式将低维数据存储到布鲁姆过滤器中。使用两个真实数据集验证了所提算法的功能，所提面向缺失数据的布鲁姆近似查询算法，能有效地解决存在缺失数据的近似成员查询问题。     

基于VC的陀螺定向导线平差软件的设计与实现

随着矿井向深部及边界开采,井下基本控制导线的长度在不断增加,误差也随之增大。加测陀螺定向边能有效控制测角误差累积,提高精度,以满足矿山生产、特别是大型巷道贯通的要求。为了满足生产的实际需求,以给定的判定条件为依据,将陀螺定向边分为坚强边与非坚强边,采用附有限制条件的间接平差模型,在VC的编译环境下开发的陀螺定向导线(坚强边、非坚强边)平差计算软件,通用性强,计算成果严密、准确、客观。