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在逐点插入算法的基础上,通过深入研究影响算法效率提高的因素,对其中的包容盒、空外接圆检测算法、快速查找点所在的三角形算法、快速查找与约束线段相交的边算法进行优化和改进,提出一种改进的约束数据域三角剖分算法,使得构网效率接近或高于现行的大多数算法,且基于此算法能同时处理约束线段和约束区域相关的多种约束数据类型. 相似文献
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针对常见的三角网构建算法效率受查找三角形的约束的问题,该文提出了一种基于格网划分的Delaunay三角网快速生成算法,对传统逐点插入算法的点定位及LOP算法进行了优化。通过对离散点数据进行格网划分,将三角形面积坐标法与直线行走算法相结合,在点定位过程中可大幅度缩短搜索路径,快速定位到插入点所在的目标三角形。实验结果表明,改进后的算法兼顾了时间和空间的性能,执行效率明显提高,定位路径惟一且为最佳路径。 相似文献
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针对探测车历史数据的离线地图匹配算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在现有的离线地图匹配算法基础上,采用两次栅格化的思想设计改进算法,大幅度减少了原有地图匹配算法中点到线段距离的计算次数。试验结果显示,本文算法提升地图匹配效率的同时保持了较高的匹配精度,可快速处理大规模的、数据发送间隔在10~60s之间的探测车历史数据。 相似文献
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讨论了建立约束Delaunay三角网算法的研究现状,采用“逐点插入法”和“多对角线交换算法”构成“两步法”,在此基础上,从建立高精度三角网模型的需求出发,研究以大数据量等高线为约束边进行Delaunay三角剖分的改进算法。针对“逐点插入法”,采用网格分块的方法对构网点集和已生成的三角网建立索引,提高了点的查询速度和点在三角网中的定位速度,提高了三角网的生成效率;针对“多对角线交换算法”,增加了一些特殊情况的处理,提高了算法的健壮性和交换速度。 相似文献
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本文在分析现存算法特点的基础上,研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素,提出了优化算法,并进行了详细的程序流程设计。同时以优化算法在公路定线中的应用为例,证明了该算法能更好地处理带线约束、区域约束的构网问题,且具有构网速度快、网形优、精度高、算法稳定等特点。 相似文献
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针对Delaunay三角网内插多边形的实用性,提出了一种Delaunay三角网快速内插多边形算法,该算法先将多边形的边作为约束数据入网,然后对多边形内部三角形进行清空处理.在影响区域及多边形内部三角形确定上,提出了一种快速解决方法,大大提高了算法的执行效率. 相似文献
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在传统模糊C-均值聚类的基础上,引入了描述空间邻近关系的空间隶属度;采用Tabu搜索策略,抑制了模糊聚类的局部收敛性和对聚类中心初值的敏感性;提出了并行算法,有效地降低了影像分割的通信复杂度,提高了算法的搜索速度,实现了线性加速比。实验结果表明,改进算法有效地提高了聚类抗噪性能,减少了聚类迭代次数。 相似文献
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无人机倾斜摄影铁路轨道线高精度自动重建 总被引:1,自引:1,他引:0
针对既有铁路测绘上线难、作业效率低及测量精度不足的问题,本文提出了一种基于无人机多视图几何原理的铁路轨道线高精度重建方法。首先从无人机影像上提取线特征;然后采用像方测度获得候选匹配线,基于物方距离测度进行Powell优化,获得精确的钢轨线匹配结果;最后,将影像钢轨线匹配结果作为观测值,以钢轨线反投影距离作为测度,最小二乘优化物方钢轨直线段坐标。试验结果表明,本文方法实现了影像轨道线自动匹配与高精度平差解算,像方反投影残差优于0.5像素,轨距和高程的内符合精度分别为0.006和0.005 m。解算成果的平面高程绝对定位精度可达到2 cm左右,平差模型收敛性良好,可以满足工程应用的需要。 相似文献