重力固体潮观测数据的自动化预处理

研究了重力固体潮汐观测数据的预处理方法,给出了对原始观测数据降采样的平均滤波和小波滤波处理方法以及处理中断数据的线性插值和三次样条插值方法,研制了重力固体潮汐观测数据自动化预处理软件APTsoft,实现了异常数据(包括尖峰、台阶、中断等)的自动标定与改正功能.实验结果验证了本文预处理方法及APTsoft软件的有效性,APTsoft可应用于重力固体潮观测数据的自动化预处理.     

基于Web的大规模三维空间模型高效可视化关键技术

在网络环境下客户端对大规模的三维空间模型进行可视化时仍存在着渲染时间长、计算量大等诸多问题,表现为模型遮挡剔除计算效率低、模型数据传输效率低以及渲染不同模型时存在性能和质量不平衡问题等方面。针对上述问题,提出了针对不同的空间模型剔除粒度的优化选择策略、基于WebGPU计算管线的遮挡剔除算法和基于多线程的大规模三维空间模型数据快速调度方案,降低了离线遮挡剔除方法的预处理时间消耗,提高了模型切换的效率和场景渲染的速率。开发了基于Web的大规模三维空间模型可视化原型系统,开展了不同尺度的三维模型加载与可视化实验,结果表明,本文方法可以有效减少网络环境下大规模三维空间模型数据可视化的加载和渲染时间,增强用户体验。     

两种GPS基线网观测方案的优化方法

用ＧＰＳ技术建立工程控制网时，应考虑基线观测方案的优化问题。本文建立了两种基线观测方案的优化模型，以实例说明了其应用。     

基于航空影像的屋顶半自动重建研究

以航空影像为数据源,设计了一套完整的屋顶快速半自动建模方案。整个建模流程可分为数据获取、数据预处理、几何建模、纹理映射4个阶段。在数据获取阶段,定义了适合于后续建模的两种房屋的屋顶编码方式。在几何建模阶段,利用带约束条件的Delaunay三角构网来构建复杂屋顶几何结构。在纹理映射阶段,提出了一种纹理优化选择算法,选择最佳纹理进行贴图。实验结果表明,此半自动建模方法重建屋顶模型正确率高,纹理贴图精度满足要求。     

基于云遗传算法的公交车辆智能调度

综合考虑公交车辆运营调度方案的实时性和有效性要求,引入了云模型理论与遗传算法(GA)相结合的云遗传算法。该混合遗传算法充分利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,在遗传算法的优化操作中,由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,不仅克服了传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷,而且提高了算法的收敛性、优化质量及其鲁棒性。实验表明,将该混合遗传算法引人公交车辆运营调度管理中,可大大提高公交车辆调度的实时性与有效性,而且运行服务质量评测分析验证了该优化调度方法的有效性,具有良好的应用前景。     

国土综合整治三维模型碎片加载优化与调度

国土整治作为一项国家战略,是解决社会经济发展过程中土地利用问题的重要手段,能有效促进国土空间优化和治理土地退化,对于实施乡村振兴战略和推进生态文明建设具有重大意义。随着我国工业化、城镇化的推进,生产、生活、生态之间矛盾日益凸显,国土整治在全国各地广泛开展,尤其是三维可视化技术的应用发展迅速。但对于国土整治业务而言,三维模型存在数据量大、数据复杂且碎片化程度高等特点,使得三维数据的存储管理和加载调度难度大,制约了其在国土整治中的应用。本文针对国土整治三维数据,提出了存储结构优化方法、三维模型碎片加载优化方法和三维模型调度优化方法,并开展了试验验证和应用示范,验证了本文提出的方法能够有效支撑国土整治中的三维可视化相关业务。     

灰色系统理论的优化方法及其在卫星钟差预报中的应用

利用灰色系统理论对卫星钟差进行预报研究,论述了灰色GM(1,1)模型的建立,讨论了原始序列的预处理和模型优化方法,建立了相应的算法,并结合实例给出了一种通过参数优化模型的方法.计算结果表明,该方法可以提高卫星钟差预报的精度.     

一种面向区域目标的敏捷成像卫星单轨调度方法

针对传统卫星调度方法难以满足应急观测强时效性的问题,提出一种针对敏捷成像卫星的调度方法。首先动态计算敏捷卫星观测摆角、幅宽和持续时间,再以平行条带分割区域目标,获得最小姿态调整时间;在此基础上,设计等步长搜索算法求解对区域目标的最佳观测点。构建了包含4颗敏捷成像卫星的STK仿真场景,仿真结果说明该方法在提高观测目标覆盖率的同时减少了获取影像的时间。     

面向BIM构件实例模型的层次聚类方法研究

针对BIM机电模型数据组织调度效率不高和视觉一致性较差等可视化关键问题，该文提出了一种面向BIM构件实例模型的层次聚类方法。该方法首先基于Revit模型组织和几何相似性计算生成实例分组，其次根据构件实例模型空间结构特征进行空间划分以及层次聚类，最后结合实例化技术对BIM机电模型进行批量渲染。本文实验结果表明，优化后的BIM机电模型渲染平均帧率约为50 fps,最低帧率稳定在30 fps左右，能够较好地保证海量机电模型的可视效果。     

基于Geomagic的复杂实体三维点云建模研究

研究了在Geomagic环境中通过三维点云数据重建三维实体模型的过程,详细介绍了复杂实体点云数据在Geomagic中点云数据处理的全过程,包括点云匹配、点云预处理、封装形成三角面、在多边形阶段破洞修补以及优化处理,最终生成了NURBS曲面。三维重建过程表明,在Geomagic中重建三维模型不仅效率高、精度高,而且软件易于操作。本文涉及的数据处理方法也可以用于三维激光扫描技术在数字矿山、数字城市中应用。     

多父体杂交演化算法求解约束优化问题

提出了一种求解约束函数优化问题的新算法。设计了3种新的多父体杂交算子。这3种算子都使用了统计信息来决定搜索方向，使算法具有较高的收敛速度，同时又具有互补的特性，使得种群在演化过程中能保持较好的多样性，不容易陷入局部最优。对常见测试函数的数值实验证实了新方法的有效性、通用性和稳健性，其性能优于现有的一些演化算法。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物（如建筑物）的自动提取提供一个有价值的参考。     

基于倾斜摄影建筑模型的采集精度改进与评估

研究了基于倾斜摄影建筑模型的采集以及提高精度的优化算法。针对已有的建筑模型采集方法无法做到很好的精度控制,建筑物边线采集方式单一,获取的边线未经过算法处理的情况,提出了约束条件的建筑边线采集方法,并在此方法基础上通过建筑边线和墙体关系开展优化建筑边线精度的算法研究,即利用给定的采集方法和优化算法。使用该采集方法获取建筑立面线粗图,并将这些数据统一批量优化,进一步从采集阶段和优化阶段有效提高立面线数据的精度。     

变分法遥感影像人工地物自动检测

人工地物（建筑物、道路、桥梁等）检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。     

基于危险理论的影像纹理调制模板的优化

将危险理论引用到Bayesian Network技术产生纹理调制模板的方法中,解决应用Bayesian Network技术产生调制模板中不能保证纹理模板不断优化的问题。文中介绍危险区、危险信号的概念,并阐述怎样从危险区中找出有效数据的途径。详细介绍在基于Bayesian Network的模板优化中引入危险理论的思路、例证以及计算过程,并通过对实际航空影像纹理分类的试验证明了将危险理论应用于模板优化的有效性和优越性。     

蚁群算法求解三维表面路径方法的研究

针对不规则三维表面路径寻优的问题，提出了一种将连续三维表面进行格网离散化的基于蚁群行为的解决方法，对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，并通过实验进一步验证了算法的有效性。     

负载分配的CPU/GPU高分辨率卫星影像调制传递补偿方法

本文系统地探讨了使用CPU/GPU协同处理理论对高分辨率卫星影像进行MTF补偿的方法。首先在GPU上对方法进行了基本实现,并通过三种性能优化策略（执行配置优化、存储访问优化和指令优化）进一步提高了方法的执行效率。在Intel Xeon E5650 CPU和NVIDIA Tesla C2050 GPU组成的CPU/GPU系统中对高分一号卫星全色影像进行MTF补偿,加速比达到42.80倍。在此基础上,为充分利用CPU的计算性能,使用CPU/GPU负载分配策略将部分负载分配给CPU进行处理,使用该策略后,方法加速比达到47.82倍,相应的处理时间压缩至1.62s,可满足对高分辨率卫星影像进行近实时MTF补偿的需求。     

基于粒子群优化算法的最大类间方差多阈值图像分割

最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法,对于单阈值分割具有显著的效果,但是对于多阈值分割,计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合,提出了一种新的图像分割方法,该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性,并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值,搜索最优分割阈值,实现图像的多阈值分割。实验结果显示,新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间,降低了运算复杂度,提高了图像分割速度,说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的。     

基于交叉点的道路曲线化简算法研究

现有的曲线化简算法不能很好地化简具有交叉路口的道路曲线,针对这一问题提出一种基于交叉点的道路曲线化简算法。算法分为预化简和修正化简两个阶段:首先识别并得到曲线上的分段点,利用相邻的分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点对曲线进行化简,得到预化简的结果;然后对于交叉点引入偏差阈值ε,通过判断道路曲线交叉点与化简后交叉点的距离与偏差精度ε的大小关系来确定该交叉点的化简与保留,如果保留或者化简后的道路曲线没有交叉点那么将原交叉点作为分段点对此段曲线进行重新化简。理论分析与实验结果表明,文中算法能够有针对性地保留或化简道路交叉点以及保持曲线化简后的形态特征。     

随机立体匹配

本文研究一种实现立体匹配的随机优化方法。与传统的基于面积的相关和基于特征的匹配有所不同,本方法能直接从一对立体图像中提取出稠密的视差值,而根本无须内插。首先,运用正则化理论把立体匹配问题转化为求视差时对两种彼此竞争约束的满足。这些约束用以规定一个动态系统的能量,而该系统的稳态则是通过一种所谓的微正则模拟退火达到的。其次,引入立体图像的Laplacian金字塔结构则有效地实现了由粗到精的分层控制策略。本方法适合于在SIMD体系结构的计算机上并行实现。