车载GPS道路数据采集与线形参数的计算

在对我国公路现状进行普及调查的过程中,线形数据的采集和参数的计算是一项非常重要的工作.利用动态GPS进行公路线形数据的采集工作,通过后处理计算获得公路上各点准确的3维坐标,探讨了利用GPS获得的公路散点数据进行直线、圆曲线参数计算的方法,该方法无须给定参数的近似值,具有计算简单方便的特点.利用平差后直线和圆曲线的参数计算缓和曲线的参数,然后对直线、圆曲线、缓和曲线的连接给出了处理方法.利用在上海市外环线进行采集的车载GPS道路数据,采用叙述的方法对试验数据进行了处理,说明该方法是可行的.     

地铁盾构管片姿态的水平偏差算法研究

针对管片姿态的水平偏差计算复杂、人工干预大等局限,提出一种基于设计参数的管片姿态水平偏差的自动计算方法。文中介绍地铁盾构管片姿态的测量方法,推导出直线段、圆曲线段以及缓和曲线段的姿态水平偏差的数学模型。通过工程实例,验证该方法数学模型的正确性,且能准确地、高效地反馈管片姿态水平偏差的信息。     

POS辅助下的车载序列影像匹配

针对车载序列影像中所包含的具有大量重复纹理的建筑立面区域给现有匹配方法带来的误匹配率高、匹配点不足等不适应性问题,提出了一种联合POS辅助及KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）角点特征跟踪的新匹配方法。通过充分利用POS信息所能够建立的局部近似建筑立面分层平面及DEM信息,获取KLT跟踪算法中所需的初始位移信息,并将建筑立面及路面区域进行分开追踪匹配,以保证匹配点的良好分布特性,最后利用RANSAC结合核线约束进行误差剔除得到最终匹配结果。试验证明本文方法能够有效解决车载序列影像中重复纹理区域的匹配问题,可高效获取分布均匀、数量充足的匹配特征点,为后期空中三角测量提供更稳健的同名约束条件。     

应用车载DGPS数据计算道路线形参数

为满足当前利用车载DGPS创建或更新道路信息的实际需求,研制了道路线形参数的计算方法.在此,鉴于车辆行驶线与道路中线之间存在着偏离,从理论上导出了不同道路线形下GPS数据的误差方程式以及连接各种线形的条件方程式.针对误差方程式中未知参数互不独立的情况,采取联合直线段与曲线段一并平差解算法.据此即可求出各段的线形参数并进行精度评定,最后通过算例验证了此方法的有效性与实用性.     

应用车载DGPS数据计算道路线形参数

为满足当前利用车载DGPS创建或更新道路信息的实际需求,研制了道路线形参数的计算方法。在此,鉴于车辆行驶线与道路中线之间存在着偏离,从理论上导出了不同道路线形下GPS数据的误差方程式以及连接各种线形的条件方程式。针对误差方程式中未知参数互不独立的情况,采取联合直线段与曲线段一并平差解算法。据此即可求出各段的线形参数并进行精度评定,最后通过算例验证了此方法的有效性与实用性。     

微分几何在平面曲线测设中的应用

提出了利用微分几何原理计算曲线测设参数,建立了适用于所有平面曲线类型（直线、单圆曲线、缓和曲线）的测设参数计算模型,具有计算简便、实用性强等特点,且易于在计算机上编程实现。通过在高速公路的实际应用,表明该方法可适用于各种平面线形测设数据计算,能够满足工程施工的要求。     

一种铁路既有线纵断面圆曲线拟合新方法

为保持或提高轨道的平顺性,需要经常对轨道进行整正。纵断面线形拟合是铁路既有线纵断面整正的关键步骤,纵断面拟合线形决定了轨道纵断面调整的合理性。圆曲线拟合是铁路既有线纵断面拟合的重要组成部分,铁路纵断面上的圆曲线具有弧长短、半径大的特点,难以拟合出准确的、符合铁路纵断面线形特点的圆曲线参数。针对上述问题,结合铁路纵断面圆曲线圆心在与其相邻的直线坡段所夹的内角平分线上和圆心到相邻直线坡段的距离等于圆曲线半径的特点,提出了一种适用于铁路纵断面圆曲线拟合的方法。该方法具有拟合参数少、拟合准确度高的特点,且所得圆曲线参数符合铁路纵断面线形特点,可为铁路既有线纵断面圆曲线拟合提供参考。     

线路坐标的高斯算法及在Excel上的实现

一条路线是由连续不断的许多直线段、圆曲线及缓和曲线（回旋线）组成的,从数学上分析称为三种曲线元。高速公路建设中,曲线元较多。现在将各种曲线元的连接情况进行数学分析,利用高斯积分导出计算公路路线坐标的通用公式。并在Excel上通过编写函数的形式计算道路点位坐标。     

基于视觉的大半径圆曲线车道线识别

车道线识别是自动驾驶中车道保持系统的关键技术,为提高大半径圆曲线车道线识别精度,本文将两侧弯曲车道线化分为多区域,利用直线段和贝塞尔曲线进行拟合。首先在感兴趣区域(ROI)进行图像预处理,并根据车道线特征像素点的分布情况,通过车道线变化规律判定转向;然后根据转向按照不同的比例和方式进行左右车道线的区域划分;最后通过Hough变换识别相应区域的直线段,将小于阈值的直线段用直线连接、大于阈值的利用贝塞尔曲线连接,以识别完整弯曲车道线。试验结果表明,该算法对大半径车道圆曲线的识别具有较好的稳健性。     

一种基于形状特征进行高分辨率遥感影像道路提取方法

提出一种基于局部灰度一致性的图像分割方法并结合形状特征进行道路提取的方法.该方法首先对图像进行分割,对分割结果使用形状特征进行道路段的选择,可以获取直线和曲线道路段,克服了许多方法只能提取直线道路段的缺点,然后在确定的道路段上选择种子点进行区域增长,从而实现自动选取种子点并提取道路网的过程,最后结合边缘信息和形态学方法规整化道路网.提出的方法能适用于高分辨率遥感图像中直线和曲线道路段的提取.经过实验分析和比较证明:该方法对于路面灰度均匀性较好和路面灰度均匀性较差的图片,都达到了较好的效果.     

非对称缓和曲线坐标计算方法

本文重点阐述高等级公路非标准缓和曲线的施工放样测量.缓和曲线是设置在直线和圆曲线之间的一种线型,起缓和过渡作用,其目的在于保证车辆由直线进入圆曲线(或由圆曲线进入直线)时的横向稳定,缓和曲线的曲率半径随曲线长度的增加而均匀连续地变小,本文综合了各种情况下的曲线计算,给出了直接计算和间接计算两种计算方法,并用C编写了计算...     

法线式直线方程在圆曲线测设中的应用

圆曲线的详细测设是先计算出圆曲线一定间隔的各中桩的坐标,然后通过全站仪极坐标放样的方法在实地放出各中桩的位置。本文通过建立圆曲线两切线的法线式直线方程,并以此推求出过圆心平行切线的两平移直线的法线式直线方程,进而通过解方程组求得圆心坐标,同时求出圆心到圆曲线上任意点的距离和坐标方位角,然后按照坐标正算的方法求得各中桩的坐标。     

基于海底底质回波特征的多波束声呐图像角度响应影响消除

角度响应（angular response,AR）对回波强度影响较大,而目前的改正算法尚不完善,给多波束声呐回波强度的应用带来了较大困难。为此,提出了一种利用底质回波强度特征的AR聚类改正方法。首先,借助多波束声呐回波强度数据实施非监督底质分类;然后,研究每类底质的AR特征,形成每种底质的AR曲线簇;最后,结合每种底质的AR曲线簇,从观测的回波强度序列中减去对应底质的AR值,并将其归一化到平均强度,最终实现了回波强度中AR影响的消除。将该方法应用于实际回波处理中,取得了高质量的多波束声呐图像。     

一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法

传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时,识别率较低,如对于真假目标的识别,仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题,提出了一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法。该方法采用卷积神经网络模型,通过迁移学习的方式构建图像识别模型,并依据物体图像的语义特征进行物体类别识别,在此基础上,基于逆传播（back propagation,BP）神经网络模型,结合物体的实测光谱数据进行物体真假识别。为了验证该方法的准确性和有效性,利用真假苹果和葡萄作为测试对象,单独利用图像信息和光谱信息进行识别时,识别率分别为38.50%和63.00%,而利用该综合方法得到的识别率为95.00%。可认为该方法提高了真假目标混杂情况下的识别准确度,可为物体识别、人脸识别、指纹识别、军事目标识别等领域的应用提供重要的参考,也为航天侦查载荷设计提供了新的思路。     

建筑物多边形高精度识别的傅里叶形状描述子神经网络方法EI北大核心CSCD

形状识别是地图空间认知的重要内容之一,结合有效的形状特征向量提取方法和空间认知试验的神经网络方法是提高形状识别的有效途径。本文构建了一种融合了圆形度、偏心率和矩形度等宏观形状特征参量的傅里叶形状描述子作为形状特征向量的神经网络建筑多边形状识别器。首先,利用傅里叶变换和计算几何方法分别提取建筑多边形的傅里叶形状描述子及圆形度、偏心率、矩形度参量,并组成形状特征向量。然后,通过样本数据的训练实现了建筑多边形与形状模板之间匹配的神经网络识别器。结果表明,本文方法相较于以往的方法大幅度提高了精度(达到98.7%),而且特征提取算法不受多边形点数不一致的限制。通过对武汉、郑州两大城市的真实建筑物数据进行形状识别,证实该方法具有较好的识别效果。     

基于改进霍夫变换的环形交叉口识别方法

空间分布模式识别对地图综合、地图匹配等具有重要意义。环形交叉口是道路微观环形模式的典型代表。本文以改进的霍夫变换检测矢量圆环为基础,提出一种环形交叉口的几何识别方法。该方法将环形交叉口的识别分为环路识别和支路识别两部分,首先通过圆环识别、均匀度优化及相似度优化3个子过程识别环路,然后再通过连通性判别、支路分类和组合支路补充3个步骤提取支路。选取英国某区域道路网数据进行测试,结果表明,本文方法能够有效识别道路网中的环形交叉口,且召回率和准确率均高于对比方法。     

一种基于点云法向量的基准特征提取与倾斜分析方法

针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。     

运用切基线法测算卵形曲线要点解析

针对高等级公路复杂的卵形曲线测设与计算,将包含卵形曲线的整个平曲线分拆成非对称基本型和特殊非对称基本型两种典型线形组合,同时,运用切基线原理和选定的设计参数,详细解析第二圆曲线半径的推算过程和方法,并给出具体应用要点和算例。     

对等网络下自适应层级的矢量数据时空索引构建方法

时空索引是时空数据存储和管理的关键技术之一,基于空间填充曲线(space filling curve,SFC)的索引方法近年来受到了广泛关注。然而对于矢量数据,现有索引方法多侧重于空间索引的实现,难以同时顾及时间查询和空间查询的效率,且对于非点要素(线要素与面要素),确定最优的索引级别一直是难点所在。为此,本文面向对等网络环境,提出一种自适应层级的时空索引构建方法。首先提出了基于分区键和分区内排序键组合策略的时空信息联合编码,然后据此设计了点要素、非点要素的时空表达结构,最后设计了多层级树结构以构建时空索引MLS3(multi-level sphere 3),并基于地理实体时间粒度及空间密度等特征自适应确定其最优索引层级。利用轨迹(点要素)、公路(线要素)和建筑物(面要素)实际数据进行了试验。试验结果表明,相比GeoMesa提出的XZ3时空索引,本文索引方法可有效解决非点要素的时空表达及层级划分问题,在避免存储热点的同时实现更为高效的时空检索。