三维空间多边形的位置不确定性度量模型

在研究三维空间线元置信域模型的基础上,分别从三维空间多边形置信域模型和度量方法两个角度研究了三维空间多边形的位置不确定性借鉴三维空间线元的置信域建模原理,提出了三维空间多边形置信域模型;基于积分学原理,提出了三维空间多边形置信域度量模型实例研究结果表明,三维空间多边形置信域度量模型可以应用于工程等领域的质量控制过程.     

单视图多约束相机内参统一计算方法

相机自标定是机器视觉、摄影测量学、计算机视觉等领域的重要命题,但目前随着图像获取设备、方式等多样化等特点,使得图像之间的匹配越发困难,增加了相机标定的难度。本文提出了一种针对单视图的相机自标定方法,该方法将图像中的几何特征以及标定过程进行统一表达和计算。本文首先总结了不同的不变量对相机内参的约束情况;以互相垂直的灭点作为中间计算过程的核心,着重讨论了其他不变量向其的转化方法,使得几何特征表达统一化;以绝对二次曲线为纽带,将互相垂直的灭点约束求解;进而根据几何约束的数量求解相应的相机参数模型。本文所提出的方法无需图像之间的匹配,在约束信息充分的情况下可仅利用单幅图像进行相机标定,方法具有方便性;方法无需传统标定方法中的标定模板而选用场景中存在的对象,因此方法具有普适性,尤其适合结构化的室内外场景;方法将几何特征的和标定过程进行统一描述和计算,因此方法还具有统一性。室内外场景的测试表明本文方法具有可用性。, 相机自标定是机器视觉、摄影测量学、计算机视觉等领域的重要命题,但目前随着图像获取设备、方式等多样化等特点,使得图像之间的匹配越发困难,增加了相机标定的难度。本文提出了一种针对单视图的相机自标定方法,该方法将图像中的几何特征以及标定过程进行统一表达和计算。本文首先总结了不同的不变量对相机内参的约束情况;以互相垂直的灭点作为中间计算过程的核心,着重讨论了其他不变量向其的转化方法,使得几何特征表达统一化;以绝对二次曲线为纽带,将互相垂直的灭点约束求解;进而根据几何约束的数量求解相应的相机参数模型。本文所提出的方法无需图像之间的匹配,在约束信息充分的情况下可仅利用单幅图像进行相机标定,方法具有方便性;方法无需传统标定方法中的标定模板而选用场景中存在的对象,因此方法具有普适性,尤其适合结构化的室内外场景;方法将几何特征的和标定过程进行统一描述和计算,因此方法还具有统一性。室内外场景的测试表明本文方法具有可用性。     

基于路线中线模型的隧道进洞关系数据的计算

通过路线中线数学模型，建立了地面控制网，隧道洞口投点与路线中线的关系，简化了隧道进洞关系数据的推算。     

给水度测定方法研究

本文对影响给水度的因素进行了综合分析．对给水度研究方法予以评价．结合试验研究．提出了在生产实际中精确测定变值给水度的方法。     

基于DEM的地形曲率计算模型误差分析

地形曲率是地形表面几何形态和地学建模的基本变量之一。本文首先对曲率计算模型进行了归纳,然后通过数据独立的DEM误差分析方法和实际DEM的分析验证,对目前九种曲率计算的三类曲率计算模型进行了量化分析比较。研究结果表明,当DEM数据精度比较高时,高次曲面(四次曲面)能给出较高精度的曲率计算结果,而当DEM误差较大时,低次曲面(二次曲面)由于具有误差的平滑作用而能产生较高精度的曲率值。     

此地无银三百两

“此地无银三百两”是嘲讽那些心怀鬼胎、疑心重重、怀揣不正之术的小人，所为之事，知道的人不少，但它原自何时何处，知其为数不多。笔近期查到一相关资料，找到了出处，并且找到了这句话的下句：“隔壁阿二不曾偷”。     

犯罪网络构建及其时空分析——以入室盗窃为例

提出了一种基于时空影响范围的网络构造方法,构造了一种基于节点影响强度的犯罪传输网络,并引入复杂网络的度、平均度、聚集系数等特征参数分析犯罪传输网络。提取了犯罪预测过程中需要关注的重要节点,分析了其时间分布和空间分布特性,研究结果表明:（1）近邻的时空单元的犯罪率具有一定的关联关系。其中,节点的出度与入度具有正相关性,因此可以引入邻居时空单元的犯罪密度以量化和分析犯罪规律。（2）节点的度分布具有无标度特性,犯罪较少的小区也可能出现度较大的节点,而节点的度与未来犯罪率具有较大的关联性。因此,即便犯罪率较低的小区也要关注节点的度变化情况。（3）犯罪聚集系数大小与未来犯罪率的变化具有一定的关联性,较高的聚集系数意味着未来犯罪状态的变化。     

DEM流域网络提取算法的误差特性分析

流域网络及其描述参数是一类重要的环境参数,其质量直接影响着各类地学模型和地学过程模拟的精度。在数据独立的DEM误差分析方法支持下,以比汇水面积(Specific catchment area,SCA)为计算对象,详细分析5种流域网络提取算法的误差空间分布特征。研究表明,不论何种算法,SCA误差主要集中于合水区域;不同算法的SCA频率分布随着SCA值的增加而趋于一致;SCA精度的提高有赖于DEM路径算法的改进,不同路经算法的组合可有效改善流域网络提取和分析的质量。     

RANSAC估算基础矩阵的不确定性评价

RANSAC是计算机视觉领域内应用最广泛的基础矩阵估算方法,如何实现RANSAC估算基础矩阵的不确定性评价值得探讨。该文在研究RANSAC估算基础矩阵模型的基础上,提出采用基础矩阵的错误率和平均对极距离的标准差作为评价RANSAC估算基础矩阵不确定性的指标,并构建RANSAC估算基础矩阵不确定性评价方法,实现RANSAC估算基础矩阵不确定性评价。