基于总体最小二乘自适应切片的点云孔洞修补

针对普通孔洞修补方法在修补复杂曲面的孔洞无效或者所修补的曲面不光滑等缺点,提出基于自适应切片的孔洞修补方法。首先,在考虑点云局部特征的情况下对整体点云进行自适应切片,在得到切片后引入总体最小二乘进行拟合,最后,在线上取点填充缺失的点云。实验结果表明,采用自适应切片法修补孔洞能够顾及到点云的曲率和密度变化,保持点云的局部特征,用总体最小二乘法拟合切片得到的孔洞填充点云精度较高,光滑性好。通过对比常规方法,可以得到基于总体最小二乘自适应切片方法修补效果更优。     

浅埋隧道掌子面稳定性二维自适应上限有限元分析

为研究浅埋隧道掌子面稳定性及获取精细化的破坏模式,提出了一种上限有限元非结构化网格自适应加密策略。以单元耗散能权重指标作为网格自适应加密评判准则,该策略同时兼顾了单元尺度与塑性应变。应用高阶的6节点三角形单元并建立上限有限元线性规划模型,以多次反复计算和网格加密的方式实现了二维自适应上限有限元分析并编制了计算程序。利用条形基础地基极限承载力课题,从上限解精度和网格加密形态方面验证了该程序的有效性。针对浅埋隧道掌子面稳定性问题,展开多参数条件下的自适应上限有限元计算,分析了网格加密过程中单元总数与上限解精度的关系,列出不同隧道埋深和内摩擦角对应的隧道掌子面稳定性临界值的上限解,揭示出掌子面稳定性变化规律及精细化的破坏模式。     

复杂场景下无水尺水位的影像水位反演智能检测方法

实现精细化水务管控和洪涝灾害预警,需要实时、准确感知水位突变事件。现有技术不能满足夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下的水位识别需求。为此,本文提出一种融合改进YOLOv5与卡尔曼滤波原理的无水尺水位智能检测技术：(1)引入YOLOv5对水位线(水岸分界线)进行检测,并利用线性拟合方法获得实际水位线;(2)针对水位线在延伸方向无限大而在其法向无限小特点,提出强化中尺度特征的多层级特征融合方法改进原YOLOv5算法;(3)利用卡尔曼滤波引入水位历史信息作为先验知识,提高本技术对复杂恶劣环境的泛化性能;(4)将图像中事先标定的固定的标志物加入到深度学习网络中训练,根据标志位真实尺寸解算实际水位高程,实现无水尺检测方案。相关试验和实践表明,改进的YOLOv5更加轻量化;本文所述水位智能检测技术斜率准确性为97.3%,较原算法提高了2.4%;截距准确性为99.3%,较原算法提高了0.5%;在夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下可以自动、准确识别出水位高程,误差小于0.1 m。     

Assimilation of surface currents into a regionalmodel over Qingdao coastal waters of China

Surface currents measured by high frequency （HF） radar arrays are assimilated into a regional ocean model over Qingdao coastal waters based on Kalman filter method. A series of numerical experiments are per- formed to evaluate the performance of the data assimilation schemes. In order to optimize the analysis pro- cedure in the traditional ensemble Kalman filter （ENKF）, a different analysis scheme called quasiensemble Kaman filter （QENKF） is proposed. The comparisons between the ENKF and the QENKF suggest that both them can improve the simulated error and the spatial structure. The estimations of the background error covariance （BEC） are also assessed by comparing three different methods： Monte Carlo method; Canadian quick covariance （CQC） method and data uncertainty engine （DUE） method. A significant reduction of the root-mean-square （RMS） errors between model results and the observations shows that the CQC method is able to better reproduce the error statistics for this coastal ocean model and the corresponding external forcing. In addition, the sensibility of the data assimilation system to the ensemble size is also analyzed by means of different scales of the ensemble size used in the experiments. It is found that given the balance of the computational cost and the forecasting accuracy, the ensemble size of 50 will be an appropriate choice in the Qingdao coastal waters.     

精密单点定位的一种低动态解法

采用自适应选权滤波法,对低动态精密单点定位的解算方法进行研究,并编写了精密单点定位程序。通过合理选择自适应因子参数,对船载动态GPS测量数据进行了事后精密单点定位处理。结果表明:相对于经典卡尔曼滤波方法,采用自适应选权滤波法可大大提高低动态精密单点定位解的精度,X、Y、Z三个方向的RMS分别提高了79.9%、69.7%和92.0%。     

GLOBK软件中测站坐标先验约束设置探讨

GLOBK软件采用卡尔曼滤波算法对基线解进行网平差,计算之前要对参考站的先验坐标施加适当的约束。使用我国大陆地区8个IGS站的相关数据,讨论了参考站先验坐标施加不同约束时对未知站坐标的影响,并对ITRF2008中各站坐标和速率的相互融洽度进行了分析,结果表明X、Y、Z三方向均约束在0.003～0.010m之间,解算质量较好。GLOBK在定义参考框架时能够自动剔除质量不好的参考站,平差时可以适当多选IGS站作为参考站。     

一种自适应的矢量数据增量更新方法研究

针对GIS增量更新中存在的一致性维护与空间冲突问题,提出一种自适应的矢量数据增量更新方法。以同名对象匹配为切入点,探讨变化对象的检测与增量更新的方式。在综合考虑空间距离,语义相似度及拓扑一致性约束的基础上,提出接边匹配度的计算方法并设计自适应的对象接边算法。同时,介绍矢量数据增量更新中基于约束规则的空间冲突检测与处理方法。并以矢量地形图试验数据验证文中所提出的模型与算法。     

一种异步多传感器组合导航系统融合算法

针对不同导航传感器存在的采样率不同步（或尺度不同）,提出了一种基于状态方程多尺度变换的异步多传感器组合导航系统信息融合算法。仿真结果表明,本算法不仅具有较好的实时性,而且具有较好的融合精度。     

多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法

针对MeanShift算法分割遥感图像的自动化程度和精度不高的问题,提出一种多特征自适应Mean—Shift遥感图像分割方法。3组实验结果表明,本方法相比EDISON软件能得到更好的分割效果,且能在一定程度上提高遥感影像分割的自动化。     

一种平面散乱点集的自适应空间划分算法

针对平面散乱点集空间划分问题,提出了一种基于栅格统计的自适应空间划分算法。以栅格场为辅助手段为散乱点集建立空间索引,即判断各点与栅格的归属关系;统计各个栅格内包含点的数量;以栅格为基本统计单元对空间进行划分。划分过程中借助了二叉树结构,同时引入迭代次数作为划分终止的参数。该方法可灵活地将点集划分为数据量相对均衡的若干组,且各组的空间范围较合理。实验与分析表明,该算法具有较高的计算效率,也不需占用太多额外的存储空间。