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991.
针对电力巡线机载激光雷达(LiDAR)激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。 相似文献
992.
针对多视密集匹配的效率较低的问题,提出了GPU-PatchMatch多视密集匹配算法。该算法使用GPU提高PatchMatch的计算效率;同时充分利用稀疏场景信息,对深度信息进行规则初始化;为提高传播效率,使用了金字塔红黑板并行传播深度信息。最后在DTU、Strecha和Vaihigen数据集上进行了试验,并与常用的多视密集匹配算法进行对比。试验结果表明,本文算法在重建效率上有较大提高,与CPU算法(PMVS、MVE、OpenMVS)相比有7倍以上提升,与GPU算法相比也有2.5倍以上提升,表明本文算法的有效性。 相似文献
993.
高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。 相似文献
994.
针对全球卫星导航系统(GNSS)数据处理中周跳探测与修复方法的合理选择问题,本文对三种常见的周跳探测与修复方法的性能进了评价分析.给出一种基于数理统计理论的周跳探测结果可靠性评价新方法,利用该新方法评价了多项式拟合法和TurboEdit法对同一组双频实测数据进行周跳探测所得结果的可靠性,以及多项式拟合法和三频无几何组合法对同一组三频实测数据进行周跳探测所得结果的可靠性.综合两组评价结果可知,对于双频实测数据而言,TurboEdit法的探测效果优于多项式拟合法;对三频实测数据而言,三频无几何组合法的探测效果优于多项式拟合法;但多项式拟合法对双频、三频观测数据均可进行周跳探测与修复,因此适用性更广. 相似文献
995.
996.
准确识别当前城市群建设进程中核心区发展边界是研究城市群的一项重要内容。本文提出一种研究思路:采用空间句法分析城市群道路网,将得到的4个分析指标融合成新指标——“城市群集群度”,并提取“城市群集群度”等值线和“城市群集群度”曲线,通过计算找到最佳阈值从而提取出城市群核心区发展边界。以长株潭城市群为例,将基于空间句法的研究结果与基于Densi-Graph方法的研究结果进行对比,在除去数据质量因素后,城市群核心区发展边界识别差异有望控制在10%以内。研究表明:基于空间句法理论的城市群核心区发展边界识别方法容易获取计算数据,适用范围广,可靠性强。 相似文献
997.
新型城镇化是中国经济社会健康、稳定、可持续发展的根本途径,也是消除中国城乡社会经 济“二元结构”的根本出路。根据新型城镇化的内涵,从人口、经济发展、生活质量、基础设施、资源 环境、城乡统筹 6 个方面,构建了包含 24 项指标的新型城镇化水平综合测度指标体系,运用熵值
法,对西部 11 个省会城市 2005—2015 年的城镇化发展水平进行综合测度。研究表明:西部省会城
市的新型城镇化发展水平存在显著差异,总体上可分为“高等水平”、“中等水平”、“低等水平”3 个 级别,基础设施建设是造成差异的主要驱动力。各城市不同年间的城镇化单项水平影响因素呈现 多元化,在今后的发展中应有所侧重,同时兼顾城镇化质量,推动城乡协调发展。 相似文献
998.
贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。 相似文献
999.