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901.
增强现实(AR)技术是应用领域非常广泛的新技术,涉及社会生活的多个领域,如医学、军事、交通、教育、娱乐、工业机械、景观规划、文物保护等,目前也已应用到水下工程中。本研究中AR技术首次成功应用到国内海洋工程水下定位测量作业中,以遥控水下机器人(ROV)为载体,搭载3D水下摄像机并配备相关水下传感器,通过专用AR软件将结构物三维模型、虚拟标识物、虚拟测量工具叠加到从水下传到水面的视频画面中,实现了水面操作人员与水下真实环境的实时交互,从而实时监测水下结构物的位置和姿态。将AR技术应用于水下定位测量,突破了传统的作业模式,具有高精度、高效率、低成本、无接触式和实时测量的优势特点,ROV不用紧贴结构物,软件操作便捷、测量数据精度可靠且实时显示,有效降低ROV的作业风险,提高作业时效。 相似文献
902.
电离层扰动对全球卫星导航系统(GNSS)增强系统影响严重且复杂.现有GNSS增强系统电离层扰动分析方法主要基于中纬电离层环境设计,缺乏针对低纬地区扰动环境影响的针对性,为此提出利用可靠性工程方法开展增强系统电离层扰动影响研究.利用系统可靠性工程中的故障模式分析方法对GNSS增强系统中的电离层扰动影响进行分析,明确了不同扰动现象及其相应的影响机制.分析了GNSS增强系统中的电离层扰动检测方法,指出现有技术难以满足中低纬区域电离层扰动对增强系统复杂影响的分析、识别和检测需求,中国区域增强系统应开展针对性研究工作. 相似文献
903.
钱奇峰董林许映龙周冠博王皘 《气象》2023,(10):1254-1266
利用1949—2021年中国气象局台风最佳路径资料、2022年中央气象台台风路径和强度实时业务资料、欧洲中期预报中心ERA-Interim逐6 h再分析资料等,对2022年西北太平洋和南海台风活动的主要特征进行分析。结果表明:2022年,台风活动的阶段性、群发性特征明显,生成位置偏北偏西,登陆我国的台风数量偏少、强度偏强,自2019年以来,已连续4年登陆台风个数偏少。预报误差分析表明,在台风生成初期、台风与西风带结合后转向以及多台风(低压)活动期间的路径预报误差较大。进一步分析台风暹芭、梅花和轩岚诺的预报难点,结果表明:“暹芭”北侧的大陆高压和高层急流的预报偏差是导致后期路径预报调整的主要原因;“梅花”登陆后陆上路径预报偏差主要由模式对引导气流的预报偏差所致;“轩岚诺”路径和强度变化复杂,在其快速加强和快速减弱的速率、结构变化导致的强度波动和尺度变化等方面存在预报偏差。 相似文献
904.
近年来,随着三维计算机视觉的发展,三维点云深度学习方法得到越来越多学者的关注。然而,目前大多数三维点云深度学习方法仅在标准数据集上进行精度和性能评估,这些方法在设计过程中通常会根据特定数据集设定特定的学习策略以达到最佳点云分类精度,从而影响模型的泛化能力。在三维点云深度学习方法的遥感应用中,往往会出现诸如复杂的网络模型方法并不一定取得更好的数据处理精度,以及原始网络模型学习策略并不一定获得最优结果等问题。对此,为了探究学习策略对三维点云深度学习方法在实际遥感应用的影响,文中以机载多光谱LiDAR点云分类应用为例,以深度学习经典模型PointNet++为主,在分析当前学习策略的基础上构建一套较为通用的深度学习策略,以提高点云分类精度的稳定性和鲁棒性。机载多光谱LiDAR点云分类实验表明,学习策略对于点云分类精度影响不容忽视,学习策略的调整可以有效地提高模型对海量三维点云分类能力。 相似文献
905.
906.
侧扫声呐回波信号是形成侧扫声呐图像的基础,是侧扫声呐系统对水下目标的最直接观测量,将一维小波变换与非线性增强方法相结合,提出了一种基于小波变换的侧扫声呐回波信号非线性增强算法,用以改善侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大的问题.首先利用改进的Bayes阈值对侧扫声呐ping信号进行一维小波分解,提取信号特征信息;然后利用2... 相似文献
907.
908.
低轨星座具有卫星数目多、几何构型变化快等优势,有利于精密单点定位(PPP)中模糊度参数的快速收敛,从而提升其收敛速度与定位精度.但由于未能精确消除大气误差的影响,难以实现瞬时厘米级定位.提出一种低轨增强北斗PPP-实时动态(RTK)方法,结合高精度大气增强信息与模糊度固定方法(AR),进一步改进北斗快速精密定位性能.首先设计了包含192颗低轨卫星的极轨星座,仿真了22个地面测站的观测数据,在估计相位小数偏差与精密大气延迟改正数后,分别测试了低轨增强北斗PPP、PPP-AR与PPP-RTK的定位性能.结果表明:在低轨星座增强下,可视卫星数目增加6~8颗,22个测站北斗PPP的平均初始化时间由552.1 s缩短至102 s,提升了81.52%.模糊度固定后,初始化时间进一步缩短至1 min以内.通过180 km地面参考网增强后,低轨增强北斗PPP-RTK可以实现瞬时厘米级定位,定位精度相较于PPP提升98.5%.将地面参考网扩大至500 km后,低轨增强北斗PPP-RTK仍可以实现约10 s的快速收敛. 相似文献
909.
针对震后复杂场景下LiDAR点云建筑物破坏类型自动识别问题,为满足应急救援时效性、准确性需求,告别传统人工震害特征提取,充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息,进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别,构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌3种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响,并提出破坏建筑物样本增强方法,丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据,在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验,样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%,模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时,才能取得较好的分类识别效果。 相似文献