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题名一种顾及水下地形特点的多波束点云去噪算法
被引量：12
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作者
冯东恒
石波
卢秀山
李国玉
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机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
海岛(礁)测绘技术囯家测绘地理信息局重点实验室
山东科技大学海洋工程研究院
青岛秀山移动测量有限公司
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出处
《测绘科学技术学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期364-369,共6页
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基金
海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室资助项目(2015A01)
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文摘
针对包含大量噪声的多波束点云去噪问题,顾及水下地形特点设计算法去除近地表噪声和明显离群噪声。算法基于RANSAC算法思想拟合局部平面,结合统计分析方法去除给定阈值范围之外的噪声;结合共面法矢量特征预判去除离群面并探测保留陡坡等高程梯度变化明显的敏感地形。通过减少点云数据检索次数、使用哈希表等方式优化算法,提高执行效率。能够保证地形一致性的同时较好地保留区域边界等信息。最后,设计实验对多波束点云去噪结果达到预期,并对实验结果进行探讨提出后续研究方向。
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关键词
多波束点云
地形去噪
RANSAC算法
统计分析
特征检测
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Keywords
multi-beam point cloud
terrain denoising
RANSAC algorithm
statistical analysis
feature detection
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分类号
P229
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名改进的GM-AR组合模型在地铁沉降预测中的应用
被引量：6
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作者
成枢
郭祥琳
冯东恒
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机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
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出处
《测绘工程》
CSCD
2018年第5期59-63,共5页
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文摘
灰色预测模型对沉降的整体趋势有很好地预测结果,时序模型针对随机性的数据进行预测,二者结合一定程度上可提高预测的精度。文中通过改进GM-AR模型并将其应用于地铁沉降预测中,同时与灰色预测模型和GM-AR组合模型的预测精度进行对比分析。结果表明,改进后GM-AR模型可以有较好的预测效果。
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关键词
灰色模型
时间序列
GM-AR组合模型
地铁沉降
残差
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Keywords
gray model
time series
GM-AR combination model
subway settlement
residual
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分类号
TU196
[建筑科学—建筑理论]
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