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采空区三维激光扫描点云数据处理方法 被引量：41
1
作者 陈凯 张达 张元生 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期117-122,共6页
采空区传统监测方法存在观测数据量少、无法或难以监测无人空区、不能定量观测空区垮落等缺点。采空区三维激光扫描仪可以有效、全面地扫描采空区的三维形态,但是由于矿山现场粉尘、水汽及仪器本身等的影响,获取的点云存在着各种噪声,... 采空区传统监测方法存在观测数据量少、无法或难以监测无人空区、不能定量观测空区垮落等缺点。采空区三维激光扫描仪可以有效、全面地扫描采空区的三维形态,但是由于矿山现场粉尘、水汽及仪器本身等的影响,获取的点云存在着各种噪声,并且由于现场地面可能会发生变形,前后两次扫描的点云并不能够完全重叠,这为点云的后续利用带来很大麻烦。为此,根据采空区点云的实际情况,提出了基于KD Tree的点云去噪方法和基于点云特征的配准方法,实验表明该方法可以有效地去除点云中存在的噪声及对点云进行配准,为后续的点云利用提供了数据基础。 展开更多
关键词 激光光学 数据处理 kd tree去噪 配准
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基于改进快速密度峰值算法的电力负荷曲线聚类分析 被引量：24
2
作者 陈俊艺 丁坚勇 +4 位作者 田世明 卜凡鹏 朱炳翔 黄事成 周凯 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第20期85-93,共9页
为解决传统聚类算法对大数据背景下高维海量、类簇形状差异巨大的电力负荷曲线进行聚类分析时存在的聚类结果不稳定、聚类效果较差、聚类速度慢和内存消耗过大等问题,提出一种改进的快速密度峰值聚类算法。首先应用主成分分析法对归一... 为解决传统聚类算法对大数据背景下高维海量、类簇形状差异巨大的电力负荷曲线进行聚类分析时存在的聚类结果不稳定、聚类效果较差、聚类速度慢和内存消耗过大等问题,提出一种改进的快速密度峰值聚类算法。首先应用主成分分析法对归一化后的负荷曲线集进行降维处理,以减少样本向量间欧式距离的计算量和加快后续操作。然后利用kd树算法对降维后的数据进行快速K近邻搜索生成KNN矩阵。最后以KNN矩阵代替原算法的距离矩阵作为输入数据。在基于KNN改进的样本局部密度和距离计算准则的基础上,运用快速密度峰值算法对负荷曲线进行聚类分析。通过实验和算例分析验证了所提改进算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 电力大数据 负荷曲线聚类 快速密度峰值算法 主成分分析 kd树 KNN算法
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考虑局部点云密度的建筑立面自适应分割方法 被引量：16
3
作者 王果 沙从术 王健 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2015年第6期108-113,共6页
三维散乱点云数据具有不均匀性,局部点云密度的不断变化会对点云分割提取等处理造成影响,针对这一问题,提出考虑局部点云密度的建筑立面自适应分割方法,在介绍局部点云密度的基础上,设计了自适应分割的流程和算法,通过实验验证了考虑局... 三维散乱点云数据具有不均匀性,局部点云密度的不断变化会对点云分割提取等处理造成影响,针对这一问题,提出考虑局部点云密度的建筑立面自适应分割方法,在介绍局部点云密度的基础上,设计了自适应分割的流程和算法,通过实验验证了考虑局部点云密度的方法能够较好的对建筑立面进行分割。 展开更多
关键词 图像处理 点云 局部点云密度 kd树 点云分割
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基于彩色LBP的隐蔽性复制-粘贴篡改盲鉴别算法 被引量：15
4
作者 朱叶 申铉京 陈海鹏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期390-397,共8页
现有的复制–粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式(Color local binary patterns,Co LBP)的隐蔽性复制–粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即... 现有的复制–粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式(Color local binary patterns,Co LBP)的隐蔽性复制–粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即建立彩色LBP纹理图像,从而实现彩色信息与LBP纹理特征的融合;其次重叠分块并提取灰度共生矩阵(Gray level co-occurrence matrix,GLCM)特征;最后,提出改进的kd树和超平面划分标记split搜索方法,快速匹配图像块,并应用形态学操作去除误匹配,精确定位复制–粘贴区域.实验结果表明,本算法对隐蔽性复制–粘贴篡改定位准确,并对模糊、噪声、JPEG重压缩后处理操作有很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 图像盲鉴别 复制–粘贴篡改 彩色局部二值模式 灰度共生矩阵 kd树
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基于KD树改进的DBSCAN聚类算法 被引量：11
5
作者 陈文龙 时宏伟 《计算机系统应用》 2022年第2期305-310,共6页
针对DBSCAN聚类算法随着数据量增大,耗时越发非常严重的问题,提出一种基于KD树改进的DBSCAN算法(以下简称KD-DBSCAN).通过KD树对数据集进行划分,构造邻域对象集,提前区分出噪声点和核心点,避免聚类过程中对噪声的邻域集计算以及加快了... 针对DBSCAN聚类算法随着数据量增大,耗时越发非常严重的问题,提出一种基于KD树改进的DBSCAN算法(以下简称KD-DBSCAN).通过KD树对数据集进行划分,构造邻域对象集,提前区分出噪声点和核心点,避免聚类过程中对噪声的邻域集计算以及加快了核心点对象的邻域集查询速度.文中以浮动车GPS数据为实验数据,对比传统DBSCAN算法和KD-DBSCAN算法的聚类效果和时间性能,实验结果表明KD-DBSCAN算法的聚类效果和传统的DBSCAN基本一致,但时间性能有很大的提升. 展开更多
关键词 聚类 DBSCAN算法 kd树
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散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究 被引量：10
6
作者 王春香 孟宏 张勇 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第3期74-76,81,共4页
针对逆向工程中已有孔洞识别算法执行效率低、孔洞边界点提取不完整等问题,提出一种新的基于KD树和K邻域搜索的点云孔洞识别及边界提取算法。该算法首先利用KD树建立散乱点云的拓扑关系。其次,计算点云密度、定义距离阈值作为判别参数,... 针对逆向工程中已有孔洞识别算法执行效率低、孔洞边界点提取不完整等问题,提出一种新的基于KD树和K邻域搜索的点云孔洞识别及边界提取算法。该算法首先利用KD树建立散乱点云的拓扑关系。其次,计算点云密度、定义距离阈值作为判别参数,利用K邻域搜索计算每个点与其K个邻域点的距离,距离大于阈值的点即为边界点。再次,采用单坐标搜索法去除外边界,保留孔洞边界。最后,利用边界追踪算法获取完整的孔洞边界点。以涡轮叶片和挖掘机斗齿为研究对象,对点云上的自然孔洞利用该算法进行识别。结果表明,该算法能够快速地识别出散乱点云中孔洞,并能完整地提取出孔洞边界点,实用性强。 展开更多
关键词 散乱点云 kd树 K邻域搜索 单坐标搜索法 边界追踪 孔洞边界
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一种用于点云配准的改进迭代最近点算法 被引量：7
7
作者 李运川 王晓红 《软件导刊》 2020年第9期175-179,共5页
经典的迭代最近点算法(ICP)收敛速度慢,在源点云和目标点云初始姿态不佳时存在容易陷入局部最优解等问题。针对上述问题构建一种结合快速点云粗配准的改进ICP算法。改进的ICP算法首先利用重心重合法进行两个点云集预处理,缩小平移误差,... 经典的迭代最近点算法(ICP)收敛速度慢,在源点云和目标点云初始姿态不佳时存在容易陷入局部最优解等问题。针对上述问题构建一种结合快速点云粗配准的改进ICP算法。改进的ICP算法首先利用重心重合法进行两个点云集预处理,缩小平移误差,提高点云重叠度;然后采用随机采样一致性算法(RANSAC)实现两个点云集的粗配准,使两个点云集具有相对较好的初始位置姿态;最后利用体素栅格和KD树对ICP算法进行改进,实现点云精配准。将改进算法和经典ICP、GICP算法进行对比实验,结果表明:相较于经典ICP和GICP算法,改进算法精度更高、速度更快。 展开更多
关键词 点云配准 重心重合 体素栅格 kd树 迭代最近点
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基于三角网滤波检验的KD树粗差剔除法 被引量：7
8
作者 张雪洋 王竞雪 《测绘与空间地理信息》 2017年第11期140-143,共4页
针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分... 针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分别采用形态学粗差剔除法和本文粗差剔除法对3组点云数据进行粗差剔除,并采用渐进不规则三角网滤波法对原始点云数据及两种粗差剔除结果进行滤波,对结果进行对比分析。结果验证,本文方法能有效剔除点云粗差,提高后续滤波结果的精度。 展开更多
关键词 LIDAR点云 粗差剔除 kd树 滤波 数学形态学
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基于Kd树改进的高效K-means聚类算法 被引量：7
9
作者 高亮 谢健 曹天泽 《计算技术与自动化》 2015年第4期69-74,共6页
针对经典的K-means算法在多维数据聚类效率上还有待提高的问题,本文提出一种称为CKmeans的改进聚类算法。该算法在k-means算法的基础上,通过引入Kd树空间数据结构,初始聚类中心从多维数据某一维的区间等间隔集中选取,以及在数据对象分... 针对经典的K-means算法在多维数据聚类效率上还有待提高的问题,本文提出一种称为CKmeans的改进聚类算法。该算法在k-means算法的基础上,通过引入Kd树空间数据结构,初始聚类中心从多维数据某一维的区间等间隔集中选取,以及在数据对象分配过程中采用剪枝策略来提高算法的运行效率。实验结果表明,CK-means聚类算法较经典的k-means聚类算法运行效率更高。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 簇心 kd树 剪枝策略 CK-means算法
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KD树索引策略下紧支撑径向基函数的点云建模 被引量：6
10
作者 李佳 段平 +2 位作者 盛业华 吕海洋 张思阳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2154-2158,共5页
采用紧支撑径向基函数(Compactly Supported Radial Basis Function,CSRBF)对点云进行建模和可视化表达会因穷举搜索问题导致计算机内存溢出,最终引起建模和可视化失败。KD树索引具有快速搜索点的优点且避免了穷举搜索问题,将KD树索引和... 采用紧支撑径向基函数(Compactly Supported Radial Basis Function,CSRBF)对点云进行建模和可视化表达会因穷举搜索问题导致计算机内存溢出,最终引起建模和可视化失败。KD树索引具有快速搜索点的优点且避免了穷举搜索问题,将KD树索引和CSRBF插值模型相结合,提出KD树搜索策略下的CSRBF点云建模与表达方法。建立点云数据的KD树索引,采用CSRBF构建点云的隐式曲面函数模型,通过Marching Cubes算法对建好的模型进行有效的可视化表达。采用经典的兔子点云进行实验验证,结果表明KD树索引搜索策略下CSRBF的点云建模与表达方案可行。 展开更多
关键词 点云 建模 kd树 紧支撑径向基函数
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求k邻域的体素栅格算法研究 被引量：4
11
作者 董洪伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第21期52-56,共5页
给定一个度量空间中的一组数据点集,k邻域问题在于对于某个数据点求出按照该空间的距离度量离数据点最近的k个数据样本。目前主要有2种方法,一种是基于立方体分割形成的三维立方体体素索引数组的体素栅格(CG(CellGrid)方法,另一种方法... 给定一个度量空间中的一组数据点集,k邻域问题在于对于某个数据点求出按照该空间的距离度量离数据点最近的k个数据样本。目前主要有2种方法,一种是基于立方体分割形成的三维立方体体素索引数组的体素栅格(CG(CellGrid)方法,另一种方法是基于树索引结构的方法如kd-Tree等。论文主要研究经典CG方法及解决其内存消耗过多问题的两个改进方法:排序体素栅格(SCG)方法和投影体素栅格(PCG)方法。CG、SCG、PCG算法采用了改进的搜索方法,避免了传统CG算法[2-4]可能得到错误k邻域的问题。对三种算法的时空性能进行了分析比较,给出了相应的实验比较数据。 展开更多
关键词 k最近邻域 BSP树 kd树
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KDT树:一种多维空间数据索引结构 被引量：4
12
作者 邱永红 曾永年 邹滨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期29-31,100,共4页
通过扩展KD树索引结构,提出了一种新的多维空间数据索引结构——KDT树,给出了数据结构和算法描述,并通过与当前流行的空间数据索引结构——R树的对比,对其性能进行了测试与评估。实验表明,作为一种主存索引结构,KDT树在时间效率方面明... 通过扩展KD树索引结构,提出了一种新的多维空间数据索引结构——KDT树,给出了数据结构和算法描述,并通过与当前流行的空间数据索引结构——R树的对比,对其性能进行了测试与评估。实验表明,作为一种主存索引结构,KDT树在时间效率方面明显优于R树,并且此种优势随着索引记录数量的增多而越加明显。此外,KDT树亦能较好地解决常规KD树在索引占据一定空间范围的空间对象(如:线、面、体等)时存在的问题。 展开更多
关键词 kd树 kdT树 多维空间数据 索引结构
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移动机器人视觉图像特征提取与匹配算法 被引量：3
13
作者 杨晶东 杨敬辉 洪炳镕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3526-3529,3533,共5页
针对移动机器人导航过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性和准确性差等特点,提出了一种基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法,通过对候选特征点进行多次模糊处理,使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边... 针对移动机器人导航过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性和准确性差等特点,提出了一种基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法,通过对候选特征点进行多次模糊处理,使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘,利用SIFT特征提取算法找到满足极限约束的极值点;通过KD树最邻近点搜索和匹配算法使处理后的特征点与原始图像进行特征匹配,快速找出匹配正确的特征点。实验证明,该方法对环境光照、视野角度频繁变化的环境具有较强的鲁棒性,能够满足移动机器人自主导航过程中对视频图像处理的实时性和准确性要求。 展开更多
关键词 比例尺度不变 特征提取 特征匹配 K维树
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利用K-最近邻算法的就业数据预测模型 被引量：5
14
作者 杨太平 《集成电路应用》 2021年第8期124-125,共2页
采用K-近邻算法和KD树索引相结合的方法,阐述对于毕业去向的预测,此方法逻辑简单且准确性高、对异常值和噪声有较高的容忍度、性能和准确率都较佳。
关键词 KNN算法 大数据预测 kd树
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一种稠稀矢量瓦片的构建方法 被引量：5
15
作者 韩超伟 史绍雨 +2 位作者 韩晓冬 汪汇兵 欧阳斯达 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期627-632,共6页
针对矢量瓦片之间的数据不均衡影响浏览器加载与渲染效率的问题,提出了一种顾及矢量数据空间分布的矢量瓦片构建算法。首先利用平衡树的思想进行数据分割;其次构建顾及要素空间分布的稠稀瓦片并对瓦片进行编号;然后构建四维Kd树索引模型... 针对矢量瓦片之间的数据不均衡影响浏览器加载与渲染效率的问题,提出了一种顾及矢量数据空间分布的矢量瓦片构建算法。首先利用平衡树的思想进行数据分割;其次构建顾及要素空间分布的稠稀瓦片并对瓦片进行编号;然后构建四维Kd树索引模型;最后开展稠稀矢量瓦片构建与可视化对比试验。试验表明,与传统格网矢量瓦片相比,稠稀矢量瓦片之间的数据量标准差较低,具有瓦片数据均衡性好、响应时间快、加载效率高等优点。 展开更多
关键词 矢量瓦片 金字塔 空间分布 数据分簇 kd树
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基于三维激光雷达和反光柱的机器人定位 被引量：5
16
作者 陈新宇 雷斌 +1 位作者 蒋林 张文俊 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第9期11-15,19,共6页
针对机器人在空旷缺少特征信息环境下,二维激光雷达的测距范围有限,且缺少高度信息,机器人定位精度不高的问题。提出了一种三维激光雷达和反光柱耦合定位算法。该算法利用激光雷达的反射强度信息对反光柱进行点云分割,采用ALOAM算法构... 针对机器人在空旷缺少特征信息环境下,二维激光雷达的测距范围有限,且缺少高度信息,机器人定位精度不高的问题。提出了一种三维激光雷达和反光柱耦合定位算法。该算法利用激光雷达的反射强度信息对反光柱进行点云分割,采用ALOAM算法构建反光柱地图,利用曲率对每一帧激光进行特征提取,通过构建KD树最近邻域搜索和反光柱点云地图实现帧到地图的匹配,再通过列文伯格非线性优化,求解机器人的位姿。该算法分别在仿真和真实环境中进行了静态和动态定位实验测试,实验结果表明反光柱定位系统定位精度较高,定位稳定性较好。 展开更多
关键词 三维激光雷达 反光柱定位 SLAM kd树 最近邻域搜索 LM优化
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高效计算网格壁面距离的KD树方法 被引量：5
17
作者 郭中州 何志强 +1 位作者 夏陈超 陈伟芳 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期21-25,共5页
计算流体动力学的一些领域中经常要用到流场点到壁面的最小距离,为了提高壁面距离计算的精度和效率,将KD树应用于非结构网格的壁面距离计算,计算了若干三维外形的壁面距离,结果表明:基于KD树的网格壁面距离计算方法鲁棒性好,计算效率和... 计算流体动力学的一些领域中经常要用到流场点到壁面的最小距离,为了提高壁面距离计算的精度和效率,将KD树应用于非结构网格的壁面距离计算,计算了若干三维外形的壁面距离,结果表明:基于KD树的网格壁面距离计算方法鲁棒性好,计算效率和结果精度高,适应复杂外形的能力强;算法的通用性好,可以拓展应用到多种网格类型。 展开更多
关键词 kd树 壁面距离 非结构网格
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高效非结构网格变形与流场插值方法 被引量：5
18
作者 郭中州 何志强 +1 位作者 赵文文 陈伟芳 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期126-137,共12页
非结构动网格在含动边界的非定常流动模拟中应用十分广泛。为了提高网格变形的计算效率和对复杂外形的适用性,发展了高效的K近邻-径向基函数(KNN-RBF)动网格方法。并采用高效的交界面节点一致性方法实现了网格变形的并行化。由于边界的... 非结构动网格在含动边界的非定常流动模拟中应用十分广泛。为了提高网格变形的计算效率和对复杂外形的适用性,发展了高效的K近邻-径向基函数(KNN-RBF)动网格方法。并采用高效的交界面节点一致性方法实现了网格变形的并行化。由于边界的运动和变形形式多种多样,在自主开发的计算流体力学(CFD)程序中实现了动网格的用户自定义函数(UDF)功能模块,可以灵活地设置此类问题中的边界运动。在模拟大变形问题时,采用了全局网格重构的策略对网格质量较差的区域进行处理。提出了快速查找新旧网格最近点的两级KD(K-Dimensional)树方法,并根据最近点在新旧网格间进行流场插值。从而建立了高效健壮的并行流场插值方法。通过对若干算例进行模拟,验证了所发展方法的正确性和健壮性。 展开更多
关键词 非结构网格 非定常流动 网格变形 kd树 流场插值 时间复杂度
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基于多维二进制搜索树的异常检测技术 被引量：3
19
作者 仇明华 殷丽华 李斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第22期122-125,132,共5页
将多维二进制搜索树(kd树)应用于异常检测,用kd树对网络数据进行组织、建立用户轮廓并以此为基础实现了一个异常检测系统,通过实验给出了系统对不同种类攻击的检测效果。实验结果表明,kd树在异常检测中具有很高的适用性。
关键词 异常检测 kd树 用户轮廓
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基于K-D树和机器学习的时空数据检索-预测系统 被引量：4
20
作者 张蓬郁 王煜 +2 位作者 江旻宇 邵嘉琳 张洪滨 《软件》 2018年第8期215-218,共4页
针对时空数据数据量大和多维属性造成的索引效率低、关联关系建模难等问题,本文提出引入KD树结构进行静态多维数据建模与检索。同时结合机器学习中Linear Regression,SVR,Nearest Neighbors Regression等六种算法进行未来状态的预测。... 针对时空数据数据量大和多维属性造成的索引效率低、关联关系建模难等问题,本文提出引入KD树结构进行静态多维数据建模与检索。同时结合机器学习中Linear Regression,SVR,Nearest Neighbors Regression等六种算法进行未来状态的预测。我们对比了六种常用学习算法,对预测结果的拟合情况进行分析,以天气预测为应用背景,对比得出具体环境下,KD树与SVR算法的结合检索速度快,预测精确。 展开更多
关键词 时空数据 kd树 机器学习 LINEAR Regression SVR Nearest NEIGHBORS Regression
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