一种基于轨迹特征划分的交通轨迹数据分析方法 被引量：3

1

作者 赵庶旭 屈睿涛 刘昌荣 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第11期73-77,82,共6页

当前大多交通轨迹数据的划分方法并未考虑空间分布的任意性,划分点较单一,从而导致分析效果并不理想。针对此问题,本文提出了多特征轨迹数据点结合数据空间划分方法,对提取采集到的海量交通轨迹的记录点,利用α-Shapes算法进行预处理并... 当前大多交通轨迹数据的划分方法并未考虑空间分布的任意性,划分点较单一,从而导致分析效果并不理想。针对此问题,本文提出了多特征轨迹数据点结合数据空间划分方法,对提取采集到的海量交通轨迹的记录点,利用α-Shapes算法进行预处理并去噪,计算轨迹特征点,对这些特征点按空间接近度进行分组,之后按照位置关系进行Voronoi划分。该方法克服了轨迹数据划分时因空间分布任意性导致的划分效果不明显的缺点,有效地提高了轨迹数据分析效果。采用山东省淄博市出租车数据对本方法进行验证,结果证明该方法较传统数据划分方法在效果上优势明显,在轨迹数据去噪方面也做出了贡献。 展开更多

关键词 轨迹数据 α-shapes算法 轨迹特征点 VORONOI划分

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基于改进α-shapes算法的坡屋顶轮廓提取

2

作者 张睿 余代俊 《测绘与空间地理信息》 2022年第5期233-236,共4页

针对坡屋顶轮廓自动提取困难,本文提出了一种结合随机抽样一致(RANSAC)算法和α-shapes算法提取坡屋顶轮廓的方法。该方法首先使用Ransac算法将坡屋顶的几个坡面提取出来,后使用改进的α-shapes算法分别提取这几个坡面的轮廓,进而形成... 针对坡屋顶轮廓自动提取困难,本文提出了一种结合随机抽样一致(RANSAC)算法和α-shapes算法提取坡屋顶轮廓的方法。该方法首先使用Ransac算法将坡屋顶的几个坡面提取出来,后使用改进的α-shapes算法分别提取这几个坡面的轮廓,进而形成完整的屋顶轮廓。 展开更多

关键词 坡屋顶 RANSAC算法 α-shapes算法

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散乱点云的自适应α-shape曲面重建 被引量：8

3

作者 何华 李宗春 +2 位作者 李国俊 阮焕立 隆昌宇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3394-3397,3401,共5页

针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题,提出了一种基于点云数据局部特征尺寸(LFS)的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先,以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴(MA);然后,根据近似中轴计算曲面在采样点处的... 针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题,提出了一种基于点云数据局部特征尺寸(LFS)的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先,以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴(MA);然后,根据近似中轴计算曲面在采样点处的局部特征尺寸,并依据局部特征尺寸对原始点云进行非均匀降采样;最后,根据三角面片的外接球半径和对应的α值自适应重建出物体表面。与α-shape算法相比,所提算法可以有效合理地减少点云数据量,点云简化率达到70%左右,同时重建结果中冗余三角面片更少且基本没有孔洞。实验结果表明,所提算法能够自适应地重建出非均匀点集的表面。 展开更多

关键词 α-shape算法 局部特征尺寸 曲面重建 点云简化 自适应

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基于机载LiDAR数据的建筑物轮廓提取 被引量：7

4

作者 朱依民 田林亚 +1 位作者 毕继鑫 林松 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第12期65-70,共6页

建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一... 建筑物轮廓作为建筑物三维重建的重要元素,在建立智慧城市和数字城市中至关重要。本文针对从机载激光雷达点云中提取建筑物轮廓数据处理的点云滤波、建筑物屋顶面提取、建筑物轮廓提取,以及提取精度评定各环节存在的一些问题,提出了一种综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法。该方法在对机载LiDAR点云数据去噪的基础上,首先利用改进的区域生长算法滤波地面点,并基于地物点到地面的归一化高程特征通过高度阈值去除高度较为低矮的地物点;再基于三维Hough变换算法从剩余建筑物和高大树木点云中提取建筑物平面;最后使用α-shape算法提取建筑物的轮廓信息。对使用RIEGLVQ-1560i机载激光雷达测量系统扫描的某城区点云数据进行计算,通过匹配度、形状相似度和位置精度等评价指标对提取的建筑物轮廓进行精度评定。结果表明,综合区域生长改进算法、三维Hough变换算法和α-shape算法的建筑物轮廓提取方法可以准确提取建筑物的轮廓信息,对于大范围的建筑物轮廓提取具有稳定性和普遍适用性。 展开更多

关键词 机载激光雷达测量 建筑物轮廓提取 区域生长算法 三维霍夫变换 α-shape算法

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基于α-shape算法和泛洪填充法的汽缸中分面蒸汽泄漏通道辨识

5

作者 李宇航 王炜哲 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期27-35,共9页

汽轮机运行过程中,因汽缸本体结构受热造成汽缸中分面(以下简称中分面)接触应力发生重新分布,从而容易产生泄漏通道,显著影响机组的经济性和安全性。本文针对中分面可能产生泄漏通道的问题,提出了一种基于α-shape算法和泛洪填充法的泄... 汽轮机运行过程中,因汽缸本体结构受热造成汽缸中分面(以下简称中分面)接触应力发生重新分布,从而容易产生泄漏通道,显著影响机组的经济性和安全性。本文针对中分面可能产生泄漏通道的问题,提出了一种基于α-shape算法和泛洪填充法的泄漏通道辨识方法。该方法使用α-shape算法划分了中分面的边界,使用泛洪填充法划分了中分面的密封失效区域,通过检测每个密封失效区域是否连通多个不同边界,以识别中分面的泄漏通道。结果表明:按空间分布划分的21个密封失效区域中,大部分不会影响密封性能,只有2个形成了泄漏通道。 展开更多

关键词 汽缸中分面 接触应力 数据驱动 可达性问题 α-shape算法 泛洪填充法

原文传递

顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取 被引量：1

6

作者 徐锦芳 罗小龙 +3 位作者 蒋卫东 钟康 冉星星 李冰洋 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第8期51-56,共6页

建筑物是城市的重要组成部分,从三维点云数据中精细化地提取建筑物特征是当前研究的热点。本文提出了一种顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取方法。首先,采用基于统计学的滤波预处理方法,分离地面点与非地面点,去除离群点,降... 建筑物是城市的重要组成部分,从三维点云数据中精细化地提取建筑物特征是当前研究的热点。本文提出了一种顾及局部特征的三维点云建筑物轮廓精确化提取方法。首先,采用基于统计学的滤波预处理方法,分离地面点与非地面点,去除离群点,降低点云数量;然后,通过基于改进3D Hough变换的建筑物立面提取方法,提取点云数据的多立面,提高立面提取的精度和效率;最后,采用基于降维边界索引的点云轮廓精准提取方法,获取局部特征和外部轮廓特征。结果表明,该方法能够充分兼顾建筑物的整体外部轮廓及局部细节特征,高效准确地实现建筑物的精确化提取,为城市规划、城市更新等相关应用提供技术支持。 展开更多

关键词 局部特征 改进3D Hough变换算法 α-shape算法 精细化

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一种断层面约束下的Delaunay三角剖分与等值线生成算法

7

作者 宋建国 许永超 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期35-42,共8页

传统等值线算法在生成等值线图时,往往采用先生成等值线后抠除断层多边形的方法,或者采用先抠除断层多边形再直接生成等值线的方法。这两种方法均忽略了断层处的层位信息,因而在断层面附近的精度达不到现代油气资源勘探的要求。对断层... 传统等值线算法在生成等值线图时,往往采用先生成等值线后抠除断层多边形的方法,或者采用先抠除断层多边形再直接生成等值线的方法。这两种方法均忽略了断层处的层位信息,因而在断层面附近的精度达不到现代油气资源勘探的要求。对断层面与解释层位交点进行精细处理,通过对断层数据的细分加密得到断层面的精确控制点序列,使用Clough-Tocher插值方法进行插值,获得断层面处层位点的高程,提高等值线在断层面处的精度。研究断层面约束的Delaunay三角剖分,设计光滑等值线快速生成算法。形成断层面约束下的层位等值线自动生成技术模块。结果表明,该方法不仅提高等值线绘制的精度,同时也有效降低等值线查找的复杂度,提高了计算效率。 展开更多

关键词 断层面约束 DELAUNAY三角剖分 α-shape算法 等值线 高精度插值

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线驱动软体机器人工作空间与最大理论负载分析

8

作者 李衡金 汤卿 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第2期138-142,共5页

针对软体机器人建模复杂,难以对机器人性能指标进行分析的问题,提出了基于SOFA仿真框架的软体机器人工作空间和最大理论负载的计算方法。首先,设计了线驱动连续型软体机器人,拉动线缆使线缆长度发生变化,迫使机器人本体产生形变,实现对... 针对软体机器人建模复杂,难以对机器人性能指标进行分析的问题,提出了基于SOFA仿真框架的软体机器人工作空间和最大理论负载的计算方法。首先,设计了线驱动连续型软体机器人,拉动线缆使线缆长度发生变化,迫使机器人本体产生形变,实现对物体的操作;然后,提出了线驱动软体机器人的Monte Carlo工作空间算法,得到工作空间内的离散点;其次,通过α-shape算法对离散点进行三维重构,并提出了以边界曲面的体积为指标确定了参数α的最优值,计算曲面体积得到了工作空间大小;最后,以拉伸量允许的范围内能否实现对不同质量物体的提升作为最大负载衡量标准,对软体机器人的最大理论负载进行了理论分析。实验结果表明,相较于传统刚体机器人,本文设计的线驱动软体机器人工作空间分布更加均匀;提出的算法能够准确快速地计算软体机器人的工作空间。 展开更多

关键词 软体机器人 工作空间 边界曲面 α-shape算法

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基于机载LiDAR点云的道路提取方法研究

9

作者 李寒冰 韩梦玥 王盼 《地理空间信息》 2023年第8期129-132,共4页

道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据... 道路是建设数字交通和数字城市的重要组成部分,也是空间地理信息的重要元素。针对传统遥感技术提取道路效率低、自动化程度不高以及易受周围环境影响等问题,基于无人机搭载LiDAR测量系统获取的某城郊结合区的点云数据,提出一种点云数据预处理、道路点云分级提取和道路边界提取算法。该算法首先对获取的LiDAR点云原始数据进行去噪处理,再结合曲面拟合滤波和点云几何特征提取包含道路在内的地面点云,然后利用点云的强度信息初提取道路点云,针对与道路材质相似的停车场等地物点云,在构建TIN的基础上,使用边长和面积约束进一步对道路点云进行精提取,最后使用α-shape算法对道路边界进行提取,并利用算法对实测的点云数据进行道路提取,以准确率和误分率对本文算法进行定量分析,结果表明提出的道路提取算法能够快速准确地提取道路点云。 展开更多

关键词 道路提取 机载LiDAR点云 曲面拟合滤波 点云强度信息 α-shape算法

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基于手机的室内数字平面图构建方法 被引量：2

10

作者 赵鹏飙 刘歌 +1 位作者 罗磊 周瑞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期271-275,281,共6页

针对目前室内地图绘制和更新困难的问题,提出一套室内平面图自动构建方法。采集智能手机内置传感器数据,包括加速度、角速度、磁场强度和海拔,进行行人航位推算,获得行走轨迹。通过对大量轨迹的分析,结合WiFi信号变化,识别出轨迹中的转... 针对目前室内地图绘制和更新困难的问题,提出一套室内平面图自动构建方法。采集智能手机内置传感器数据,包括加速度、角速度、磁场强度和海拔,进行行人航位推算,获得行走轨迹。通过对大量轨迹的分析,结合WiFi信号变化,识别出轨迹中的转弯、门位置和楼梯位置,并将轨迹划分为房间类型和走廊类型。采用聚类算法和α-shape算法对房间类型轨迹进行分析,绘制出房间形状。根据走廊类型轨迹,利用聚类算法和主成分分析算法确定走廊的长和宽。实验结果表明,该算法能够较准确地自动构建出包括房间和走廊的室内数字平面图。 展开更多

关键词 平面图自动构建 行人航位推算 聚类 α-shape算法 主成分分析

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机载气象雷达目标的三维建模方法研究 被引量：1

11

作者 刘琴 李明磊 +2 位作者 汪玲 朱岱寅 钱君 《雷达科学与技术》 北大核心 2022年第4期435-441,共7页

三维可视化系统能够为机载气象雷达回波数据分析提供支持。本文以预先提取的气象目标三维点云数据为基础,设计了一种面向机载气象雷达目标的三维建模方法。首先运用α-shape算法提取气象目标的外轮廓点云,并通过主元分析法求取点的法向... 三维可视化系统能够为机载气象雷达回波数据分析提供支持。本文以预先提取的气象目标三维点云数据为基础,设计了一种面向机载气象雷达目标的三维建模方法。首先运用α-shape算法提取气象目标的外轮廓点云,并通过主元分析法求取点的法向量,再利用泊松重建算法对具有法向信息的外轮廓点云进行三维表面重建。结果表明,该方法得到的气象目标三维重建结果轮廓清晰,表面细节特征明显,能够反映气象目标的空间结构分布特征。相较于仅使用α-shape算法和移动立方体算法,该方法在重建精度和计算效率方面均有提高。重建模型整体上满足机载气象目标三维建模的要求,可以为未来的机载显控气象信息平台三维可视化提供技术支持。 展开更多

关键词 机载气象雷达 气象目标可视化 三维表面建模 α-shape算法 泊松表面重建

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基于改进α-shape算法的三维点云树冠体积计算方法 被引量：6

12

作者 程钢 王敬宇 +2 位作者 杨杰 赵宗泽 王磊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期175-183,共9页

为准确测量树冠体积,深入研究三维绿量和区域碳循环,针对现有点云数据测量树冠体积方法存在的高估与低估问题,提出了一种顾及点云边界密度、变阈值α-shape边界提取方法,并通过实验分析确定最优线性迭代步长和分层间距,实现了对树冠体... 为准确测量树冠体积,深入研究三维绿量和区域碳循环,针对现有点云数据测量树冠体积方法存在的高估与低估问题,提出了一种顾及点云边界密度、变阈值α-shape边界提取方法,并通过实验分析确定最优线性迭代步长和分层间距,实现了对树冠体积的精确计算。首先,对树冠点云数据进行等间距切片处理;然后,采用改进α-shape算法提取点云切片更为真实、自然的边界多边形;最后,计算切片面积和各层点云间的台体体积,并累加台体体积,获得树冠体积。实验表明:树冠体积计算的准确性与树冠内部枝叶结构和点云密度相关;无论对于高密度还是低密度树冠,采用改进α-shape算法的树冠体积计算结果不仅具有良好的稳定性,而且相较于已有其他方法更为准确,避免了Graham凸包算法的高估问题,与体元累加法相比也更利于树冠总体占用空间的计算。 展开更多

关键词 树冠体积 点云数据 边界提取 改进α-shape算法

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