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阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题,该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法,通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建,进行建筑物立面、顶面和地面的提取,能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息,大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果,验证了该方法的有效性。 相似文献
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《现代电子技术》2018,(1)
为了发展民族体育、弘扬民族文化,现设计一款民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台。该平台由视觉监控模块与特殊姿态校对模块构成。视觉监控模块负责进行特殊姿态数据的采集、量化与传导,讨论了该模块中的MFC监控架构、数据传导通信指令结构、主要硬件连接模式以及数据的高阶低通滤波方法。特殊姿态校对模块用于接收视觉监控模块传导出的特殊姿态量化数据,其利用Processing语言建立GUI优化数据结算空间,通过四元数结算方法完成特殊姿态量化数据向欧拉角的转化,根据欧拉角判定规则确定特殊姿态是否需要校对,并标记校对点。实验结果表明,所设计平台的滤波效果好,监控误差小。 相似文献
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