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72.
为解决点云数据分布不规则、非均匀产生的查询效率低下的问题,提出了一种基于三维点云数据空间分布特征的多级索引结构。将点云空间信息引入传统八叉树,形成一种新的数据结构——方向八叉树,用于点云空间的全局划分。在每次划分空间之前,先对点云数据进行主成分分析,形成节点的方向包围盒,再进一步将空间划分为八个子空间。为了实现数据的快速调度与查询,在局部,使用KD树对方向八叉树的叶子节点进行二次组织构建。实验结果表明,方向八叉树能有效减少节点总数和冗余节点数量;方向八叉树和KD树的组合嵌套结构可以有效划分海量点云数据,实现点云数据的高效检索,对点云数据进行有效管理。 相似文献
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激光点云是3D传感器的输出,且对它的语义分割任务是理解真实世界的基础。基于图卷积的点云分割网络在许多场景下都展现了优异的性能。然而,现有的图卷积方法存在部分问题:点云局部表示的能力未得到加强,忽略了全局几何信息,并且聚合操作只保留局部最大响应值信息,而次最大值信息丢失。为了处理这些问题,本文提出GRes-Net网络。利用局部几何加强(Local Geometry Augment,LGA)模块,使网络对Z轴具有旋转不变性,以便加强点云局部信息表示;采用全局几何特征(Global Geometry Feature,GGF)模块,计算局部与全局的球体体积比,将其与坐标特征X进行连接,使全局几何信息特征得以保留;通过多个对称聚合操作将局部信息多方面地保留;网络中每层都使用残差操作,将上一层信息传递到下一层,以及利用反向残差模块(Reversed Residual MLP,RevResMLP)挖掘更深层次的语义信息。本文在S3DIS数据集上进行语义场景分割实验,验证网络分割的性能。实验结果表明该方法在分割精度上达到61%,相比于基准网络DGCNN提高14%,有效地提高了模型性能。 相似文献
74.
为了解决在数据不确定条件下极大熵权重配置模型找寻最优权重的问题,引入云模型将具有随机性和模糊性的数据转换为定性的数字特征。以此为基础在逼近理想解排序方法架构下定义了正负理想解,基于改进的欧氏距离设计了正负向距离,提出了多评估对象相对能力量化模型,并在极大熵准则下构建了新的权重配置模型,使得评估对象相对能力大小排序的专家知识得到充分运用。通过分析采用了模拟退火算法实现最优指标权重的搜寻,解决了原先算法模型不能应用于非凸优化情形的问题,进而给出科学合理的权重配置方案。仿真实例表明,在多次迭代后找寻到最优权重熵为1.377 7,满足要求,证明了所提算法的有效性。 相似文献
75.
针对机载综合射频开放式系统架构,为了在软件综合层面上实现波形应用软件与具体平台的解耦,设计并实现了一种基于软件通信架构(Software Communication Architecture, SCA)的软件平台及其环境工具,解决了机载平台软件的分布式通信、资源调度管理、系统建模等技术问题,从而实现功能、应用和波形的组件化与动态重构。测试验证与工程应用情况表明,软件平台能够满足机载领域信号、信息处理强实时、高可用的应用需求,可有效提升综合射频系统软件开发质量与集成联试效率。 相似文献
76.
当前光网络典型业务场景存在对大小颗粒并存、带宽利用率提升的灵活管控和节能需求,光业务单元(Optical Service Unit,OSU)管控技术的软件定义网络(Software Defined Network,SDN)管控和小带宽资源利用优势能很好地解决该问题。通过梳理OSU管控技术国际国内标准化现状,结合OSU技术特点和典型业务场景需求,提出OSU管控架构、管控接口功能架构,详述南北向接口实现原理和管控功能验证方案,为OSU技术在光网络典型业务场景的现网应用提供管控技术支撑。 相似文献
77.
针对实体机器人价格昂贵、应用困难等问题,文中设计一种人工智能视听感知机器人虚拟仿真实验平台。该平台旨在培养学生运用人工智能技术去设计与开发基于视听觉感知信息控制机器人的能力,拓展学生跨学科知识,提升多专业综合应用能力和自主编程创新能力。通过将自主学习元素融入平台实验设计过程,教会学生运用汉字、语音、手势等方法控制虚拟与实体机器人,实现人工智能技术“理解-部署-调试-应用”一体化。文中对实验平台在实际教学中的应用进行详细介绍,并通过学生反馈给出实验平台的综合评价。 相似文献
78.
在多自由度纳米级运动平台的运动控制系统架构中,运动控制器和电机驱动器之间增加了运动控制系统接口的设计,用于实现光纤接口和模拟量控制接口的转换,从而完成运动平台的驱动控制。运动控制系统接口的设计主要针对光纤接口的运动控制器及常用的模拟量控制伺服或线性驱动器,适用性强。主要描述了运动控制系统接口的功能与构成、硬件设计、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)程序设计。 相似文献
79.
彩色点云(color point cloud, CPC)作为三维场景和对象的有效描述形式,在虚拟现实、增强现实等许多领域得到重要应用。CPC在其采集、压缩、传输、重建等过程中会引入相应的失真,需要设计有效的评价方法对失真CPC质量进行评测。本文提出一种基于引导调制的CPC无参考质量评价方法。考虑到几何信息与彩色纹理信息的联合失真,利用引导调制的方法联立两者,以综合考虑几何失真、彩色纹理失真、联合失真。结合人眼的多通道性,利用剪切波变换提取特征。最后,将所有特征构成的特征向量输入到支持向量回归模型(support vector regression, SVR)学习预测点云质量。实验结果表明,所提出的方法与人类主观感知具有很好的一致性。 相似文献
80.