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1.
《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2017,(1)
针对手持式三维激光扫描仪进行目标点采集时,由于人为因素、目标表面及仪器自身因素等影响,所产生的离群噪声点会严重影响后期点云数据的处理和重建精度、速度等问题,改进了k-近邻搜索方法,并提出将改进的k-近邻搜索方法与点云中值滤波相结合的方法。首先,通过改进的k-近邻搜索方法可以实现孤立噪声点及部分块状离群噪声数据去除,对比现有的k-近邻点搜索建立拓扑关系,搜索的计算量及计算速度有了很大改善;然后再利用点云中值滤波方法对点云数据进行处理,可以实现离群噪声点的全部去除。实验结果表明,该改进算法与中值滤波相结合可以快速、高效的识别离群噪声数据点并剔除。 相似文献
2.
玉米叶片形态建模与网格简化算法研究 总被引：4，自引：1，他引：4
【目的】协调禾本科作物形态模型的可视化效果和计算效率之间的关系。【方法】提出一种利用非均匀有理B样条（NURBS）插值结合使用多直线段分裂算法（splitting）来重建玉米叶片三维形态并实现曲面网格简化控制的方法。【结果】该方法利用三维数字化仪采集的数据点，通过计算节点矢量、差值计算反求曲面控制点等步骤构造出玉米叶片曲面，具有较强地真实感效果；根据叶片形态特征，采用多直线段分裂算法的逆运算来对叶片曲面网格数量进行简化，在尽可能保持曲面特征的同时可显著降低网格数目。【结论】应用该方法进行玉米冠层可视化与光分布计算，结果表明，在不显著增大计算误差的前提下，可以明显地提高计算效率。 相似文献
3.
基于CORBA技术设计并实现了一种Delaunay剖分的并行算法,该方法可以保证稳定性、高效性、穿行代码可100%复用.Delaunay剖分是并行网格生成的重要方法,该方法在并行网格生成中减少了通信量,并且保证了与串行算法相同的精确度,而且随着计算量的增加,线性加速比增大,并行的优越性表现得越明显.实验结果表明,该算法在机群环境下可以有效地提高Delaunay剖分的计算速度,减少执行时间. 相似文献
4.
基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的三维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位。试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89%,平均角度误差为2.17%,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息。 相似文献
5.
为探索激光雷达在农业机器人环境理解和导航中的应用,研究一种基于改进DBSCAN算法的果园树干检测算法。该算法使用自适应密度阈值和聚类半径对不同距离处数据点进行聚类和整合,以克服DBSCAN算法对全局变量值敏感的缺点。针对激光雷达可能扫到地面造成机器人误检的问题,采用机器人航位推算模型计算当前帧数据中待定类的距离,通过与前一帧数据中对应类距离的比较判定待定类的类别,进而对地面干扰类进行排除。试验结果表明:1)机器人正常行走时本算法能够排除噪声准确识别树干类点;2)存在果树分枝或地面干扰时,有少量漏检,平均误判果树数目为-0.13棵,能够区分出地面类和果树类。该研究可以应用到农业机器人果园环境理解和导航中。 相似文献
6.
从无网格方法中的插值误差出发,建立一种有效的误差估计模型,在高误差区运用基于全四边形背景积分网格顶点插值的节点加密方案,得到新点的位置坐标.将这些算法应用于无网格再生核质点方法RKPM中,对多孔弹塑性板材拉伸中的剪切带的形成进行了自适应无网格分析,并通过验证数值解精度的通用标准试验(benchmark test)方法验证了该算法的精度及可行性,计算结果表明该算法能大大提高计算精度,并能准确地捕捉到剪切带的分布. 相似文献
7.
提出了一种基于曲线拟合的泰勒级数电网故障后电压快速准确算法.该算法可分为两阶段，第一阶段，首先通过牛顿潮流计算出故障前网络节点电压，然后利用已收敛的潮流修正方程式对线路开断参数1~3阶求导，用该导数对节点电压泰勒级数展开可得到电压函数关系曲线上线路开断参数在很小变化范围内的几个点.第二阶段，基于曲线拟合技术，利用第一阶段得到的几个点，对电压函数进行拟合，最终得出线路开断时的各节点电压.本文方法特点是在计算不同故障线路、各阶导数时共用潮流计算收敛时的雅克比矩阵，不用重新因子表分解，只需低阶泰勒展开就可得到精确的节点电压值，很好地兼顾了速度与精度.IEEE标准算例计算结果验证了本文方法的正确性与快速性. 相似文献
8.
基于点云数据的植物叶片三维重建 总被引：1，自引：1，他引：0
叶片是植物最重要的器官之一,为构建植物叶片的高精度几何模型,提出了一种基于三维点云数据的植物叶片几何建模方法。针对植物叶片形态特征,选定最适三维扫描仪进行叶片点云数据获取,通过点云的配准、简化及去噪等操作得到高质量叶片点云数据,在此基础上进行叶片网格生成与网格优化,最终得到高精度植物叶片网格模型。利用该方法分别对黄瓜、玉米和两个品种的葡萄叶片进行几何建模,结果表明,所构建的叶片模型能够较好地保持叶片形态特征,且较以前的方法在精确度和真实感方面有了较大的提高。该研究对于推动数字植物几何建模及进一步基于几何模型的可视化计算具有重要意义。 相似文献
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10.
提出了一种自适应无网格Euler方程求解算法。构造了基于无网格点云结构的布点加密技术，实现了借助压力梯度变化准则的流场局部加密；借助流场结构化剖分技术，给出初始无网格节点分布，并采用四步显式Runge—Kutta时间格式推进计算，求解了绕翼型的典型流动问题。数值算例表明，本文提出的方法能有效地提高流场的分辨率，如捕捉激波等流动特征清晰明了。 相似文献
11.
介绍了在聚类中广泛应用的经典κ-均值算法,针对其随机选择初始质心和易受孤立点的影响的不足,给出了一种改进的κ-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始质心的选择上进行了改进,并做了改进前后的对比试验。试验结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择质心的影响也有所降低。 相似文献
12.
为提高农业物联网的数据感知质量,提出了基于向量升维的异常农情数据实时检测方法.首先采用滑动窗口机制将标准化后的时序农情数据转换为观测向量,接着将相邻向量元素差值之和作为新向量元素对观测向量进行升维,最后构建了异常数据实时检测框架.采用畜禽养殖物联网环境数据进行实验,开展滑动窗口大小取值、分类模型的异常数据检测性能与敏感性分析.结果 表明,滑动窗口大小取2为宜,提出的向量升维方法能够有效提升分类模型的异常数据检测能力,且线性核支持向量机具有较优的异常数据检测性能和计算耗时,其检测效果与数据波动性和采样间隔负相关、与异常值偏离幅度正相关. 相似文献
13.
针对点云配准算法易受噪声、体外孤点以及采样率影响的问题,采用形状指数关键点检测方法、最近邻距离比法和迭代最近点算法,基于三维点云对羊体点云配准方法进行研究。结果表明:1)使用协方差矩阵特征描述子能对形状指数方法检测的关键点进行描述;2)基于特征匹配的配准方法能对不同视角的羊体点云进行配准,最大均方根误差为0.024 1;3)对于含有噪声、体外孤点或较低采样率的不同类型的羊体点云模型,配准的最大均方根误差为0.023 8。试验证明基于特征匹配的配准方法能准确地对羊体点云进行配准,并且不受噪声、体外孤点以及采样率的影响。 相似文献
14.
在关联规则挖掘研究中,为了在产生候选频繁项时减少算法存在的重复计算和冗余候选项,为了在计算支持数时减少扫描事务数据库的次数,提出了一种基于序列数的关联规则挖掘算法,其关联规则适合挖掘任何长度.该算法用事务属性的布尔约简法,将传统事务数据转换成二进制数,然后用数字的递增和递减两种方式双向搜索候选频繁项;算法通过序列数的度来计算支持数,实现一次扫描数据库,有效地提高了算法的效率. 相似文献
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提出一种基于RBF神经网络的数据挖掘方法，将RBF神经网络应用于数据挖掘的分类和预测中，解决钢构件过程中的性能预测问题。其中用黄金分割法确定基于RBF神经网络的隐层节点数，减少该算法的计算复杂度，最终将其应用于某钢铁企业质量控制系统。构建对钢构件质量检测的数据挖掘及质量追溯平台,该平台是基于RBF神经网络的数据挖掘技术的。实际应用证明，产品的质量合格率可达到96.27%,符合国家相关的标准和技术指标。 相似文献
17.
由于大数据具有多样性的特点,在数据挖掘过程中采用单一最小支持度会出现较多冗余规则,造成挖掘效率不高等问题,该文提出一种基于多最小支持度关联规则改进算法.通过给每一项目设置单独的支持度阈值,构建多最小支持度模式树,利用最小频繁项目作为节点筛选标准,进行冗余节点删除;在挖掘频繁项集的过程中利用排序向下闭合的性质,删除冗余的候选项集,同时能够自动停止向下挖掘,从而快速直接地得到所有频繁项集,并且不需要多次扫描数据库.实验结果表明,改进算法能够提高挖掘效率,节省计算时间. 相似文献
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廖梅娟 《农业图书情报学刊》2012,24(4):30-33
目前数据挖掘技术研究发展迅速,其实质是在海量数据中找出人们感兴趣的数据并以我们需要的某种形式呈现出来。高校图书馆特色数据库建设发展迅速,带来了极大便利。但是数据库信息量巨大,所以,运用数据挖掘技术对特色数据库数据集进行挖掘处理,将基于确信度的关联规则算法引入到特色数据库的建设中,从大量的数据中提取关键信息。 相似文献
19.
郑斌 《吉林农业科技学院学报》2008,17(3):43-45
关联规则是数据挖掘中一种简单但很实用的规则,文章简要介绍了关联规则的概念及其分类,以及当前关联规则的挖掘算法研究情况,重点介绍了经典的基于Apriori类的候选生成方法和基于FP-tree的方法,并针对当前改进的挖掘算法进行简要说明,最后提出关联规则将来的发展方向。 相似文献
20.
快速处理视频信息,实时获取水稻生长密度,是实现水稻联合收割机喂入量实时控制的关键。采用模板算法,引入基于镜头检测的视频挖掘技术,提取视频信息中的关键帧作为水稻密度突变检测依据。结果表明,镜头检测技术的平均每帧检测时间是0.05 s,比传统静态图像算法提取作物的密度特征速度快16倍;模板算法可有效消除田间作物品种、生长态势、光照等自然因素的影响,算法具有通用性。 相似文献