【摘 要】
：
在隧道建设中,开挖面围岩蕴含着指导施工的珍贵地质信息,围岩结构面提取作为围岩精细化分析判别的关键步骤至关重要。传统围岩三维数据获取多依赖激光扫描技术或多视角视觉三维重建技术,存在采集速度慢和无法恢复真实尺度的问题;同时,结构面提取方法在应对大范围且破碎的三维岩体数据时,存在通用性不足和准确性低的问题。针对隧道围岩的结构面快速提取,设计了一套快速三维采集的方法设备,提出了一种基于分域聚类算法的结构面
论文部分内容阅读
在隧道建设中,开挖面围岩蕴含着指导施工的珍贵地质信息,围岩结构面提取作为围岩精细化分析判别的关键步骤至关重要。传统围岩三维数据获取多依赖激光扫描技术或多视角视觉三维重建技术,存在采集速度慢和无法恢复真实尺度的问题;同时,结构面提取方法在应对大范围且破碎的三维岩体数据时,存在通用性不足和准确性低的问题。针对隧道围岩的结构面快速提取,设计了一套快速三维采集的方法设备,提出了一种基于分域聚类算法的结构面提取方法。首先,快速采集设备集成视觉成像技术和激光测点技术,将图像数据和激光点距数据标定融合,实现了快速
其他文献
针对目前主流拼车软件(滴滴出行、曹操出行等)根据用户发布的拼车时间、出发地和目的地等信息匹配拼车伙伴成功率低的现状,提出了设计"车拼拼"应用程序(APP),将路线分析与拼车有效结合,绕开第三方司机,实现拼车前拼车伙伴的相互联络以促使车费均摊,减少个人支出。首先,通过百度地图应用程序接口(API)解析路线信息,并利用Bmob后端云存储路线数据;然后,在Android平台利用嵌套算法对路线数据进行比较
针对现代交通安全问题,提出了一种辅助驾驶员行车安全的方法,即纵向主动避撞,主要围绕汽车纵向主动避撞系统中的行车信息感知与处理、安全距离模型、车辆动力学系统建模、车辆动力学控制四个关键技术进行叙述。各种先进的控制技术为研究汽车纵向主动避撞系统提供了新的机遇,它所衍生出的新功能新系统对汽车的安全性、舒适性及经济性等方面都有很大的提升。对汽车纵向主动避撞技术进行了综述,探讨了在研究汽车纵向主动避撞系统时
针对目前城市轨道交通列车运行节能控制必须满足工程校验、实时高精度需求以及快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在优化列车运行速度曲线时解集分布性差的问题,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ的列车运行多目标优化方法。首先建立以站间牵引能耗、到站时间、停车精度为优化目标,以多种规范约束为支配惩罚,以实数编码的位置-工况组合为变量下的列车节能运行数学模型。然后,以限速曲线与坡度变化原则分段离散化站间线路,基于
为有效地推进基于轨迹运行(TBO)的发展,准确预测不同实时飞行状态下的航空器4D航迹,根据航空器基本数据库(BADA)提出的基本动力学方程,引入航空器运动的六自由度模型和风场扰动函数,并且用状态变量和输入变量建立非线性控制系统,与BADA中的总能量模型(TEM)结合进行4D航迹预测。由于非线性控制系统与航空器运动状态复杂性的矛盾,首先用扩展的卡尔曼滤波(EKF)改进预测系统,将EKF嵌入非线性控制
现有基于深度学习的检测算法,虽然有效提高了高分辨率遥感图像中的舰船目标检测准确率,但是由于其网络结构非常复杂,导致计算量和参数量巨大。为了满足实际应用中的实时性要求,采用异构硬件加速,并进行了相应的算法优化。为了更好地贴合硬件,首先在YOLOV3算法的基础上,通过对主干网络进行改进,设计并实现了YOLOV3&MobileNetV3轻量化网络,这样可以极大地削减网络的参数规模和计算量。然后在现场可编
以维持室内温度舒适和提供运行策略、节约能源为目的,设计了张量距离模型用于挖掘不断增长的历史数据中的有效信息解决空调供暖问题。考虑到空调运维数据的时空特性及各参数的多维特性,将历史数据确定日类型、划分时间段、扩充室外温度后,构造历史温度特征张量,爬虫建筑物所在地的未来室外温度插值后按同样方法扩充数据为未来温度特征张量作为输入,衡量历史时间段与预测时间段中各输入参数的张量距离,找到最小值的索引及对应的
窃电作为配电网络非技术损耗的主要因素之一,不仅严重扰乱供电秩序,还会危害电网安全,造成供电企业甚至国家的重大损失。为了更高效地检测窃电情况,提出了一种新型的密集卷积神经网络和随机森林(DenseNetRF)模型,基于该模型实现了电力用户窃电行为的检测。首先,分析了密集卷积神经网络(DenseNet)的结构;其次,将密集卷积神经网络(DenseNet)对大规模的智能电表数据集进行自动特征提取;然后,
为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性。在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.999 44,预测的平均相对误差为0.57%,表明该
针对目前骨折闭合复位存在的操作难、精度低和辐射大等问题,基于术前电子计算机断层扫描(CT)图像和电磁定位技术提出了一种计算机辅助的骨折闭合复位导航方法。首先,对CT图像中的骨骼区域分割建模获取健侧骨、断骨近心端和远心端的3D模型,并使用迭代最近点(ICP)方法将断骨近心端模型与健侧骨镜像模型进行配准;其次,使用奇异值分解(SVD)方法统一磁定位空间和图像空间坐标系;最后,通过与断骨模型刚性连接的磁
精准养殖是一种实时监控奶牛信息并分析反馈的信息技术,其目的是保证奶牛福利。计算机视觉技术能够解决接触式方法带来的应激性与成本高问题。综述了奶牛精准养殖技术的发展现状,重点围绕人工智能技术和计算机视觉技术,针对个体身份识别、行为感知两个核心问题,从经典方法和深度学习方法两个方向,着重阐述对比应用对象、应用场景以及算法性能等。研究发现,个体身份识别和行为感知主要以图像分类算法为主;深度学习方法具有更好