邻域查询相关论文
针对光线跟踪算法计算量大和运行效率低的问题, 提出了一种采用八叉树自适应体归并(OAVM)的光线跟踪加速结构。该结构将八叉树模型......
图像分割是进行图像分析的一个关键步骤,其分割效果直接决定图像分析的好坏。提出了一种新的基于线性四叉树的图像分割算法,这是一......
在大量离散点中进行邻域查询是DEM领域的常见问题.本文首先简要介绍了该问题的常用解决方法——点集分块索引技术,随后,在分析该技......
针对基于密度的局部离群因子算法(LOF),需要计算距离矩阵来进行k近邻查寻,算法时间复杂度高,不适合大规模数据集检测的问题,提出基......
针对基于密度的DBSCAN算法对于输入参数敏感、无法聚类多密度数据集等问题，提出了一种贪心的DBSCAN改进算法（greedyDBSCAN)。算法仅......
海量点云的邻域搜索是点云数据处理的关键技术,是对点云进行进一步处理的基础.针对海量点云数据邻域搜索效率较低的问题,提出了一......
查询优化是数据库系统设计和实现所采用的一项重要技术，也是影响数据库系统性能的一个重要因素。文章对最新的几种空间数据库的查询......
邻域查询技术是地理信息系统中基本的空间分析操作,本文对基于四叉树和八叉树的邻域查询技术进行了探讨,并详细介绍了基于显式四叉......
散乱点云数据具有数据量大(海量性)、数据表达精细(高空间分辨率)、空间三维点之间无拓扑关系(散乱性)等特征,在对其进行应用前必......
对数据挖掘中基于密度聚类的相关概念和算法进行了讨论,对OPTICS(O rdering Pointers to Iden-tify the C lustering Structure)算......
邻域查询是位置服务系统的核心技术，它的实现取决于空间对象数据模型。根据空间对象分布构建的四叉树模型，以及线性四叉树中位置码的......
为解决PointNet++精度较低、耗时较长,且对输入点的噪声敏感的缺陷,引入一种高效的k维树(k-dimensional tree,kd tree)邻域查询方......
