【摘 要】
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以三维点云或模型表达的单体化建筑信息是城市规划、市政管理、数字城市建设等多个应用领域的关键信息要素。利用航空影像密集匹配点云,提出了一种针对复杂建筑区域建筑单体的快速提取算法。在对点云进行滤波处理及水平点云提取和聚类的基础上,将点云面域投影至二维平面格网化,并结合立面信息及面域几何特征将非屋顶面的点云面域滤除,进一步基于栅格图像计算点云面域之间的拓扑关系,得到了各建筑单体的点云覆盖范围,最后实现了
【机 构】
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武汉大学测绘学院,湖北武汉430079
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以三维点云或模型表达的单体化建筑信息是城市规划、市政管理、数字城市建设等多个应用领域的关键信息要素。利用航空影像密集匹配点云,提出了一种针对复杂建筑区域建筑单体的快速提取算法。在对点云进行滤波处理及水平点云提取和聚类的基础上,将点云面域投影至二维平面格网化,并结合立面信息及面域几何特征将非屋顶面的点云面域滤除,进一步基于栅格图像计算点云面域之间的拓扑关系,得到了各建筑单体的点云覆盖范围,最后实现了建筑单体点云的提取。实验结果表明,所提算法对建筑单体点云提取的召回率和查准率平均值分别为92.6%和89
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采用激光熔覆技术制备了碳纤维增强316L不锈钢,研究了扫描速度对碳纤维增强316L不锈钢显微结构、显微硬度和耐磨性的影响。结果表明:激光熔覆316L不锈钢由γ-Fe相组成,而激光熔覆碳纤维增强316L不锈钢主要由M23C6、γ-Fe和α-Fe组成,其中M23C6均匀地分布在γ-Fe和α-Fe树枝晶间;随着扫描速度增大,枝晶臂间距减小,显微硬度先增加后减小,耐磨性先增强后降低;当扫描速度为12 mm/s时,激光熔覆碳纤维增强316L不锈钢的耐磨性最好,相对于未加碳纤维的激光熔覆316L不锈钢提高了约25.3
支持向量机(SVM)由于其出色的泛化能力,已成为目标检测领域应用最为广泛的分类器之一。然而在检测过程中,过多的支持向量会产生很大的时间开销,从而降低目标检测系统的实时性。针对此问题,提出一种约简支持向量的方法,以降低分类器的决策开销,加快检测速度。此方法采用迭代的方式来估计特征空间中向量的原像,通过构建精简原像集来简化支持向量机,从而达到了提升分类速度的效果。利用精简的SVM结合Selective
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