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101.
针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题,提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况,提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响,并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征,可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征,点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度,并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。  相似文献   
102.
为了更好地量化表达水面舰艇所具备的防空作战能力,提出了一种基于元活动的能力需求生成方法。建立了能力需求生成框架,在此框架下进行元活动库的提取,能力指标的分解,元活动-能力指标映射规则的分析得到中近程拦截能力的能力指标并进行了冲突消解,验证了所提方法的有效性。  相似文献   
103.
基于双向映射的非网格型全向图展开插值方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
原始的全向图存在严重的同心圆环状变形,通常需展开为更适合人眼观察的柱面全景图像。结合折反射全向成像特点,提出一种基于双向映射的全向图展开为柱面全景图像的插值方法,通过光路跟踪得到图像间的坐标映射关系,将所要生成的柱面全景图中每一点正向映射到原始的全向图中,确定插值邻域点;将这些邻域点逆向投影到柱面全景图中,针对邻域点在柱面全景图中呈非网格型分布的特点,采用非均匀二维插值算法进行图像插值运算。该方法既准确地定位插值邻域点,又避免了全向图的非线性畸变对邻域点权重计算的不利影响。实验证明该方法能有效提高插值精度和展开后图像的质量。  相似文献   
104.
拆卸序列生成是虚拟维修的核心之一,直接关系到虚拟维修的可行性及成本。搜索所有可行拆卸序列、避免组合爆炸并保持算法的通用性是序列生成算法的研究难点。通过引入球面映射概念,定义了局部和全局阻碍方向及可拆卸方向,克服了传统方法中基于六坐标轴方向创建干涉矩阵的局限性。提出了一种符合拆卸规则和拆卸关系表的拆卸树生成算法,求得所有可行的拆卸序列,并通过实例在虚拟维修平台上得到了实现。  相似文献   
105.
提出了一个基于图像变化检测的军事目标打击效果评估算法.该算法通过对打击前后图像进行变化检测,比较目标打击前后的几何特征和纹理特征,对目标毁伤情况进行自动评估.实验表明,该算法能准确有效地对军事目标打击效果进行分级评估.由于采用的特征具有通用性.该系统可用于各种不同人造目标的打击效果评估.  相似文献   
106.
分析了对象/关系映射框架Hibernate的体系结构和工作原理,提出了一种基于Hibernate框架的装备管理信息系统的体系结构和设计方案,详细介绍了基于Hibernate框架的数据持久层的设计与实现。  相似文献   
107.
在文[1]中,H.T.Banks 与M.Q.Jacobs 讨论了集映Ω:R~m→(?)(R~n)的一阶微分,分别给出了Ω可微的充分条件与必要条件。本文改进了文[1]的工作,证明了[1]中条件(3.2)的限制是不必要的,从而得到了Ω可微的充分必要条件,及较为简洁的Ω微分解析表达式。在文中也讨论了Ω的k 阶微分,得到了Ωk 阶可微的充分必要条件及k 阶微分的解析表达式。  相似文献   
108.
通过仿真实验进行演示、检验和评估,是研究信息化战场火力与指挥控制的有效方法.通过采用基于MAS的仿真方法,把火力战系统的内部组元直接映射成相应的Agent,研究了基于MAS的火力战仿真建模过程,提出了基于MAS建模的火力战系统总体框架与工作过程,并进一步研究了火力战Agent的定义与工作原理,为未来信息化战场火力战相关项目技术演示提供平台基础.  相似文献   
109.
提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度.  相似文献   
110.
地空导弹对空威胁级别的量化是任务规划系统首要解决的问题.针对地空导弹性能参数不完备、不易获取导致的威胁级别不易判断和量化问题,提出了基于粗糙集理论的威胁级别量化方法,用于在各种不完备导弹性能参数中挖掘、分析与威胁级别量化相关的主要信息和映射关系,解决了不完备性能参数条件下的地空导弹威胁级别量化问题,并以现代典型地空导弹系统为例,给出了威胁级别量化的具体过程.  相似文献   
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