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Data Fusion and Sensors Model
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作者 金峰 《High Technology Letters》 EI CAS 2000年第1期20-23,共4页
In this paper, we take the model of Laser range finder based on synchronized scanner as example, show how to use data fusion method in the process of sensor model designing to get more robust output. Also we provide o... In this paper, we take the model of Laser range finder based on synchronized scanner as example, show how to use data fusion method in the process of sensor model designing to get more robust output. Also we provide our idea on the relation of sensor model, data fusion and system structure, and in the paper, there is a solution that transform the parameter space to get linear model for Kalman filter. 展开更多
关键词 Sensor model data fusion laser RANGE FINDER based on synchronized SCANNER linear
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Modeling seasonal variations of ocean and sea ice circulation in the Beaufort and Chukchi Seas:A model-data fusion study
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作者 Wang Jia Kohei Mizobata +5 位作者 Hu Haoguo Jin Meibing Zhang Sheng Walter John-son Koji Shimada Moto Ikeda 《Chinese Journal of Polar Science》 2008年第2期168-184,共17页
A 3.8-kin Coupled Ice-Ocean Model (C1OM) was implemented to successfully reproduce many observed phenomena in the Beaufort and Chukchi seas, including the Bering-inflow-originated coastal current that splits into th... A 3.8-kin Coupled Ice-Ocean Model (C1OM) was implemented to successfully reproduce many observed phenomena in the Beaufort and Chukchi seas, including the Bering-inflow-originated coastal current that splits into three branches: Alaska Coastal Water (ACW) , Central Channel, and Herald Valley branches. Other modeled phenomena include the Beaufort Slope Current (BSC) , the Beaufort Gyre, the East Siberian Current ( ESC), mesoscale eddies, seasonal landfast ice, sea ice ridging, shear, and deformation. Many of these downscaling processes can only be captured by using a high-resolution CIOM, nested in a global climate model. The seasonal cycles for sea ice concentration, thickness, velocity, and other variables are well reproduced with Solid validation by satellite measurements. The seasonal cycles for upper ocean dynamics and thermodynamics are also well reproduced, which include the formation of the cold saline layer due to the injection of salt during sea ice formation, the BSC, and the subsurface upwelling in winter that brings up warm, even more saline Atlantic Water along the shelfbreak and shelf along the Beaufort coast. 展开更多
关键词 ocean and sea ice circulation Beaufort and Chukchi Seas model-data fusion.
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Evaluation of health benefit using Ben MAP-CE with an integrated scheme of model and monitor data during Guangzhou Asian Games 被引量:15
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作者 Dian Ding Yun Zhu +7 位作者 Carey Jang Che-Jen Lin Shuxiao Wang Joshua Fu Jian Gao Shuang Deng Junping Xie Xuezhen Qiu 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第4期9-18,共10页
Guangzhou is the capital and largest city(land area:7287 km2)of Guangdong province in South China.The air quality in Guangzhou typically worsens in November due to unfavorable meteorological conditions for pollutan... Guangzhou is the capital and largest city(land area:7287 km2)of Guangdong province in South China.The air quality in Guangzhou typically worsens in November due to unfavorable meteorological conditions for pollutant dispersion.During the Guangzhou Asian Games in November 2010,the Guangzhou government carried out a number of emission control measures that significantly improved the air quality.In this paper,we estimated the acute health outcome changes related to the air quality improvement during the 2010 Guangzhou Asian Games using a next-generation,fully-integrated assessment system for air quality and health benefits.This advanced system generates air quality data by fusing model and monitoring data instead of using monitoring data alone,which provides more reliable results.The air quality estimates retain the spatial distribution of model results while calibrating the value with observations.The results show that the mean PM2.5concentration in November 2010 decreased by 3.5μg/m^3 compared to that in 2009 due to the emission control measures.From the analysis,we estimate that the air quality improvement avoided 106 premature deaths,1869 cases of hospital admission,and 20,026 cases of outpatient visits.The overall cost benefit of the improved air quality is estimated to be 165 million CNY,with the avoided premature death contributing 90%of this figure.The research demonstrates that Ben MAP-CE is capable of assessing the health and cost benefits of air pollution control for sound policy making. 展开更多
关键词 Air quality Health benefit PM2.5 Ben MAP-CE data fusion model and monitor data
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基于UBiaSTF时空融合模型的时序NDVI重建方法研究
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作者 张圣微 方科迪 +4 位作者 周莹 贺月 杨林 雒萌 韩永婷 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期294-305,共12页
高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Se... 高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Sentinel-2与MODIS影像的时序NDVI融合中,并与ESTARFM和BiaSTF模型进行对比,分析其在遥感时序NDVI重建中的效果。结果表明,UBiaSTF模型在NDVI时间序列重建中表现优异,决定系数R2较其他模型显著提高,最高达到了0.930;同时UBiaSTF模型在长时间序列数据融合任务中的稳定性较强,能有效克服参考影像时相间隔改变对预测精度的影响;并且UBiaSTF模型在不同植被覆盖类别上的时间序列NDVI重建与实际变化最吻合,相较于ESTARFM和BiaSTF表现出更低的融合误差。该模型可作为植被覆盖区域时间序列NDVI重建的有效工具。 展开更多
关键词 时序数据重建 时空融合模型 UNet框架 遥感 NDVI
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厄尔尼诺-南方涛动研究的海气耦合模式:物理驱动与数据驱动模型的融合建模及示范案例
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作者 张荣华 李殷楠 +10 位作者 杜双盈 高川 周路 朱聿超 于洋 陶灵江 智海 冯立成 陈林 徐邦琪 陆波 《大气科学学报》 北大核心 2026年第1期1-19,共19页
厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)作为地球气候系统中最强的年际变率模态,其演变对全球气候及社会经济具有深远影响,实现ENSO的精确模拟与预测一直是气候科学的核心挑战。目前ENSO模拟与预测主要依赖两类模型:一... 厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)作为地球气候系统中最强的年际变率模态,其演变对全球气候及社会经济具有深远影响,实现ENSO的精确模拟与预测一直是气候科学的核心挑战。目前ENSO模拟与预测主要依赖两类模型:一类是基于物理驱动的海洋-大气动力模式,它们能够显式描述与ENSO相关的海气耦合过程,但受参数化方案和分辨率等限制,在模拟和预测精度、计算效率及实时预报方面仍存在较大误差与不确定性,且在构建过程中未充分利用历史观测数据。另一类为基于人工智能(artificial intelligence,AI)的数据驱动模型,如卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、U-Net及物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)等,该类模型善于从历史数据中挖掘海气变量间复杂的非线性时空关系,在提升预测技巧方面优势显著,但也存在物理约束缺失、泛化能力弱等问题。近年来,物理驱动与数据驱动相结合的融合建模方法逐渐成为研究热点。其融合方式主要包括两种:一是在物理模式中引入AI技术以优化物理过程的表征等;二是在AI架构中嵌入物理约束以增强过程和机制的一致性,从而在保持物理合理性的同时,提升对ENSO非线性特征的刻画能力,有效整合了两类方法的优势。本文重点回顾作者团队在利用AI技术开展海洋-大气相互作用融合建模方面的近期研究,结合具体案例阐述融合方法实现路径与应用成效,包括:基于观测数据与PINN构建了改进的上层海洋垂向扩散参数化方案;利用U-Net构建了热带太平洋海表风应力模型及与不同复杂程度的海洋动力模式的耦合,率先实现了AI大气模型与动力海洋模式的融合建模。文中进一步分析了当前融合建模面临的关键问题与挑战,展望了其在海气相互作用过程表征与模拟方面的发展前景。本研究展示了海气相互作用融合建模的新范式与创新路径,旨在为海气耦合融合建模领域未来发展提供科学依据,推动其在实际ENSO和气候模拟及预测中的更深入应用。 展开更多
关键词 海气耦合 ENSO 物理驱动模式 数据驱动模型 融合建模 示范案例
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多源异构医疗大数据融合与分析技术
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作者 崔立真 孙晓芳 +2 位作者 刘宁 徐庸辉 何伟 《山东大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期1-13,25,共14页
医疗健康数据作为现代医学研究与实践的核心要素,具有多源异构、碎片化和利用率低等特征,难以有效挖掘蕴含的关联关系与知识价值。如何突破多源异构数据的融合瓶颈,成为实现人体健康管理从被动治疗向主动干预转型的关键挑战。聚焦医疗... 医疗健康数据作为现代医学研究与实践的核心要素,具有多源异构、碎片化和利用率低等特征,难以有效挖掘蕴含的关联关系与知识价值。如何突破多源异构数据的融合瓶颈,成为实现人体健康管理从被动治疗向主动干预转型的关键挑战。聚焦医疗健康数据的核心价值与融合难题,系统梳理研究进展与技术突破方向。综合分析多模态多源异构数据融合、可解释性知识发现、跨模态关联关系挖掘,创新提出多源异构医疗大数据前沿技术体系,助力医疗健康数据体系向多模态化转型、知识图谱化升级、可解释化革新三重进化,充分释放医疗健康数据作为国家战略性资源的倍增效应。 展开更多
关键词 医疗大数据 多源异构 多模态融合 数据驱动与知识引导 可解释模型
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基于多源遥感和机器学习的陕西省XCO_(2)分布研究
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作者 范小添 张双成 +4 位作者 张成龙 王研 向波 任志鹏 刘魁 《测绘地理信息》 2026年第1期58-64,共7页
本文以陕西省为研究区域,融合多源碳卫星观测数据,构建了2020~2022年高空间覆盖率的XCO_(2)数据集;基于机器学习模型,结合气温、海拔、NDVI和人口数量等驱动因子,重建了陕西省XCO_(2)的高分辨率(1 km×1 km)时空分布图谱;最后结合... 本文以陕西省为研究区域,融合多源碳卫星观测数据,构建了2020~2022年高空间覆盖率的XCO_(2)数据集;基于机器学习模型,结合气温、海拔、NDVI和人口数量等驱动因子,重建了陕西省XCO_(2)的高分辨率(1 km×1 km)时空分布图谱;最后结合地面碳排放清单深入探讨了人类活动对CO_(2)浓度的驱动作用。研究结果表明,融合XCO_(2)数据集显著提升了有效观测数,其平均覆盖率较单一卫星数据提高超过15%;构建的年度模型表现稳定,R^(2)均高于0.95,RMSE均低于0.55×10^(-6),重构的XCO_(2)图谱在有效填补数据空白的同时,也揭示了陕西省大气CO_(2)浓度的时空变化特征。本研究获取的精细尺度大气XCO_(2)分布可为区域碳排放政策制定提供有力支撑。 展开更多
关键词 XCO_(2) 卫星遥感 机器学习 数据融合 模型构建 时空特征
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融合多源数据的煤矿工业广场三维模型建设研究
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作者 李长杰 牛之兵 +5 位作者 赵华帅 刘志勇 孟露露 管然发 张国建 刘怀科 《煤矿现代化》 2026年第1期88-92,共5页
煤矿工业一直是我国能源产业的重要组成部分,在发展数字矿山的大趋势下,突破传统二维图纸形式管理,实现监测和管理体制向信息化发展尤为重要,在此过程中基本的工作之一就是煤矿工业广场模型的建立。传统的煤矿工业广场建模方法往往受限... 煤矿工业一直是我国能源产业的重要组成部分,在发展数字矿山的大趋势下,突破传统二维图纸形式管理,实现监测和管理体制向信息化发展尤为重要,在此过程中基本的工作之一就是煤矿工业广场模型的建立。传统的煤矿工业广场建模方法往往受限于数据获取方式和精度,无法全面准确地反映实际场景,本研究提出了一种融合多源数据的方法,旨在充分利用无人机倾斜影像和机载激光雷达点云的优势,弥补单一数据的缺陷,从而提高建模的精度和全面性。研究结果表明:无人机倾斜摄影测量技术存在航摄死角,造成建筑物部分缺失、连接中断,玻璃反光等会引起局部模型纹理拉花和扭曲等现象,而机载激光雷达技术存在建筑物底部数据残缺的问题,融合之后的数据模型可以解决上述2种技术存在的问题,提升煤矿工业广场数字化水平,具有更好的应用性。 展开更多
关键词 多源数据融合 三维建模 无人机倾斜摄影 机载激光雷达
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基于多源数据地质灾害监测预警应用研究
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作者 薛洪文 苏俊武 +2 位作者 孙银锁 冯待飞 王永成 《华南地震》 2026年第1期53-61,共9页
为提升多源数据在地质灾害监测预警中的应用能力,此研究构建了融合无人机摄影、地质传感器、卫星遥感等多源数据的监测预警系统。通过计算数据相似度并设定0.8的融合阈值,对未达标的数据采用5×5卷积核的三层卷积神经网络提取特征... 为提升多源数据在地质灾害监测预警中的应用能力,此研究构建了融合无人机摄影、地质传感器、卫星遥感等多源数据的监测预警系统。通过计算数据相似度并设定0.8的融合阈值,对未达标的数据采用5×5卷积核的三层卷积神经网络提取特征并二次融合,解决了多源异构数据的一致性问题。同时,提出深度核支持向量机(DKSVM)模型,利用深度学习自动提取地形坡度、土壤湿度等高阶特征关联,结合支持向量机的结构化风险最小化原理实现分类预测。试验选取滑坡、泥石流、地面塌陷等9类地质灾害与文献[3]~[4]的预警模型进行对比,结果表明:在滑坡、泥石流、地面塌陷等9类地质灾害中本研究系统的灾害预测准确率达98.7%,相较于对比文献效果显著提升,其中滑坡、泥石流等灾害类型的F1值均超过97.6%。数据融合后有效信息占比从65%提升至92%,平均相似度达0.89,验证了模型在复杂地质环境下的鲁棒性与泛化能力,为智能化地质灾害预警提供了技术参考。 展开更多
关键词 多源数据融合 预警模型 DKSVM 地质监测 地质灾害 监测预警
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边缘计算驱动的联合收割机喂入量智能调控系统设计
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作者 杨义泷 《中国农机装备》 2026年第1期49-51,共3页
针对联合收割机喂入量波动大、调控滞后的问题,研发了一套基于边缘计算与深度学习多传感器融合的智能调控系统。系统通过激光雷达、近红外光谱等多源传感器实时感知作业环境,利用LSTM网络进行时序数据融合与喂入量预测,并结合模型预测... 针对联合收割机喂入量波动大、调控滞后的问题,研发了一套基于边缘计算与深度学习多传感器融合的智能调控系统。系统通过激光雷达、近红外光谱等多源传感器实时感知作业环境,利用LSTM网络进行时序数据融合与喂入量预测,并结合模型预测控制算法生成调控指令。田间试验表明,该系统能将喂入量波动系数控制在8.5%以内,籽粒损失率降至1.0%以下,响应延迟≤120 ms,综合性能显著优于传统控制方法。 展开更多
关键词 边缘计算 联合收割机 喂入量调控 深度学习 数据融合 模型预测控制
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基于无人机遥感数据融合的农田面积精准测量
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作者 金鑫 王恒 杜蒙蒙 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期235-241,共7页
针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表... 针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表要素精准分类,提取土壤坐标数据,构建真实地形模型,实现面积精准测量。首先,基于无人机遥感平台获取高分辨率影像,生成原始DSM影像数据;然后,针对地表土壤、植被、地膜三类要素,对比最小距离法(MD)、最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)3种分类算法,确定SVM为最优的土壤分类模型,精度达92.36%;最后,基于分类结果,采用二值化赋值对地表要素进行掩膜处理,结合DEM高程数据,运用栅格代数运算剔除地表非土壤要素的高程干扰,重构反映真实地形的修正DEM。研究结果表明,该方法有效提升了丘陵山地农田面积测量的精确度,面积测量准确度比传统测量方法均方根误差降低5.6%,可为农田精细化管理提供方法支持。 展开更多
关键词 无人机 遥感 数据融合 数字表面模型 数字高程模型 农田面积
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知识-数据-模型驱动的低空动目标轨迹融合预测方法
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作者 周同乐 刘子仪 陈谋 《自动化学报》 北大核心 2026年第2期296-308,共13页
针对低空环境下动目标轨迹预测问题,提出一种知识-数据-模型驱动的动目标轨迹融合预测框架.基于低空飞行器运动特征构建飞行知识混合专家模型,通过将多源传感器数据输入至各飞行知识专家模块,实现目标机动模态的精细化识别,并使用Mamba... 针对低空环境下动目标轨迹预测问题,提出一种知识-数据-模型驱动的动目标轨迹融合预测框架.基于低空飞行器运动特征构建飞行知识混合专家模型,通过将多源传感器数据输入至各飞行知识专家模块,实现目标机动模态的精细化识别,并使用Mamba模型提取时空关联特征;设计权值自适应调节机制,利用注意力机制动态融合多源感知数据,解决传感器时空异步问题;采用门控循环单元建模长期时序依赖关系,根据目标历史飞行数据生成初步预测轨迹;基于低空目标运动学方程构建物理信息神经网络,通过动态权衡数据驱动损失与物理约束损失,矫正数据驱动偏差,确保预测轨迹满足运动学约束并有效抑制多步预测误差累积.数值仿真及实验验证结果表明,所提出的知识-数据-模型驱动的动目标轨迹融合预测方法,能够有效预测低空目标飞行轨迹. 展开更多
关键词 低空环境 知识-数据-模型驱动 动目标 数据融合 轨迹预测
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深度学习在现代光谱分析技术中的应用研究进展
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作者 诸葛雁翔 陈瀑 +3 位作者 许育鹏 李敬岩 刘丹 褚小立 《中国无机分析化学》 北大核心 2026年第2期163-176,共14页
深度学习凭借其强大的特征自动提取与复杂非线性关系建模能力,正推动现代光谱分析技术从依赖专家经验与人工特征工程的范式,向数据驱动、端到端的智能解析范式变革。本文系统综述了深度学习在现代光谱分析中的研究进展与应用前景。首先... 深度学习凭借其强大的特征自动提取与复杂非线性关系建模能力,正推动现代光谱分析技术从依赖专家经验与人工特征工程的范式,向数据驱动、端到端的智能解析范式变革。本文系统综述了深度学习在现代光谱分析中的研究进展与应用前景。首先,介绍了适用于光谱数据处理的主要深度学习模型,包括卷积神经网络、生成对抗网络、Transformer等;其次,重点阐述了深度学习在光谱数据关键处理环节的创新应用,涵盖光谱去噪、图像超分辨率重建、数据增强、定量与定性分析模型的构建、跨仪器模型迁移与传递,以及多源光谱数据融合等方面;最后,对深度学习在推动光谱分析向精准化、实时化与规模化方向发展所面临的挑战与前景进行了展望,为该领域的技术发展与推广应用提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 化学计量学 现代光谱分析技术 模型迁移 数据融合
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基于P-BIM模型的地基基础检测技术
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作者 周涛 《建筑机械》 2026年第1期352-355,共4页
为提升地基基础检测的精准性与效率,文章采用P-BIM模型进行多源数据融合与传感器网络布置,系统地监测地基的应力、位移、倾角等关键参数,通过构建三维模型和引入实时监测系统,分析地基基础的健康状态与承载力。研究结果表明,P-BIM模型... 为提升地基基础检测的精准性与效率,文章采用P-BIM模型进行多源数据融合与传感器网络布置,系统地监测地基的应力、位移、倾角等关键参数,通过构建三维模型和引入实时监测系统,分析地基基础的健康状态与承载力。研究结果表明,P-BIM模型能够提高检测精度、数据管理水平和协同能力,在复杂地质条件下对基础结构表现出良好的适应性,具有显著的应用价值。 展开更多
关键词 P-BIM模型 地基基础检测 多源数据融合 三维建模 实时监测
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基于物联网的电子信息工程自动化设计
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作者 徐雨情 王硕 《移动信息》 2026年第2期270-272,共3页
针对工业物联网存在的传感器覆盖不足、云端决策延迟及能效协同缺陷,文中提出了结合边缘智能与跨层优化的分布式架构。通过多模态传感器网络与5G-LoRa混合组网实现全链路协同,并设计了基于注意力机制的轻量化CNN模型进行多源数据融合和... 针对工业物联网存在的传感器覆盖不足、云端决策延迟及能效协同缺陷,文中提出了结合边缘智能与跨层优化的分布式架构。通过多模态传感器网络与5G-LoRa混合组网实现全链路协同,并设计了基于注意力机制的轻量化CNN模型进行多源数据融合和故障预测。在CWRU轴承数据集测试中,故障分类准确率达95.4%,端到端响应延迟降至25ms,传感器续航提升40%。通过双闭环反馈控制与动态能效策略,验证了该方法在工业自动化场景中协同优化实时控制与长期预测的能力,为智能工厂和智慧能源管理提供了低延迟、高能效的技术方案。 展开更多
关键词 边缘智能 物联网架构 多模态数据融合 轻量化模型 跨层能效优化
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面向低空网络的信道知识地图构建与应用
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作者 胡泽杨 张泽中 +2 位作者 游昌盛 王锐 贡毅 《移动通信》 2026年第2期26-34,共9页
低空网络作为支撑低空经济发展的关键基础设施,其可靠通信面临复杂传播环境的严峻挑战。传统信道知识地图主要面向地面蜂窝网络,在空域及动态场景下存在显著局限性。旨在系统探讨面向低空网络的信道知识地图构建方法。首先对信道知识地... 低空网络作为支撑低空经济发展的关键基础设施,其可靠通信面临复杂传播环境的严峻挑战。传统信道知识地图主要面向地面蜂窝网络,在空域及动态场景下存在显著局限性。旨在系统探讨面向低空网络的信道知识地图构建方法。首先对信道知识地图的基本概念与发展现状进行了梳理,进而聚焦低空网络在频域、空域和时域的多维特性,结合低空车联网、无人机集群干扰协调、精准定位导航及网络优化等具体应用场景,提出了分层分级的针对性信道地图构建方案,分析了各类地图的构建思路与协同机制,凸显了任务导向的地图设计原则。最后对低空网络信道知识地图在多层级体系构建与多模态数据融合等方面的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 信道知识地图 低空网络 多模态数据融合 信道建模 射线追踪 深度学习
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地下采矿工程三维可视化技术要点分析
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作者 李浩源 《自动化应用》 2026年第1期193-195,共3页
为直观地反映地下采矿工程全貌,系统分析了地下采矿工程三维可视化的核心技术要点,并结合某大型煤矿三维可视化系统应用案例,阐述了技术实现流程与实际效果。结果表明,多源异构数据融合与三维地质建模等关键技术的应用,可显著提升采矿... 为直观地反映地下采矿工程全貌,系统分析了地下采矿工程三维可视化的核心技术要点,并结合某大型煤矿三维可视化系统应用案例,阐述了技术实现流程与实际效果。结果表明,多源异构数据融合与三维地质建模等关键技术的应用,可显著提升采矿设计效率,降低安全风险,为地下采矿工程的可视化、信息化管理提供有效解决方案。 展开更多
关键词 三维可视化 地下采矿 地质建模 数据融合
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基于多源数据融合的古建筑精细化建模
18
作者 杜晓艳 朱勇 黄瑞 《测绘与空间地理信息》 2026年第1期20-23,共4页
针对传统建模方法存在的数据单一、建模精度不足等问题,以高邮市镇国寺大雄宝殿为例,提出了一种基于多源数据融合的古建筑精细化建模方法。通过整合无人机倾斜摄影获取的点云数据与三维激光扫描的点云数据,利用点云配准,数据融合优化算... 针对传统建模方法存在的数据单一、建模精度不足等问题,以高邮市镇国寺大雄宝殿为例,提出了一种基于多源数据融合的古建筑精细化建模方法。通过整合无人机倾斜摄影获取的点云数据与三维激光扫描的点云数据,利用点云配准,数据融合优化算法,消除数据冗余与误差,依据融合后的点云数据完成古建筑精细化三维模型构建。实验结果表明,该方法有效提升了古建筑模型的几何精度与纹理真实感,能够完整保留古建筑的复杂细节,为古建筑的数字化保护与研究提供更精准可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 多源数据融合 古建筑建模 点云配准 三维激光扫描
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多源数据局部融合的三维地形建模方法研究
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作者 蒋友龙 毛宏宇 +2 位作者 效朝阳 田仁涛 赵凯 《智能城市》 2026年第1期75-79,共5页
山地区域地形结构复杂、地物特征多样,仅依靠单一的倾斜摄影测量或机载激光雷达技术已难以实现复杂场景的高精度三维建模。文章提出了一种基于多源数据局部融合的三维复杂地形建模方法。该方法通过倾斜影像模型识别地形中的缺失、空洞... 山地区域地形结构复杂、地物特征多样,仅依靠单一的倾斜摄影测量或机载激光雷达技术已难以实现复杂场景的高精度三维建模。文章提出了一种基于多源数据局部融合的三维复杂地形建模方法。该方法通过倾斜影像模型识别地形中的缺失、空洞及拉花等问题区域,进而分割出对应的局部激光雷达地面点云与影像地面点云;在此基础上,对两类点云进行精确配准,生成补充的激光雷达点云数据;将补充点云与原始影像密集匹配点云进行融合,构建完整的三维地形模型。实验结果表明,与单一数据源方法相比,多源数据局部融合方法显著提升了三维模型的完整性与精度。 展开更多
关键词 倾斜影像 激光雷达点云 多源数据融合 复杂地形 三维模型
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面向建筑施工场景的进度智能化识别方法综述
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作者 魏伟 卢昱杰 《施工技术(中英文)》 2026年第1期4-12,48,共10页
科学的施工进度管理对于保障项目如期交付具有重要意义。传统的进度管理多依赖耗时低效的人工记录方式。为提升施工进度管理效率,现有研究致力于探索智能化技术在进度识别任务中的应用潜力。本研究面向建筑施工场景,建立“智能化技术-... 科学的施工进度管理对于保障项目如期交付具有重要意义。传统的进度管理多依赖耗时低效的人工记录方式。为提升施工进度管理效率,现有研究致力于探索智能化技术在进度识别任务中的应用潜力。本研究面向建筑施工场景,建立“智能化技术-建筑施工场景-进度识别流程”研究框架,从“数据感知-特征解析-进度识别-信息建模”视角深入剖析智能化技术在多源场景进度智能化识别中的核心工作机制与关键实现路径。同时,从多源数据融合、垂域大模型构建、生成式人工智能等方面凝练未来研究方向,为施工进度智能化管控与无人化监管提供理论与实践参考。 展开更多
关键词 人工智能 进度识别 数据融合 图像解析 大语言模型
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