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Interplay Between Scission-Point Model and Experimental Data for Sub-Barrier Fusion-Fission
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作者 Liu Zu-hua Zhang Huan-qiao Xu Jin-cheng Qian Xing Qiao Yu Lin Cheng-jian Xu Kan (China Institute of Atomic Energy,P.O.Box 275(10),Beijing 102413) 《Chinese journal of nuclear physics》 1994年第4期323-327,共5页
The fragment angular distributions of fusion-fission reactions for the systemsof <sup>16</sup>O+<sup>232</sup>Th,<sup>19</sup>F+<sup>232</sup>Th and <sup>16</su... The fragment angular distributions of fusion-fission reactions for the systemsof <sup>16</sup>O+<sup>232</sup>Th,<sup>19</sup>F+<sup>232</sup>Th and <sup>16</sup>O+<sup>238</sup>U at near-and sub-barrier energies were measured.The measured fragment anisotropies obviously deviate from the predictions ofscission-point transition-state model.We also compared the excitation energy of tiltingmode with the statistical assumption.It was found that thermal equilibrium is not estab-lished at scission for the reactions studied. 展开更多
关键词 fusion-FISSION FRAGMENT ANGULAR distribution Scission-point model
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基于虚拟锚点的室内融合定位方法
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作者 张宇 李泽 +2 位作者 田增山 桂术亮 刘凯凯 《通信学报》 北大核心 2026年第1期27-40,共14页
利用通信信号镜面反射形成的虚拟锚点(VAP)实现终端定位是近年来的一个研究热点。针对终端在定位过程中VAP出现的“生灭”现象,在单输入单输出(SISO)网络中提出了一种基于虚拟锚点的室内融合定位方法。首先,利用状态转移方程提供的先验... 利用通信信号镜面反射形成的虚拟锚点(VAP)实现终端定位是近年来的一个研究热点。针对终端在定位过程中VAP出现的“生灭”现象,在单输入单输出(SISO)网络中提出了一种基于虚拟锚点的室内融合定位方法。首先,利用状态转移方程提供的先验信息,对观测集合中的非镜面杂波进行滤除。其次,利用平面内不同位置的预测观测集和匈牙利算法构建定位模型,并利用群优化算法估计终端的位置。再次,通过融合滤波方法将状态方程提供的先验位置信息与估计的位置进行融合。仿真结果表明,相较于现有方法,所提方法能够有效地提升定位精度。最后,利用软件无线电搭建测试系统,真实环境下的测试结果表明,所提方法可以达到0.47 m的平均定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 虚拟锚点 匈牙利算法 融合滤波
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基于特征流的点云目标检测方法
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作者 陆军 邹康成 李杨 《智能系统学报》 北大核心 2026年第1期146-155,共10页
针对现有激光雷达点云三维目标检测方法因点云稀疏性导致的场景信息缺失与目标漏检问题,本文提出一种基于特征流的单阶段三维目标检测算法,该算法通过多帧时空特征融合与动态对齐机制优化检测性能。首先,构建门控网络驱动的多帧融合框架... 针对现有激光雷达点云三维目标检测方法因点云稀疏性导致的场景信息缺失与目标漏检问题,本文提出一种基于特征流的单阶段三维目标检测算法,该算法通过多帧时空特征融合与动态对齐机制优化检测性能。首先,构建门控网络驱动的多帧融合框架,利用可变形注意力机制协同时空特征提取模块,实现跨帧特征的动态对齐,抑制未对齐特征融合导致的误检;其次,设计时空特征引导的可变形注意力机制,通过目标运动信息预测特征偏移与权重,提升稀疏点云的特征匹配精度;最后,设计层级式特征流提取模块,结合多尺度特征提取与渐进融合策略,增强场景表征能力。实验结果表明,所提算法在NuScenes验证集上的平均精度均值达到63.73%,较体素基准方法提升4.51%,其中摩托车、自行车等小目标检测精度提升超过14%。消融实验结果表明,多帧互补机制使远距离目标(>50 m)召回率提升16.2%,遮挡场景漏检率降低11.8%。本研究为自动驾驶领域稀疏点云三维检测提供了有效方案。 展开更多
关键词 激光雷达点云 目标检测 特征流 特征对齐 时序特征融合 可变形注意力机制 鸟瞰视角表示 多帧点云融合
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基于CUDA架构的多源点云融合算法的研究
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作者 杨蕊 杜广林 《山西建筑》 2026年第2期170-173,185,共5页
针对传统算法在处理激光扫描点云与倾斜摄影点云融合过程中出现的计算性能低下、匹配精确度不足等问题,按照“化整为零、分而治之”的思想,设计了一种基于CUDA架构的多源点云融合处理算法。该算法利用CUDA架构特点,先对多源点云重叠区... 针对传统算法在处理激光扫描点云与倾斜摄影点云融合过程中出现的计算性能低下、匹配精确度不足等问题,按照“化整为零、分而治之”的思想,设计了一种基于CUDA架构的多源点云融合处理算法。该算法利用CUDA架构特点,先对多源点云重叠区域数据进行空间划分,再将每个空间分割单元内的点云集输入GPU处理管道进行配准处理,最后对配准后的点云数据进行整合处理输出结果点云。实验结果表明:文中提出的算法与传统算法相比能够大幅提升计算性能,并且在配准精确度方面也取得了较好的效果,为智慧工地建设提供高精度三维建模支持。 展开更多
关键词 多源点云融合 CUDA架构 空间划分 配准精确度
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基于动态点实时滤除与回环优化的SLAM方法
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作者 张硕 李季轩 +1 位作者 宿玉康 吴雨洋 《北京理工大学学报》 北大核心 2026年第1期47-60,共14页
针对同步定位与实时建图(SLAM)领域中动态干扰引起地图失真及定位漂移工况下回环失效的问题,提出一种融合动态点实时滤除与回环优化的SLAM方法.基于现有多传感器融合SLAM框架,设计点云预处理并优化回环检测.采用栅格特征分析实现地面分... 针对同步定位与实时建图(SLAM)领域中动态干扰引起地图失真及定位漂移工况下回环失效的问题,提出一种融合动态点实时滤除与回环优化的SLAM方法.基于现有多传感器融合SLAM框架,设计点云预处理并优化回环检测.采用栅格特征分析实现地面分割,并结合栅格占有率统计滤除动态点,抑制运动干扰以优化SLAM建图结果.以二进制三角形描述符匹配检索替代半径搜索法,通过几何特征匹配实现回环初判并生成粗匹配位姿;将该位姿作为迭代最近点算法初始值,更鲁棒地加速点云配准以优化SLAM定位结果.实验表明,该方法在动态场景中能快速实时消除地图动态干扰,降低回环耗时,提升SLAM系统定位鲁棒性与建图可靠性. 展开更多
关键词 多传感器融合SLAM 地面分割 动态点滤除 二进制三角形描述符 回环检测
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超大城市道路智能化全息测绘技术研究与应用
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作者 万从容 孙悦 《工程勘察》 2026年第2期88-94,共7页
随着城市化进程的快速推进,超大城市交通系统的规模与复杂性呈指数级增长,对精细化交通治理提出了迫切需求。城市道路智能化全息测绘技术通过融合车载激光扫描、地面固定站观测、多源遥感等异构数据,构建出道路全要素、高精度、时空一... 随着城市化进程的快速推进,超大城市交通系统的规模与复杂性呈指数级增长,对精细化交通治理提出了迫切需求。城市道路智能化全息测绘技术通过融合车载激光扫描、地面固定站观测、多源遥感等异构数据,构建出道路全要素、高精度、时空一体化的信息采集体系,为超大城市交通规划、设施运维及应急管理提供核心数据支持。本文系统梳理该技术的多源数据采集、时空基准统一、全息要素语义提取等关键技术构成,结合上海超大城市的应用实践,深入分析其在海量点云管理、动态更新机制等方面面临的挑战,并针对性地提出混合存储架构、分层级更新策略及智能化处理方案,旨在为推动城市道路智能化全息测绘技术在超大城市交通领域的规模化应用提供理论参考与实践路径,助力提升超大城市交通治理现代化水平。 展开更多
关键词 超大城市 智能化全息测绘 多源数据融合 城市精细化管理 点云数据管理 质量控制
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基于LGSA-HFFNet的多尺度特征融合点云配准算法
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作者 于智龙 高东浦 +2 位作者 黄成 齐丽华 张彪 《仪器仪表学报》 北大核心 2026年第1期353-365,共13页
为了解决基于点云配准的阀门位姿估计工作中点云背景复杂、部分特征被遮挡缺失、噪声干扰等问题,提出了一种轻量化图-空间注意力机制的多尺度特征融合点云配准网络(LGSA-HFFNet)点云配准算法。该方法设计并使用多尺度并行卷积特征提取层... 为了解决基于点云配准的阀门位姿估计工作中点云背景复杂、部分特征被遮挡缺失、噪声干扰等问题,提出了一种轻量化图-空间注意力机制的多尺度特征融合点云配准网络(LGSA-HFFNet)点云配准算法。该方法设计并使用多尺度并行卷积特征提取层,强化模型特征提取,避免模型训练中梯度爆炸问题并加速收敛;其次,设计结合图注意力与空间注意力机制并进行轻量化改进的轻量化图-空间注意力机制(LGSA)模块,解决由点云信息特征的无序性造成的神经网络特征提取困难的问题,使模型能够有效提取点云局部特征;最后,使用设计位姿估计实验验证系统,将模型在实际阀门位姿估计工作中进行实机部署实验。实验结果表明,LGSA-HFFNet算法在阀门点云配准实验中平均相对平移误差低至0.05 m,对旋转误差低至0.984°,且具有良好的鲁棒性,在复杂背景下平移及旋转配准性能仅下降2%、7.5%,配准耗时相较于迭代最近点(ICP)降低80.32%,配准性能远优于ICP和半正定随机化抽样一致(SDRSAC)等传统算法;在ModelNet40对比实验中的旋转、平移误差降低至2.293°和0.006 m,配准旋转误差达到比较先进的水平,平移误差较现有模型有较大优势;在噪声干扰较大的真实场景阀门位姿估计数据集实验中误差降低至2.1757°和0.036 m,相较于现有模型误差至少降低28.98%和17.81%。 展开更多
关键词 点云配准 图注意力 空间注意力 特征融合 轻量化网络
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基于PointNet++的焊缝质量检测研究
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作者 卢佳旺 马良 陈晓明 《应用激光》 北大核心 2025年第11期184-195,共12页
针对传统焊缝检测方法依赖人工操作、效率低且主观性强的问题,提出一种基于点云语义分割的自动化检测技术,旨在提升焊缝尺寸测量的精度与效率。该方法通过高精度激光扫描获取三维点云数据,借助改进的PointNet++模型实现特征提取与分割... 针对传统焊缝检测方法依赖人工操作、效率低且主观性强的问题,提出一种基于点云语义分割的自动化检测技术,旨在提升焊缝尺寸测量的精度与效率。该方法通过高精度激光扫描获取三维点云数据,借助改进的PointNet++模型实现特征提取与分割。特别引入多尺度几何特征融合模块,在Set Abstraction层中采用动态多尺度感受机制,结合六维几何特征增强模块,强化焊缝表面几何感知能力。实验数据覆盖6种工业场景并按7∶2∶1比例均衡划分训练集、测试集与验证集。实验结果表明,模型训练与测试准确率均达90%,焊缝分割的平均交并比(mIoU)最高为80.7%。进一步采用PCL库对分割后的点云进行配准、滤波及边界提取,实现焊缝几何尺寸的测量。该方法可减少人工检测带来的误差,提升测量效率与一致性,为工业质检提供高精度自动化解决方案。 展开更多
关键词 焊缝检测 pointNet++ 点云语义分割 多尺度几何特征融合 激光扫描
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基于建筑物轮廓特征的异源点云配准算法
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作者 刘蕴萱 邹进贵 +3 位作者 赵胤植 贺亦峰 刘文钦 王娜 《测绘通报》 北大核心 2026年第3期32-37,共6页
在建筑场景异源点云粗配准过程中,数据规模庞大、特征混淆及异常点干扰严重等问题制约了配准精度。针对上述问题,本文提出了一种基于建筑物轮廓的轻量化粗配准算法。首先,该算法依据点云法矢分布矩阵的特征值比例关系,精准提取建筑物轮... 在建筑场景异源点云粗配准过程中,数据规模庞大、特征混淆及异常点干扰严重等问题制约了配准精度。针对上述问题,本文提出了一种基于建筑物轮廓的轻量化粗配准算法。首先,该算法依据点云法矢分布矩阵的特征值比例关系,精准提取建筑物轮廓关键点。然后,引入点主方向代替法向量计算快速点特征直方图(FPFH),并结合双向一致性与几何一致性约束,剔除错误匹配关系。最后,采用Geman-McClure函数构建稳健目标函数,实现变换矩阵的精确估计。试验结果表明,所提算法在配准精度和重叠率等关键指标上均优于现有方法,充分验证了其在建筑场景异源点云粗配准中的适用性与准确性。 展开更多
关键词 异源点云融合 点云配准 轮廓关键点 特征匹配
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基于点云多尺度方向一致性的羊只体尺测量方法
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作者 何梦腾 潘浩文 +2 位作者 邓洪兴 许兴时 宋怀波 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期113-127,共15页
羊只体尺参数是评估其生长发育状况和经济价值的重要指标.本研究针对单侧点云局部方向估计不稳定的问题,提出了一种基于多尺度方向一致性的羊只点云体尺测量方法.首先在3个尺度下计算局部主方向,并根据特征值各向异性进行置信度加权融合... 羊只体尺参数是评估其生长发育状况和经济价值的重要指标.本研究针对单侧点云局部方向估计不稳定的问题,提出了一种基于多尺度方向一致性的羊只点云体尺测量方法.首先在3个尺度下计算局部主方向,并根据特征值各向异性进行置信度加权融合,随后结合区域生长算法完成个体点云分割.针对测量点定位偏差和腿部干扰问题,提出一种基于区域约束与曲率分析的体尺测量方法.该方法通过腹线最低点识别羊只前后腿位置并划分4个区域,采用Alpha Shapes算法提取目标轮廓,结合曲率分析定位测量点,并通过分割腿部来消除深度测量干扰.实验结果表明,多尺度融合方法的平均交并比为92.99%,较最佳单尺度方案提升了2.16个百分点.从成功分割的样本中筛选21只点云完整的羊只,对其体斜长、体高、胸深、腹深和十字部高5项体尺参数进行测量,结果显示去除腿部后,胸深和腹深的测量误差分别降低了61.0%和50.2%,5项体尺参数的平均绝对误差为2.11 cm,平均相对误差为4.85%,满足实际生产中的精度要求. 展开更多
关键词 羊只 体尺测量 点云分割 点云多尺度融合 点云方向一致性
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液压支架姿态数字孪生监测虚实同步映射方法研究 被引量:1
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作者 张勇 《矿业研究与开发》 北大核心 2026年第1期227-236,共10页
针对液压支架内部姿态测量准确性低、可靠性差以及维护成本高的问题,开展了液压支架姿态数字孪生监测虚实同步映射方法研究。首先,通过对支架结构进行解析,构建了液压支架内部姿态参数化表达模型,并研究了传感器数据处理关键技术;然后,... 针对液压支架内部姿态测量准确性低、可靠性差以及维护成本高的问题,开展了液压支架姿态数字孪生监测虚实同步映射方法研究。首先,通过对支架结构进行解析,构建了液压支架内部姿态参数化表达模型,并研究了传感器数据处理关键技术;然后,构建了液压支架运动仿真模型,并将液压支架的参数化表达模型编入仿真系统底层进行初步应用;最后,基于实验室条件对所提出的支架姿态虚实同步映射方法进行了试验验证。试验结果表明,该方法测量的支架内部姿态角误差均控制在2°以内,能够满足实际监测需求。研究成果为液压支架的虚实同步映射提供了新思路,对矿山智能化建设具有一定的意义。 展开更多
关键词 液压支架 传感器融合 数字孪生 点云 虚实映射
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基于多传感器融合回环检测MLD-LOAM的移动机器人定位方法研究
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作者 许丽佳 胡泽邦 +5 位作者 周龙 周师杰 唐座亮 王玉超 许宝成 冯青春 《农业机械学报》 北大核心 2026年第5期115-126,158,共13页
针对室外非结构化环境地形复杂和环境高相似度导致机器人建图定位精度衰减的问题,提出一种多传感器融合回环检测的SLAM算法,即MLD-LOAM(Multi-sensor loop detection LiDAR-IMU LOAM)。该算法基于LEGO-LOAM算法架构,在地面点云过滤阶段... 针对室外非结构化环境地形复杂和环境高相似度导致机器人建图定位精度衰减的问题,提出一种多传感器融合回环检测的SLAM算法,即MLD-LOAM(Multi-sensor loop detection LiDAR-IMU LOAM)。该算法基于LEGO-LOAM算法架构,在地面点云过滤阶段,基于激光点距离分布进行快速过滤后引入IMU数据,通过实时解算地面法向量对地面点云二次过滤;在回环检测阶段,根据激光点云特征稀疏程度设计激光雷达置信度函数来融合IMU与激光雷达数据,构建融合里程计后,基于八叉树改进的NDT配准进行回环检测,提高定位精度和效率。本文在KITTI数据集和室外非结构化实际场景中进行了试验,结果表明与LEGO-LOAM相比,MLD-LOAM在KITTI数据集和实际场景中的定位精度分别提高了11%、30%;与LIO-SAM和FAST-LIO相比,MLD-LOAM在实际场景中的定位精度优于FAST-LIO,比LIO-SAM精度低2.8%,但内存消耗速度仅为LIO-SAM的50%和FAST-LIO的32.4%,这为需要较低内存占用的室外机器人长期建图定位任务,提供了一种可行的解决方案。 展开更多
关键词 移动机器人 定位 改进LEGO-LOAM LiDAR-IMU数据融合 点云过滤 回环检测
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基于点线特征融合改进IMU初始化的双目视觉惯性SLAM方法
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作者 陈久朋 杨旺 +2 位作者 伞红军 冯金祥 伞亮 《农业机械学报》 北大核心 2026年第5期373-386,共14页
针对基于特征点的SLAM系统在弱纹理场景下存在特征提取不足、易跟踪丢失等问题,为提高在复杂场景中的系统初始化精度和鲁棒性,本文在ORB-SLAM3框架的基础上加入了线特征,并对视觉惯性初始化进行了改进。首先在前端视觉里程计部分融入了... 针对基于特征点的SLAM系统在弱纹理场景下存在特征提取不足、易跟踪丢失等问题,为提高在复杂场景中的系统初始化精度和鲁棒性,本文在ORB-SLAM3框架的基础上加入了线特征,并对视觉惯性初始化进行了改进。首先在前端视觉里程计部分融入了LSD算法和LBD描述子进行线特征的提取和匹配,建立点、线特征重投影误差模型,并用基于非线性优化的BA方法来最小化重投影误差,同时引入自适应因子动态调整线特征权重。接着通过扩展双目MNEC约束构建陀螺仪偏差估计器,采用旋转-平移解耦优化策略,并引入残差评估机制确保视觉惯性初始化可靠性,同时将IMU残差、特征点重投影误差以及直线重投影误差共同作为非线性优化的约束条件对相机位姿进行估计。在euroc数据集和真实场景中进行实验,结果表明与改进前ORB-SLAM3算法相比,在数据集下改进算法定位精度提高22.9%,真实环境中偏移量减少1.4 m,从而验证了改进算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 视觉SLAM 点线特征融合 初始化优化 弱纹理场景
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融合无人机影像与激光点云的地形断面测绘方法研究
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作者 刘东明 《科技资讯》 2026年第2期172-174,共3页
通过激光点云辅助无人机影像正射纠正、顾及地物语义信息的地形断面制作、地形断面成果精化抽稀等关键技术的分析和优化,研究了一种融合无人机影像与激光点云的地形断面测绘方法。将激光点云的空间三维坐标信息和影像的光谱纹理信息融... 通过激光点云辅助无人机影像正射纠正、顾及地物语义信息的地形断面制作、地形断面成果精化抽稀等关键技术的分析和优化,研究了一种融合无人机影像与激光点云的地形断面测绘方法。将激光点云的空间三维坐标信息和影像的光谱纹理信息融合使用,既能够保证地形断面线的精度,又可以获得地物属性信息,形成一种完备的地形断面线高精度快速测绘方法,极大地提升地形断面制作的效率和经济性,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 正射影像 激光点云 融合处理 地形断面
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基于改进SAC-IA与多源数据的一体化实景三维建模技术研究
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作者 崔团团 高永涛 +1 位作者 唐凝 杨娟 《自动化与仪器仪表》 2026年第2期313-317,共5页
随着三维建模在城市更新、数字孪生等领域的广泛应用,为实现高效、精准的多源数据配准与建模问题。研究提出一种基于多源数据融合与改进的样本一致性初始对齐算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)算法的一体化三维建模方法... 随着三维建模在城市更新、数字孪生等领域的广泛应用,为实现高效、精准的多源数据配准与建模问题。研究提出一种基于多源数据融合与改进的样本一致性初始对齐算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)算法的一体化三维建模方法。研究通过多源坐标系统一实现空间对齐,并采用快速点特征直方图增强几何特征表达,融合曲率密度参数与Huber函数构建鲁棒配准模型。该算法在训练集和测试集上的配准适配度分别为0.93和0.89。在配准耗时方面,改进SAC-IA算法在200次迭代后平均耗时为13.3 s,显著优于对比方法。此外,在典型建模场景中,最大单点误差控制在0.045 m~0.050 m内,均方根误差最低可达0.039 m。结果表明,所提方法在精度、效率和适应性上均优于传统方法,适用于城市建模、遗产保护等复杂场景。 展开更多
关键词 三维建模 多源数据融合 SAC-IA算法 点云配准 快速点特征直方图
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叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究
16
作者 顾磊欣 黄润才 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期101-107,共7页
为有效提升盲区的3D目标检测效果,提出叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究。通过叠加式传感器信息融合以及建立点云数据坐标校准方程生成候选区域,作为后续目标检测算法的输入;同时,受到多传感器的影响,点云数据可能存在缺失... 为有效提升盲区的3D目标检测效果,提出叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标检测研究。通过叠加式传感器信息融合以及建立点云数据坐标校准方程生成候选区域,作为后续目标检测算法的输入;同时,受到多传感器的影响,点云数据可能存在缺失现象。因此通过形状补全使得目标的几何特征更加完整和准确;在此基础上,通过多尺度邻域掩码模型,对特征实施增强处理,并利用框架损失函数对网络模型进行端到端的训练,以实现叠加式传感器信息融合下的盲区3D目标的精确检测。仿真结果表明,利用设计的检测框架开展目标检测时,计算出的视线与目标点之间计算结果与实际距离值一致;且平均精度和目标位置检测准确度均保持在95%以上,具有较高的实用性。 展开更多
关键词 叠加式传感器 盲区3D目标检测 信息融合 检测模型设计 点云缺失形状补全
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基于动态多尺度混合注意力网络的火点识别方法
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作者 魏盛桃 朱良峰 吴建峰 《地学前缘》 北大核心 2026年第4期150-163,共14页
全球气候变暖加剧了山火活动的频率与严重性,传统火点识别方法存在误报率高、实时性不足、全尺度识别能力欠缺等问题。为实现火点精准、近实时识别,本文提出动态多尺度混合注意力网络(DMHAN)及多维度样本数据增强方案。首先,针对野火样... 全球气候变暖加剧了山火活动的频率与严重性,传统火点识别方法存在误报率高、实时性不足、全尺度识别能力欠缺等问题。为实现火点精准、近实时识别,本文提出动态多尺度混合注意力网络(DMHAN)及多维度样本数据增强方案。首先,针对野火样本稀缺与类别不平衡问题,基于热传导方程与辐射传输模型生成火点样本,为模型训练提供高质量数据支撑;其次,构建双分支并行的DMHAN模型,整合动态多尺度空间注意力卷积模块(DMSAC)与门控时序特征融合模块(GTFF),分别实现空间尺度自适应特征提取与时序动态特征的阶段自适应融合;最后通过自适应时空特征融合策略,平衡空间细节与时序动态信息的贡献权重。基于Himawari-8/9卫星数据,在中国西南地区玉溪、凉山、毕节三起典型山火事件中进行实验验证,结果表明,DMHAN模型平均火点准确率(FA)超90%、总体准确率(OA)超97%,误报率(FAR)和总体虚警率(OFR)显著低于JAXA WLF L2产品及LSTM、Transformer、MSSTF等对比模型,在不同燃烧阶段及多尺度火点场景下均表现出高稳健性。消融实验进一步验证了模型各核心模块的有效性,为全尺度火点监测提供了高效技术方案。 展开更多
关键词 动态多尺度混合注意力网络(DMHAN) 动态多尺度空间注意力卷积(DMSAC) 门控时序特征融合(GTFF) Himawari-8/9 合成火点样本 时空特征融合
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无人机和地基激光雷达点云数据在树木保护专章中的应用研究
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作者 姬文斌 《应用激光》 北大核心 2026年第1期122-134,共13页
作为一种新兴的遥感技术,激光雷达技术可以通过发射激光脉冲的方式获取详细的林木参数信息。通过研究分别获取无人机和地基激光雷达数据,将两个平台数据进行点云融合,即数据配准、点云去噪、点云滤波、点云归一化和单目分割。提取融合... 作为一种新兴的遥感技术,激光雷达技术可以通过发射激光脉冲的方式获取详细的林木参数信息。通过研究分别获取无人机和地基激光雷达数据,将两个平台数据进行点云融合,即数据配准、点云去噪、点云滤波、点云归一化和单目分割。提取融合后林木的株数、树高、胸径、冠幅等参数,与实际测量数据进行对比分析,提取参数的R^(2)都在0.80以上,表明提取的林木参数具有较高的拟合精度。该方法的精度能够满足树木保护专章的应用要求,工作效率大大提高,并显示了新兴融合点云数据产生的效果,从而提高了林业中联合多源激光雷达技术的应用水平。 展开更多
关键词 无人机激光雷达 地基激光雷达 点云融合 林木参数
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基于改进RandLA-Net的车载点云标线识别方法
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作者 张傲寒 岳东杰 +3 位作者 赵钢 徐菲 刘丹妮 王刘宇 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第2期267-277,共11页
针对车载LiDAR点云在道路标线识别中存在几何特征稀疏、遮挡或缺损导致标线模糊,以及复杂场景下边界辨识度低等问题,本文提出一种基于改进RandLA-Net的道路标线点云识别方法.首先,构建混合池化模块融合局部邻域与全局特征,以捕获更广泛... 针对车载LiDAR点云在道路标线识别中存在几何特征稀疏、遮挡或缺损导致标线模糊,以及复杂场景下边界辨识度低等问题,本文提出一种基于改进RandLA-Net的道路标线点云识别方法.首先,构建混合池化模块融合局部邻域与全局特征,以捕获更广泛的上下文信息;其次,设计特征对比增强模块,通过分析不同点的特征差异,并结合最大特征值和平均特征值的对比,采用特征加权策略,强化关键区域(如箭头、实线边界)的特征响应;最后,提出融合Dice与加权交叉熵的损失函数,以增强模型对边界区域的感知能力.为验证算法鲁棒性,本文构建了两个道路标线点云数据集Toronto-Rdmk和UPM-Rdmk,对其进行实验验证与分析.实验结果表明,本文方法在Toronto-Rdmk数据集上的平均交并比为69.40%,在UPM-Rdmk数据集上为49.06%,分别比RandLA-Net提高了3.17和4.23个百分点.充分证明了所提方法在复杂场景下的有效性,为大规模道路标线点云的自动化识别提供了有力支持. 展开更多
关键词 车载LiDAR点云 RandLA-Net 混合池化模块 特征对比增强模块 融合损失函数 道路标线点云数据集
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基于CA-PnPNet的焊接接头类型与漏焊检测
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作者 陈海丽 郭汉壮 +5 位作者 李江 高天成 刘英 张坤 王立伟 梁志敏 《河北科技大学学报》 北大核心 2026年第1期86-96,共11页
针对传统焊接接头类型与漏焊检测方法在三维结构感知能力与特征识别精度方面的不足,提出了一种结合几何结构建模与注意力机制的三维点云检测网络CA-PnPNet。首先,该方法基于PointNet++架构,在多层特征提取阶段嵌入三维点邻域几何建模模... 针对传统焊接接头类型与漏焊检测方法在三维结构感知能力与特征识别精度方面的不足,提出了一种结合几何结构建模与注意力机制的三维点云检测网络CA-PnPNet。首先,该方法基于PointNet++架构,在多层特征提取阶段嵌入三维点邻域几何建模模块(point neighborhood processing in 3D,PnP3D),以增强网络对局部空间几何关系的表达能力。其次,引入通道注意力模块(channel attention module,CAM),通过建模通道间语义依赖自适应强化关键特征。最终,两类模块在不同特征层的协同作用,使点云局部结构刻画与语义特征增强得以统一,实现更加充分的三维结构表征。为验证方法的有效性,进行了多组模型对比实验。结果表明,CA-PnPNet在焊接点云分类任务中准确率达97.7%,较基线模型提升1.9%,推理速度由33.3 FPS提升至36.1 FPS,表现出优异的精度与实时性。该方法为复杂焊接结构的智能检测与工业质量监测提供了有效的技术参考。 展开更多
关键词 计算机视觉 三维点云 焊接接头分类 漏焊检测 pointNet++ PnP3D
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