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互信息与遗传算法融合的多维分类特征选择算法 认领 引用 被引量：1
1
作者 李二超 张宝新 +2 位作者 贾彬彬 包寅寅 杨宏强 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期162-177,共16页
多维分类(multi-dimensional classification,MDC)模型在处理高维特征时面临计算效率与泛化性能的挑战。特征选择通过筛选有效特征子集,可同时降低维度并提升分类器性能。已有的MDC研究主要集中于显式地建模类空间之间的依赖关系,而面向... 多维分类(multi-dimensional classification,MDC)模型在处理高维特征时面临计算效率与泛化性能的挑战。特征选择通过筛选有效特征子集,可同时降低维度并提升分类器性能。已有的MDC研究主要集中于显式地建模类空间之间的依赖关系,而面向MDC的特征选择方法仍需深入探索。针对MDC数据的特点,设计了一种互信息与遗传算法融合的多维分类特征选择算法MIGA(multi-dimensional classification feature selection algorithm based on fusion of mutual information and genetic algorithm)。该算法设计基于类空间综合相关性的种群初始化策略,以增加种群的多样性并加速收敛;提出自适应变异策略,依据特征综合得分动态调整变异概率以平衡全局探索与局部开发能力;融合MDC三项指标构建负加权和形式的适应度函数以适配GA优化框架。在10个MDC数据集上的实验结果表明:相较于特征映射降维方法(PCA、MDS)、监督式MDC降维方法SDeM(supervised dimensionality reduction for MDC)以及专用于MDC的过滤式特征选择算法MIFS(mutual information feature selection),MIGA所获特征子集显著提升了多维分类模型的泛化性能。 展开更多
关键词 机器学习 多维分类(MDC) 特征选择(FS) 遗传算法(GA) 互信息
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基于自适应MOMEDA滚动轴承故障特征提取方法 认领 引用
2
作者 吕中亮 李玲凤 +3 位作者 贾翔宇 徐友苇 安智伟 彭麟昊 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期85-93,共9页
由于环境噪声会掩盖滚动轴承故障信号,导致故障特征难以提取。为解决这一问题,提出一种基于烟花优化算法(fireworks optimization algorithm,FWA)优化多点最优最小熵解卷积算法(multi-point optimal minimum entropy deconvolution algo... 由于环境噪声会掩盖滚动轴承故障信号,导致故障特征难以提取。为解决这一问题,提出一种基于烟花优化算法(fireworks optimization algorithm,FWA)优化多点最优最小熵解卷积算法(multi-point optimal minimum entropy deconvolution algorithm,MOMEDA)的强噪声干扰下滚动轴承早期故障特征提取方法。该方法首先以包络谱峰值因子作为适应度值,使用FWA的全局搜索能力自适应选择MOMEDA方法的最佳参数组合;其次利用MOMEDA算法增强早期故障信号;增强后的信号通过集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)进行分解,并构建多尺度模糊熵特征集;最后通过支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类识别。实验结果表明:与最小熵反卷积方法(Minimum entropy deconvolution,MED)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相比,该方法的分类准确率分别提高了12.5%和21.7%。 展开更多
关键词 滚动轴承 多点最优最小熵解卷积算法 烟花优化算法 特征提取 振动信号
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改进的基于多维云模型与特征选择的混合聚类优化算法研究 认领 引用
3
作者 张人龙 刘小红 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2026年第11期64-70,共7页
随着数据规模的扩大和对数据处理速度的要求,传统聚类算法已不适应当前多目标变量聚类发展要求。特征选择聚类算法是机器学习中的重要研究领域,其目的是从原始特征集中选出对目标变量最重要的优化特征。文章在特征选择算法、云模型、多... 随着数据规模的扩大和对数据处理速度的要求,传统聚类算法已不适应当前多目标变量聚类发展要求。特征选择聚类算法是机器学习中的重要研究领域,其目的是从原始特征集中选出对目标变量最重要的优化特征。文章在特征选择算法、云模型、多目标粒子群优化算法等的基础上,提出一种改进的基于多维云模型与特征选择的混合聚类优化(HMC-FS-HCO)算法。该算法将信息熵和多目标粒子群优化算法进行有机结合,能够有效处理多目标高维数据集,避免了过拟合、欠拟合等问题,提高了混合特征选择聚类算法的准确性与聚类效果。最后,应用高维经典数据集及经典测试函数检测不同算法的性能,通过KNN分类器、Random Forest分类器、BP分类器进行一系列聚类仿真比较实验,实验结果验证了HMC-FS-HCO算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 数据驱动 多维云模型 多目标粒子群算法 混合特征选择 聚类算法
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多维度特征融合的清洁能源预测方法研究和设计 认领 引用
4
作者 杨成月 王一蓉 +2 位作者 孙妮 李君婷 于宙 《电气自动化》 2026年第3期45-47,52,共3页
为实现清洁能源精准预测,提升电力系统资源配置效率,集成历史、气象和电力负荷等多源数据,利用递归特征消除算法筛选关键特征,结合长短期记忆网络构建预测模型。试验结果表明:所提模型均方误差和平均百分比误差均优于传统模型,在预测精... 为实现清洁能源精准预测,提升电力系统资源配置效率,集成历史、气象和电力负荷等多源数据,利用递归特征消除算法筛选关键特征,结合长短期记忆网络构建预测模型。试验结果表明:所提模型均方误差和平均百分比误差均优于传统模型,在预测精度和稳定性上优势显著。所提研究为清洁能源政策制定和电力系统优化调度提供可靠决策依据。 展开更多
关键词 清洁能源 多维度特征融合 长短期记忆网络 递归特征消除算法
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多维度自适应粮堆发热判定技术及系统实现的研究 认领 引用
5
作者 姜祖新 赵小军 +8 位作者 付鹏程 李浩杰 蒋雪梅 邹翼澳 周立 白民程 冯浩 官婷 马博闻 《粮食储藏》 2026年第2期22-28,共7页
针对现有粮堆发热判定技术依赖人工经验、固定阈值适配性差、忽视仓型-区域-季节差异等问题,提出一种融合多维度特征的自适应粮堆发热判定技术及计算机系统实现方案。该技术以储粮热力学原理为基础,构建“粮堆-空气热转移量耦合模型”,... 针对现有粮堆发热判定技术依赖人工经验、固定阈值适配性差、忽视仓型-区域-季节差异等问题,提出一种融合多维度特征的自适应粮堆发热判定技术及计算机系统实现方案。该技术以储粮热力学原理为基础,构建“粮堆-空气热转移量耦合模型”,整合粮仓类型、点位类型(热皮/冷心)、季节动态(温度上升/下降季节)三类关键特征,设计自适应阈值优化算法,实现发热状态的精准判定与分级预警。为验证技术有效性,在东北、华北、西北、西南4类典型储粮生态区,覆盖平房仓、浅圆仓两种主流仓型及玉米、大豆、小麦、稻谷4种粮食品种开展实仓试验。结果表明:该技术发热判定准确率96.4%,误报率3.9%;系统运行后,大幅度节约人工巡检成本,有效解决了不同场景下粮堆发热判定不准确的行业痛点。该技术已集成至粮情测控系统,为粮食仓储智能化管理提供关键技术支撑。 展开更多
关键词 粮堆发热 自适应阈值算法 热转移量耦合模型 计算机系统实现 储粮安全 多维度特征融合
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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 认领 引用
6
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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基于改进ICP的喷涂工件点云配准方法研究 认领 引用 被引量：1
7
作者 曾嘉琪 王桂棠 +2 位作者 王春鹏 吴黎明 文康全 《应用激光》 CSCD 北大核心 2026年第3期110-116,共7页
针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法容易陷入局部最优、配准时间长、噪声适应性差,以及难以实现复杂工业现场的快速批量配准的问题,提出一种基于ISS-3DSC(intrinsic shape signature-3D shape context)特征结合改进IC... 针对传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法容易陷入局部最优、配准时间长、噪声适应性差,以及难以实现复杂工业现场的快速批量配准的问题,提出一种基于ISS-3DSC(intrinsic shape signature-3D shape context)特征结合改进ICP的喷涂工件点云配准算法。为了减少点云数量,保证点云空间结构特征,算法对原始点云数据进行重心近邻点体素滤波,采用ISS结合3DSC描述子提取更具结构信息的特征点,并通过改进的随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法高效剔除误匹配点,避免了传统ICP算法陷入局部最优的问题,最后采用优化点到面ICP方式解决传统算法在精配准时收敛速度慢的问题。以斯坦福大学Armadillo模型和工业现场采集的喷涂工件模型为对象进行实验分析,实验数据表明,算法相比传统ICP和尺度不变特征(scale-invariant feature transform,SIFT)的ICP算法,能有效地提高配准效率和配准,在面对大数据量的模型时效果提升更为明显。 展开更多
关键词 点云配准 三维形状特征 随机采样一致性估计 改进迭代最近点算法
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无人机视角的双维多特征融合货运轨道分割算法 认领 引用 被引量：1
8
作者 任珂昕 杜京义 +1 位作者 高瑞 陈字琳 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期2920-2936,共17页
当前货运轨道区域巡检面临效率低下、人力成本高昂及智能化感知能力不足等问题,传统轨道分割方法难以同时满足复杂工况下的实时性与准确性要求。针对这一现状,结合低空无人机平台高机动性与广视角的技术优势,提出一种兼具准确性与实时... 当前货运轨道区域巡检面临效率低下、人力成本高昂及智能化感知能力不足等问题,传统轨道分割方法难以同时满足复杂工况下的实时性与准确性要求。针对这一现状,结合低空无人机平台高机动性与广视角的技术优势,提出一种兼具准确性与实时性的双维多特征融合货运轨道区域分割算法,以提升轨道区域感知能力,快速获取列车行驶区域,为异物入侵智能分析技术提供准确的入侵界限。算法以DeepLabV3plus为基础,融合3项改进:采用MobileNetV2主干以降低模型复杂度,引入CBAM注意力机制强化关键特征提取,改进ASPP模块结合SP条形池化与ECA注意力机制以提升语义表征能力。为确保实验数据集具备高度的实际场景适配性,同时规避数据采集对列车正常运营的干扰,构建的数据集均源自车辆修理站段及铁路院校,通过低空无人机现场采集。实验结果显示,模型在实际工况数据集上较原始DeeplabV3plus算法平均交并比(mIoU)提升10%,达97.448%;平均像素准确率(mPA)提升7%,达95.743%;损失函数值(Loss)降低55.4%,低至0.00978;同时推理时间缩短43%,模型体积缩减80%。该研究成果有效解决了传统算法在精度与效率间的平衡难题,综合性能优于当前主流分割网络。为货运轨道区域的智能化感知提供了切实可行的技术方案,为后续研究轨道区域异物侵限检测技术提供了准确依据,对推动铁路巡检智能化进程具有重要指导意义。 展开更多
关键词 铁路运输 轨道区域分割算法 双维多特征融合 货运轨道区域 智能化感知 铁路巡检智能化
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基于多维特性的颈椎骨骼曲面质量评价算法 认领 引用
9
作者 邱健平 富荣昌 +3 位作者 周家亮 王浩东 张语暄 王文涛 《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期1215-1226,共12页
目的建立一套系统化的多维骨骼模型质量评估体系,为优选光滑算法、平衡计算性能与骨骼几何特征保真度提供客观的定量依据。方法构建融合6个核心几何特征指标(顶点密度、三角形质量、表面质量、法向量连续性、网格均匀性、拓扑质量)的综... 目的建立一套系统化的多维骨骼模型质量评估体系,为优选光滑算法、平衡计算性能与骨骼几何特征保真度提供客观的定量依据。方法构建融合6个核心几何特征指标(顶点密度、三角形质量、表面质量、法向量连续性、网格均匀性、拓扑质量)的综合评价算法;基于真实患者颈椎CT数据,采用数学建模方法求解各指标的最优权重分配。分别应用标准Laplace、曲率加权Laplace、Taubin滤波器和各向异性扩散4种代表性光滑算法进行处理,并通过所建立的评价体系对处理前后的模型质量开展定量评估与比较分析。结果该评价体系成功量化了不同算法的性能特征:曲率加权Laplace算法的模型综合质量提升幅度较高(平均8.98%);标准Laplace算法的网格质量提升效果最显著(平均8.12%),但伴随严重的体积收缩问题;Taubin滤波器展现出良好的体积保真性能(体积变化率平均3.72%);各向异性扩散算法的特征保持能力最强,但其综合评分提升幅度最小(平均0.30%),适用于结构复杂且精度要求较高的模型处理。结论本研究建立的多维质量评估体系为该领域提供了一种系统化的评价方法,可客观反映不同光滑算法的技术特性与适用场景。若计算效率为首要考量条件,应选择标准Laplace算法;若需兼顾模型质量与解剖特征保真度,推荐采用曲率加权Laplace算法;若对模型形态学精度有严格要求,适合选用Taubin滤波器算法;若需开展精细解剖结构分析,则应采用各向异性扩散算法。 展开更多
关键词 骨骼模型质量评估 多维特征评价体系 光滑算法 几何特征保真度
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基于影像点云的多特征融合区域增长算法 认领 引用
10
作者 刘雪梅 马思源 +1 位作者 岳涛 陈赟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2026年第3期25-33,共9页
针对无人机影像点云在建筑物提取过程中仅依赖单一特征导致分割结果不完整的问题,提出了一种基于多特征融合的区域增长算法。该方法综合利用曲率、法向量与颜色特征信息,依据曲率特征自适应调整法向量和颜色特征的权重,从而实现建筑物... 针对无人机影像点云在建筑物提取过程中仅依赖单一特征导致分割结果不完整的问题,提出了一种基于多特征融合的区域增长算法。该方法综合利用曲率、法向量与颜色特征信息,依据曲率特征自适应调整法向量和颜色特征的权重,从而实现建筑物点云的高精度分割。通过对实测无人机影像点云进行实验验证,实验结果表明,该方法在建筑物提取的完整性与准确性方面均优于单特征分割算法。在两个不同数据集上,该方法均表现出色。AgEagle数据集的建筑物提取完整性、准确性和质量分数分别达到96.8%、96.1%和93.1%;UseGeo数据集则分别为96.5%、97.9%和94.5%。总体来说,文章提出的多特征融合的区域增长算法能够较好地提取出建筑物点云。 展开更多
关键词 无人机 密集匹配 点云 区域增长算法 多特征融合
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基于机器视觉的Mark点识别算法研究 认领 引用
11
作者 郑明杰 朱建晓 +1 位作者 宋杰 包建东 《自动化应用》 2026年第10期35-39,共5页
在工业智能化转型背景下,Mark点识别作为机器视觉的核心技术,其性能直接影响自动化生产效率。针对现有算法在复杂工业环境下存在的识别精度低、实时性差、鲁棒性不足等问题,提出一种融合多特征描述子与旋转不变性策略的改进模板匹配算... 在工业智能化转型背景下,Mark点识别作为机器视觉的核心技术,其性能直接影响自动化生产效率。针对现有算法在复杂工业环境下存在的识别精度低、实时性差、鲁棒性不足等问题,提出一种融合多特征描述子与旋转不变性策略的改进模板匹配算法。通过构建尺度不变特征变换(SIFT)特征点与灰度模板的互补表达框架,引入自适应尺度空间构建方法及方向归一化匹配策略,实现对Mark点形变的有效应对。在包含2000张工业图像的数据集上进行实验,结果表明,在Mark点旋转、缩放及30%局部遮挡场景下,识别准确率分别为93.8%,94.6%,91.2%,且单张图像平均处理时间控制在20 ms以内,满足工业实时性需求。该算法为工业自动化生产中的高精度定位提供了有效解决方案,对推动智能制造发展具有重要意义。 展开更多
关键词 Mark点识别 模板匹配算法 多特征融合 旋转不变性 工业自动化 机器视觉
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融合注意力与动态优化的灵巧手抓取姿态生成 认领 引用
12
作者 仝年振 钟世昊 袁世奇 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第5期979-989,共11页
现有灵巧手的抓取姿态生成方法在处理不同物体和复杂环境时,未能充分挖掘物体间的几何特征差异,无法满足灵巧手在多变环境中的抓取需求。为解决上述问题,提出了一种融合注意力与动态优化的灵巧手抓取姿态生成策略(ADO-Grasp)。首先,针... 现有灵巧手的抓取姿态生成方法在处理不同物体和复杂环境时,未能充分挖掘物体间的几何特征差异,无法满足灵巧手在多变环境中的抓取需求。为解决上述问题,提出了一种融合注意力与动态优化的灵巧手抓取姿态生成策略(ADO-Grasp)。首先,针对物体的复杂形态和空间拓扑特征,构建了一个自适应物体几何结构的点云特征编码网络(LPA-Net),并使用该网络有效地编码局部和全局特征,从而精准表征了物体的几何信息;然后,提出了多维特征空间灵巧抓取解码网络(DexTran),使用差分注意力与交叉注意力机制,建模了不同抓取策略之间的关联,剔除了噪声干扰并完成了物体特征与抓取姿态的聚合工作;最后,采用两阶段动态偏移优化策略生成了抓取姿态,第一阶段利用轻量级多层感知机(MLP)从解码器嵌入中预测了初步姿态,以保持与潜在空间的语义对齐;第二阶段在此基础上结合嵌入信息生成了偏移量,对初始预测进行了精细化修正,从而显著提升了抓取姿态的预测精度与物理合理性;利用数据集进行了对比实验和消融实验,还进行了真实物体抓取实验,验证了ADO-Grasp的有效性。研究结果表明:采用ADO-Grasp策略可以显著提升抓取指标,抓取质量指标Q 1平均提升了47.9%,穿透距离平均下降了0.5 mm,抓取成功率平均提升了30%,抓取多样性指标平均提升了45.23%,验证了ADO-Grasp策略的有效性与适用性。该方法可为智能机器人提供了新的抓取解决方案。 展开更多
关键词 五指灵巧手 融合注意力与动态优化的灵巧手抓取姿态生成策略 自适应物体几何结构的点云特征编码网络 多维特征空间灵巧抓取解码网络 Transformer 注意力机制 抓取策略优化 深度学习
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一种基于单元化架构的金融级PAAS平台容灾调度系统 认领 引用
13
作者 寇祖亮 《今日自动化》 2026年第8期11-13,共3页
随着金融业务数字化的深入发展,PAAS平台已成为承载支付结算、信贷审批等核心业务的关键基础设施,其容灾调度能力直接决定业务连续性与安全性。然而,现有的容灾调度方案普遍存在决策过度依赖人工、单元间容灾关联分析不足及全局均衡性... 随着金融业务数字化的深入发展,PAAS平台已成为承载支付结算、信贷审批等核心业务的关键基础设施,其容灾调度能力直接决定业务连续性与安全性。然而,现有的容灾调度方案普遍存在决策过度依赖人工、单元间容灾关联分析不足及全局均衡性缺失等问题,导致故障切换时易引发交易响应异常与业务中断。为了解决此问题,文章提出了一种基于单元化架构的金融级PAAS平台容灾调度系统,旨在满足金融级业务对容灾调度高可靠性与高时效性的要求。 展开更多
关键词 单元化架构 PAAS平台 容灾调度 多维特征点重心算法
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高比例新能源接入下配电网自适应分区协同规划 认领 引用
14
作者 舒博文 《东北电力技术》 2026年第7期1-6,45,共6页
在能源转型加速推进的背景下,高比例新能源接入使传统配电网规划难以适应,导致功率波动、潮流不平衡和电压稳定性下降等问题。为此,本文提出一种融合深度学习与多维特征聚类的配电网自适应分区协同规划方法。首先,建立了新能源出力概率... 在能源转型加速推进的背景下,高比例新能源接入使传统配电网规划难以适应,导致功率波动、潮流不平衡和电压稳定性下降等问题。为此,本文提出一种融合深度学习与多维特征聚类的配电网自适应分区协同规划方法。首先,建立了新能源出力概率模型与动态潮流模型,并采用多维特征聚类将配电网划分为具有相似特性的子区域,综合考虑负荷、新能源密度和线路传输能力等因素,提升潮流平衡能力。其次,借助深度学习算法构建了目标函数,实现分区方案的协同优化与全局协调。最后,通过试验表明,该方法在不同工况下均能有效减小功率波动,提高电网稳定性和潮流平衡率,为高比例新能源配电系统的规划与稳定运行提供了有效支撑。 展开更多
关键词 高比例新能源 自适应分区协同规划 深度学习算法 多维特征聚类方法 配电网
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基于XGBoost算法的船载雷达测量误差修正方法研究 认领 引用
15
作者 王艺林 韩文俊 +2 位作者 汤俊 解定宝 冯爽 《信息化研究》 2026年第3期231-237,共7页
雷达测量精度直接影响目标定位、跟踪和识别的可靠性。针对船载雷达测量误差的非线性和多因素耦合特性,本文提出一种基于XGBoost算法的雷达测量误差修正方法。首先,分析雷达测量误差的来源和影响因素,构建包含目标特性、雷达坐标、雷达... 雷达测量精度直接影响目标定位、跟踪和识别的可靠性。针对船载雷达测量误差的非线性和多因素耦合特性,本文提出一种基于XGBoost算法的雷达测量误差修正方法。首先,分析雷达测量误差的来源和影响因素,构建包含目标特性、雷达坐标、雷达姿态、环境参数、系统零值等多维度的特征体系;其次,深入阐述XGBoost算法的数学原理和修正模型的构建方法,分别建立距离误差、方位角误差和俯仰角误差的修正模型;最后,通过仿真数据验证方法的有效性。实验结果表明,本文所提方法能够显著降低测量误差,距离误差精度提升86.0%,方位角和俯仰角误差精度分别提升33.5%和53.5%,验证了该方法在船载雷达测量误差修正中的有效性。 展开更多
关键词 雷达测量误差修正 船载动平台 XGBoost算法 梯度提升树算法 多维度特征
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多传感器融合的城市建筑工程测绘点云数据分类 认领 引用
16
作者 刘江玲 《大众科学》 2026年第9期128-130,共3页
针对城市建筑工程测绘中点云数据分类存在的数据异构、特征表达不足及复杂边界辨识困难等问题,提出一种基于多传感器融合的分类方法。联合地面激光扫描仪与无人机倾斜摄影系统,通过迭代最近点算法与惯性导航参数实现空间基准统一,构建... 针对城市建筑工程测绘中点云数据分类存在的数据异构、特征表达不足及复杂边界辨识困难等问题,提出一种基于多传感器融合的分类方法。联合地面激光扫描仪与无人机倾斜摄影系统,通过迭代最近点算法与惯性导航参数实现空间基准统一,构建高精度点云模型;融合几何、光谱及回波强度信息,构建多尺度特征集并引入注意力机制,增强边界辨识能力;设计边缘保持与邻域聚合的自适应分类模块,实现建筑物、交通设施、植被及临时构筑物的精细划分。实验结果表明,该方法具有较高的配准精度与分类一致性。 展开更多
关键词 多传感器融合 点云分类 三维测绘 城市建筑工程 特征提取
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融合特征选择的点云语义分割方法 认领 引用 被引量：2
17
作者 杨森 花向红 +2 位作者 李丞 崔淇 叶小川 《测绘地理信息》 CSCD 2025年第2期19-25,共7页
针对RandLA-Net网络进行点云语义分割存在局部特征提取模块缺乏细粒度特征描述能力、缺乏全局上下文信息,影响分割精度和效率问题,提出了融合点云多维特征的点云语义分割方法。该方法首先利用传统的点云特征算法计算点云的单点特征、形... 针对RandLA-Net网络进行点云语义分割存在局部特征提取模块缺乏细粒度特征描述能力、缺乏全局上下文信息,影响分割精度和效率问题,提出了融合点云多维特征的点云语义分割方法。该方法首先利用传统的点云特征算法计算点云的单点特征、形状特征和快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)特征,然后利用LightGBM作为基本分类器,提出改进的递归特征选择算法,从而获得最重要的t个特征,然后,将筛选出的t个特征和点云数据输入到点云语义分割网络进行训练,该网络是RandLA-Net网络架构改进形式,通过局部特征聚合模块得到最终的聚合特征,利用4层解码层和3层全连接层实现室内点云的语义分割,输出点云语义标签。在S3DIS数据集上实验验证,结果表明:与PointNet、PointNet++、RandLA-Net算法相比,该算法充分利用了点云数据的多维特征,有效的提高了点云语义分割的准确性。 展开更多
关键词 点云多维特征提取 改进的递归特征选择 多特征融合 点云语义分割网络 点云语义标签
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基于双通道分类处理的图像拼接方法 认领 引用 被引量：2
18
作者 朱磊 李光健 +1 位作者 赵兴瑞 李雪 《西安工程大学学报》 CAS 2025年第4期118-127,共10页
为改善低纹理图像拼接时常存在的特征提取有效性与匹配精度不足问题,文中采用双通道分类处理,给出一种新的图像拼接方法。该方法首先会计算输入训练图像灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的对比度、能量、相关性和均... 为改善低纹理图像拼接时常存在的特征提取有效性与匹配精度不足问题,文中采用双通道分类处理,给出一种新的图像拼接方法。该方法首先会计算输入训练图像灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的对比度、能量、相关性和均匀性特征并将结果输入到支持向量机(support vector machine,SVM)中进行训练,然后通过训练好的SVM对输入的测试图像进行低纹理图像、一般图像分类,进而对不同分类图像采用不同的特征检测和错误匹配剔除策略。针对低纹理图像,采用KAZE算法提取特征点,针对一般图像,采用加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算法提取特征点,以获取更多可用于特征匹配的特征点;再采用优化的M-估计样本一致性(M-estimate sample consensus,MSAC)算法剔除低纹理图像中的错误匹配特征点,采用Multi-GS算法剔除一般图像中的错误匹配特征点,以提高特征点匹配精度与图像融合效果。实验结果表明:与MHW等方法相比,文中方法对低纹理图像与一般图像均提高了特征提取有效性与匹配精度,拼接图像更自然,没有明显的拼接痕迹,拼接图像的均方根误差大幅度降低。 展开更多
关键词 图像拼接 双通道分类处理 误匹配特征点剔除 KAZE算法 加速稳健特征(SURF)算法 M-估计样本一致性(MSAC)算法 Multi-GS算法 支持向量机(SVM)
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融合客家建筑特征的ICP改进算法及BIM模型构建 认领 引用 被引量：2
19
作者 康俊锋 郑登 +1 位作者 张文金 杨小丹 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2025年第6期9-15,共7页
客家建筑风格的独特性结构与装饰常导致数字化建模和三维重建中的模型缺失与精度偏低。传统点云配准算法在BIM模型构建过程中常出现较大误差。为了提升三维BIM模型构建的完整性与精度,提出一种基于客家建筑特征,融合多源数据的ICP改进... 客家建筑风格的独特性结构与装饰常导致数字化建模和三维重建中的模型缺失与精度偏低。传统点云配准算法在BIM模型构建过程中常出现较大误差。为了提升三维BIM模型构建的完整性与精度,提出一种基于客家建筑特征,融合多源数据的ICP改进算法。改进算法在客家建筑特征区域中选取特征点并增强其权重,实现了更精细的配准与更高质量的三维BIM模型构建。实验以赣州郁孤台历史文化街区的典型客家代表建筑花园塘15号为例。结果表明,改进算法显著改善了模型的完整性和精度,可为客家建筑的数字化保护提供有效的技术支撑。 展开更多
关键词 多源数据融合 点云配准 改进ICP算法 BIM模型 客家建筑特征
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基于MLKA与时序RANSAC融合的梨园导航线提取方法 认领 引用
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作者 周建军 刘泉乐 +2 位作者 曹磊 樊林 邱权 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第12期657-665,共9页
在复杂梨园环境中,传统视觉导航方法容易受到光照变化、杂草遮挡等因素的干扰。针对此问题,本文提出了一种基于改进YOLO v8模型的梨园导航线提取方法。该方法在YOLO v8模型中集成了多尺度大核注意力(Multi-scale large kernel attention... 在复杂梨园环境中,传统视觉导航方法容易受到光照变化、杂草遮挡等因素的干扰。针对此问题,本文提出了一种基于改进YOLO v8模型的梨园导航线提取方法。该方法在YOLO v8模型中集成了多尺度大核注意力(Multi-scale large kernel attention,MLKA)模块以增强对树干特征的感知。设计了多帧特征点融合机制,通过记录并利用连续5帧图像中检测到的特征点,有效弥补了单帧图像特征点不足的问题。此外,引入随机抽样一致性(Random sample consensus,RANSAC)算法,分别对左右两侧树行的特征点进行降噪处理,并使用最小二乘法进行树行线拟合。通过计算左右两侧树行线的角平分线生成果园导航线。实验结果表明:改进模型在复杂的果园环境中,树干检测的精确率(Precision)达到89.8%,召回率(Recall)达到79.9%,平均精度均值(mean average precision,mAP50-95)达到了55.1%。结合多帧特征点融合与RANSAC降噪生成的导航线与手动标注的参考导航线之间的角度偏差均值为1.17°,位置偏差均值为20.40像素,均方根偏差均值为0.27。本文方法为梨园环境中的视觉导航提供了一种低成本、高适应性的技术方案。 展开更多
关键词 梨园 自动导航 YOLO v8 MLKA RANSAC算法 多帧特征点融合
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