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改进邻域漂移的多假设检验点云降噪: 1; 作者时志鹏冯肖维赵一平《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期276-286,共11页; 在获得三维点云数据时,由于仪器、环境、算法等原因,不可避免地会使获得的点云数据带有噪声,而点云数据所携带的噪声将影响后续的点云处理效果。为了抑制三维点云数据中的噪声,同时保留其不同程度的特征,提出一种改进邻域漂移的多假设... 展开更多; 关键词点云降噪张量投票邻域漂移非参数估计核回归多假设检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

核回归方法的散点拟合曲面重构被引量：4: 2; 作者赵亮赵春霞张二华《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1446-1455,共10页; 散点曲面重构是计算机图形学中的一个基本问题,针对这个问题提出了一种全新的基于核回归方法的散点曲面重构方法,使用二维信号处理方法中非参数滤波等成熟手段进行曲面重构.这种方法可以生成任意阶数连续的曲面,在理论上保证了生成曲面... 展开更多; 关键词散乱点曲面拟合非参数核回归自适应核回归 Nadaraya-Watson估计点云密度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应核密度估计的桥梁短时风速预测方法被引量：9: 3; 作者宋晓东颜永逸 +1 位作者秦顺全杨国静《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期56-61,共6页; 为准确、高效地预测桥梁短时风速,提出一种基于自适应核密度估计(AKDE)的桥梁短时风速预测方法。该方法以AKDE为手段,通过历史风速获得实测风速样本总体的概率密度估计,在进行风速预测时,以当前风速样本为条件,在风速样本总体中匹配和... 展开更多; 关键词桥梁工程短时风速预测方法自适应核密度估计单点预测区间预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于参数自适应各向异性高斯核的散乱点云保特征去噪被引量：17: 4; 作者林洪彬付德敏王银腾《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2583-2592,共10页; 为解决传统点云去噪算法造成的过光顺及局部失真问题,提出一种基于各向异性高斯核的散乱点云保特征去噪算法。根据邻域点在其切平面上的投影和采样点法向构建信息相似度函数,并通过信息相似度函数定义有效邻域;应用主元分析理论研究曲... 展开更多; 关键词信息相似度有效邻域自适应各向异性高斯核点云去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于核密度估计的点云鲁棒配准算法: 5; 作者林洪彬刘彬张玉存《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第14期1726-1732,共7页; 针对传统点云配准算法收敛区间窄、鲁棒性差的难题,提出了一种基于核密度估计的点云配准算法。构建了一种能够实现Kullback-Liebler测度与欧氏测度之间平滑过渡的核密度分布相似性测度,推导了该测度在刚体约束下的解析表达式;通过对比... 展开更多; 关键词点云配准核密度估计测度函数 BFGS拟牛顿法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法被引量：1: 6; 作者陈江美张文德《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1934-1941,共8页; 为了提高动态推荐效果,从时间个性化和连续性的角度出发,细化了签到用户的时间特征,利用灰关联分析度量时间向量的相似度,与矩阵分解算法结合,给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同... 展开更多; 关键词兴趣点推荐灰关联分析矩阵分解自适应核密度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于点密度加权的多尺度分层点云识别网络: 7; 作者秦鑫宇韩帅 +1 位作者沈学利杨莹《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第13期217-226,共10页; 与密集且规则分布的2D栅格状图像不同,3D点云是不规则且无序的,对其进行卷积可能会存在一定的困难,因此,提出了一种针对原始3D点云的卷积运算。该方法使用高斯核密度估计和多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)网络来学习密度函数,... 展开更多; 关键词图像处理 3D点云核密度估计卷积运算多尺度特征法向特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进邻域漂移的多假设检验点云降噪: 1; 作者时志鹏冯肖维赵一平; 机构上海海事大学物流工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期276-286,共11页; 基金国家自然科学基金(61503241)。; 文摘在获得三维点云数据时,由于仪器、环境、算法等原因,不可避免地会使获得的点云数据带有噪声,而点云数据所携带的噪声将影响后续的点云处理效果。为了抑制三维点云数据中的噪声,同时保留其不同程度的特征,提出一种改进邻域漂移的多假设点云降噪方法。首先,利用邻域点和法向双张量投票法进行特征描述;接着,利用非参数估计构建转移概率函数,并使用核回归方法对新的采样点进行权重计算,在此基础上运用粒子滤波实现邻域漂移,经过多次迭代得到非局部邻域;然后,通过多假设检验法确定不同特征点处的多个法向,并通过加权平均获得最终法向;最后,采用多假设检验的方法分别对特征点和非特征点进行滤波,产生多个候选点并使用目标函数进行优化,从而对点云模型进行降噪。利用所提方法与RIMLS、EAR、L1、PointNet方法对相同噪声模型进行恢复,并对恢复模型与原模型进行误差分析,结果表明,所提方法的平均降噪精度相比RIMLS、EAR和L1方法分别提高了38.1%、41.3%和12.4%,与PointNet相比约降低2.9%,但是所提方法无须进行数据库训练且可调参。; 关键词点云降噪张量投票邻域漂移非参数估计核回归多假设检验; Keywords point cloud noise reduction tensor voting neighborhood drift nonparametric estimation kernel regression multi-hypothesis test; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名核回归方法的散点拟合曲面重构被引量：4: 2; 作者赵亮赵春霞张二华; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1446-1455,共10页; 文摘散点曲面重构是计算机图形学中的一个基本问题,针对这个问题提出了一种全新的基于核回归方法的散点曲面重构方法,使用二维信号处理方法中非参数滤波等成熟手段进行曲面重构.这种方法可以生成任意阶数连续的曲面,在理论上保证了生成曲面的连续性,可以自定义网格的拓扑,在曲率大或者感兴趣的局部能够自适应调整网格点的密度,生成的结果方便LOD建模,数据的拟合精度也可以通过调整滤波参数控制,算法自适应调整滤波器的方向,使结果曲面可以更好保持尖锐特征.同时在构造过程中避免了传统的细分曲面方法中迭代、Delaunay剖分和点云数据中重采样等时间开销大的过程,提高了效率.对于采样不均、噪声较大的数据,该算法的鲁棒性很好.实验表明这种曲面建模方法能够散点重构出精度较高的连续曲面,在效率上有很大提高,在只需要估计曲面和其一阶导数时,利用Nadaraya-Watson快速算法可以使算法时间复杂度降为O(N),远低于其他曲面重构平滑方法.同时算法可以对曲面的局部点云密度、网格顶点法矢等信息做有效的估计.重构出的曲面对类似数字高程模型(DEM)的数据可以保证以上的优点.但如果散点数据不能被投影到2维平面上,曲面重构就需要包括基网格生成、重构面片缝合等过程.缝合边缘的连续性也不能在理论上得到保证.; 关键词散乱点曲面拟合非参数核回归自适应核回归 Nadaraya-Watson估计点云密度估计; Keywords regression the fitting Nadaray-W surface of scattered atson estimation de points nonparametric kernel regression adaptive kernel nsity of point cloud estimation; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应核密度估计的桥梁短时风速预测方法被引量：9: 3; 作者宋晓东颜永逸秦顺全杨国静; 机构西南交通大学土木工程学院中铁二院工程集团有限责任公司中铁大桥勘测设计院集团有限公司; 出处《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期56-61,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51708464) 中铁二院科研项目(KYY2019029(19-21))。; 文摘为准确、高效地预测桥梁短时风速,提出一种基于自适应核密度估计(AKDE)的桥梁短时风速预测方法。该方法以AKDE为手段,通过历史风速获得实测风速样本总体的概率密度估计,在进行风速预测时,以当前风速样本为条件,在风速样本总体中匹配和估计预测状态的风速统计信息,从而实现对未来时刻单点风速和区间风速的预测。采用藏木雅鲁藏布江大桥现场实测风速数据对该方法进行验证,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行对比。结果表明:该方法可同时实现对短时单点风速和区间风速进行精度较高的预测,且与LS-SVM方法相比具有更高的计算效率,可满足实际工程快速预测风速的需求。; 关键词桥梁工程短时风速预测方法自适应核密度估计单点预测区间预测; Keywords bridge engineering short-term wind speed prediction method adaptive kernel density estimation single-point prediction interval prediction; 分类号 U441.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于参数自适应各向异性高斯核的散乱点云保特征去噪被引量：17: 4; 作者林洪彬付德敏王银腾; 机构燕山大学电气工程学院哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2583-2592,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(51305390 61501394) 河北省自然科学基金资助项目(F2016203312)~~; 文摘为解决传统点云去噪算法造成的过光顺及局部失真问题,提出一种基于各向异性高斯核的散乱点云保特征去噪算法。根据邻域点在其切平面上的投影和采样点法向构建信息相似度函数,并通过信息相似度函数定义有效邻域;应用主元分析理论研究曲面采样点、棱线采样点和角点的特征值及特征向量的分布特性;在此基础上构建以协方差矩阵的伪逆矩阵为带宽矩阵的参数自适应的各向异性高斯核函数,并将其与双边滤波算法结合用于散乱点云去噪。实验结果表明,该算法能够根据点云的局部分布特性自适应地调整滤波主方向和各主方向的衰减速度,在实现散乱点云去噪的同时可有效保持点云模型的原始尖锐特征。; 关键词信息相似度有效邻域自适应各向异性高斯核点云去噪; Keywords informational similarity effective neighbor adaptive anisotropic Gaussian kernel point cloud denoising; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核密度估计的点云鲁棒配准算法: 5; 作者林洪彬刘彬张玉存; 机构燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第14期1726-1732,共7页; 基金国家科技重大专项(2010ZX04017-013) 河北省自然科学基金资助项目(E2012203002) +2 种基金河北省重点实验室开放基金资助项目; 文摘针对传统点云配准算法收敛区间窄、鲁棒性差的难题,提出了一种基于核密度估计的点云配准算法。构建了一种能够实现Kullback-Liebler测度与欧氏测度之间平滑过渡的核密度分布相似性测度,推导了该测度在刚体约束下的解析表达式;通过对比实验分析了测度函数在大尺度参数下平滑但存在极值偏移,在小尺度参数下全局极值位置精确但存在局部极值的性能特点;提出采用尺度参数可变的BFGS拟牛顿算法进行点云配准参数的寻优求解。实验结果表明,该算法实现了点云数据的配准,拓展了算法收敛区间,同时提高了算法在白噪声干扰下的鲁棒性。; 关键词点云配准核密度估计测度函数 BFGS拟牛顿法; Keywords point cloud registration kernel density estimation measure function BFGS- quasiNewton method; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法被引量：1: 6; 作者陈江美张文德; 机构福州大学经济与管理学院福州大学信息管理研究所; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1934-1941,共8页; 基金中国高校产学研创新基金新一代信息技术创新(2019ITA0103)资助课题。; 文摘为了提高动态推荐效果,从时间个性化和连续性的角度出发,细化了签到用户的时间特征,利用灰关联分析度量时间向量的相似度,与矩阵分解算法结合,给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同时为了提高个性化推荐,采用自适应核密度估计方法捕捉用户的空间偏好,增强用户的个性化体验,进而提高推荐质量。在此基础上,设计了一种新的兴趣点推荐算法。实验结果表明,该算法能有效地提高推荐准确率和召回率。; 关键词兴趣点推荐灰关联分析矩阵分解自适应核密度估计; Keywords point-of-interest(POI)recommendation grey relational analysis(GRA) matrix factorization adaptive kernel density estimation; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于点密度加权的多尺度分层点云识别网络: 7; 作者秦鑫宇韩帅沈学利杨莹; 机构辽宁工程技术大学软件学院中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第13期217-226,共10页; 基金国家自然科学基金青年基金(61806186) 机器人与系统国家重点实验室项目(SKLRS-2019-KF-15) +1 种基金泉州市科技计划项目(2019C112,2019STS08)。; 文摘与密集且规则分布的2D栅格状图像不同,3D点云是不规则且无序的,对其进行卷积可能会存在一定的困难,因此,提出了一种针对原始3D点云的卷积运算。该方法使用高斯核密度估计和多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)网络来学习密度函数,将学习到的点的密度尺度结合点的相对位置,通过由MLP网络近似的权重函数之中,得到局域中每个点的权重值。整个卷积核可视为由权重函数和密度函数组成的3D点局域坐标的非线性函数,可用于对3D空间中任意点集进行平移不变和置换不变的卷积,并融合多尺度采样分组和法向特征使网络达到最佳效果。在ModelNet40和ModelNet10数据集的分类实验中,该网络分别取得了92.8%和94.7%的准确率,均高于所对比的同类方法的性能水平。将CIFAR-10和MNIST图像数据集转为点云并进行测试,结果表明网络在2D图像中的性能基本等效于传统2D卷积网络。; 关键词图像处理 3D点云核密度估计卷积运算多尺度特征法向特征; Keywords image processing 3D point cloud kernel density estimation convolution computation multi-scale features normal features; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进邻域漂移的多假设检验点云降噪	时志鹏冯肖维赵一平	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	核回归方法的散点拟合曲面重构	赵亮赵春霞张二华	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应核密度估计的桥梁短时风速预测方法	宋晓东颜永逸秦顺全杨国静	《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于参数自适应各向异性高斯核的散乱点云保特征去噪	林洪彬付德敏王银腾	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2017	17	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于核密度估计的点云鲁棒配准算法	林洪彬刘彬张玉存	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法	陈江美张文德	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于点密度加权的多尺度分层点云识别网络	秦鑫宇韩帅沈学利杨莹	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料