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自承认技术债的研究:问题、进展与挑战
被引量：
1
1
作者
郭肇强
刘释然
+4 位作者
谭婷婷
李言辉
陈林
周毓明
徐宝文
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期26-54,共29页
技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和...
技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和鲁棒性带来了巨大挑战.为了识别并且及时地偿还SATD来保障代码质量,研究者从特性分析和识别模型两方面进行了大量研究并且取得了较大的进展.与此同时,相关研究工作中仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,描述自承认技术债的研究问题.然后,分别从特性分析和识别模型两方面总结相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理.接着,简要介绍技术债的其他相关技术.最后,指出目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.
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关键词
技术债
自承认技术债
代码注释
软件维护
质量保障
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职称材料
无人机大场景在线密集点云和DSM生成算法
2
作者
杨佳琪
范大昭
+2 位作者
杨佳宾
杨幸彬
纪松
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第10期47-53,共7页
针对无人机影像获取密集点云和DSM过程中耗时过多、点云质量与处理速度难以平衡的问题,本文提出了一种大场景无人机在线密集点云和DSM生成方法。首先,采用SLAM与RTK信息松耦合的方法在线估计影像位姿;然后,利用多视影像位姿信息在深度...
针对无人机影像获取密集点云和DSM过程中耗时过多、点云质量与处理速度难以平衡的问题,本文提出了一种大场景无人机在线密集点云和DSM生成方法。首先,采用SLAM与RTK信息松耦合的方法在线估计影像位姿;然后,利用多视影像位姿信息在深度空间进行离散采样,通过将当前像素点离散采样深度投影至候选帧影像上获取匹配代价,在代价计算过程中引入中心对称的census代价函数,并考虑多视图遮挡关系计算联合代价值,节省时间的同时提高了匹配代价准确度;最后,提出了一种增量式的代价积聚策略,将前一帧获取的深度投影至当前帧约束代价积聚范围,从而缩短在线计算耗时,结合抛物线拟合算法得到完整度和精度更高的深度图,将深度图去噪后投影至物方空间得到最终的密集点云和DSM。利用3组典型地区的无人机影像对本文方法进行测试,结果表明,本文方法能够满足在线计算的要求,获取的点云和DSM精度与完整度较好。
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关键词
无人机影像
匹配代价计算
增量式代价积聚
密集点云
在线计算
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职称材料
题名
自承认技术债的研究:问题、进展与挑战
被引量：
1
1
作者
郭肇强
刘释然
谭婷婷
李言辉
陈林
周毓明
徐宝文
机构
计算机软件新
技术
国家重点实验室(南京大学)
南京大学计算机科学与
技术
系
北京字跳网络技术有限公司
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期26-54,共29页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1003901)
国家自然科学基金(61772259,61872177)。
文摘
技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和鲁棒性带来了巨大挑战.为了识别并且及时地偿还SATD来保障代码质量,研究者从特性分析和识别模型两方面进行了大量研究并且取得了较大的进展.与此同时,相关研究工作中仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,描述自承认技术债的研究问题.然后,分别从特性分析和识别模型两方面总结相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理.接着,简要介绍技术债的其他相关技术.最后,指出目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.
关键词
技术债
自承认技术债
代码注释
软件维护
质量保障
Keywords
technical debt
self-admitted technical debt(SATD)
code comment
software maintenance
quality assurance
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
无人机大场景在线密集点云和DSM生成算法
2
作者
杨佳琪
范大昭
杨佳宾
杨幸彬
纪松
机构
信息工程大学地理空间信息学院
北京字跳网络技术有限公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第10期47-53,共7页
基金
高分辨率对地观测系统重大专项(42-Y30B04-9001-19/21)
国家自然科学基金(41971427)。
文摘
针对无人机影像获取密集点云和DSM过程中耗时过多、点云质量与处理速度难以平衡的问题,本文提出了一种大场景无人机在线密集点云和DSM生成方法。首先,采用SLAM与RTK信息松耦合的方法在线估计影像位姿;然后,利用多视影像位姿信息在深度空间进行离散采样,通过将当前像素点离散采样深度投影至候选帧影像上获取匹配代价,在代价计算过程中引入中心对称的census代价函数,并考虑多视图遮挡关系计算联合代价值,节省时间的同时提高了匹配代价准确度;最后,提出了一种增量式的代价积聚策略,将前一帧获取的深度投影至当前帧约束代价积聚范围,从而缩短在线计算耗时,结合抛物线拟合算法得到完整度和精度更高的深度图,将深度图去噪后投影至物方空间得到最终的密集点云和DSM。利用3组典型地区的无人机影像对本文方法进行测试,结果表明,本文方法能够满足在线计算的要求,获取的点云和DSM精度与完整度较好。
关键词
无人机影像
匹配代价计算
增量式代价积聚
密集点云
在线计算
Keywords
UAV image
matching cost calculation
incremental cost accumulation
dense point cloud
online computation
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自承认技术债的研究:问题、进展与挑战
郭肇强
刘释然
谭婷婷
李言辉
陈林
周毓明
徐宝文
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
无人机大场景在线密集点云和DSM生成算法
杨佳琪
范大昭
杨佳宾
杨幸彬
纪松
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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