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顾及系数矩阵中误差项的三维坐标转换参数总体最小二乘迭代算法
被引量：
10
1
作者
崔立鲁
高先明
+2 位作者
邹正波
张惠妹
林景泓
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第3期1-5,共5页
在求解三维坐标转换参数过程中,观测误差直接影响着系数矩阵中相关元素的精确性,从而影响到坐标转换参数的最终结果。传统的总体最小二乘算法认为由平面坐标组成的系数矩阵中所有元素都含有误差,忽略了常数项的存在。因此,提出了一种只...
在求解三维坐标转换参数过程中,观测误差直接影响着系数矩阵中相关元素的精确性,从而影响到坐标转换参数的最终结果。传统的总体最小二乘算法认为由平面坐标组成的系数矩阵中所有元素都含有误差,忽略了常数项的存在。因此,提出了一种只针对系数矩阵中含有误差元素改正的总体最小二乘迭代算法。该算法对系数矩阵中的常数项和含有误差的元素分别进行处理,利用某地实测数据对本算法的可靠性和精确性进行了验证,并将计算结果与其他四种常用算法进行比较。数值分析结果表明:算法能够实现坐标转换参数的精确计算,可靠性较高。
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关键词
总体最小二乘
迭代法
三维坐标转换
观测误差
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职称材料
一种车载LiDAR点云道路提取深度神经网络模型
被引量：
2
2
作者
刘晋
杨容浩
+4 位作者
文文
谭骏祥
兰青龙
高祥
汤洪
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第12期8-12,18,共6页
PointNet++在车载LiDAR点云道路提取中表现出优于传统方法的性能,但对于道路边缘的提取仍存在过分割或欠分割的现象。针对该问题,本文提出了一种改进的邻域增强编码网络——E-PointNet++,通过在特征提取前引入一个邻域增强编码模块,建...
PointNet++在车载LiDAR点云道路提取中表现出优于传统方法的性能,但对于道路边缘的提取仍存在过分割或欠分割的现象。针对该问题,本文提出了一种改进的邻域增强编码网络——E-PointNet++,通过在特征提取前引入一个邻域增强编码模块,建立局部邻域内点与点之间的联系,以提高网络的道路边缘分割能力。在两个数据集上进行对比试验,E-PointNet++表现出明显优于其他方法的性能,准确性、完整性和检测质量均高于97%。该方法对于不同数据集和场景表现稳健。
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关键词
车载LiDAR点云
深度学习
道路提取
边缘分割
邻域增强编码
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职称材料
题名
顾及系数矩阵中误差项的三维坐标转换参数总体最小二乘迭代算法
被引量：
10
1
作者
崔立鲁
高先明
邹正波
张惠妹
林景泓
机构
成都
大学建筑与土木工程学院
武汉大学
测绘
学院
中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室)
广州南方测绘科技股份有限公司成都分公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第3期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金(41431069)
地球空间环境与大地测量教育部重点实验室测绘基础研究基金(16-01-04)资助
文摘
在求解三维坐标转换参数过程中,观测误差直接影响着系数矩阵中相关元素的精确性,从而影响到坐标转换参数的最终结果。传统的总体最小二乘算法认为由平面坐标组成的系数矩阵中所有元素都含有误差,忽略了常数项的存在。因此,提出了一种只针对系数矩阵中含有误差元素改正的总体最小二乘迭代算法。该算法对系数矩阵中的常数项和含有误差的元素分别进行处理,利用某地实测数据对本算法的可靠性和精确性进行了验证,并将计算结果与其他四种常用算法进行比较。数值分析结果表明:算法能够实现坐标转换参数的精确计算,可靠性较高。
关键词
总体最小二乘
迭代法
三维坐标转换
观测误差
Keywords
total least-squares
iterative method
three-dimensional coordinate transformation
observation error
分类号
P207.1 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
一种车载LiDAR点云道路提取深度神经网络模型
被引量：
2
2
作者
刘晋
杨容浩
文文
谭骏祥
兰青龙
高祥
汤洪
机构
成都
理工大学地球科学学院
测绘
工程系
广州南方测绘科技股份有限公司成都分公司
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第12期8-12,18,共6页
基金
四川省科技计划(2021YJ0369)。
文摘
PointNet++在车载LiDAR点云道路提取中表现出优于传统方法的性能,但对于道路边缘的提取仍存在过分割或欠分割的现象。针对该问题,本文提出了一种改进的邻域增强编码网络——E-PointNet++,通过在特征提取前引入一个邻域增强编码模块,建立局部邻域内点与点之间的联系,以提高网络的道路边缘分割能力。在两个数据集上进行对比试验,E-PointNet++表现出明显优于其他方法的性能,准确性、完整性和检测质量均高于97%。该方法对于不同数据集和场景表现稳健。
关键词
车载LiDAR点云
深度学习
道路提取
边缘分割
邻域增强编码
Keywords
MLS LiDAR point cloud
deep learning
road extraction
edge segmentation
neighborhood enhanced coding
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
顾及系数矩阵中误差项的三维坐标转换参数总体最小二乘迭代算法
崔立鲁
高先明
邹正波
张惠妹
林景泓
《科学技术与工程》
北大核心
2019
10
在线阅读
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职称材料
2
一种车载LiDAR点云道路提取深度神经网络模型
刘晋
杨容浩
文文
谭骏祥
兰青龙
高祥
汤洪
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
2
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