检索结果-南通市图书馆

基于ransac的圆拟合算法在螺纹孔检测中的应用

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现代制造工程 2024年第2期 112-119页

作者：尚会超韩鑫磊嵇长委彭向前中原工学院机电学院郑州450007 湖南科技大学机电工程学院湘潭411201

在视觉检测过程中,针对多残缺、多噪声圆周的拟合精度不佳的问题,提出了一种基于ransac的圆拟合算法。首先对图像进行边缘检测,使用基于Scharr算子的Canny算法可获得高质量的边缘分布图;使用霍夫梯度法在边缘分布图中对目标圆弧进行粗定... 详细信息

在视觉检测过程中,针对多残缺、多噪声圆周的拟合精度不佳的问题,提出了一种基于ransac的圆拟合算法。首先对图像进行边缘检测,使用基于Scharr算子的Canny算法可获得高质量的边缘分布图;使用霍夫梯度法在边缘分布图中对目标圆弧进行粗定位,并提取包含目标圆弧的点集;提取到的点集中含有大量无关边缘像素点,使用ransac算法剔除点集中的异常数据,得到有效样本数据构成的待拟合圆周点集;最后采用LIN算法对待拟合圆周点集进行拟合,得出最终的拟合结果。算法在椒盐噪声和曲线噪声抗干扰实验中表现优异,有着较强的抗干扰能力。已经成功应用到了螺纹孔圆周的拟合,精度和实时性均可满足实际生产要求。

关键词： ransac 圆拟合螺纹孔抗干扰霍夫梯度法

结合改进ransac算法的建筑物点云色彩增强方法

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地理空间信息 2024年第5期22卷 45-48页

作者：陈朴一刘涛杜萍马天恩令振飞兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心甘肃兰州730070 甘肃省地理国情监测工程实验室甘肃兰州730070

针对彩色三维点云中因建筑物阴影导致可视化效果不好的问题,提出了一种以建筑物面分割为基础对建筑物局部进行色彩增强的方法。首先采用改进随机抽样一致性(ransac)算法对建筑物进行表面分割,并提出光照向量的概念将表面分割结果分为阴... 详细信息

针对彩色三维点云中因建筑物阴影导致可视化效果不好的问题,提出了一种以建筑物面分割为基础对建筑物局部进行色彩增强的方法。首先采用改进随机抽样一致性(ransac)算法对建筑物进行表面分割,并提出光照向量的概念将表面分割结果分为阴面与阳面;再单独针对阴面进行色彩增强。实验表明,该方法有效改善了三维点云建筑物的视觉效果,在保证建筑物风格一致的前提下提高了建筑物点云的整体亮度与对比度,可在一定程度上消除建筑物阴影对可视化效果的影响,适用于各类以建筑物为主体的点云实景三维工程。

关键词：点云建筑物色彩增强 ransac

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区域增长与ransac模型结合的机载点云平面分割方法

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建筑技术 2024年第8期55卷 1020-1024页

作者：刘德强曾力吴光星高方强中交第二公路勘察设计研究院有限公司武汉430056 武汉市勘察设计有限公司武汉430022

针对现有的建筑物点云分割数据效率低、抗噪性弱等问题,提出了一种区域增长与ransac模型结合的点云平面分割方法,该方法以种子点的曲率、法向量及其邻域点到法平面的欧氏距离为生长约束条件,通过不断扩展种子面提取符合平面模型的初始... 详细信息

针对现有的建筑物点云分割数据效率低、抗噪性弱等问题,提出了一种区域增长与ransac模型结合的点云平面分割方法,该方法以种子点的曲率、法向量及其邻域点到法平面的欧氏距离为生长约束条件,通过不断扩展种子面提取符合平面模型的初始样本点集,然后采用基于ransac平面拟合的稳健参数估计方法估计出高精度的平面参数。试验证明该方法具有可行性。

关键词：建筑物点云分割区域增长 ransac

Robust vision-based displacement measurement and acceleration estimation using ransac and Kalman filter

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Earthquake Engineering and Engineering Vibration 2023年第2期22卷 347-358页

作者： Jongbin Won Jong-Woong Park Min-Hyuk Song Youn-Sik Kim Dosoo Moon Department of Civil and Environmental Engineering Chung-Ang UniversityDongjakSeoul 06974Korea Department of Smart Cities Chung-Ang UniversityDongjakSeoul 06974Korea R&D Division Tantan Safety co.LtdSeongdongSeoul 04798Korea Department of Civil and Environmental Engineering University of Hawaii at ManoaHonolulu 96822USA

Computer vision(CV)-based techniques have been widely used in the field of structural health monitoring(SHM)owing to ease of installation and cost-effectiveness for displacement *** paper introduces computer vision based method for robust displacement measurement under occlusion by incorporating random sample consensus(ransac).The proposed method uses the Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)tracker to extract feature points for tracking,and these feature points are filtered through ransac to remove points that are noisy or *** the filtered feature points,the proposed method incorporates Kalman filter to estimate acceleration from velocity and displacement extracted by the *** validation,numerical simulation and experimental validation are *** the simulation,performance of the proposed ransac filtering was validated to extract correct displacement out of group of displacements that includes dummy displacement with noise or *** the experiment,both ransac filtering and acceleration measurement were validated by partially occluding the target for tracking attached on the *** results demonstrated that the proposed method successfully measures displacement and estimates acceleration as compared to a reference displacement sensor and accelerometer,even under occluded conditions.

关键词： computer vision structural displacement structural acceleration ransac Kalman filter

A multi-channel approach for automatic microseismic event association using ransac-based Arrival Time Event Clustering(RATEC)

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Earthquake Research Advances 2021年第3期1卷 8-20页

作者： Lijun Zhu Lindsay Chuang James H.McClellan Entao Liu Zhigang Peng School of Electrical and Computer Engineering(ECE)at Georgia Institute of Technology USA School of Earth and Atmospheric Sciences(EAS)at Georgia Institute of Technology USA

In the presence of background noise,arrival times picked from a surface microseismic data set usually include a number of false picks that can lead to uncertainty in location *** eliminate false picks and improve the accuracy of location estimates,we develop an association algorithm termed ransac-based Arrival Time Event Clustering(RATEC)that clusters picked arrival times into event groups based on random sampling and fitting moveout curves that approximate *** times far from the fitted hyperbolas are classified as false picks and removed from the data set prior to location *** of synthetic data for a 1-D linear array show that RATEC is robust under different noise conditions and generally applicable to various types of subsurface *** generalizing the underlying moveout model,RATEC is extended to the case of a 2-D surface monitoring *** effectiveness of event location for the 2-D case is demonstrated using a data set collected by the 5200-element dense Long Beach *** obtained results suggest that RATEC is effective in removing false picks and hence can be used for phase association before location estimates.

关键词： ransac Phase association Passive seismic Sensor array Classification Multi-channel

Optimal Line Feature Generation from Low-level Line Segments under ransac Framework

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视觉传感器网络中基于ransac的顽健定位算法

第26届中国控制与决策会议

作者： Li Haifeng Chen Rong College of Computer Science and Technology Civil Aviation University of China

ISBN: (纸本)9781479937066

The low-level line segment features have low accuracy as they are more easily affected by the noise and differeent line segment detectors. Furthermore, the line segment is not a good feature for matching across multiple views when we need to finish the 3D reconstruction. However, the line feature is more robust for the noise. In this paper, a kind of line feature, ideal line, is defined and optimally estimated by clustering the line segments under ransac framework. The physical experiments are carried out to verify the proposed estimation method.

关键词： Ideal Line Line Segment Maximum Likelihood Estimation ransac

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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通信学报 2013年第8期34卷 62-69页

作者：张波罗海勇刘冀伟赵方中国科学院计算技术研究所普适计算中心北京100190 中国电力科学研究院北京100192 北京科技大学自动化学院北京100083 中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 北京邮电大学软件学院北京100876

视觉传感器网络由于节点故障或环境变化将导致节点对目标的观测数据出现错误,而基于最小二乘的多视觉信息融合定位方法将因此造成较大的定位误差。针对此问题提出一种基于集中式ransac的顽健定位算法,将错误数据进行筛选剔除,从而提高... 详细信息

视觉传感器网络由于节点故障或环境变化将导致节点对目标的观测数据出现错误,而基于最小二乘的多视觉信息融合定位方法将因此造成较大的定位误差。针对此问题提出一种基于集中式ransac的顽健定位算法,将错误数据进行筛选剔除,从而提高定位精度,进一步针对集中式ransac将会导致单个节点的计算复杂度过高而导致网络节点能耗不平衡问题,提出基于分布式ransac的顽健定位算法,从而将大量的迭代计算平均分布在各个节点中并行处理,在保证定位过程顽健性的同时保证了网络的计算能耗平衡性。最后通过实验对no-ransac、cen-ransac和dis-ransac算法的定位性能进行了比较,验证了该算法能够依照预定的概率获得良好的定位结果,并对算法的时间复杂度进行了分析。

关键词：视觉传感器网络目标定位顽健定位 ransac

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基于全概率更新的改进ransac算法

控制与决策 2017年第3期32卷 427-434页

作者：王可贾松敏李秀智北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对鲁棒性模型估计问题,提出一种基于全概率更新的改进ransac算法.该方法利用混合分布模型获取测试样本点的初始概率估计.在ransac算法框架下,根据模型估计与测试样本点对一致集的适应度建立全概率评价准则.在此基础上,采用逆变映射作... 详细信息

针对鲁棒性模型估计问题,提出一种基于全概率更新的改进ransac算法.该方法利用混合分布模型获取测试样本点的初始概率估计.在ransac算法框架下,根据模型估计与测试样本点对一致集的适应度建立全概率评价准则.在此基础上,采用逆变映射作为采样策略,提高了算法的收敛速度;同时,运用测试点平均概率对所提出算法进行了收敛性分析.最后,通过仿真与实际图像匹配实验进一步验证了所提出算法的有效性与可行性.

关键词： ransac 全概率公式混合概率分布基础矩阵

结合区域增长与ransac的机载LiDAR点云屋顶面分割

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测绘学报 2021年第5期50卷 621-633页

作者：赵传郭海涛卢俊余东行林雨准姜怀刚火箭军指挥学院湖北武汉430012 信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 海图信息中心天津300450

建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点,以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性,对屋顶面的准确分割造成了很大干扰,因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高。针对上述问题,本文提出一种结合... 详细信息

建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点,以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性,对屋顶面的准确分割造成了很大干扰,因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高。针对上述问题,本文提出一种结合区域增长与ransac的机载LiDAR点云屋顶面分割方法。首先,引入稳健的法向量估计算法计算点云法向量,利用提出的迭代区域增长策略和ransac提取多个可靠屋顶面片;然后,基于可靠屋顶面片参数和ransac计算内点的思想,迭代合并可靠屋顶面片,并精化屋顶面参数;最后,计算未能通过前面步骤分割的点到各屋顶面的垂直距离,将其标记为距离最小且小于阈值的屋顶面,并通过局部范围内投票的方式精化屋顶面分割结果。利用多个具有代表性的建筑物点云和一组区域建筑物点云进行试验,结果表明,所提出的方法可有效地分割不同复杂程度的建筑物屋顶面,并能较好地分割面积较小的屋顶面,以屋顶面和单点为评价单元的平均分割正确率为95.56%和97.93%,分割的结果可为建筑物三维模型重建、点云精简等应用提供可靠的信息。

关键词：屋顶面分割迭代区域增长 ransac 机载LiDAR点云