融合无人机LiDAR和高分辨率光学影像的点云分类方法

点云分类是激光点云数据处理的重要环节,探索自动、高效、高精度的点云分类方法具有重要意义.通过分析同机获取的LiDAR点云与高分辨率光学影像的特点,提出了融合无人机LiDAR与高分辨率光学影像的点云分类方法.首先将LiDAR点云投影到二维平面并构建不规则三角网模型,然后寻找同名点对完成与光学影像的配准与融合,进而将光学影像的光谱信息赋予无人机LiDAR点云,接着从光学影像上提取光谱特征、从LiDAR点云上提取多尺度几何特征构建分类特征集,进一步通过CFS特征选择算法实现特征集的降维,最后运用随机森林分类算法实现点云分类.实验结果表明,本文分类方法的总体精度可达89.5%,Kappa系数为0.844,与未经特征选择的分类结果相比精度提高了1.1个百分点,与单纯依靠LiDAR或者光学影像的分类相比,精度分别提高了5.4和14.9个百分点.本文方法不仅有效避免了基于点云属性内插构建新的图像融合方式带来的计算误差,同时解决了单尺度下构建几何特征时难以确定最优空间分析尺度的问题,并且对特征集进行优化选择从而有效提高了数据处理的效率.     

基于移动互联网的兵团旅游信息系统

为提高新疆生产建设兵团旅游的信息化水平,解决兵团旅游信息分散、业务耦合度低、信息不对称等问题,基于移动互联网技术,在搭建SQLServer2008和SQLite旅游信息数据库的基础上,利用HTTP协议和JSON数据格式进行数据的交换,采用MVC结合单例模式和JAVA三层架构实现客户端和服务器端的设计与开发,面向本地企业构建了包含景点介绍、线路规划、服务推荐等功能为一体的APP系统.提高了旅游企业的工作效能,改善了用户体验.系统的架构和方法可为相关移动互联网的软件开发提供参考.     

适度集中模式下空间信息共享平台应用框架研究

基于兵团空间信息系统和数据资源现状,分析了其建设目标、技术路线和应用优缺点,提出符合兵团现状的空间信息资源共享服务平台。通过采用适度集中模式的兵团空间信息资源平台集成兵团多源、多时态、多部门的空间数据,实现了兵团跨部门、跨平台的空间信息共享服务,为兵团农、水、土、生态、公共安全行业及各师团部门信息化建设提供了有力保障。     

对话框应用中显示打开文件

本文介绍在对话框应用中最近打开文件列表的实现方法。对话框应用本身并不支持最近打开的文件列表功能，在对标准的MFC文档／视结构的最近打开文件列表进行分析的基础上，根据对话框应用的特点，设计并实现了对话框应用中最近打     

基于OpenGL的DEM地形可视化和虚拟漫游系统

本文介绍了如何使用OpenGL进行DEM地形可视化,说明了地形虚拟漫游系统的建模原理和实现过程,给出了纹理映射、第一人称漫游和飞行漫游的一般方法,讨论了在Windows环境下使用OpenGL进行三维编程的基本步骤,并给出了一个虚拟场景生成的实例。     

基于OpenGL的DEM地形可视化和虚拟漫游系统

本文介绍了如何使用OpenGL进行DEM地形可视化,说明了地形虚拟漫游系统的建模原理和实现过程,给出了纹理映射、第一人称漫游和飞行漫游的一般方法,讨论了在Windows环境下使用OpenGL进行三维编程的基本步骤,并给出了一个虚拟场景生成的实例。     

切割式红花采摘试验台设计及采摘性能试验

为了提高切割式红花采摘机器人采摘红花的质量和产量,设计了红花切割分离试验台。通过对机器人采摘红花过程的分析,以刀具转速、进给速度、刀具刃偏角为试验因素,采净率、破碎率为评价指标,利用响应曲面试验法进行试验,并通过Design-Expert.V8.0.6.1软件,确定最佳组合参数为:刀具转速769 r/min、进给速度315 mm/min、刀具刃偏角15°,对应的红花采净率为91.83%,破碎率为4.51%。红花切割采摘试验结果表明:红花实际采净率为94.71%,破碎率为4.24%。该研究为红花采摘机器人末端执行器切割装置的优化设计和控制提供了理论依据。     

持续集成在项目开发中的应用研究

对持续集成在软件项目开发中的应用进行了研究,提出了应用持续集成时遇到的关键问题并给出相应的解决思路.讨论了应用持续集成时可以采用的辅助工具及相应的使用方法,给出了工具软件的配置方案,并说明了工具软件之间的相互关系和协作方法.最后以实际项目为例给出一种完整的解决方案,从而解决了在多子项目并行开发的软件项目中应该如何应用持续集成以保持项目整体开发的高速度和高效率问题.     

基于P2P环境下的Web服务选择信任模型研究

为了适应互联网服务资源“成长、自治”的自然特征,以基于P2P技术的电子商务供应链等为代表的自组织系统的实践表现出巨大潜力,但自组织系统的动态开放等固有特征使其面临严重的行为可信问题.提出了一种P2P环境的基于反馈的Web服务选择信任模型.基于用户对服务的评价,利用局部信誉及全局信誉基本数据,综合考虑时间等因素,结合k-mean聚类算法分类比较用户的服务评价与第三方评价、历史评价等,建立了基于信誉的信任系统.设计了服务的可信模型与评价者的可信模型,并根据不同情况使用适当处罚函数,得到Web services使用的信誉评价模型.通过实验分析发现P2P环境下的基于信誉的信任系统为企业应用提供了自组织服务管理的基础,同时信誉评价模型为用户选择服务提供了科学可靠的依据.系统对恶意用户的使用有一定的对抗能力,能保证P2P环境下服务的可持续运营.