边界点

摘要： 1问题的提出求有界磁场的最小范围问题,对学生的平面几何知识与物理知识的综合运用能力要求较高.其难点在于带电粒子进入有界磁场后一般只运动一段圆弧后就飞出磁场边界,其运动过程中的临界点(如运动形式的转折点、轨迹的切点、磁场的边界点等)难以确定,如何确定轨迹圆弧的圆心就成了解题关键.笔者发现借助角平分线定理(角平分线上的点到这个角两边的距离相等),通过尺规作图可轻松确定圆心的位置,使问题得以简化.该方法的应用依据是已知初、末速度所在的直线,则所有轨迹圆的圆心均在初、末速度所在的直线延长线(或反向延长线)相交所成夹角的角平分线上.如果还知道下列某一条件,圆心就能进一步确定了:1)轨道半径大小;2)入射点;3)出射点.如表1所示.

摘要： 本文对根据GB11562-2014《汽车驾驶员前方视野要求及测量方法》制定的两种试验方案得出不同结果的原因进行分析,得出原因在于测量A柱双目障碍角时选取的边界点不同,同时结合现实存在的风窗玻璃黑边情况,分析将黑边考虑在测量范围内的理由,并给出了边界点的定义。最后通过试验分析了两种不同的边界点带来的测量误差。

摘要： 结合狄洛尼三角网(TIN)的构建方法,将TIN模型应用到高程异常预测中,并针对待定点处在三角形边界的问题使用四边形下的Shepard插值进行残差修正。实例验证该方法能够结合待定点的临近值进行高程异常值拟合,四边形下的Shepard插值法能有效克服三角形边界上的待定点拟合精度较低的问题,平均相对误差为0.036%,优于未进行Shepard插值改进的0.055%,优于多项式模型的0.124%。

摘要： 为了解决标准支持向量机在空间和时间上过度消耗的问题,提出了一种利用边界点训练支持向量机的新方法。首先计算每两个样本之间的欧式距离,找出每个样本点的同类近邻集和异类近邻集,根据该样本点到两个集合的距离,判断其是否可能成为边界点。其次根据每个样本近邻集中同类样本数目的多少来删减样本集。该方法只用了少量的边界点对支持向量机进行训练,同时排除了噪声点和孤立点及混杂在异类中的点对决策超平面的影响,提高了分类器的泛化能力。实验结果表明,与传统支持向量机、最近邻支持向量机、K-近邻支持向量机相比,在分类精度相当时,该方法有效地减少了训练样本的数量。

摘要： 不平衡数据集中,样本的分布位置对于决策边界具有差异性,传统的采样方法没有根据样本位置做区别化采样处理.为此提出一种不平衡数据中基于异类k距离的边界混合采样算法(BHSK).通过异类k距离识别出边界集;再根据支持度将边界少数类样本细分为三类,分别采用不同的过采样方法和过采样倍率,根据少数类样本的不同重要性进行过采样,生成更具有信息的样本点;根据异类k距离删除部分非边界多数类样本点.实验结果表明,该算法在最小距离分类法下的少数类识别性能较几种常见的采样算法提高了1％ ～11％,验证了其有效性.

摘要： 针对工件点云数据多而导致点云配准耗时长的问题,提出一种基于降采样后关键点优化的点云配准方法.计算点云若干体素的重心,利用kd-tree快速遍历重心的邻近点来代替该体素;提出自适应的点云平均距离计算方法,对降采样后的点云提取ISS3D关键点,并采用基于球邻域的边界点判断方法对其优化;对优化后的关键点进行FPFH特征描述,利用SAC-IA求解近似变换阵,使用ICP算法精配准而解得工件的精确位姿信息.实验结果表明,相较于其他四种配准算法,配准精度分别提高了96.9％、98.1％、93.3％和3.5％,配准速度分别提高了77.2％、77.7％、76.9％和85.4％,表明了该方法的有效性.

摘要： 为解决不平衡数据在传统处理方法中容易出现数据的过拟合和欠拟合问题,提出基于统计信息聚类边界的不平衡数据分类方法.去除数据中噪声点,根据数据对象的k距离设定邻域半径,利用对象邻域范围内的k距离统计信息寻找边界点与非边界点;将少数类中的边界点作为样本,采用SMOTE算法进行过采样,对多数类采用基于距离的欠采样删除远离边界的点,得到平衡数集.通过实验结果对比,验证了该算法的G-mean值与F-value值都有提高.

摘要： 针对现有3D特征点提取方法易造成边界点遗漏和尖锐点错判的问题,提出一种基于多因素参数的3D特征点检测方法.首先在3D特征点提取过程中,利用相邻投影法向夹角的大小提取边界点,以保证边界的完整性;其次针对点云尖锐点的提取,通过将k邻域中曲率权值、法向量夹角均值和距离均值用于定义特征点识别参数;然后根据曲率最大值和相邻点间的距离均值定义3D特征点识别阈值,并将识别参数与阈值进行比较而判定特征点;最后将所提出的方法分别与现有的基于曲率和法向量的3种方法进行实证分析比较,实验结果表明,基于多因素参与的3D特征点检测方法能够有效识别出点云尖锐点,并且能够保证边界点的完整性.

摘要： 针对采集到的点云数据中含有大量的冗余数据,为后期数据处理及其应用带来诸多不便,而采用现有通用压缩方法压缩后的点云容易造成细节特征丢失问题,为此,本文提出一种基于特征点和SIFT关键点提取的点云数据压缩方法.该方法的核心技术是首先根据查询点与邻域中的点所构成向量的夹角而提取边界点;然后根据点云数据的曲率和法向量夹角提取尖锐点,据此使特征点在点云压缩处理过程中得到绝对被保留;同时在平坦区域提取SIFT关键点,这样能避免在曲率变化缓慢区域所保留的并不是特征点;最后融合特征点和SIFT关键点而实现对点云数据的压缩处理.研究通过设计与现有两种基于曲率压缩方法进行对比实验分析,结果表明本文所提方法既能最大量的去除冗余数据,又能保留点云中大部分特征点,实现了点云数据的高质量压缩.

摘要： 分布源边界点法是一种新型的声辐射数值计算方法,通过分布在振动体内部一系列的特解源间接地构造出声源与声场之间的传递矩阵,从而有效地避开了采用边界元法求解声辐射问题时所存在的复杂的变量插值、奇异积分的处理、特征波数处解的非唯一性等问题.本文首先建立了分布源边界点法实现近场全息变换的模型,并提出采用Tikhonov正则化方法稳定重建过程,抑制了重建误差的影响,随后通过实验研究进一步验证了文中方法的可行性和正确性.

摘要： 本文提出了一种新的海量空间数据点边界快速搜索算法,并对提取的边界点集进行了排序,最后将边界点连接成边界边,并给出了该算法的运行结果.该算法能够快速准确的找出海量空间数据点的边界,为海量空间数据点的网格划分和边界处理奠定了基础.

摘要： 在一个不规则网格上离散拉普拉斯算子的差分格式,不但能满足相容性及极值原理,而且还具有误差极小性质.它克服了一般差分法只适用于规则网格的局限,又弥补了有限元法稳定性差的缺陷.本文用它求解非稳定流地下水运动方程,并证明了算法稳定性及收敛性;还用这种方法对大连水师营地区地下水运动状况进行了数值模拟,且取得了较好的效果,此法也可在其它类似计算中推广应用.

摘要： 在一个不规则网格上离散拉普拉斯算子的差分格式,不但能满足相容性及极值原理,而且还具有误差极小性质.它克服了一般差分法只适用于规则网格的局限,又弥补了有限元法稳定性差的缺陷.本文用它求解非稳定流地下水运动方程,并证明了算法稳定性及收敛性;还用这种方法对大连水师营地区地下水运动状况进行了数值模拟,且取得了较好的效果,此法也可在其它类似计算中推广应用.

摘要： 在一个不规则网格上离散拉普拉斯算子的差分格式,不但能满足相容性及极值原理,而且还具有误差极小性质.它克服了一般差分法只适用于规则网格的局限,又弥补了有限元法稳定性差的缺陷.本文用它求解非稳定流地下水运动方程,并证明了算法稳定性及收敛性;还用这种方法对大连水师营地区地下水运动状况进行了数值模拟,且取得了较好的效果,此法也可在其它类似计算中推广应用.

摘要： 在一个不规则网格上离散拉普拉斯算子的差分格式,不但能满足相容性及极值原理,而且还具有误差极小性质.它克服了一般差分法只适用于规则网格的局限,又弥补了有限元法稳定性差的缺陷.本文用它求解非稳定流地下水运动方程,并证明了算法稳定性及收敛性;还用这种方法对大连水师营地区地下水运动状况进行了数值模拟,且取得了较好的效果,此法也可在其它类似计算中推广应用.

摘要： 在一个不规则网格上离散拉普拉斯算子的差分格式,不但能满足相容性及极值原理,而且还具有误差极小性质.它克服了一般差分法只适用于规则网格的局限,又弥补了有限元法稳定性差的缺陷.本文用它求解非稳定流地下水运动方程,并证明了算法稳定性及收敛性;还用这种方法对大连水师营地区地下水运动状况进行了数值模拟,且取得了较好的效果,此法也可在其它类似计算中推广应用.

摘要： 本发明公开了一种农田作业区域边界点和无人直升机位置点绘图方法，根据无人直升机机载GPS模块和手持GPS设备传到移动设备上的经度和纬度信息，确定一个合适的坐标转换系统，将手持GPS设备传过来的经度和纬度表示的农田作业区域边界点，正确地表示成包含刻度的二维直角坐标系中的坐标点，并且在移动设备的屏显程序上绘制出农田作业区域边界，将无人直升机的机载GPS模块传过来的经度和纬度表示的点，转换到农田作业区域所在的二维直角坐标系当中，绘制无人直升机飞行的实时航迹。本发明方法绘制出的农田作业区域边界精度极高，实时性好，可靠性高；大大降低了无人直升机操控手的操作难度，提高了无人直升机的飞行安全系数，从而提高了机械作业的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于虚拟边界点拟合的单干扰源定位方法，包括以下步骤：S1：计算传感器网络中边界节点与被干扰节点之间的距离，选择最近的点对，得出虚拟边界节点的坐标值；S2：利用所述虚拟边界节点拟合干扰范围的圆形区域，得到初步的干扰源坐标和干扰距离；S3：分析计算干扰范围与边界节点和被干扰节点之间的位置关系，调整计算得到新的虚拟边界节点；S4：利用新的虚拟边界节点重新拟合计算，得到新的干扰源坐标和干扰距离；S5：重复步骤S2至S4，多次迭代直至计算出最优的干扰源坐标和干扰距离。本发明方法步骤简单、易实现，定位精度高，解决了传感器网络中受到单个干扰源攻击时，需要精确检测出干扰源位置的问题。

摘要： 一种头戴式眼动仪AOI边界点像素坐标系同一化方法，本发明涉及头戴式眼动仪AOI边界点像素坐标系同一化方法。本发明的目的是为了解决现有使用头戴式眼动仪过程中，当佩戴者处于不同的头部姿态时，导致注视点进入错误的或不存在的AOI内，无法准确定位的问题。过程为：在眼动仪中建立基准坐标系；采用移动均值滤波器对三轴加速度数据序列中第i个数据进行平滑处理；计算眼动仪佩戴者头部绕x、y、z轴旋转角度；计算头戴式眼动仪的旋转矩阵；计算头戴式眼动仪调整后的第m个AOI的第n个边界点的转换矩阵；计算基准像素坐标系变换后的第m个AOI的第n个边界点。本发明用于头戴式眼动仪数据处理领域。

摘要： 本发明公开了一种基于边界点访问计算的区域目标访问计算方法，针对侦察卫星对区域目标进行访问计算实时性差、效率低的问题。该方法根据卫星限制条件，对区域目标边界点进行抽样或者插值，得到区域目标边界点集合；侦察卫星对区域目标访问计算的过程由CPU和GPU协同异构执行，逻辑控制部分由CPU执行，计算边界点目标太阳高度角、侧摆角、俯仰角等由GPU完成，GPU计算的数据传给CPU进行后续处理；考虑到区域目标访问计算连续性，对计算所得的边界点目标访问结果进行归类，获得区域目标侦察时段；根据经验步长，计算卫星指向，获得卫星访问区域目标的条带进行记录保存。具有逻辑简单、计算复杂度低、计算结果精度高、计算效率高、易于扩展、兼容性强等特点。

摘要： 本发明涉及一种跟踪视频中的对象的边界点的方法和装置，其中，所述视频包含一系列的视频帧。该方法包括：区块提取步骤，在第一帧中提取对象的区块；主要结构构建步骤，标记所述区块的至少一个边界点，确定所述区块的中心点，并构建反映所述中心点与所述至少一个边界点之间的相对位置的主要结构；区块跟踪步骤，在与所述第一帧不同的第二帧中，更新所述中心点并更新所述主要结构；以及边界点估计步骤，根据区块跟踪步骤的结果，估计所述至少一个边界点在所述第二帧中的位置。

摘要： 本发明公开了一种农田作业区域边界点和无人直升机位置点绘图方法，根据无人直升机机载GPS模块和手持GPS设备传到移动设备上的经度和纬度信息，确定一个合适的坐标转换系统，将手持GPS设备传过来的经度和纬度表示的农田作业区域边界点，正确地表示成包含刻度的二维直角坐标系中的坐标点，并且在移动设备的屏显程序上绘制出农田作业区域边界，将无人直升机的机载GPS模块传过来的经度和纬度表示的点，转换到农田作业区域所在的二维直角坐标系当中，绘制无人直升机飞行的实时航迹。本发明方法绘制出的农田作业区域边界精度极高，实时性好，可靠性高；大大降低了无人直升机操控手的操作难度，提高了无人直升机的飞行安全系数，从而提高了机械作业的效率。

摘要： 本发明提供了一种基于边界点迭代的点云修复方法，首先对孔洞边界点云进行提取，并且在按欧式距离的大小对孔洞区域边界点进行排序。其次，根据孔洞边界点的邻域来拟合切平面，为了防止边界孔洞收缩速度过快或者过慢，选择多个尺度下的邻域点来拟合多个切平面，将其进行加权求和来确定需要填充的区域，为了更好的保证修复区域的表面与真实的表面向吻合，还需对整个孔洞邻域的点云表面变化趋势进行研究，考虑表面趋势变化最大和最小的方向，来控制多个切平面的权重，使得恢复的点云表面更让人满意。最后依据边界点中当前边界节点与下一个边界节点之间的方向向量和距离，来直接得到新的填充点。修复效果令人满意。

摘要： 本发明提供了一种边界点自动生成的模块封装方法与系统，本发明通过对图形中的连接线图元以及模块图元进行遍历，找出框选范围内的边界点，并将所识别到的边界点进行合并，统一命名，并同步边界点引脚信息至模块内部，对相应的图元设备进行标签创建，实现自动化模块封装。通过自动边界点识别，覆盖连接关系悬空和嵌套模块引脚导出情况，保证连接关系封装后完整恢复，以及内部嵌套模块导出引脚继承导出，无需人工干预；对于引脚命名优先选择手动设置名称继承，保证了所有相同连接点引脚命名一致，减少人工维护引脚名称一致性工作量；自动创建内部引脚标签，直观展示边界连接点，使得进入模块内部后可清晰了解模块连接点的导出情况。

摘要： 本发明公开了一种基于多边形生长的离散边界点追踪方法，在完成三维点云孔洞边界点检测的基础上，构造离散边界点集凸包，基于点到多边形线段的欧式距离约束进行多边形生长，实现对离散孔洞边界点追踪出区域边界。本发明方法避免了采用德洛内(Delaunay)三角化法或滚球法需要人为设置合适的参数阈值，能够准确地追踪出点云孔洞的凹边界，为后续的物体缺陷面积测量、点云孔洞填补提供便利。

摘要： 本发明公开了一种抗边界点漂移的目标关键点检测模型训练方法及检测方法，属于图像处理技术领域，抗边界点漂移的目标关键点检测模型训练方法为构建包括关键点坐标信息和概率值信息的训练集图像；构建抗边界关键点漂移检测模型，在特征提取网络最后一个全连接层后并联设置n个坐标信息输出层和1个概率值信息输出层，每一坐标信息输出层输出一个关键点的坐标信息，概率输出层输出n个关键点的概率值信息，基于关键点的坐标信息和概率值信息构建损失函数；对模型进行训练，基于关键点的概率值信息调整损失函数中比例参数，进而增加对边界上关键点的训练比重，使得边界关键点不漂移。