基于光学信息的复杂坡面点云语义分割方法及系统

    公开(公告)号:CN118865385A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410899871.5

    申请日:2024-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于光学信息的复杂坡面点云语义分割方法及系统,包括:获取多份具有代表性的植被、岩体区域对应的点云数据作为样本数据。根据相应的波段属性数据计算各样本数据对应的各种植被指数。分别对各种植被指数进行统计分析,确定在不同植被指数下岩体与植被的语义分割阈值。对所有样本数据进行相关性分析,确定不同植被指数下岩体与植被之间的相关系数,并根据相关系数配置各种植被指数的指数权重。获取待分割区域的点云数据;计算待分割区域中各点云对应的各种植被指数,并将得出的植被指数与相应的语义分割阈值进行比较,确定各点云在不同植被指数下的语义分割结果,并结合每种植被指数对应的指数权重确定各点云的最终语义分割结果。

    地震叠加速度提取方法及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118226530A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410393278.3

    申请日:2024-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种地震叠加速度提取方法及系统,包括:根据炮集数据中最小偏移距道波形曲线的各个极大值点生成双程旅行时序列。以双程旅行时序列时刻t01为起点,搜索最小偏移矩道左右两侧所有道的最近极大值点对应的时间点,生成时刻t01对应的第一散射波旅行时序列。计算时刻t01,各道在波速v1下对应的散射波旅行时T1。根据波速v1对应的散射波旅行时T1、时刻t01对应的第一散射波旅行时序列,计算波速v1对应误差值。如此重复,计算得到时刻t01,不同波速vm对应的误差值,生成相应的误差序列。根据误差序列绘制v‑e曲线,并将v‑e曲线的最小值点作为时刻t01对应的叠加速度;如此重复,确定双程旅行时序列中各时刻t0n对应的叠加速度。从而大幅减少因短排列采集带来的速度提取误差。

    基于模糊数学理论的边坡变形破坏规模预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117973068A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410271908.X

    申请日:2024-03-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于模糊数学理论的边坡变形破坏规模预测方法及系统,首先,分别通过地表位移监测指标、岩土性质指标和地表坡度指标,预测边坡的启动变形区域、潜在变形区域和变形失稳区域的变形区域面积。然后,综合启动变形区域、潜在变形区域和变形失稳区域的变形区域面积,利用模糊数学理论预测边坡的变形面积。之后,分别通过深部位移监测数据和岩土体力学性质指标,预测边坡的初步滑动面和理论滑动面的深度。然后,综合初步滑动面和理论滑动面的深度,利用模糊数学理论预测边坡的变形深度。最后,综合边坡整体预测得到的变形面积和变形深度预测边坡的变形破坏规模。为推测不稳定边坡体可能发生滑动距离及威胁范围提供依据。

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