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公开(公告)号：CN106960468B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710237757.6
申请日：2017-04-12
Abstract: 本发明公开了一种三维激光扫描点云精度评价方法，首先对三维激光扫描误差源进行系统的分析，构建由光斑、测距、测角及配准引起的点位误差模型；然后引入信息熵，利用激光点位概率密度函数模型，建立激光点位信息熵，并根据误差熵和信息熵的关系，构建激光点位误差熵模型；最后，考虑相邻激光点位误差熵相互影响的情况下，构建邻近点误差熵，并利用投影算法，构建点云误差熵，实现基于误差熵空间的点云精度评价。本发明克服了传统三维激光扫描点云精度无法评价的缺点，有助于真实反映点云产品构建的精度，为三维激光扫描应用的可靠性提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN106960468A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710237757.6
申请日：2017-04-12
CPC classification number: G06T17/00 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明公开了一种三维激光扫描点云精度评价方法，首先对三维激光扫描误差源进行系统的分析，构建由光斑、测距、测角及配准引起的点位误差模型；然后引入信息熵，利用激光点位概率密度函数模型，建立激光点位信息熵，并根据误差熵和信息熵的关系，构建激光点位误差熵模型；最后，考虑相邻激光点位误差熵相互影响的情况下，构建邻近点误差熵，并利用投影算法，构建点云误差熵，实现基于误差熵空间的点云精度评价。本发明克服了传统三维激光扫描点云精度无法评价的缺点，有助于真实反映点云产品构建的精度，为三维激光扫描应用的可靠性提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN108093364B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201711342339.X
申请日：2017-12-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI不均匀空间分辨率的改进加权定位方法，包括在室内环境中选取若干校准点和若干测试点，对于各校准点分别提取位置指纹，得到位置指纹库；计算所有校准点和测试点间的物理距离，并筛选出距离测试点物理距离最近的若干校准点；采用改进加权定位方式对测试点进行定位，确定测试点的估计位置，包括基于筛选的校准点，分别计算由各校准点自身的RSSI值对几何空间的分辨率确定的权，由各校准点的RSSI和测试点的RSSI之间的空间相关性确定的权，计算各校准点综合后最终的权，计算该测试点的估计位置。本发明具有更好的定位精度和抗干扰性。
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公开(公告)号：CN108445443A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810124673.6
申请日：2018-02-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于KNN的指纹点聚类方法，包括在室内环境中选取若干校准点和若干测试点，对于各校准点分别提取位置指纹，得到位置指纹库；计算所有校准点和测试点间的信号空间欧氏距离，并筛选出距离测试点信号空间欧氏距离最近的两个校准点；根据这两个校准点与测试点的信号空间欧氏距离之间的关系，确定测试点的初始几何坐标；根据测试点的初始几何坐标，分别计算测试点与K个临近校准点之间的物理距离；采用k-means聚类算法把计算出的物理距离聚成两类，选取距离测试点较近的一类；采用该类中临近校准点计算该测试点的估计位置。本发明方法的定位精度显著优于传统KNN方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106793075A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611193478.6
申请日：2016-12-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于域聚类的WiFi室内定位方法，首先在两种不同的室内环境中选取若干参考点作为校准点，采集校准点处的WiFi信号强度信息，将信号强度信息和校准点的位置信息关联起来组成位置指纹，得到位置指纹库；接着采集测试点的WiFi信号强度信息，将测试点的WiFi信号强度信息与位置指纹库进行预匹配，利用校准点与测试点的欧氏距离找到距测试点最近的K个邻近校准点；统计K个邻近校准点的边界值并求出中心点；然后采用WKNN或朴素贝叶斯分类器对测试点进行定位；若校准点与测试点共同观测到的AP总共有m个，则可获得m个测试点可能出现的位置；最后确定测试点的最终位置。根据不同室内环境下测试的定位结果证明了本发明具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN108389250B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810191340.5
申请日：2018-03-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供基于点云数据快速生成建筑物断面图的方法：测量采集建筑物的点云数据，计算坐标转换参数，进行点云配准和去噪；用裁剪立方体截取建筑物断面，得到边缘点云数据，形成二维平面数据P(xi,yi)T；对点云数据进行平移和放大，提取共线点云数据Pk1(xi,yi)T；利用角度θk和极径ρk剔除Pk1(xi,yi)T中的干扰点，得到共线点云数据Pk2(xi,yi)T；对其进行排序和分割，找出点数最多的一段保留下来，得到点云线段数据Pk3(xi,yi)T，将Pk3(xi,yi)T从P(xi,yi)T中删除；循环执行以上步骤提取点云线段，当点云线段的点数小于点数阈值t4时结束循环；将点云线段数据Pk3(xi,yi)T抽稀得到Pk4(xi,yi)T，再采用基于选权迭代的最小二乘法进行精确直线拟合，得到各线段的端点坐标；将各条线段的端点坐标首尾相连，得到建筑物断面图。
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公开(公告)号：CN106772498A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611023218.4
申请日：2016-11-21
Abstract: 本发明公开了一种GPS位置时间序列噪声模型建立方法，对GPS测站坐标位置时间序列的噪声模型特性进行分析，建立GPS测站坐标位置时间序列噪声模型分析机制，考虑了GPS位置序列解算策略、时间跨度、粗差、趋势速度项、地表环境负载效应、共模误差等因素对噪声模型建立的影响；本发明考虑了传统GPS时间序列噪声模型估计方法的局限性，顾及了噪声模型的多样性，考虑了多模型及其组合模型，且采用改进的AIC/BIC模型估计准则。通过对多因素进行分析，最终建立了一种稳健的GPS测站坐标位置时间序列噪声模型估计方法，以获得准确的噪声模型估计结果，最终获得准确的站速度及其不确定性参数，为进一步提高GPS坐标序列在高精度地球动力学中的应用提供可靠性数据基础。
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公开(公告)号：CN105572703A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510953730.8
申请日：2015-12-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种GPS时间序列广义共模误差提取方法，本发明对共模误差的空间响应进行了分析，建立了大区域GPS网共模误差的提取机制，引入了相关系数ρ、距离及经纬度、本地效应、负荷效应、主分量贡献率及其空间响应等地理因素作为评价因子，通过聚类分析为大区域、大尺度下GPS网站点间共模误差，提供了可行的估计方法，获得更好的滤波效果。同时本发明考虑了传统GPS时间序列模型的局限性，减弱了时间序列周、半年年项拟合过程中引入的模型误差，且顾及了共模误差的周期性，即对残差序列进行共模误差剔除之前，保留了原始坐标序列的周年、半年项，有助于真实反映共模误差的空间变化及周期性变化，为进一步提高GPS坐标序列模型的精度提供依据。
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公开(公告)号：CN106772498B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201611023218.4
申请日：2016-11-21
Abstract: 本发明公开了一种GPS位置时间序列噪声模型建立方法，对GPS测站坐标位置时间序列的噪声模型特性进行分析，建立GPS测站坐标位置时间序列噪声模型分析机制，考虑了GPS位置序列解算策略、时间跨度、粗差、趋势速度项、地表环境负载效应、共模误差等因素对噪声模型建立的影响；本发明考虑了传统GPS时间序列噪声模型估计方法的局限性，顾及了噪声模型的多样性，考虑了多模型及其组合模型，且采用改进的AIC/BIC模型估计准则。通过对多因素进行分析，最终建立了一种稳健的GPS测站坐标位置时间序列噪声模型估计方法，以获得准确的噪声模型估计结果，最终获得准确的站速度及其不确定性参数，为进一步提高GPS坐标序列在高精度地球动力学中的应用提供可靠性数据基础。
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