-
公开(公告)号：CN113298947B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110466492.3
申请日：2021-04-28
Applicant: 江苏省送变电有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的变电站三维建模方法介质及系统，包括如下步骤：1）多种方式扫描变电站；2）数据预处理；3）基于倾斜摄影图像得到密集点云后进行点云抽稀得到稀疏点云；4）完成激光点云与稀疏点云之间空间坐标系的统一；5）运用面向非对齐多视图数据融合的局部线性嵌入模型，完成激光点云和稀疏点云的粗配准；6）使用迭代最近点算法实现激光点云和稀疏点云的精确配准，实现激光点云和稀疏点云数据的融合；7）基于融合后的点云数据生成变电站实景三维模型。本发明能改善单一来源数据三维建模的精度，同时提高三维建模的效率。
-
公开(公告)号：CN113298947A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110466492.3
申请日：2021-04-28
Applicant: 江苏省送变电有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的变电站三维建模方法介质及系统，包括如下步骤：1）多种方式扫描变电站；2）数据预处理；3）基于倾斜摄影图像得到密集点云后进行点云抽稀得到稀疏点云；4）完成激光点云与稀疏点云之间空间坐标系的统一；5）运用面向非对齐多视图数据融合的局部线性嵌入模型，完成激光点云和稀疏点云的粗配准；6）使用迭代最近点算法实现激光点云和稀疏点云的精确配准，实现激光点云和稀疏点云数据的融合；7）基于融合后的点云数据生成变电站实景三维模型。本发明能改善单一来源数据三维建模的精度，同时提高三维建模的效率。
-
公开(公告)号：CN111314327A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010078565.7
申请日：2020-02-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于KNN离群点检测算法的网络入侵检测方法及系统，该方法包括以下步骤，训练阶段：采集网络流量数据集，并将数据集进行预处理，得到第一层网络疑似入侵数据集；采用遗传算法对第一层网络疑似入侵数据特征进行寻优，得到第二层疑似入侵数据集；将事先分好类别的训练数据集分别使用KNN离群点检测算法优化，得到若干个新数据集；采用果蝇算法优化随机森林算法，并使用若干个新数据集分别对随机森林进行训练，得到训练模块；测试阶段：采用第二层疑似入侵数据集对训练模型进行分类。该方法从检测正确率，误报率，漏报率三个方面进行比较，对于传统的方法来说，有了更好的检测效果和正确性。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.014 seconds)
