逆向工程中数字化测量与点云数据处理
数据分析算法与模型一附答案
精品文档 数据分析算法与模型模拟题（一） 一、计算题（共4题，100分） 1、影响中国人口自然增长率的因素有很多，据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据 人口自然增长率国民总收入居民消费价格指数增长人均GDP 年份（元）率（（亿元） CPI（%。））% 1366 15037 1988 15.73 18.8 1519 1989 18 17001 15.04 1644 18718 1990 14.39 3.1 1893 21826 3.4 1991 12.98 2311 26937 11.6 6.4 1992 2998 35260 14.7 11.45 1993 4044 48108 1994 24.1 11.21 5046 17.1 10.55 59811 1995 5846 70142 1996 10.42 8.3 6420 10.06 1997 2.8 78061 -0.8 1998 9.14 83024 6796 8.18 7159 1999 88479 -1.4 7858 2000 0.4 7.58 98000 精品文档． 精品文档
三维点云处理软件需求说明资料讲解
三维激光扫描仪点云数据处理软件需求说明 点云数据处理软件是专用扫描软件、数据处理软件、CAD软件接口及应用于检测监测、对比分析的软件。 基本描述 点云数据处理软件能够用于海量点云数据的处理（点云数量无限制，先进内存管理）及三维模型的制作。支持模型的对整、整合、编辑、测量、检测监测、压缩和纹理映射等点云数据全套处理流程。能够基于点云进行建模，拥有规则组建智能自动建模功能（一键自动建模）要求能够精细再现还原现场。具有真彩色配准模块，扫描物体点云的颜色即为物体真实的颜色。相机彩色图片可以配准贴图到三维模型。 1.可直接操作激光扫描仪进行数据采集、输入及输出。可接受多种数据格式，如AutoCAD dxf、obj、asc、dgn、pds、pdms等，可接受自定义格式的文本文件输入。 2.软件应具高精度和高可靠性，能够进行点云数据拼接、纹理贴图、特征线的提取、具有点云数据渲染、点云数据压缩、三角网模型生成、几何体建模等功能，软件快速、准确、易操作性。 3.可以智能地自动提取出特征线，同时也可提供人工方式进行特征线的提取。 4.能够提供多种断面生成方式，可以方便地生成一系列的断面线。生成的断面可以方便的导出到CAD及其它软件中做进一步加工处理和应用。应能够提供非常精确的量测物体尺寸的方法。 5.需要一体化软件且具备完整功能1). Registration模块：多种点云拼接模式、导线平差、引入地理参考、目标识别2). Office Survey模块：任意点云导入导出；点云的裁剪、取样、过滤；提取线形地物；在办公室任意量测数据；任意纵横断面；点云矢量化；3D等高线及标注；三角格网生成；任意形体建模；隧道及道路；任意体积面积计算；点云着色；纹理贴图；连续正射影像3).Modeling模块：
逆向工程三维建模关键技术
逆向工程与快速原型技术 （综合技能训练及评价） 题 目 逆向工程三维建模关键技术 综合创新训练 姓 名 ******* 学 号 *********** 专业班级 机制**** 授课教师 ****** 分 院 机电与能源工程分院 完成日期 **** 年 **月 *日 宁波理工学院
绪论 (3) 0.1什么是逆向工程 (3) 1.2逆向工程的基本操作步骤 (3) 第一章点云摆正综合练习 (4) 1.1目的和意义 (4) 1.2 点云数据摆正的原理及实现流程 (4) 1.3 点云数据摆正综合练习及具体实现步骤 (4) 第二章逆向建模特征线构建技术 (15) 2.1 目的和意义 (15) 2.2 曲面对齐与拼接的原理及实现流程 (15) 2.3曲面对齐与拼接综合练习及具体实现步骤 (15) 3.1 目的和意义 (32) 3.2 曲线构建的原理及实现流程 (32) 3.3 曲线构建及具体实现步骤 (32) 4.1 目的和意义 (36) 4.2 曲面重构的原理及实现流程 (36) 4.3点云拼接综合练习及具体实现步骤 (36) 第五章：点云数据修补综合练习 (41) 5.1 目的和意义 (41) 5.2 曲面重构的原理及实现流程 (41) 5.3点云拼接综合练习及具体实现步骤 (41) 第六章总结与反思 (49)
绪论 0.1什么是逆向工程 逆向工程技术与传统的产品正向设计方法不同,逆向工程是对已有的产品零件或原型进行CAD模型重建，即对已有的零件或实物原型，利用三维数字化测量设备准确的、快速的测量出实物表面的三维坐标点，并根据这些坐标点通过三维几何建模方法重建实物CAD模型的过程，它属于产品导向（product oriented）。逆向工程不是简单的再现产品原型，而是技术消化、吸收，进一步改进、提高产品原型的重要技术手段；是产品快速创新开发的重要途径。通过逆向工程掌握产品的设计思想属于功能向导。 1.2逆向工程的基本操作步骤
串口通讯数据处理算法分析与实现
串口通讯数据处理算法分析与实现 【摘要】本文介绍了串口通讯数据接收处理的一般方法。该方法利用循环FIFO缓冲区，获取串口数据，并根据状态转移法对通讯报文进行分析，从而获得符合协议要求的有效报文。文章通过实例验证了状态转移法分析串口通讯数据的有效性，为实际的工程应用提供了一定的指导。 【关键词】循环缓冲区;串口通讯数据处理;状态转移法 1.应用背景 在目前很多的工程化控制应用中，大部分采用了PC机和多台单片机构成的主从系统。单片机主要进行数据采集，处理现场信号，驱动执行机构;PC机则通过对单片机进行集中管理，完成信息显示，数据运算并做出决策以分配任务。PC 机与单片机之间则需通过通讯方式完成数据交互，在众多通讯接口中，串口通讯应用比较普遍。 串口通讯方式有三种：RS232、RS422和RS485;RS-232是串行数据接口标准，最初都是由电子工业协会（EIA）制订并发布的，RS-232在1962年发布，命名为EIA-232-E，作为工业标准，以保证不同厂家产品之间的兼容。RS-422由RS-232发展而来，它是为弥补RS-232的不足而提出的。为改进RS-232通信距离短、速率低的缺点，RS-422定义了一种平衡通信接口，将传输速率提高到10Mb/s，传输距离延长到4000英尺（速率低于100kb/s时），并允许在一条平衡总线上连接最多10个接收器。RS-422是一种单机发送、多机接收的单向、平衡传输规范，被命名为TIA/EIA-422-A标准。为扩展应用范围，EIA又于1983年在RS-422基础上制定了RS-485标准，增加了多点、双向通信能力，即允许多个发送器连接到同一条总线上，同时增加了发送器的驱动能力和冲突保护特性，扩展了总线共模范围，后命名为TIA/EIA-485-A标准。由于EIA提出的建议标准都是以“RS”作为前缀，所以在通讯工业领域，仍然习惯将上述标准以RS作前缀称谓。 串口通讯是按照字节流的方式来进行的，即每中断一次，表明成功传送或者接收一个字节。 2.通讯协议 要进行数据通讯，那么通讯双方必须遵循一定格式的协议，这样，通讯双方才能够相互理解从对方所接收过来的数据。 串口通讯协议一般包含这样几个域：帧头、用户数据和帧尾。为保证数据的有效性，一般加强了帧头和帧尾，帧头包含前导码、帧长度和帧号，有的增加了发方地址和收方地址，有的通讯协议将帧长度放在帧号的后面;帧尾主要是整个数据域与帧头校验的结果，类型有CRC检验、奇偶检验或异或偶校验等。有的
点云数据处理
c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术，在网上搜了一下，特存此以备后用~ */ #include
逆向工程的现状及发展前景
逆向工程的现状及发展前景 逆向工程也称反求工程或反向工程，是根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的工程设计模型，并在此基础上对已有的产品进行剖析、理解和改进，是对已有设计的再设计。 逆向工程设计实施步骤如下: (1)设计前的准备工作。设计之前应确定设计的整体思路，对实物模型进行系统的分析，划分出模型的特征区，确定模型的基本构成形状的曲面类型，这些关系到相关软件的选择和软件模块的确定。 (2)零件原形的数字化。根据测量对象的特点确定扫描方法以及扫描设备，利用3D扫描测量设备来获取零件实物表面点的三维坐标值。 (3)提取零件的几何特征。按测量数据的几何属性对其进行分割，分割方法一般可分为两类，一类是基于边界分割法，一类是基于区域分割法。区域分割法将相似几何特征的点划为同一区域，具有明确的几何意义，是较为常用的分割方法。
(4)零件CAD模型的重建。将分割后的三维数据在CAD系统 中分别做表面模型的拟合，并通过表面片的拼接获取零件实物表面的 CAD模型。 (5)重建CAD模型的检验与修正。由于测量得到的数据点往往 存在一些数字误差，所以需要对曲面或曲线进行光顺处理，提高曲面 质量。另外还要检验重建的CAD模型是否满足精度或其他试验性能 指标的要求，对不满足要求的应进行适当的调整修改，直至达到零件 的标准 坐标测量机 接触式非接触式 机械手坐标测量机光学测量机声学测量机磁学测量机结构光法激光三角形法激光测距法干涉测量法图像分析法 1．1接触式测量系统 接触式三坐标测量机(Coordinate Measure Machine，CMM)可 谓接触式测量的代表。接触式三坐标测量机通常是基于受力变形的原 理，通过探头测取三维几何坐标数据。操作者事先设计规划好测量途 径与方式，三坐标测量机便会按照所指定的路径测取三维几何坐标数 据。一般来说，接触式三坐标测量机测量较稳定，易于定位，测量精
逆向工程实验指导书
实验一：逆向工程技术实验三维测量操作 一、实验目的 了解逆向工程的基本原理和工作流程，初步掌握使用柔性关节臂式三坐标扫描仪系统对样件进行测量的方法，并了解利用测量所得的数据进行三维重构的过程。 二、实验的主要内容 样件外形测量与三维重构。 三、实验设备和工具 柔性关节臂式三坐标扫描系统 装有IMAGEWARE软件的计算机 四、实验原理 1、三维测量的方法简介 不同的测量对象和测量目的，决定了测量过程和测量方法的不同。 2、非接触式测量的三角测量原理 激光探头的测量原理目前均以三角法为主。如下图所示，激光由激光二氧化碳激光发生器产生，经聚光透镜（F1）投射到工件表面，由于光束反射作用，部份光源经固定透镜（F2）聚焦后投射在光传感器（D）上。当物体沿y方向上下运动或者探头沿y方向移动，其散射光投射在光传感器的位置（X）亦将改变。 2、柔性关节臂式三坐标扫描仪系统简介 柔性关节臂式三坐标扫描仪系统由柔性关节臂式（FARO）三坐标测量机和Kreon激光扫描系统构成。 Kreon激光扫描系统是基于激光截面三角测量的原理，对工件表面进行非接触式的扫描，在激光线条上采集非常密集的数字化(坐标)点，通过与电子控制器(ECU)的连接，记录激光线与工件相交的位置。摄像机摄取激光线位置获得立体影像，ECU电子控制器对每条激光线条上所记录的600个坐标点在Z轴方向的位置，以初始校正时所记录的绝对零位为依据作重复计算。 3、三坐标测量技术在逆向工程上的应用 测量数据的三维实体重构是目前逆向工程领域研究的“瓶颈”，实际应用中，因原始数据的获取方式、三维重构支撑环境、三维重构方法和目标不同，其理论依据、技术路线、算法和工作内容有较大差异。 数据压缩、曲线曲面的光顺处理噪声去除、数据匀化数据预处理曲面重构特征提取与数据分块 五、实验方法和步骤 1、Kreon激光扫描系统数据处理”-->“SELECT MACHINE”，在对话框中选“FARO Arm.par”，按OK，跟着会出现一个读取ECU的进程。 “Services”-->“Positioning” 将工件放在台面上使扫描头能扫到所有要扫的面。被扫工件应先喷上显像剂 Digitization --> Add digitization：Name(Path) 按Run digitization定义步距、频率等 按Record开始扫描，一个方向扫完后，可用Face检查，未扫到部分再换方向局部补扫。将已扫的结果点云过滤。 将结果输出，保存为逆向工程软件所用的格式文件。 2、在逆向工程软件中处理测量所得的数据，并进行曲面重构，得到计算机三维模型，最后在三维CAD软件中完成样件的三维造型设计。
最新数据分析算法与模型(一)(附答案)
数据分析算法与模型模拟题（一） 一、计算题（共4题，100分） 1、影响中国人口自然增长率的因素有很多，据分析主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表；选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据（见表1）： 表1 中国人口增长率及相关数据 年份人口自然增长率 （%。） 国民总收入 （亿元） 居民消费价格指数增长 率（CPI）% 人均GDP （元） 1988 15.73 15037 18.8 1366 1989 15.04 17001 18 1519 1990 14.39 18718 3.1 1644 1991 12.98 21826 3.4 1893 1992 11.6 26937 6.4 2311 1993 11.45 35260 14.7 2998 1994 11.21 48108 24.1 4044 1995 10.55 59811 17.1 5046 1996 10.42 70142 8.3 5846 1997 10.06 78061 2.8 6420 1998 9.14 83024 -0.8 6796 1999 8.18 88479 -1.4 7159 2000 7.58 98000 0.4 7858
三维点云数据处理的技术研究
三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业
分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾
逆向工程中数据处理方法
逆向工程中数据处理方法 机自13103 201315010316 在逆向工程过程中,形状测量是最基本和必要的一步。实际问题中,许多模型具有非常复杂的自由曲面,其设计表达或数学模型的建立是非常困难的,因此,形状测量的速度和精度在逆向工程的全过程中占有很大的比重。实物样件的测量数据通常不能直接用于其三维模型重建，必须将其输入CAD系统或专用逆向工程软件中经过一定的数据处理才能转化为造型所需的数据，称为造型数据【8】。 随着需求和科技的发展，出现了基于光学、声学、电磁学以及机械接触原理的各种测量方法。划分测量方法的依据也很多，逆向工程中的测量方法大体分为接触式、非接触式、逐层扫描数据测量【1-5】。 接触式测量方法是通过物理接触被测样件来获取数据的方法。接触式数据采集方法包括使用基于力的击发原理的触发式数据采集和连续式扫描数据采集、磁场法、超声波法. 接触式数据采集通常使用三坐标测量机。 非接触式数据测量利用光、声、磁等原理进行数据采集,其中光学方法细分有三角形法、测距法、干涉法、结构光法、图像分析法等。非接触式数据采集速度快精度高,排除了由测量摩擦力和接触压力造成的测量误差,避免了接触式测头与被测表面由于曲率干涉产生的伪劣点问题,获得的密集点云信息量大、精度高,测头产生的光斑也可以做得很小,以便探测到一般机械测头难以测量的部位,最大限度地反映
被测表面的真实形状。 逐层扫描数据测量前面介绍的两种方法虽然应用很广,但是存在无法测量物体内部轮廓的缺陷。为了解决这一问题，一个很好的方法就是采用断层数据测量法。目前断层采集法分为非破坏性测量和破坏性测量两种。 由于测量设备的缺陷、测量方法和零件表面质量的影响,通过测量所获得的数据不可避免地引入了误差,尤其是尖锐边和边界附近的测量数据,测量数据中的坏点可能使该点及其周围的曲面片偏离原曲面,所以要对原始点云数据进行预处理. 其主要的处理工作包括:去除噪声点、数据插补、数据平滑、数据精简、数据分割、多视点云的对齐等。 逆向工程中的数字化数据处理系统与常用的CAD/CAM系统相比,有2个显著的不同特点:首先在数据量上,输入的扫描点具有大量数据,并且密度很高,100万个扫描点的数据并非少见;其次是这些点的离散性【10】。因此,逆向工程测量得到的数据量通常被形象地称为点云。 由于测量设备的缺陷、测量方法和零件表面质量的影响,通过测量所获得的数据不可避免地引入了误差,尤其是尖锐边和边界附近的测量数据,测量数据中的坏点可能使该点及其周围的曲面片偏离原曲面,所以要对原始点云数据进行预处理. 其主要的处理工作包括:去除噪声点、数据插补、数据平滑、数据精简、数据分割、多视点云的对齐等。 去除噪声点【6】：无论何种数据采集方式,获得的数据中均存在一
1逆向工程关键技术
1.3 逆向工程中的关键技术 1.3.1 数据采集技术 目前，用来采集物体表面数据的测量设备和方法多种多样，其原理也各不相同。测量方法的选用是逆向工程中一个非常重要的问题。不同的测量方式，不但决定了测量本身的精度、速度和经济性，还造成测量数据类型及后续处理方式的不同。根据测量探头是否和零件表面接触，逆向工程中物体表面数字化三维数据的采集方法基本上可以分为接触式(Contact)和非接触式（Non-contact）两种。 接触式包括三坐标测量机（Coordinate Measuring Machining，CMM）和关节臂测量机；而非接触式主要有基于光学的激光三角法、激光测距法、结构光法、图像分析法以及基于声波、磁学的方法等。这些方法都有各自的特点和应用范围，具体选用何种测量方法和数据处理技术应根据被测物体的形体特征和应用目的来决定。目前，还没有找到一种完全使用于工业设计逆向测量方法。各种数据采集方法分类如图1.3所示。 在接触式测量方法中，CMM是应用最为广泛的一种测量设备；CMM通常是基于力-变形原理，通过接触式探头沿样件表面移动并与表面接触时发生变形，检测出接触点的三维坐标，按采样方式又可分为单点触发式和连续扫描式两种。CMM 对被测物体的材质和色泽没有特殊要求，可达到很高的测量精度（±0.5μm），对物体边界和特征点的测量相对精确，对于没有复杂内部型腔、特征几何尺寸多、只有少量特征曲面的规则零件反求特别有效。主要缺点是效率低，测量过程过分依赖于测量者的经验，特别是对于几何模型未知的复杂产品，难以确定最优的采样策略与路径。
图1.3 逆向工程数据采集方法分类
常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
数据处理点云处理
非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点 图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模
点云滤波方法
点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
激光雷达点云数据滤波算法综述 滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。 滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。 （一）LIDAR数据形态学滤波算法： （1）离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐 蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值 为膨胀后的高程 （3）地面点提取。设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点 该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。 （2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。 优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步 研究。 实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。 （二）基于坡度变化的滤波算法 滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。
逆向工程实验2-数据处理或曲面重构
实验二数据处理或曲面重构 专业：班级：日期： 小组成员： 一、实验目的： 1、主要介绍测量数据处理或曲面重构的基本原理； 2、学习掌握数据处理或曲面重构的方法。学习Geomagic Studio逆向设计软件的操作方法； 3、完成对模型的多边形阶段处理。 二、实验要求： 对多边形数据进行一系列的技术处理，为快速成型提供理想的数据模型。 三、实验方法： 将实验一合并后的数据导入Geomagic Studio软件，进行多边形阶段或形状阶段的数据处理，得到理想的完整的曲面模型。 四、所需的设备、仪器、工具或材料 1、逆向设计软件Geomagic Studio 10.0； 2、电脑。 五、步骤及要求（根据模型的具体情况选择步骤）： 一、数据的导入。 将实验一的模型导入Geomagic Studio软件中，从而对模型进行数据处理或曲面重构。如图1：
图1-1 数据导入图 二、数据处理或曲面重构。 1、进入多边形阶段，对模型进行处理。首先，进行“隐藏点云数据”的操作。 在左边【模型管理器】右键点击【隐藏】，如图2-1-1所示。 2-1-1隐藏点云数据 创建流形，删除模型上的一些非主流三角形。点击【多边形】中的【创建流形】， 选择【打开】。然后进行【空填充】，通过观察，发现除了模型自身孔（即底部的 大孔）以外，还有4个空分别位于耳朵两侧和两手臂下侧，如图2-1-2所示。所 以需要分别对这4个孔进行填充。对于这四个孔，均可采用【生成桥】的方式进
行填充。填充后数据如图2-1-3所示。 图2-1-2 数据缺失形成的孔
图2-1-3 填充孔后的数据图 2、修复相交区域 点击【多边形】，选择【修复相交区域】，弹出的对话框内会显示相交的三角形数量，点击【确定】。完成此项操作。此时，若重复操作，会弹出“没有相交三角 形”的对话框，如图2-1所示。故可确定在以后的操作中不会遇到麻烦的问题。 图2-1 修复相交区域 3、简化多边形 点击【多边形】，选择【简化】，“减少模式”中选择【三角形计数】，【减少到百
大数据常用的算法
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，
点云数据处理
点云数据处理 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇博客也将粗略介绍。 三维点云数据处理方法 1. 点云滤波（数据预处理） 1. 点云滤波（数据预处理） 点云滤波，顾名思义，就是滤掉噪声。原始采集的点云数据往往包含大量散列点、孤立点，比如下图为滤波前后的点云效果对比。 点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 2. 点云关键点 我们都知道在二维图像上，有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法，这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术。
常见的三维点云关键点提取算法有一下几种：ISS3D、Harris3D、NARF、SIFT3D 这些算法在PCL库中都有实现，其中NARF算法是博主见过用的比较多的。 3. 特征和特征描述 如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。如同图像的特征一样，我们需要使用类似的方式来描述三维点云的特征。 常用的特征描述算法有：法线和曲率计算、特征值分析、PFH、FPFH、3D Shape Context、Spin Image等。 PFH：点特征直方图描述子，FPFH：跨苏点特征直方图描述子，FPFH是PFH的简化形式。这里不提供具体描述了，具体细节去谷歌吧。 4. 点云配准 点云配准的概念也可以类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对其，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。严格说来是6个参数，因为旋转矩阵也可以通过罗格里德斯变换转变成1*3的旋转向量。 常用的点云配准算法有两种：正太分布变换和著名的ICP点云配准，此外还有许多其它算法，列举如下： ICP：稳健ICP、point to plane ICP、point to line ICP、MBICP、GICP NDT 3D、Multil-Layer NDT