26、利用Project Tango设备生成房间平面图

利用Project Tango设备生成房间平面图

1. 引言

平面图生成是为现有房间或建筑物生成按比例绘制的图纸或数字模型的问题。传统的工作流程通常是先对地板进行徒手草图绘制并记录各个测量值,然后使用CAD软件绘制平面图。这种方法大多依赖手动操作,需要用户使用激光测距仪等工具收集所有必要的测量数据。若测量数据缺失,可能导致平面图不完整,需要在现场重新测量,成本较高。而且,在有家具或杂物的环境中,直接测量某些距离会很困难。

近年来,为了提供更自动化和高效的解决方案,现场绘图的桌面或移动应用受到了广泛关注。随着3D扫描技术的发展,三脚架式3D扫描仪成为生成平面图的一种选择。它生成的3D点云可通过专用软件实现建筑信息建模(BIM)和平面图的半自动生成。但这种方法的运营成本较高,扫描时间也较长,尤其是在有多个小房间的情况下。这类方法属于离线处理,即扫描完成且所有数据收集完毕后才开始处理。

对于手持扫描仪,在线方法可以在扫描过程中逐步给出结果。虽然已经有一些在线方法用于提取室内场景的部分墙壁,但它们都没有专注于单个或多个房间平面图的创建。在普通智能手机上,也有一些用户驱动的方法,通过已知手机的方向和设备到地板的垂直距离(假设为常量并已校准)来估计用户与房间角落之间的距离。最近,随着移动设备配备深度传感器,针对Project Tango移动设备也提出了用户驱动的方法,如用户需要使用FloorPlanEx手动选择墙壁或室内场景的边缘角落。

本文提出了一种适用于Tango平板电脑开发套件(TDK)的在线方法。该套件配备了深度传感器和鱼眼相机,运行在安卓系统上,提供了用于定位和3D重建的专用库。我们的方法可以在用户可选交互的情况下生成房间平面图,借助设备的定位和深度图捕捉能力,

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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