摘要：【目的】为解决车载全景影像在智慧城市、智慧城管、智慧交通等领域中应用不足的问题,提出了一种基于lm优化的车载序列全景影像绝对测量的方法。【方法】首先,对待测目标点在全景影像上的成像过程进行分析,详细推导了目标点绝对坐标测量的理论模型。其次,为解决该理论模型的优化求解问题,引入了对初值不敏感且收敛速度较快的lm算法,并对lm算法中的初值获取、函数构建、参数设置等问题进行了设计。最后,结合实际车载全景影像和目标点位实测数据,对所提的方法进行验证。【结果】该方法获得的目标点绝对坐标平面中误差和高程中误差分别为0.123 m和0.118 m,符合《城市测量规范》(CJJ/T 8—2011)中的相关要求。【结论】该方法能够有效获取全景影像范围内待测目标点的绝对坐标,从而为全景影像在城市部件普查、交通基础设施测量等领域的应用提供了可能。

摘要：针对选煤厂用重型直线振动筛控制系统存在的实时性差、考虑因素单一的问题,提出一种基于遗传与BP神经网络lm优化混合的自动寻优设计方案,以实现振动筛筛分效率最优的目的。首先重点分析了振动筛模型以及算法实现,然后将遗传算法与BP神经网络相结合,用这种方式克服局部最优解存在的缺点,同时采用lm优化方法加快网络训练速度,最后完成系统仿真测试。仿真和测试结果表明:该振动筛自动寻优方案满足设计要求,是一种有效的振动筛控制方法。