Research on point cloud data optimization and feature extraction during 3D reconstruction of high-speed rail wheelsets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the continuous development of the rail vehicle business, high-speed rail, locomotive, subway, light rail and other railroad transportation industry to reach the prosperity of the previous scene, the wheelset is an important support and walking parts of the rail train, so the detection of its geometric parameters and tread quality of the safe operation of the vehicle is of great significance.In this paper, based on the principle of binocular measurement vision, the mathematical model of bilinear structured light is used to calculate the three-dimensional coordinates of the spatial points of the wheel pairs of high-speed railways.The collected point cloud data are filtered and smoothed to eliminate the noise contained in the data.Integrate the two point data under the same coordinate system, perform data fusion on the overlapping part to complete the alignment of the point cloud.And extract its eigenvalues to realize the point cloud coordinate transformation.Through testing experiments, the accuracy of high-speed rail wheel pair data measurement and other indicators are studied and analyzed.The measurement accuracy of the journal diameter of the HSR wheelset has a deviation of about 0.003 mm compared with the CMM, meanwhile, the fluctuation range of the HSR wheelset diameter data in the left and right directions is within 0.04 mm and 0.03 mm, respectively, and the stability of the measurement data of the model is good.The point cloud rotation error is between -1.09 and 1.09, and the first quadrant angle error is between -1.114 and 0.829, and the model controls the error to be around 1, and the verification of the pairing accuracy is passed, which can meet the requirements of the production and operation activities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle