一、一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法

倾斜摄影技术，是国际地理信息领域新近发展起来一项技术，利用多传感器集成机制，如新型多线(面)阵、多角度数码相机的应用，一次飞行可获取目标建筑物垂直角度和4个倾斜角度的影像，克服了传统航摄技术只能进行垂直角度拍摄的局限，可获取地物三维几何信息和丰富的纹理信息。利用倾斜摄影技术进行三维建模时，从众多定向的纹理图像中自动选择遮挡最少最清晰的影像作为最佳的纹理数据源，并通过几何纠正方法保证纹理影像达到较合适的人眼观测效果。

而实际环境中，受外界各种因素影响，例如光的衍射、大气质量、相机系统因素以及内业处理过程等，影像模糊效应不可避免，一定程度上影响了纹理的质量和视觉效果。另外，从航空像片上虽然能取得建筑物的立面纹理，但纹理的清晰度取决于拍摄的角度和楼层高度，侧面纹理往往存在分辨率不足的问题，使得模型的精美度不够。

本发明提出一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法。

专利优势：

(1)提出基于高频强调的MTF图像复原算法，降低了色彩失真，同时减少了PSF多次人工调试的次数。

(2)因此为了提高刀刃法估计MTF精度，通过以下方法：首先，通过交互式方法调整MTF曲线的下降调整，其次，在做傅里叶变换之前，对该曲线做截取，只留下边缘两侧各2个像素及其扩散的区域。然后以零值代替被截掉的部分，这样就弥补了刀刃边缘两侧灰度不均匀的缺陷。

(3)针对建筑物纹理源影像色彩调整主要为达到视觉上整体亮度一致性，并防止产生颜色偏差，提出基于纹理相机的纹理影像源主色调匹配方法。

二、一种基于评分者印象的电子商务信用计算方法

社会心理学研究表明，印象形成于人在过去的经验中对事物的理解和行为习惯，并会对人今后的行为产生持续的影响，根据印象我们可以把人或者事物进行分类，印象形成的心理效应中其中一种是定型效应，也就是说印象一旦形成就很容易固定，不会轻易改变。在电子商务中，对于卖方提供的商品或者服务，不同的买方由于自身的主观感受不同，就会产生不同的评价，同一种商品或者服务，有的人给出的评价较高，而有的人则给出了较差的评分，如果电商市场中不诚实的评分者(买家)占所有评分者的比例增加(大于50％)时，或者不诚实卖家的不诚实比例上升时(大于50％)，导致现有的算法崩溃或者性能下降。

本发明提出一种基于评分者印象的电子商务信用计算方法。

    专利优势：

(1)考虑了评分者评分的主观因素，根据常理做出了宽松型和严苛性评分者行为习惯的假设。

(2)对常见的不诚实评分攻击，本算法都有较好的表现；对于组合的攻击方式算法也表现不俗。

(3)当市场中不诚实买家和卖家的比例上升时，算法仍然可以有效的工作，算法的健壮性较好。

(4)在筛选严苛型和宽松型买家时，考虑到此两类买家的稀少性(通过参数IC设定其数量)采用一种不完全聚类的算法，提高了聚类精度，加快了聚类收敛速度。

(5)算法没有考虑买家的间接经验，不需要建立庞大的信任网络，节省了大量的计算好友信誉和权重的时间，响应速度快。

三、考虑事件驱动及输出饱和的动车组鲁棒滤波故障检测方法

动车组能否稳定可靠工作直接关系到行车安全，因此针对动车组故障，往往采取安全导向原则，即一旦检测出动车组发生故障，便会采取中途停车处理。但该措施会导致线路停运，造成巨大的经济损失，也给其它列车的运行带来了严重的安全隐患。实际上，某些故障短时间内并不会危及行车安全，如能有效在线检测出这些故障，便无需立即停车处理，可待进站后再进行维修。但是现有故障检测方法严重依赖模型不确定性结构，且在传感器存在随机饱和效应限制和网络存在事件驱动机制的情况下无法有效检测系统故障。基于上述情况，为了满足实际应用需求，亟需一种考虑事件驱动及输出饱和的动车组鲁棒滤波故障检测方法，实时在线检测系统故障，提高动车组安全性和可靠性。

本发明提出了一种考虑事件驱动及输出饱和的动车组鲁棒滤波故障检测方法。

专利优势：

本发明一种考虑事件驱动及输出饱和的动车组鲁棒滤波故障检测方法，不依赖任何模型不确定性结构信息，在传感器存在随机饱和效应限制和网络存在事件驱动机制的情况下能够实时在线检测系统故障，提高了动车组安全性和可靠性，有效保障了实际应用需求。

四、从车载激光扫描点云中自动提取杆状地物空间位置的方法

车载移动激光测量系统作为一种先进的测量手段，在城市三维数据采集中的应用越来越广，系统采集到的三维信息包括道路两侧的建筑物、树木、电灯杆、电力线、桥梁以及道路路面等。杆状地物是城市部件中最为普遍的设施，随着智慧城市的快速发展，急需获取更加全面、准确的杆状地物空间位置信息。目前，对于激光点云中杆状地物提取的研究，主要有聚类法与投影密度法，这两种方法都基于整体的点云数据，易受点云数据中噪声点的影响，方法适应性不高。如何更好地挖掘点云数据的形态特征，提高杆状地物空间位置提取的精度和效率，仍然是目前的研究难点之一。

本发明提出了一种车载激光扫描点云中杆状地物空间位置信息自动提取的方法。

    专利优势：

本发明根据激光点云数据，自动获取空间分层数据，并自动选取最优空间分层数据进行平面投影，通过分析杆状地物的特征，对基于点数的平面投影图像进行杆状地物的提取，不易受数据噪声点的影响，自动化程度高，更大程度上充分利用了点云数据的形态特征，达到了较好的提取效果。

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