长春工程学院

本发明涉及精密测量技术领域，具体提供一种轮对平面度测量方法，通过获取轮对绕旋转轴旋转一周的三维点云数据，根据轮对在获取三维点云数据时刻对应的旋转角度，将三维点云数据的几何姿态映射到全局坐标系上，利用半径约束滤波法对映射后的三维点云数据进行滤波，提取轮对的目标平面；利用自适应参数调整策略和精英‑反向学习机制的蛇优化算法对目标平面进行最优平面拟合，实现目标平面的平面度测量。本发明显著提升了轮对内侧平面的拟合精度，实现轮对平面度快速、稳定、高精度检测。

一种电力走廊的危险源识别与预警方法、系统及设备，涉及电力数据处理技术领域，包括获取电力走廊原始点云数据；对原始点云数据进行点云补全处理，得到完整且均匀的点云数据；将补全后的点云数据转换为二维深度图，输入至轻量化目标检测模型，得到危险源的二维检测框，并映射到三维点云空间，生成危险源三维感兴趣区域；基于补全后的点云数据，提取纯净的导线结构化点集；针对每个危险源三维感兴趣区域，计算该区域内点集到导线结构化点集的最小距离，作为安全距离；将安全距离与预设的安全距离阈值进行比较，根据比较结果生成预警信息；能够实现高精度点云补全、轻量化精准识别、可靠安全距离测算及动态风险预警的效果。

一种多气候因子滞后特征时序预测方法及系统，属于机器学习时序预测技术领域，为解决多气候因子滞后作用处理不足、统一滞后期难以匹配不同时间响应关系及模型参数依赖人工经验的问题，获取北极海冰密集度时间序列和多个气候因子历史时间序列，逐因子计算时滞相关性，根据时滞相关性的绝对值确定最优滞后月数，按各最优滞后月数构造滞后特征训练样本，利用麻雀搜索算法对卷积神经网络‑长短期记忆网络模型进行参数寻优并输出北极海冰密集度预测值。本发明能够提高气候因子与预测目标的时序对应性，减少模型参数确定对人工经验的依赖，适用于北极海冰密集度时序预测和气候时间序列机器学习预测等领域。

本发明公开了一种基于星载计算机维护模式闭环仿真设计方法，涉及星载遥感仿真算法验证技术领域，包括地面端构建场景动态仿真平台，建立存储真实观测数据提取多光谱纹理特征、几何结构信息的多维地物样本库。通过数学建模工具对样本库信息参数化分解，生成可独立编辑的地物特征基元与地物结构基元。设置动态演化参数集驱动基元按预设时空演化逻辑组合演变，实时生成含详细地物细节与动态特征的连续时序仿真场景。依据目标卫星载荷参数模拟成像生成时序仿真遥感影像数据流，完成星载计算机在轨处理算法验证。该方法实现地物基元独立编辑、动态场景连续生成，提升仿真场景真实性与算法验证匹配度。