三种图像匹配模型在地图匹配中的适用性

随着计算机和人工智能等科学技术的快速发展,已出现多种基于深度学习的智能化图像匹配模型,但这些模型大多用于匹配图像纹理特征较为固定的图像(如人物、建筑物和工业器件等),缺乏对图像纹理特征复杂多变的地图图像匹配适用性研究。为此,本文以行政地图、交通地图和专题地图为数据源,基于Superglue、COTR和GlueStick 3种图像匹配深度学习模型,通过融合3类地图和语义分割模型(SAM),从目视检验、匹配精度和匹配效率方面对比分析3种图像匹配模型效果。结果表明:①GlueStick模型在3类地图上边界匹配效果整体最为理想,Superglue次之,而COTR模型匹配效果最差;②基于SAM生成地图分割掩膜图能够减少地图周边干扰要素,进而提升GlueStick和Superglue模型匹配效果,其匹配精度分别提升了47.50%和34.43%;③COTR模型匹配效率最低,GlueStick相比Superglue,在地图原图上匹配效率较低,但在地图分割掩膜图匹配中,两个模型匹配效率相当。本文可为地图内容对比、识别和审查等方面提供重要的智能化技术支撑。

顾及多方法集成特征选择与负样本优化的滑坡易发性评价

针对滑坡易发性评价中特征因子选取主观性强、滑坡负样本选取随机性强,导致预测精度较低的问题,本文提出了采用多方法集成选择特征因子,并结合信息量法优化负样本提取的滑坡易发性评价方法。以四川省巴中市为例,首先,将最大相关最小冗余(mRMR)、梯度提升树(GBT)、极端梯度提升树(XGBoost)、普通最小二乘法(OLS)、信息增益法(IG)5种方法特征选择的结果归一化并累加得到综合评分。其次,通过信息量法选取负样本构建样本数据集。然后,采用支持向量机(SVM)模型进行滑坡易发性分析,并与逻辑回归(LR)模型做对比试验。最后,从滑坡灾害易发性分区图、点密度统计、ROC曲线3个方面,验证预测结果的准确性。试验结果表明,本文提出的多方法集成特征选择并应用信息量法进行负样本优化可以有效提高模型的预测精度,易发性评价结果更为准确可靠。

利用DeepLabv3+模型提取分析街景图像绿视率——以北京三环内为例

基于语义分割模型的绿视率提取缺乏适用性研究,本文首先基于DeepLabv3+语义分割预训练模型和自主标注样本,采用迁移学习策略,构建街景图像语义分割模型,并对其进行精度验证。然后基于构建的街景图像语义分割模型提取计算北京三环内绿视率(GVI),分析点、线尺度下绿视率空间分布特征。结果表明:①相比DeepLabv3+语义分割预训练模型,迁移学习后模型F1值和mIoU值分别提高了7%和3%;②点状尺度上北京三环内绿视率整体呈“西高东低,北高南低”聚类式分布特征,0~0.15区间内街景采样点GVI约占58.1%;③线状尺度上整体呈“环线低环内高”且中心发散式特征分布,0~0.15区间内研究区道路GVI约占59.8%。该研究对于提升城市街道绿化感知程度和城市空间规划具有重要的参考意义。

直液式针管水性圆珠笔书写性能的研究

本文通过选取国内外同类型的产品,进行结构原理剖析和书写性能的对比,查找出问题点及其原因。在此基础上,结合生产过程中对储水器结构、生产设备及相关工艺的改进,通过大量的实验验证,实现直液式针管水性圆珠笔书写性能的提升,帮助企业提高直液式针管水性圆珠笔的生产效率及产品质量。

增强边缘信息的全卷积神经网络遥感影像建筑物变化检测

针对现有很多深度学习的建筑物变化检测方法未考虑图像的结构特征,导致建筑物边缘像素分割精度低的问题,本文提出了一种增强边缘信息的遥感影像建筑物变化检测模型。首先采用Canny算法和概率霍夫变换算法提取双时相影像中建筑物的直线边缘特征图作为图像结构特征;然后将双时相影像及其对应的边缘特征图输入到增强边缘信息的全卷积神经网络(FCN)中;最后采用骰子损失和交叉熵损失加权组合函数衡量网络模型。试验表明,增强边缘信息的FCN网络在精度评价和视觉分析上具有一定的优越性。

城市共享单车需求的多特征CNN-BiLSTM预测方法

共享单车的需求量预测对于共享单车企业的精细化运营十分重要,是解决单车区域供需平衡的前提。为精准预测共享单车需求量,本文首先分析了纽约Citi Bike 2017—2019年共享单车数据的时空特征,探究了共享单车出行的分布规律;其次,融合卷积神经网络的特征提取能力和双向长短期记忆网络的双向时序数据处理能力,构建了卷积双向长短时记忆网络CNN-BiLSTM模型;然后,结合出行数据、气象数据及单车时空出行特征,采用相关性分析法探究了单车需求量的显著影响因子,并作为模型输入特征,对模型进行训练,生成单车预测模型;最后,选取CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM作为对比模型,对CNN-BiLSTM预测模型效果进行评价。对比结果表明,CNN-BiLSTM模型的MAE和RMSE最小,分别为0.035和0.058;R^(2)最大,为0.922,模型预测效果最佳。本文可为实际的共享单车调度与再分配提供参考依据。

基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法

针对Hough变换提取直线算法在速度、精度和影像大小三方面的局限,提出一种基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换算法。首先阐述对经典Hough变换的改进策略,对参数空间中ρ的分辨率和θ的分辨率的最佳取值也作了探讨,之后详细说明基于预存储权值矩阵的多尺度Hough变换直线提取算法。实验证明,本文提出的算法能显著提高实际影像处理的速度和直线提取的精度,特别是对比较大的影像具有计算量小、抗噪能力强等特点。

基于三维GIS的海洋标量场数据动态可视化

针对海洋标量场数据的多维、多格式、动态性等特点,设计基于NetCDF的海洋标量数据通用数据模型,并详细阐述该模型的存储格式及其特点。基于三维GIS场景,构建标量场多维动态渲染模型,探讨基于几何对象的海洋标量场数据多维可视化方法,实现海洋标量数据的直观、多维、动态可视化表达。技术试验表明,该方法高效、可行,可为其他海洋环境要素数据的可视化与分析提供技术借鉴。

基于主轴分析和EDISON-Zernike矩的彩色图像亚像素边缘检测

本文分析了目前常见的亚像素边缘检测方法,提出了一种综合运用主轴分析法、Zernike矩和嵌入置信度的彩色图像亚像素边缘检测算法。首先获取影像三维空间中的主轴,然后利用嵌入置信度的边缘检测算子快速检测出所有可能的边缘点,再利用Zernike矩算子以亚像素精度重新定位边缘。实验表明本文算法优于其它的边缘检测算子,充分利用了图像的彩色信息,定位精度能够达到0.13个像素,并且该方法还具有良好的抗噪声干扰性和处理效率。

射血分数保留的心力衰竭患者心房利钠肽前体A基因多态性与5年全因死亡的关系

目的探讨心房利钠肽前体A(NPPA)基因多态性与射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)患者5年全因死亡的关系。方法选择2013年1月至2016年1月杭州市第九人民医院收治的HFpEF患者233例,随访5年死亡31例(死亡组),存活202例(存活组)。比较两组患者一般资料、NPPA基因多态性。采用Cox回归分析5年全因死亡的相关影响因素,比较不同基因型患者氨基末端脑钠肽前体(NT-proBNP)水平。结果死亡组纽约心脏病协会(NYHA)心功能分级Ⅳ级、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、心房颤动、慢性肾功能不全占比及NT-proBNP水平高于存活组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NPPA基因扩增结果显示,rs5063、rs5065位点均存在基因多态性。死亡组NPPA基因rs5063位点AA基因型、A等位基因占比高于存活组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NYHA心功能分级、COPD、心房颤动、慢性肾功能不全、NT-proBNP、rs5063位点AA基因型均为HFpEF患者5年全因死亡的影响因素(均P<0.05)。NPPA基因rs5063与rs5065位点AG、GG患者NT-proBNP水平低于AA患者,差异均有统计学意义(均P<0.01)。结论NPPA基因多态性是HFpEF患者5年全因死亡的影响因素之一。

空间数据挖掘与发展趋势探讨

基于空间数据挖掘的含义,分析空间数据挖掘的特点、主要方法分类和面临的主要问题;结合空间数据的特点,提出一种空间数据挖掘体系结构,并分析空间数据挖掘的基本过程,阐述了当前空间数据挖掘面临的主要问题并展望其发展趋势。

一种扫地机器人路径规划的改进算法

扫地机器人现有的各种路径规划对定位、航迹推算提出了严格的要求,路径计算量及规划难度也随即增大;而简单的随机覆盖法却存在着低覆盖率及高重复率的缺点。为了避免上述各种缺陷,提出了一种路径规划的改进算法,经过扫地机器人验证平台的测试,利用此种改进算法进行路径规划,不仅避免了上述各种缺陷,同时还能够根据环境的相关特征信息做出更进一步的优化。

高职院校会计专业教学团队建设研究

推动高等职业教育创新发展离不开教师团队建设,高质量的教学团队对适应学科专业发展和提高人才培养质量有着重要的意义。高职院校会计专业依据高职教育及会计专业的特点,可以从优化师资结构、提升教研能力、完善激励机制以及创建团队文化等方面构建教学团队。

摄影测量三维重建中多源信息融合方法探讨

分析摄影测量三维重建中不同数据源的特点,针对现有多源数据融合存在的有限数据源低层次融合问题,提 出一种基于影像特征、GIS信息和3D TIN模型融合的层次结构与算法流程。该算法主要包括多边形区域增长、几 何推理和建筑物几何模型平差等处理,为基于摄影测量的三维城市模型自动重建提供了一种新的思路与方法。

基于主轴分析和嵌入置信度的彩色边缘检测

边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。

高职《国际贸易实务》与职业元素融合教学探索

高职院校实施以服务为宗旨、以就业为导向,专业教学融合职业元素是提高就业能力的重要途径,也是推动职业教育改革,实施岗位对接的具体措施。通过对外贸行业职业元素的内涵界定与认识,思考《国际贸易实务》课程在职业中的定位,从职业道德意识、职业核算技能、职业沟通能力、职业操作方法等方面将职业元素融合课程教学进行分析,探索对应职业岗位相关课程教学的改革路径。

基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。

基于Multigen Creator和Vega的“数字校园”演示系统开发

为了展示武汉大学美丽的校园风貌 ,充分利用我校新近引进的虚拟现实系统 ,开发了一个“数字校园”演示系统 ,实现了虚拟现实表现的基本功能。介绍了该演示系统的有关技术细节 ,包括系统构成。

基于AHP江西纺织产业物流中心选址探讨

江西纺织产业集群发展对地方经济具有重要的推动作用。本文通过物流中心选址文献综述,结合江西纺织产业特点,确定评价区域纺织产业物流中心的指标,并运用AHP对江西纺织产业物流中心选择进行实证分析,提出九江作为江西纺织产业物流中心选址以及相关建议。

浅析我国外贸发展战略路径的选择

现阶段我国经济增长速度趋于放缓,加之国外市场摩擦不减,使得我国发展面临新的阻碍。当前我国外贸发展战略已经不能满足新形势的需要,而且战略本身存在不足,在实践中也是饱受争议。基于此,本文从我国外贸现状入手,总结分析了外贸发展战略调整的重点,并提出了我国具体的外贸发展战略路径选择。