遥感影像水体识别研究进展及热点分析

洪涝灾害是严重危害人类社会发展的自然灾害之一,从遥感影像中准确识别水体信息对提升突发洪涝灾害事件的应急处理、灾害预警具有重要意义,一直受到专家学者的关注。针对国内外专家学者利用遥感影像进行水体识别的相关研究成果,文章从传统方法以及深度学习法两大方面,对前人提出的水体识别理论和方法进行分析研究;在此基础上,利用文献计量的方法对水体识别当前的研究热点进行梳理分析,针对现存问题和当前热点对基于遥感影像的水体识别未来发展趋势进行了展望。

基于文献计量的遥感影像研究现状及热点分析

为了清晰了解遥感影像的发展趋势,以知网期刊为数据来源,运用文献计量法以及CiteSpace可视化分析工具对遥感影像的相关文献进行统计分析。结果表明,在遥感影像领域内,作者李德仁、张良培等人有较高的影响力,李德仁是遥感领域的领军人物。近几年新兴的热点主要集中在无人机、遥感卫星的图像处理以及深度学习相关算法与遥感影像的结合,未来研究的重点可能仍围绕着深度学习与遥感影像的深度结合,以及开发更多数据集支撑两者结合。

基于文献计量的国内危险化学品信息化监管主题与热点分析

为提升危化品安全信息化监管建设能力与本质安全水平,通过文献计量法和CiteSpace软件,采用关键词共现和聚类归纳对危化品领域及技术研究趋势进行分析。结果表明:危化品安全信息化监管研究自1998年共经历萌芽、发展、摆动3个阶段,但高质量成果较少;在当前新兴信息技术和传统评价分析技术相结合的新型研究模式下,着重突出物联网、大数据、人工智能、区块链等智能技术占比,是未来危化品信息化监管发展重要途径。

巡逻机器人关键技术及应用分析

为了进一步推进机器人在实际生产生活中的应用,本文以巡逻机器人为研究对象,在对近年来巡逻机器人相关文献进行分析研究的基础上,从国内外应用现状两个方面总结了巡逻机器人在具体领域的应用研究,阐述了巡逻机器人的研究现状;将典型巡逻机器人的核心技术模块归纳为定位与地图构建、路径规划与避障以及传感器环境感知;最后对巡逻机器人在危化品监管领域的应用进行分析研究,结合危化品的特殊场景给出了一种危化品仓库巡逻的策略。

基于PSO-CNN神经网络的车牌识别系统

我国加快构建智慧城市的建设,给汽车的管理带来很大的挑战,从应急管理的领域来看,车牌的识别对于汽车信息以及运动轨迹的实时监控有很大作用,那么车辆车牌的自动检测与识别技术极为关键。本文针对复杂车牌图像,利用当下热门的卷积神经网络和粒子群寻优算法进行结合,建立了一个基于MATLAB平台通用的车牌检测与识别模型,实验结果表明系统的平均识别率为97.8%,可以广泛应用于城市道路和无人停车场等领域的车辆自动化信息管理。

一种未知环境下方向自适应的机器人避障算法

针对机器人在未知动态环境中移动时避障难、路径规划复杂的问题,基于动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)进行研究和优化,提出一种能够自适应调整方向的避障方法。首先通过障碍物信息计算可通行的间距和角度,设置临时目标点,解决了原算法会绕行密集静态障碍物区域或陷入局部最优的问题,然后在原算法的基础上新增一个用于处理动态障碍物的决策函数,将机器人与动态障碍物之间实时速度和距离的关系作为该评价函数的依据,并为该函数设置合理触发阈值,触发后通过计算选择最优的轨迹方向以完成动态避障。MATLAB实验结果证明,所提出的方法较原算法避障能力强,路径规划效率高,应对未知动态环境时有较大优势。

基于文献计量的国内溯源技术研究及应用态势分析

溯源技术对快速确定疫情传播的途径及源头具有重要作用,也是确保产品最安全有效的方法之一。本文以"知网"数据库为样本数据来源运用文献计量法和可视化软件CiteSpace通过对年度发文量、作者数量变化、作者、机构以及关键词共现图谱分析,对溯源、溯源技术以及溯源应用3个领域进行了分析研究。归纳分析了溯源技术的研究及应用的历程,通过梳理分析溯源在国内的研究及应用情况,旨在为广大学者及决策机构提供参考期望能够为国内疫情的防控及产品的管控提供参考。