城市竣工测绘典型要素语义分割PointNet++深度学习模型适用性分析

处理三维激光扫描仪获取的城市竣工测绘点云场景数据的传统方法存在较多局限性,无法适应信息化社会对产品高效处理的需求。基于此,本文分析了城市竣工测绘点云场景分类需求,研究了利用深度学习网络模型对点云场景进行自动化处理的方法。首先,对输入的城市竣工测绘数据进行预处理,以实现点云降采样、去噪、地面点与非地面点分割;然后,人工标注5个区域场景数据毫米级标签,进行数据增强;最后,测试PointNet++网络在城市竣工测绘点云场景下的语义分割性能和效果。测试结果表明,在少量样本下,PointNet++网络可以较好地实现城市竣工测绘点云场景的激光点云语义分割,总体mIoU达73.06%,能够满足城市竣工测绘点云语义自动化分割需求,为城市竣工测绘点云数据处理提供了新思路。

基于改进生成对抗网络的图像数据增强方法

为了提高机器学习模型的精确度,提出基于数据分布拟合、生成式对抗神经网络和图像超分辨率重建的图像数据增强方法.该方法将最大似然估计和采样算法生成的符合原始数据分布的二维噪声用于对抗训练,克服了在生成模型中传统图像噪声输入随意的问题;采用逐层训练方式生成高分辨率图像,改进高分辨率图像映射困难、参数冗余的缺点.以轴承滚子表面灰度图像数据增强为例,验证所提方法的有效性.研究结果表明,所提方法生成的图像质量更优,相比传统方法生成的图像峰值信噪比提高13.07%,结构相似性提高32.40%,弗雷歇初始距离降低37.58%,且数据增强后的模型平均精确度提升7.89%.

高效氯嘧磺隆降解菌株培养条件的优化

以筛选出的3株高效氯嘧磺隆降解细菌(A2、A5和A6)为实验对象,研究碳源、氮源、pH、温度及氯嘧磺隆初始浓度对菌株生长的影响,确定其最适培养条件。A2、A5和A6生长的最适碳源为乳糖,氮源为蛋白胨。A2生长最适乳糖浓度为20 g·L-1,最适蛋白胨浓度为10 g·L-1,适宜pH值范围5.4～7.0,最适pH值6.0,生长的适宜温度范围25～36℃,最适温度28℃;A5和A6生长最适乳糖浓度为15 g·L-1,最适蛋白胨浓度为10 g·L-1,适宜pH值范围5.4～8.0,最适pH值5.4,生长的适宜温度范围25～36℃,最适温度28℃。3株菌于最佳培养条件下,培养60 h,其最大菌密度(OD600)可分别达到1.802、1.804和1.887,分别是野生菌株的15.5、8.4和42.9倍。

多源LiDAR与倾斜摄影应用于城市建筑竣工测绘的对比分析

通过架站式三维激光扫描、无人机倾斜摄影测量与无人机机载LiDAR扫描三种新型测量方法获取同一区域内建筑的点云数据以及三维模型绘制该区域内建筑的平面图。以全站仪及RTK获取的建筑特征点作为参考,分别对三种方法获得的平面图进行差异统计,综合对比分析三种方法各自优缺点。

耐冷菌的筛选及其对低温油脂类废水的降解研究

将冬季室外取得的污泥在10℃下驯化、分离得到11株低温菌;再筛选出生长良好且除油效率高的三株菌株;将这三种菌株进行组合,制成低温高效混合菌;在温度10℃,pH值=7,初始浓度为10 mg/L时,除油率可达76%。

各种吸附材料对亚甲基蓝废水处理的研究

介绍了吸附法处理亚甲基蓝废水的吸附剂,对吸附剂在亚甲基蓝废水处理中的应用及效果进行了总结。

试论现代篮球运动防守的技、战术特点与应用

本文运用文献资料、录像观察、对比研究等研究方法,对现代篮球运动防守的技、战术进行研究,重点分析了现代篮球运动防守的内涵与特点,并提出了:大胆转变传统的防守意识;鼓励队员主动出击,防守保持攻击性;强化防守预判,提高防守经验;抢占有利位置,制造进攻犯规等有效训练方法,旨在摸清世界篮球防守发展的未来趋势,对篮球教学与训练提供有价值的理论参考。

对含氮杂环类金刚烷胺工业废水树脂吸附的研究

本文采用LS-106、LS-200和XDA-1G三种型号大孔吸附树脂对金刚烷胺工业废水进行吸附研究。结果表明,采用XDA-1G型号吸附树脂,调节pH在8左右,吸附流速为1BV/h,吸附效果最好;并且采用甲醇解吸可以取得良好的再生效果。树脂的吸附效果与吸附流速和pH值都有密切关系。

基于ASPEN的染料行业精馏釜残焚烧尾气处理工艺模拟与优化

本文使用Aspen Plus软件对染料精馏釜残液焚烧尾气的处理系统建立模型,计算得出各物流流量和性质,并对洗涤塔的操作参数进行优化分析。计算结果表明:洗涤塔的吸收效果、排污情况等随碱液添加量的变化分别呈不同的变化趋势;两塔的排污情况与循环液操作温度相关。

烯啶虫胺生产废水处理研究进展

烯啶虫胺在生产过程中会产生大量污染性强并且难降解的废水。采用蒸汽汽提脱氨与大孔树脂结.合的工艺进行处理,蒸汽汽提脱氨氮的去除率可达90%以上,大孔树脂的COD总去除率可达82%以上,达到了预期处理效果。