基于Harris角点和SIFT算法的车辆图像匹配

车辆图像匹配广泛应用于车辆识别和跟踪,其中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配算法是当前国内外特征点匹配研究的热点,但针对车辆等刚体特征明显的目标,SIFT算法在时间复杂度和稳定性方面留出了改进空间.针对车辆图像匹配,本文基于Harris角点检测对SIFT算法进行改进.实验结果表明:该方法在车辆图像匹配时,稳定性和实时性优于SIFT算法.

基于AHP-BP神经网络的EPC项目风险评价应用

为探究EPC项目风险等级,本文从AHP,BP神经网络的特点出发,结合相关文献及EPC项目风险因素分析,筛选出7个一级指标和30个二级指标,以此建立EPC项目风险评价指标体系,并基于AHPBP神经网络模型,对20个EPC项目数据进行模拟训练,以某国际文体综合基地建设项目为例,从承包方的角度评估分析EPC项目的风险等级,模拟结果为低风险等级,重点风险因素为资金短缺和管理经验缺乏。

基于结构方程的EPC项目成本控制影响因素研究

从总承包商视角对EPC项目成本进行研究,选取并确定15个EPC项目成本影响因素,构建以经济与政策、设计、采购、施工、竣工验收为影响因素的EPC项目成本指标观测体系。基于调查问卷的数据,采用结构方程模型对成本影响因素进行分析,得到各指标的权重。结果表明:现场验收、项目文件、采购方案及经济环境对EPC项目成本影响较大,为企业控制项目成本、提高管理水平提供参考。