基于视频智能分析的河道监管系统设计与研究

为解决河道监管过程中存在的协同处置不同步、主动预警不智慧、统筹监管不及时、决策支撑不充分等问题,立足于重庆市江北区河道监管业务需求,提出河道监管系统建设的“一张网、一中心、一平台、 N应用”的河道监管系统架构体系,开展基于视频监控图像的AI分析算法研究,提出深度学习算法应用于河道监管的技术路线,并以垂钓行为识别模型为例开展实例研究。结果表明:基于改进FCN (全卷积神经网络)的垂钓行为识别算法误报率低于10%,能有效提升河道监管效率,强化水利、渔政、河长制等多方面的业务管理能力。河道监管系统可以充分发挥视频AI分析在河道监管过程中的优势,有效提高监管水平,研究成果可为河道监管相关部门提供参考。

农村智慧水利射频双载波唤醒系统研究

农村智慧供水及灌溉项目中的智能感知设备已初具远程唤醒手段,但存在时效性差、功耗大、成功率不高等缺陷。为解决以上问题,通过对特征射频信号功率放大及滤波电路的研究,设计出一种具有定向发射、OOK调制且耦合双路载波的发射电路。同时,研究对特征频率射频信号的高Q值无源接收装置,提高唤醒灵敏度,并降低功耗。结果表明:最终发射电路的输出功率达33 dBm,发射距离10 m以上;无源接收装置监听功耗降低到10μA级,并可过滤绝大多数环境干扰。通过射频发射装置和无源接收装置的配套使用,实现了智能感知设备微功耗远程实时唤醒。

基于邻接表的最短路径算法讨论及C#语言实现

在地理信息系统中,最短路径问题更是其中的核心环节。现阶段比较主流的最短路径算法主要有Dijkstra算法,SPFA算法,A*算法,Bellman-Ford算法等等。目前,国内外对于最短路径算法的研究已经颇为成熟,最短路径问题已然不是新问题,但是大部分案例都是基于邻接矩阵的数据结构对整个网进行构造与计算的,而在各学术期刊与网上电子资源中,对于基于邻接表数据结构的算法则没有太多的讨论,旨在此方向上给出一个方法思路与C#语言的较为详细的编程步骤。

福建三明引种白蜡虫试验成功

(一)试验材料与方法 种虫来源:1985年5月从云南昭通地区永善县海拔1300m的万和乡引入3.5 kg种虫,挂放在海拔200m的三明市岩前乡大叶女贞树上。1986年从昭通市海拔1850—1950m的卡子乡引进6.5kg种虫,分别挂放在三明市洋溪、沙县城关、宁化县禾口乡的大叶女贞树上。 试验内容与方法:定点观察白蜡虫生长发育及生活习性。收蜡花时,测定蜡花厚度、每虫泌蜡量、蜡熔点;采虫时,测定种虫长、宽、口径、怀卵量、雌雄性比。分别取5—10粒种虫,置室内培养皿及室外10株寄主树上,逐日计数孵化虫卵及雌雄虫数,求孵化率。定标准株测定定叶、定杆历期及记录白蜡虫发育的有关因素。

台湾杉引种造林试验初报

台湾杉在来舟林业试验场经6年的引种造林试验表明;1年生苗高16cm,造林4年后幼林平均高2.99m,胸径3.96cm;造林初期生长较缓慢,第4年明显加快;育苗与造林技术均容易掌握,具有重要的引种价值。

杉木秋播苗造林早期效果的研究

选用杉木秋播苗和春播苗进行造林效果的对比试验。在造林后的头3年内,分别测定其树高、地径、冠幅、分枝数、枝条总长和根冠等生长指标。结果表明,秋播苗幼林各项生长指标均比春播苗造林的幼林优势;秋播苗造林成活率也较春播苗造林提高了5％,并可提早一年郁闭,减少抚育管理经费,有较高的经济效益。宜提倡杉木秋播苗造林,以提高造林质量。

低海拔地区白蜡虫的繁殖研究

1985～1987年,分别从云南省昭通地区海拔1 350 m的永善县万和乡和海拔1 950 m的昭通市卡子村,引白蜡虫种虫在福建三明市海拔185 m的岩前地区进行实验。结果表明,白蜡虫世代稳定,一年发生一个世代,种虫平均长9.58 mm,宽8.4 mm,高8.08 mm,怀卵量平均5 718粒,最多12 789粒,最少1 674粒;:性比平均1:3.04,最高1:3.8,最低1:2.34;蜡花平均5.61 mm,最厚7.74 mm,最薄3.74 mm;蜡熔点82～83℃,达到国家规定的标准,从而突破了白蜡虫在海拔200 m以下地区不能繁殖的界线。

河道执法信息系统研发

针对江西省日益突出的非法采砂取证难、监管难和执法难等问题,搭建前端监控系统,通过GPS、智能感知设备和图像识别技术实现对重点水域非法采砂活动的自动识别和远程取证,并采用视频级联技术实现视频本地存储和远程调阅,解决了省级平台集中并发访问导致的带宽和存储不足问题。面向省、市、县3级水政执法主体,构建了后端河道执法信息系统,为协同执法提供了有效的信息化工具,使执法过程可追溯、可核查、可评价。系统的应用将加大采砂监管力度,压实各级执法主体责任,为保护江西河湖水系生态安全提供了有效手段。

基于Mask R-CNN的水面漂浮物识别方法研究

为及时发现并处理水面漂浮物,提高河湖监管水平,提出了一种基于Mask R-CNN模型的水面漂浮物识别方法。设计了一套漂浮物标签分类规则,建立起河湖领域真实数据样本集,然后构建以抓图服务、AI分析和预警平台为核心模块的水面漂浮物识别方案。对比研究了基于Mask R-CNN模型与基于HOG特征的漂浮物识别方法,并采用不同特征提取网络进行试验。结果表明:所提出的方法显著优于传统的HOG特征方法,平均准确率提高16%,平均召回率提高13.8%;且基于ResNet的方法对于不规则漂浮物的识别能力更强。新方法成功应用于河湖监管系统,对常见目标的识别准确率达90%以上。

基于“互联网+”的城乡供水自动化监测与管理系统设计与实现

城乡供水管理对社会稳定、经济发展和生活水平的提高有积极作用。开发供水自动化监测与管理系统能够提高水资源利用效率、提升供水保障率、强化水质安全保障。设计并实现了城乡供水自动化监测与管理系统,满足了城乡供水管理的现代化应用需求,对于“互联网+”城乡供水工程建设有实际指导价值。