一种基于选权迭代的样本数据自动清洗方法

基于数字线划图和真正射影像可以自动生成大量满足深度学习要求的样本数据,但是其中存在部分错误信息,会导致神经网络模型训练难度加大,并且限制地物提取精度提升。因此,提出一种基于选权迭代的样本数据自动清洗方法,首先构建数据清洗深度神经网络模型,并给出基于选权迭代的网络训练方法,该方法打破传统网络模型训练时认为所有样本对损失函数计算权重相同的假设,利用数据清洗网络模型训练过程中样本预测精度作为样本权重并带入网络训练中,再通过迭代训练不断更新样本权重,最终将权重低的样本剔除,以实现自动数据清洗和样本库精化。使用数据清洗前后的样本库,对5种经典语义分割网络模型进行训练和精度对比实验,结果表明,利用数据清洗后的样本库训练模型,建筑提取精度平均提高2.36%,道路提取精度平均提高3.48%,水体提取精度平均提高1.88%,证明提出的数据清洗方法可以有效提高网络模型的提取精度。

移动终端调查系统在铁路勘测中的应用

目前,铁路勘测外业调查主要使用地形图、影像图等传统纸质材料,调查效率较低并且数据成果难以整合,不便于作业人员查找使用。文章研究了一种基于移动终端的调查系统,实现移动终端正射影像、地形图、实景三维模型等高精度地理信息的快速接入和可视化,开发导航定位、标绘编辑、属性录入、面积长度量测等现场调查工具,设计各专业属性录入数据库,依据各专业需求完成基于调查成果的自动成图和自动出表功能,设计离线、在线协同工作模式,实现内外业调查数据实时同步,推进外业调查数字化、协同化、无纸化作业新模式。在长赣铁路定测项目中现场使用,相比传统外业调查方法,该系统可提高调查效率30%,大幅提高了外业勘测作业效率,同时规范了调查成果格式,保证成果质量。

CORS技术在航测外业控制测量中的应用

根据工程实践,介绍CORS系统在航测外业控制测量中的具体应用。CORS系统具有精度可靠、效率高、作业方便、可以单人作业等特点。相较于传统快速静态GPS测量,在航外控中使用CORS-RTK测量能够提高外业作业效率,节约外业测量成本。

当压力来敲门

当压力来敲门时,这是好消息还是坏消息?又给我们带来怎样的情绪?我们尝试回忆近期的压力事件:可能是上周刚结束的高考,也可能即将面临的学业水平测试;可能是最近和亲朋好友闹矛盾了,也可能是没买到肯德基的可达鸭。在过往的心理课程中,同学们形成的认知是压力会导致我们出现认知资源负荷高、负面情绪增强、行为冲动急躁等负面状态,会让我们失眠多梦、食欲不振、脱发甚至诱发疾病。一谈到有关“压力”的话题,同学们往往第一时间想到的是压力带来的负面影响,一提及压力便如临大敌。