基于Python开源库的“变更调查”举证信息表制作工具设计与实现

举证图斑信息表是“变更调查”中连接内业图斑数据和外业举证信息的重要载体,其随着内业建库数据的变化而改变,每一年的变更作业需要多次制作。针对常规制作方式的不足之处,本文基于Python第三方开源库开发了举证图斑信息表制作工具,通过实际项目的应用实践,证明该工具能够满足“变更调查”作业过程中举证图斑信息表制作的要求。

基于GDAL开源库的流域地貌特征提取

GDAL是一个在X/MT许可协议下读写栅格、矢量空间数据的开源库,针对水文学上流域地貌特征提取研究中与栅格、矢量数据的频繁交互,引入GDAL地理空间开源库。分析GDAL模型库结构,空间数据打开、读写及转换等数据交互常用接口,在底层将上述接口与地貌参数提取算法无缝耦合。在.Net平台上,利用轻型SharpMap开源空间数据渲染控件作为显示窗体,开发独立地貌参数提取应用程序;在ArcGIS平台上通过ArcPy脚本语言包搭建地貌参数提取工具箱,通过图解建模工具可以将其中的工具与ArcGIS相关工具进行组合,构建一键地貌提取模型,为流域地貌特征的提取计算提供一条简便实用的技术路径。

基于ZXing开源库的二维码生成研究

目前,二维码的应用已经相当广泛,在移动支付领域、绿色食品溯源领域、在各种设备管理领域,都可以看到它的身影。对个人而言,在使用二维码时,往往使用的是二维码提供商提供的服务,而很少在乎它是如何生成的。该文从二维码的开源工具ZXing开始入手,研究二维码的生成。研究结果表明,使用开源工具生成的二维码,在可靠性和安全性上面,具有一定的优势。

基于开源库的插件式军用仿真引擎研究

军事三维作战仿真相对于传统的单纯通过数学模型进行作战模拟更形象直观、使用效果更好。但目前军事三维作战仿真需要从底层构建整个仿真程序或者是采用国外的仿真引擎,重复工作量大,而且安全性得不到保证。针对国内无自主知识产权军用仿真引擎的情况,研究了基于开源库构建军用三维仿真引擎的关键技术,论证了其可行性与安全性。通过构建一个仿真引擎框架对OGRE、ODE、MyGUI、OpenAL(图形图像、物理、用户界面、声音)等开源库进行插件式封装,并利用该引擎建立了一个三维仿真程序。

面向对象的开源软件库在计算流体力学教学中的应用

本文拟探索使用开源计算流体力学软件进行计算流体力学的教学。开源软件允许学生探索数值算法的特性,而不需要在传统编程语言的代码编制中花费更多时间。学生以此能缩短学习循环中的经验学习部分时间。本文探讨了具体的方法论和教学过程的。

西门子PLC设备开源驱动库libnodave的研究与改进

重点介绍西门子PLC的第三方开源驱动库libnodave,并针对笔者实际工作需要对其进行了协议补充。首先从西门子PLC设备的应用及相关开发讲起,逐步引入开源驱动库libnodave的介绍,并着重讲述该库实现的原理及其架构问题,分别从应用的角度和库开发的角度对libnodave源代码进行解析;文末阐述了基于PPI协议的,通过Ethernet转RS-485设备连接PLC的驱动增强方法,并详细介绍了其硬件环境和测试源代码的实现。

小麦稀植化开源拓库理论与技术的研究(一)

与当地当时生产条件及技术水平相适应,适当降低种植密度与穗数,改善群体中、后期的光照与营养条件,开源拓库,以单穗粒数与千粒重的连锁扩展,达到二者双重补偿超过因穗数减少带来的产量损失,这是本文阐述的稀植化稳定高产栽培体系的基本理论。同时本文还指出了该体系实践上的要点:(1)根据生产水平确定密度与播种期;(2)精细播种,实现精苗;(3)平衡施氮,合理调控叶蘖动态;(4)中、后期建立养根保叶的立体防护体系;(5)强化除草措施。

开源机构库软件可用性评估方法的探讨

总结可用性内涵,简单介绍国外有关开源机构库软件可用性评估的案例,根据机构库建设的目的和意义,提出一套可用性运用于开源机构库软件评估的方法。

小麦稀植化开源拓库理论与技术的研究(二)

增加了群体内光照强度,且使光分布趋于合理,这是稀植化栽培群体最主要的特点。例如1986年齐穗期对不同密度群体内光分布进行分层测定表明(表6),密度越小,群体中、下部光分布量越多,这为延长中下部叶片寿命、减慢光合层向上推移速度、增强光合层机能提供了条件,同时也可能为增强横向生长创造良好的有机营养(碳素营养)基础。

开源软件漏洞库综述

近年来,随着软件开发周期的不断缩短,越来越多的软件开发者在其项目代码中使用大量的开源代码.软件开发者往往只关注自己负责部分的代码安全,几乎不关注项目采用的开源代码的安全性问题.开源软件的使用者很难将传统漏洞数据库中的漏洞条目对应到当前的软件版本中.现有的漏洞版本控制方案和开源代码的版本控制方案之间存在一定的差异,这使得开源代码使用者无法及时修复存在漏洞的代码,因此一个能够准确收集开源漏洞情报并对漏洞进行精确匹配的漏洞库是十分必要的.首先介绍了开源代码的广泛使用带来的潜在安全挑战;其次对现有开源漏洞库平台的情况进行了详细分析,同时对现有开源漏洞库从多个维度进行了对比研究;然后给出了当前开源漏洞库建设面临的问题和挑战;最后给出了建设开源漏洞数据库的一些建议.

小麦稀植化开源拓库理论与技术的研究

与当地当时生产条件及技术水平相适应,适当降低种值密度与穗数,改善群体中、后期的光照与营养条件,开源拓库。以单穗粒数与千粒重的连锁扩展,达到二者双重补偿超过因穗数减少带来的产量损失,这是本文阐述的稀植化稳定高产栽培体系的基本理论,同时本文还指出了该体系实践上的要点:(1) 据生产水平确定密度与播种期;(2) 精细播种实现精苗:(3) 平衡施氮,合理调控叶蘖动态;(4) 中、后期建立养根保叶的立体防护体系;(5) 强化除草措施。

WebSocket在服务端和客户端之间的应用

WebSocket是一种全双工通信协议,为服务端和客户端之间提供了高效的实时通信机制,能极大地改善传统HTTP协议在实时性方面的局限性。文中详细叙述了WebSocket在服务端和客户端应用中的关键特性、工作原理以及实际应用场景。首先,介绍了WebSocket相对于传统的HTTP协议的优势,包括降低通信延迟、减轻服务器负担、实现全双工通信等方面;通过WebSocket的帧结构和握手过程的详细解析,可以深入了解WebSocket协议的内部机制。其次,分析了WebSocket在实时应用中的多种应用场景(如在线聊天、多人协作编辑、实时数据监控等)实际案例,展示了WebSocket在提升用户体验、降低网络资源占用等方面的巨大潜力。在技术实现方面,介绍了WebSocket在常见编程语言中的实现方式,并分析了一些开源库和框架的使用,以获得在实际项目中集成WebSocket的指导。最后,总结了WebSocket的优势和应用场景,并展望了未来WebSocket在实时通信领域的发展趋势;通过深入研究WebSocket的应用,旨在为开发人员、研究人员和决策者提供有关实时通信技术的全面理解,以推动其在不同领域的广泛应用。

利用开源框架构建基于深度神经网络的短文本分类器

讨论了如何利用免费的开源代码库,快速构建基于深度神经网络的短文本分类器,可依照中文图书标题,将图书分类为文科和理工科两类。结果显示,文本分类器的准确率在测试集上的表现达91.9%。如果对开源社区的力量加以有效利用,能使图书馆行业充分受益。

基于Dlib库的驾驶员疲劳驾驶检测系统

据我国交通事故数据可知,疲劳驾驶导致的人员伤亡占事故人数的20%~30%,所以研究疲劳驾驶实时检测系统势在必行。查阅相关文献可知,疲劳在人体面部表情中大致表现为3个类型:眨眼、打哈欠、点头,系统利用Dlib库提取驾驶员面部68个特征点及坐标,定位驾驶员人脸位置,将通过坐标计算出的眼睛、嘴巴长宽比与阈值进行比较,以统计驾驶员眨眼和打哈欠的次数;同时,通过HPE算法计算驾驶员头部姿态的欧拉角,以统计驾驶员的点头次数。根据驾驶员眨眼、打哈欠、点头的次数,系统可分析驾驶员是否疲劳驾驶并能够针对驾驶员当前的状态及时作出安全提示。

基于Python的朴素贝叶斯分类中文网络舆情分析

在互联网时代,网络已成为反映社会舆情的主要载体,对网络舆情所表达的信念、态度、意见和情绪等,相关部门应及时反馈并引导,防患于未然。利用数据挖掘技术对舆情进行梳理,继而研判与引导,成为舆情分析的重要手段。在朴素贝叶斯分类模型基础上,使用Pands开源库与Jieba分词系统,可对中文网络舆情进行分析。以服饰网店评论为例,基于朴素贝叶斯对案例评价内容分类并加以训练,可得到评价分类与预测结果。实验表明该系统稳定可靠,准确度高。

基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法研究

针对当前目标检测方法普遍需要高功耗GPU计算平台、易受光照条件影响的问题,提出2种基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法:将训练好的YOLOv4-tiny模型使用英伟达开源推理加速库TensorRT进行优化,部署于嵌入式平台;以YOLOv4-tiny模型作为算法的基本架构,结合视觉注意力机制和空间金字塔池化思想,同时增加1个YOLO层,提出YOLOv4-tiny+3L+SPP+CBAM网络模型。将2种方法在FLIR数据集上进行训练与测试,并在Jetson TX2嵌入式平台上进行试验,试验结果表明:相较于原始网络YOLOv4-tiny,所提出的第1种方法平均准确率降低0.54%,推理速度提升86.43%(帧速率达26.1帧/s);提出的第2种方法平均准确率提升16.21%,推理速度降低22.86%(帧速率达10.8帧/s)。2种方法均可兼顾准确率和实时性,能够满足车前红外行人检测的需要。

基于OpenCV和Seq2Seq模型的实时翻译技术

介绍一种基于开源计算机视觉库(OpenCV)、训练模型(Seq2Seq)及Python语言实现的实时图像文字翻译技术。先使用OpenCV对摄像头画面进行捕获,再进行预处理、腐蚀、降噪、文字处理识别,代入Seq2Seq模型中,实现中英文字的翻译。

基于OpenCV的圆心定位算法研究

在电解铝工业中,采用人工清理碳碗内残渣的方式会有损于环境与健康,且效率低下,为解决这一问题、提高工艺的自动化水平,设计一种基于OpenCV的圆心定位算法。算法对获取的碳碗图片进行降噪、灰度化等处理;运用Canny算子进行边缘检测;利用OpenCV中的HoughCircles与circle函数进行分析,最终绘出圆的轮廓并获得圆心的坐标信息。通过此算法获得的碳碗圆心定位,可为后续PLC控制系统提供目标。本研究将计算机视觉与工业生产实践相结合,有助于降低人力成本,提升工业效率。

水面波的图像序列分析

为了分析波浪的传播方向,使图像中的波浪方向数据可视化是一个可行的方法,本文提出了一种基于开源计算机视觉库使图像中的波浪方向数据可视化方案。通过对水面波图像进行波纹线区域拟合,对这些拟合直线的斜率与角度进行统计分析,获取波浪的传播方向信息。实验的结果表明,输出的角度统计数据与目测角度大致相同,说明本方法可使图像中的波浪方向数据可视化。

基于激光点云的隧道超欠挖自动计算方法研究

在隧道施工中,对隧道的超欠挖情况进行快速、准确的评估是保障施工安全、顺利的基础。以一段爆破施工隧道为研究对象,应用三维激光扫描仪进行隧道开挖轮廓数据采集得到点云数据,采用基于统计的滤波法对点云数据进行预处理,通过基于移动最小二乘优化的主成分分析法计算隧道轴向线,再根据所得隧道轴线计算点云切片的直方图,最后使用直方图计算隧道超欠挖方量,建立了一种简便易行的隧道超欠挖方量计算模型,并将该模型应用于一段施工隧道的超欠挖评估中。结果表明,应用该模型计算隧道超欠挖方量较传统方法更为高效,且计算精度满足实际工程要求。