高速公路多路径识别点布设与优化分析

针对联网高速公路的多路径识别问题,通过将高速公路网状路网结构简化为无向连通图,引入路段距离作为路径权值,采用最小支撑树生成算法推算得出路网的识别点布设最少数量及其初始布设位置,通过枚举与对比分析在布设冗余识别点后的环路总体识别率,得出识别点的最优冗余布设方式,实现高速公路网状路网结构中多路径识别点的合理布设。实践表明,通过最小支撑树算法和分布式冗余方式所得的识别点布局能够较好的解决高速公路多路径识别问题。

基于阈值分割法增加识别点提高图像识别准确率的研究

在图像分割算法中,灰度阈值分割算法是最常用的算法。因其算法复杂度小、实现条件单一,在图像识别技术中应用最广泛。灰度阈值分割算法适用于对目标主体和背景灰度级相差较明显的图片进行分割,当图片环境较为复杂、灰度级表现不明显时,其效果会依据环境而改变。因此,灰度阈值分割法对图像识别的准确率有很大的不确定性。在此基础上,提出一种通过增加识别点来提高图像准确率的方法。该方法采用在灰度阈值分割后,对灰度阈值图像进行边缘计算添加识别点标记图像特征的方式,对图像进行二次识别。通过反复试验并记录准确率,所得结果对比表明:增加识别点的二次识别方法相比传统灰度阈值分割法,准确率得到有效提高。

基于多帧聚类的紧凑型HFSWR虚假点迹识别方法

紧凑型高频地波雷达发射功率低,目标检测时信噪比低、虚警率高,会产生大量虚假点迹,影响后续目标跟踪性能。为了滤除虚假点迹,利用目标的运动特性,提出了一种多帧聚类与极限学习机分类两级级联的虚假点迹识别方法。首先,利用基于最优邻域尺寸的多帧聚类方法,将连续多帧中与待识别点迹属于同一潜在目标的点迹聚类成簇。然后,计算簇内待识别点迹与其相邻帧内点迹的距离-多普勒速度的差分值,以其为特征利用极限学习机辨识虚假点迹。实验结果表明,所提方法能够准确将属于同一目标的点迹聚类,虚假点迹识别率达到95%。

基于规则判别的末端配送停留点识别与出行链特征

响应需求的末端配送方案可显著提升顾客满意度,识别并提取末端配送快递三轮车配送停留点特征是分析配送时空分布和动态需求的基础。因此,本文提出结合兴趣点(POI)与停留时长规则的停留点识别方法。首先,利用POI信息和瞬时速度初步筛选快递三轮车轨迹数据;然后,引入停留时长阈值作为二次筛选条件;最后,合并临近的聚集点,形成完整的停留点集。采用人工校验识别结果的准确性,并借助熵率法计算停留链的熵率,量化评估不同识别方法的精确度。以苏州市顺丰速运快递网点的快递三轮车配送轨迹数据为实证对象,将所提出的方法与货运卡车停留点识别中常用的基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)进行对比分析。结果表明,DBSCAN算法易将交通信号灯等待误判为配送停留点,而本文所提出的方法则有效规避了该问题,实现高达98%的精确率和召回率;同时,熵率法的应用进一步验证了所提方法在准确率上的有效性。在此基础上,扩大研究范围并识别配送停留点后,分析快递三轮车的出行链与配送时空分布特征。结果表明,8:00左右的高峰期配送车辆数显著多于16:00左右的高峰期;住宅区为配送热点,车辆数最多,且出行距离和工作时长最长;酒店类配送呈现停留时长较短的特点;此外,停留点空间分布亦揭示了部分配送距离偏远的情况。

云南省植被固碳能力与产水、土壤保持服务冷热点识别

本文以云南省作为研究区域,评估植被生态系统的固碳能力与典型生态系统服务,并通过空间冷热点分析识别出固碳能力与典型生态系统服务的综合空间冷热点区域,结果表明:(1)2000~2020年,云南西双版纳地区的固碳能力最大,最大值分别为590.02和591.15gC/m^(2);固碳能力变化方面,迪庆、昭通、怒江、德宏以及临沧的固碳能力增加,占云南省地级市总数的37.5%;其余地区固碳能力呈下降趋势.整体来看,云南省植被生态系统固碳能力整体呈下降趋势.(2)2000~2020年,云南省产水服务能力最大值为2215.84和2045.83mm,产水服务总量变化总体呈下降趋势;2000~2020年,云南省土壤保持服务能力总体呈增加趋势,仅有德宏土壤保持服务总量呈降低趋势,占云南省地级市总数的6.25%;昆明、迪庆、怒江等其他地区的土壤保持服务能力为增加趋势.(3)2000~2020年,云南省植被固碳能力-产水服务-土壤保持三项服务的综合空间热点布局变化较小,冷点布局变化较大.综合空间的热点区域(99%可信度、95%可信度、90%可信度)主要分布于西双版纳、普洱、临沧、德宏等地区,其中,极热点区域(99%可信度)在西双版纳分布最为明显.研究结果可为固碳能力与生态系统服务空间格局优化提供参考.

基于残差网络的字符编码标志点识别

针对大尺寸结构近景摄影测量中如何提高编码标志的容量和识别率等问题,设计了一种由中心圆,字母和数字组成的字符编码标志,提出了一种基于ResNet18模型改进的字符编码点识别方法和基于Zernike矩提出的亚像素定位方法。首先,利用均值滤波、自适应阈值处理和形态学中的闭运算等方法对图像进行预处理,根据连通域分析与筛选对预处理好的图像进行分割得到字符编码点;其次,用字符编码点识别网络进行识别,最终通过亚像素定位方法对编码点进行定位。从实验结果得出字符编码点的识别准确率可达99.89%。该类标志点定位精度高,提出的识别方法准确率高。

基于支持向量回归的非线性轮廓异常点识别

在现代制造业中,非线性轮廓数据的监控已成为质量管理领域中统计过程控制的关键研究方向。然而,现有的非线性轮廓异常点识别方法在处理非正态分布数据时仍存在性能不足的问题,亟需有效的解决方案。因此,文中提出了一种基于支持向量回归的异常点识别方法,综合运用数据深度与聚类分析等技术,精准识别异常轮廓数据,为提取高质量受控数据提供更可靠的基础。与传统的χ^(2)控制图方法进行仿真对比,发现文中所提出方法在识别异常非线性轮廓数据方面表现更为优异,第一类和第二类错误率显著降低。最后,通过木板垂直密度轮廓的实例验证,证明了所提出方法在实际制造过程中优越的应用价值。

反射光干扰激光图像的多层次特征点识别研究

由于反射光干扰激光图像复杂性较强,噪声较多,导致反射光干扰激光图像多层次特征点识别精度和效率较低。为此,提出了一种反射光干扰激光图像的多层次特征点识别研究。根据反射光干扰激光图像的特点计算相邻点的斜率,筛选有效激光数据。采用数据曲率算法改变反射光干扰激光图像之间的距离,剔除有效反射光干扰激光图像噪声,完成滤波平滑处理。利用Mask R-CNN对滤波处理后的反射光干扰激光图像有效激光数据噪声进行检测,通过损失函数提取Mask R-CNN不同层级的特征点信息,以此完成反射光干扰激光图像多层次特征点识别。测试结果表明,所提方法的多层次特征点识别结果较好,可以识别出全部的多层次特征点,有效激光数据筛选最大误判率为0.4%,多层次特征点识别率高于95.25%,最高识别时间为22 ms。

基于中末制导交班点识别的高速高机动飞行器轨迹预测方法

针对高速高机动滑翔飞行器轨迹预测过程中任务场景定义不明确、意图先验信息利用不充分等问题,提出了一种基于中末制导交班点识别的轨迹预测方法。首先,构建高速高机动飞行器滑翔至多个典型中末制导交班点的任务场景,利用准平衡滑翔制导方法生成轨迹数据集。然后,提出了一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的中末制导交班点识别方法,利用跟踪数据构造特征序列,对滑翔轨迹进行初步分类。最后,引入自注意力机制提升序列到序列(Sequence-to-Sequence,Seq2Seq)预测网络的特征提取性能,利用编码-解码的方式对分类后的滑翔轨迹进行长时预测。仿真结果表明,所提出的基于中末制导交班点识别的轨迹预测方法具有较高精度,预测时长为120 s,180 s和240 s时,轨迹误差分别在18.77 km,36.91 km和57.75 km以内;相比于直接利用深度学习模型预测的方法,所提出的预测方法在240 s的预测时长内平均预测误差降低了37.61%,最大预测误差降低了37.34%。

川东五宝场区块改造“甜点”识别及参数优选研究

针对五宝场气藏投产后,日产气量相对较低,气藏“甜点”发育的主控因素不清楚,气藏不同类型储层合理的改造工艺技术不确定,且在生产过程中,产量和压力都下降较快,无稳产期的情况。根据压裂施工曲线停泵段数据构建G函数特征曲线,用于快速对压后裂缝复杂程度进行识别,通过研究G函数特征值和储层厚度与产能相关性,初步认定压后产量主控因素。基于井震结合的方式对五宝场地区地质“甜点”识别,提高优质储层识别及预测精度;最后,在地质模型和地质力学模型的基础上建立真三维压裂模型,通过储隔层应力差和隔层厚度论证储层改造纵向动用能力,通过水平应力差异系数和逼近角论证储层改造平面布缝能力。研究结果表明,该区块纵向薄互层较多,需要采用水平井可控穿层压裂工艺,优选改造层段、优化多层段改造工艺,提高储层纵向改造程度和有效储层利用率;同时,该区块具备造多级裂缝和复杂人工缝网可行性,应配合大厚度多层段多级暂堵转向压裂和水平井体积改造工艺。

基于多源节点数据的环网柜放电故障识别

通过识别环网柜的放电故障点,可以快速定位并解决问题,减少能源损失,提高系统的能源利用效率。为此,提出基于复合传感与多源多节点数据的环网柜放电故障点识别方法。布设多个环网柜传感数据测点,将设计的复合传感器安装在测点位置上,从高频电流、超声波和电磁矢量三个方面采集环网柜多源多节点传感数据,提取环网柜放电信号特征,得出放电故障点的位置和大小。与传统识别方法相比,优化设计方法的放电故障点位置和大小识别误差分别降低8.05m和0.035m^(2),由此证明优化设计方法具有更高的识别性能。

富县油田长8致密油藏“甜点”识别及优选

富县油田长8致密油藏扩展新区时存在油层钻遇不稳定及含水率高等问题,究其原因是“甜点”识别及优选研究不足。为了更好的开发富县油田长8致密油藏,更准确的识别和优选油藏“甜点”,总结了前人的致密油“甜点”评价方法,从烃源岩厚度、储层砂体厚度、储层物性和构造4个方面对富县油田长8致密油藏“甜点”的主控因素进行了研究。引入油层综合评价系数F,采用叠置系数法对富县油田长8致密油藏“甜点”进行了识别和优选。取得如下成果:1)富县油田长8致密油藏“甜点”受烃源岩厚度的影响有先增加再减小趋势,90 m时达到峰值;受储层砂体厚度的影响具有逐渐增加趋势;受储层物性影响具有明显增加趋势;明显不受构造控制;2)富县油田长8致密油藏油层综合评价系数F大于64.2时,为Ⅰ类“甜点”区;当F为48.9~64.2时,为Ⅱ类“甜点”区;当F为33.7~48.9时,为Ⅲ类“甜点”区;3)在优选的富县油田长8致密油藏Ⅱ类“甜点”区部署了10口探井,7口获得了工业油流,成功率达到70%,效果显著。该研究成果对同类型的致密油藏“甜点”识别及优选具有良好的推广应用价值。

百色电网输电通道边坡地灾隐患点识别与风险管控技术

收集百色市历史地灾点作为地灾易发性评估的灾害基础数据集,优选地形地貌、地质条件、环境条件、人类活动等多项致灾评估因子构建符合百色市地域特征的地灾易发性评估模型。将卫星遥感中的InSAR(合成孔径雷达干涉)技术引入电网输电通道的广域微形变监测中,结合地灾易发性评估模型进行电网边坡的地灾隐患点识别。基于地质灾害风险管控的研究,提出针对电网输电通道边坡的相关地质灾害风险管控措施。该风险评估方法联合微形变动态指标和多项致灾评估因子等静态指标,通过指标优选分析,使模型更具科学性和实用性,能够实现对百色市输电通道边坡地灾隐患点的高精度、高效的风险排查以及提供合理的风险管控措施。

力法原理在机器人碰撞点识别中的应用

随着机器人技术、人机协同作业技术被广泛关注,如何实现一个人机共融的安全系统至关重要。想要实现真正的人机共融,保证安全性、做好碰撞点的识别工作是重点。针对皮肤传感器应用包覆性来感知外力的局限性,提出了一种人机协同作业时当碰撞连杆已知,引入一种新的求解碰撞点处外部接触力的方法。利用力法原理求解超静定结构的方式,只需借助机器人本体输出的部分参数信息,即可根据受力信息,得到碰撞点的位置信息。最后,搭载实验平台对所提出的算法进行仿真实验,实验结果表明通过受力信息锁定碰撞点位置时,其受力情况的误差范围在可接受的范围之内,满足机器人碰撞点识别算法的精度要求。

基于同步压缩匹配追踪的砂体尖灭点识别研究

砂体尖灭的刻画是构造岩性复合圈闭有效性评价的关键,而受地震资料带限影响难以准确识别砂体的尖灭位置。为了有效解决地震剖面上尖灭识别不准的问题,本文创新引入同步压缩匹配追踪时频分辨率和能量聚焦性双重优势开展砂体尖灭识别研究。首先利用时频域褶积算子与初始模型约束构建匹配追踪的冗余字典,在时频域内筛选出所有可能的匹配原子构成备选原子库;将初始模型约束与时频域联合反演方法引入反演框架,可获得更精确的反演结果;再利用同步压缩匹配追踪变换,通过逐道分析提取优势频率,筛选时频瞬时谱,得到具有最优频率的单频谱剖面。对所提方法进行的二维模型及实际资料的测试,结果表明,基于同步压缩匹配追踪的高分辨率地震谱分解砂体尖灭点识别方法能够获得更丰富的时频域信息,得到最优频率的单频谱剖面,进而精确识别地下地质体尖灭位置。该方法对超覆型及削蚀型岩性圈闭尖灭线的刻画具有重要的借鉴意义。

风险点识别干预在急性酒精中毒患者院前急救中的应用

目的:探讨风险点识别干预在急性酒精中毒患者院前急救中的应用效果。方法:将2022年7月1日~12月31日就诊的50例急性酒精中毒患者纳入对照组,予以常规护理模式;将2023年1月1日~6月30日就诊的急性酒精中毒46例患者纳入观察组,予以风险点识别。比较两组抢救成功率、院前不良事件发生率(昏倒、脱管、自伤、送院途中颠簸跌坠)、院前急救时间、基本生命体征(呼吸、心率、血压),于干预15 d后比较两组并发症发生率(上消化道出血、急性胃炎、心律失常)、生存质量[采用生存质量综合评定量表(WHOQOL-BREF)]。结果:观察组不良事件发生率、院前急救时间均低于对照组(P<0.05),抢救成功率高于对照组(P<0.05);干预15 d后,观察组并发症发生率低于对照组(P<0.05),WHOQOL-BREF评分高于对照组(P<0.05)。结论:风险点识别干预可有效提高急性酒精中毒患者抢救成功率及生存质量,降低并发症发生率和不良事件发生风险。

基于局部信息熵的智能电网数据离群点识别

识别智能电网数据离群点能够准确地确定智能电网数据对象,但是目前提出的识别方法识别精准度较差,识别效率较低。为此,基于局部信息熵研究了一种新的智能电网数据离群点识别方法,通过方差定义选取优选空间,确定优选空间集阈值进行数据加权处理,计算优选空间信息熵;通过无量化处理判断临界点数值,得到子空间最优范围。检索与分析离群状态变化情况,计算离群因子,根据概率值增强算法对冗余数据的甄别能力,删除离群点冗余数据,将平均值计入值域,实现智能电网数据离群点识别。实验结果表明,所研究方法精准度最终能够达到95%,识别效率在90%以上。

水平段三甜点综合识别技术的研究与应用

探讨了水平段三甜点综合识别技术,甜点识别被广泛应用于油气的勘探开发中,其对于提高勘探成功率、降低开发成本具有重要意义。水平段三甜点综合识别技术结合了地质、地球物理、工程等多学科的理论和方法,旨在实现对储层甜点区域的高效准确识别。

室内火灾高浓度烟雾环境火点增强识别仿真

火灾火点在形态上均具有不确定性,尤其在高浓度烟雾火灾环境中火点还具有随机透明度,易与图像的背景部分混合,导致火点位置识别难度较高。为此,提出室内火灾高浓度烟雾环境火点增强识别方法。对高浓度烟雾图像去噪、锐化以及分割处理,完成目标区域轮廓的提取。基于此,提取目标轮廓并对其增强,获取目标区域中火点的特征向量,结合孪生支持向量机对火点特征展开分类,实现室内火灾高浓度烟雾环境的火点的精准识别。实验结果表明,上述方法的火点识别精度高于98%,耗时低于210ms,且能够有效提取火点目标特征,证明了研究方法的应用效果更好,可靠性更高。

基于点特征直方图的道路场景点云目标识别方法

点云目标识别在智慧交通系统中具有较高的应用价值。本文主要研究了基于点特征直方图的道路场景点云目标识别方法。首先,提取道路场景点云目标的点特征直方图特征;接着,使用K-means聚类方法对点特征直方图特征进行聚类,建立词袋模型,使不同点云目标的特征维数相同;最后,将词袋模型构造的码本输入支持向量机中进行训练,得到最优的分类识别模型,并对测试集的道路场景点云目标进行识别。在悉尼城市点云目标数据集上进行了实验,该方法的识别准确率达到了98.33%。实验结果表明,本文方法的识别效果较好。