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基于毕达哥拉斯模糊概率Petri网的FPSO单点关键部件风险评估
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作者 张宝雷 于之兴 +1 位作者 韩宇 孙冰 《船海工程》 北大核心 2024年第5期88-93,共6页
为准确对FPSO单点系泊系统关键部件进行风险评估,通过产生式规则建立概率Petri网络模型,基于德尔菲法的结构熵权法确定专家权重,并引入毕达哥拉斯模糊集理论收集、聚合专家意见得到基本事件的模糊可能性得分和模糊失效概率,利用概率推... 为准确对FPSO单点系泊系统关键部件进行风险评估,通过产生式规则建立概率Petri网络模型,基于德尔菲法的结构熵权法确定专家权重,并引入毕达哥拉斯模糊集理论收集、聚合专家意见得到基本事件的模糊可能性得分和模糊失效概率,利用概率推理算法迭代出最终的失效概率,并进行基本事件重要度分析。实例分析结果表明,引起单点系泊系统发生失效的主要因素有电滑环电刷磨损、电滑环负载电流较高、液滑环结构物晃动冲击、液滑环润滑不充分、电滑环电压过高击穿等。针对主要风险因素提出预防和控制措施,能够保障系统安全正常地运转。 展开更多
关键词 FPSO单点系泊系统 概率Petri网 毕达哥拉斯模糊集 风险评估
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棉花叶片三维点云几何形状补全
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作者 张新颖 印志本 +2 位作者 张云 雷泽宇 司春景 《塔里木大学学报》 2024年第2期77-83,共7页
棉花是新疆主要的经济作物之一,采用三维重建法自动获取棉花植株的表型数据,对实时监测棉花生长状态具有重要意义。由于遮挡、光线、分辨率等限制,获取的棉花植株点云不完整,因此本研究使用基于深度学习的点云补全PF-Net模型,对不完整... 棉花是新疆主要的经济作物之一,采用三维重建法自动获取棉花植株的表型数据,对实时监测棉花生长状态具有重要意义。由于遮挡、光线、分辨率等限制,获取的棉花植株点云不完整,因此本研究使用基于深度学习的点云补全PF-Net模型,对不完整的棉花叶片点云进行几何形态补全研究。首先采集多视角的棉花图像重建三维点云,然后利用聚类、最远点采样、归一化和数据增强等方法构建棉花叶片点云数据集,将数据带入PF-Net模型完成棉花叶片点云几何形态补全。结果表明,3种不同程度的缺失数据(25%,50%和75%)补全后的点云模型倒角距离值分别为11.8×10^(-3),9.9×10^(-3)和10.8×10^(-3),且补全后的棉花叶片点云可以保持原有的几何形态。因此,通过点云补全算法提供棉花植株叶片的完整三维模型,对棉花植株表型自动测量提供完整几何信息具有重要意义。 展开更多
关键词 PF-Net模型 棉花叶片点云 点云补全 三维重建
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集中式MIMO组网雷达系统波形设计
3
作者 张翔 文才 +1 位作者 许金金 孟一诺 《航空科学技术》 2024年第8期85-97,共13页
波形设计是集中式MIMO组网雷达信号处理的关键技术之一。为了提高该系统在杂波或干扰下的目标探测能力,同时兼顾硬件兼容性以及所设计波形良好的模糊函数和脉冲压缩特性,本文考虑在恒模约束和波形相似性度量下构建关于雷达输出信杂噪比(... 波形设计是集中式MIMO组网雷达信号处理的关键技术之一。为了提高该系统在杂波或干扰下的目标探测能力,同时兼顾硬件兼容性以及所设计波形良好的模糊函数和脉冲压缩特性,本文考虑在恒模约束和波形相似性度量下构建关于雷达输出信杂噪比(SCNR)的优化模型;通过对原非凸问题的等价转换,提出了一种基于连续凸近似的多项式时间迭代算法,并分析了其收敛性;为了进一步降低计算复杂度,提出了一种基于梯度投影(GP)的算法。最后,对所提方法进行了仿真验证,结果表明,该方法能够为组网雷达系统下各发射站点的波形设计提供一种新的可行方法。 展开更多
关键词 组网雷达系统 波形相似性 可行点追踪-连续凸近似 梯度投影
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面向组网雷达干扰任务的多机伴随式编队航迹预规划方法
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作者 邹玮琦 牛朝阳 +2 位作者 刘伟 王艳云 湛嘉祺 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2807-2819,共13页
针对多目标突防组网雷达系统场景,为有效提高干扰效果以及突防成功率,编队航迹规划尤为重要。因此,首先构建航迹规划模型,从飞行器自身约束、航迹安全性、机间协调以及任务完成效果4个方面出发,结合多机伴随式编队及其所处环境特点,提... 针对多目标突防组网雷达系统场景,为有效提高干扰效果以及突防成功率,编队航迹规划尤为重要。因此,首先构建航迹规划模型,从飞行器自身约束、航迹安全性、机间协调以及任务完成效果4个方面出发,结合多机伴随式编队及其所处环境特点,提出较为完备的航迹规划准则,形成一个新的整体目标函数;其次,为有效描述每架飞机的机动特性以及伴飞干扰机与目标飞机间的联系,提高算法搜索能力,提出基于多球面矢量(multi-spherical vector-based,MS)方法;为进一步提高算法的探索和开发能力,提出多面球矢量逐航迹点学习混合粒子群优化(multi-spherical vector-based hybrid particle swarm optimization with track point by track point learning,TLHPSO)算法,并将两者相结合,形成基于多面球矢量的逐航迹点学习混合粒子群优化(MS-based hybrid particle swarm optimization with track point by track point learning,MS-TLHPSO)航迹规划方法;最后,构建相应仿真场景进行验证。对比结果表明,MS方法以及TLHPSO优化算法在寻优能力上具有明显优势;同时,所提算法在不同初始场景下最优解的平均值均优于其他算法,充分说明所提算法能够在保证稳定性的前提下规划具有更高可信度的编队航迹。 展开更多
关键词 组网雷达 编队航迹 规划准则 多球面矢量 逐航迹点学习
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基于高分辨率网络的人体姿态估计 被引量:3
5
作者 朱翠涛 李博 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期229-237,共9页
针对高分辨率网络中存在不同分支特征交叉融合导致参数量大、运算复杂度高等问题,提出了一种基于高分辨率检测网络(HRNet)的人体姿态估计优化网络模型.引入空洞空间卷积池化金字塔替代多分辨率分支网络交叉融合过程,同时引入注意力机制... 针对高分辨率网络中存在不同分支特征交叉融合导致参数量大、运算复杂度高等问题,提出了一种基于高分辨率检测网络(HRNet)的人体姿态估计优化网络模型.引入空洞空间卷积池化金字塔替代多分辨率分支网络交叉融合过程,同时引入注意力机制,提高网络输出特征图质量,从而保证改进后网络检测的准确度.在环境配置和网络输入图像分辨率一致的情况下,所提出的模型在COCO数据集上实验结果较HRNet相比参数量下降38.6%,运算复杂度下降35.2%.实验结果表明:改进后网络在检测精度略微下降的情况下,能有效降低参数量、运算复杂度. 展开更多
关键词 姿态估计 高分辨率网络 空洞卷积 人体检测 关键点相似度
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改进U-Net模型支持下的高密度激光点云在沥青道路病害识别中的应用 被引量:1
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作者 赵丽凤 王勇 +2 位作者 王晓静 任传斌 徐鹏宇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第7期136-141,159,共7页
现有的神经网络模型能在一定程度上实现自动识别路面病害,但在实际应用中,检测准确率无法满足道路安全运维的需求,容易出现病害的漏检和误检。针对上述问题,本文提出了一种融合灰度图像和深度图像的U-Net改进模型。首先利用深度图特征,... 现有的神经网络模型能在一定程度上实现自动识别路面病害,但在实际应用中,检测准确率无法满足道路安全运维的需求,容易出现病害的漏检和误检。针对上述问题,本文提出了一种融合灰度图像和深度图像的U-Net改进模型。首先利用深度图特征,实现自动剔除无病害数据,减轻模型的运算量;然后在传统的U-Net模型结构基础上加入全局上下文模块,在实现网络轻量化的基础上提升了网络性能;最后加入路面深度图高程信息,使模型的训练数据由一维变为二维。基于病害范围与路面深度图,获取路面病害深度参数。试验结果表明,本文提出的融合灰度图像和深度图像的U-Net改进模型在全局识别准确率、精准率、召回率、综合评价指标和mIoU指标上分别为99.09%、84.69%、81.64%、91.67%和84.58%,均高于其他两种同时进行测试的模型。在路面病害检测结果中,本文方法比其他4种模型提高了99.07%。因此,本文算法可以用于有噪声干扰的复杂场景,且能够平滑、高效地提取路面裂缝,具有较强的稳健性,可为后续的路面修复工作提供重要参考。 展开更多
关键词 道路病害 三维点云 深度图像 改进的U-Net模型
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基于控制点特征学习的前列腺组织轮廓线提取方法
7
作者 金海燕 张锦 +5 位作者 王海鹏 肖照林 王刚 陈晶 张雨 白志明 《计算机技术与发展》 2023年第7期27-33,共7页
前列腺疾病检测和诊断的重要手段之一是分析核磁共振加权成像(T2 Weighted Imaging,T2WI)与弥散加权成像(Diffusion Weighted Imaging,DWI)的结果。对前列腺组织图像识别和标注的工作依赖医生经验且效率较低,大量就诊数据的高效高精度... 前列腺疾病检测和诊断的重要手段之一是分析核磁共振加权成像(T2 Weighted Imaging,T2WI)与弥散加权成像(Diffusion Weighted Imaging,DWI)的结果。对前列腺组织图像识别和标注的工作依赖医生经验且效率较低,大量就诊数据的高效高精度处理成为该领域一大挑战。目前,在T2WI图像上提取轮廓的深度学习图像分割算法已有报道,但在DWI图像上提取前列腺组织轮廓,仍存在边缘模糊导致的轮廓线提取难题。针对该问题,提出一种前列腺轮廓控制点的深度学习检测方法。与直接检测轮廓线不同,该文提出一种U型卷积神经网络对轮廓线控制点进行特征学习,以降低由不同患者前列腺轮廓差异导致的特征歧义性问题。在大量已标注数据集上,采用监督学习方式,提出一种结合控制点概率与空间分布的加权损失函数以优化神经网络收敛速度与检测性能。在控制点高精度检测的基础上,采用曲线保凸拟合得到最终的前列腺组织轮廓线。在实验部分,采用前列腺就诊临床数据测试了所提方法的性能,并与直接检测轮廓线方法、多种经典图像分割方法进行了对比。在实验数据的测试结果表明,该方法在相似性系数指标及豪斯多夫距离指标等方面优于现有其他医学网络分割方法。此外,该方法由于仅学习轮廓控制点,因此其在小样本数据集上的学习能力显著优于直接检测轮廓线的深度学习方法。 展开更多
关键词 前列腺组织 弥散加权成像 控制点学习 U-Net网络 特征学习
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不同种源光皮树叶绿素荧光特性及其光合响应能力 被引量:2
8
作者 宝音满达 李兆佳 +4 位作者 刘晓东 王旭 邓文剑 周光益 皮志豪 《经济林研究》 北大核心 2023年第2期205-213,共9页
【目的】为光皮树的引种筛选提供理论参考。【方法】以11个种源光皮树Swida wilsoniana为研究对象,采用丙酮浸提法测定叶绿素含量,使用LI-6400便携式光合作用测定仪测定净光合速率,并采用直角双曲线修正模型拟合光响应曲线,使用PAM-250... 【目的】为光皮树的引种筛选提供理论参考。【方法】以11个种源光皮树Swida wilsoniana为研究对象,采用丙酮浸提法测定叶绿素含量,使用LI-6400便携式光合作用测定仪测定净光合速率,并采用直角双曲线修正模型拟合光响应曲线,使用PAM-2500便携式脉冲调制叶绿素荧光仪测定叶绿素荧光参数,分析不同种源的光合特性,确定其光合能力的差异。【结果】YG8023和JX17种源叶片的光合色素含量显著高于其他种源。JX2的F_(0)(最小荧光)、F_(m)(最大荧光)和F_(v)(可变荧光)值均显著高于其他种源,各种源的F_(v)/F_(m)(PSⅡ最大光化学效率)值为0.729~0.779,YG8040的PQ(光化学猝灭)和ETR(相对电子传递速率)值显著高于其他种源。F_(v)/F_(m)与NPQ(非光化学猝灭)呈显著负相关;ETR与PQ呈极显著正相关,与NPQ呈显著负相关。JX17光响应曲线的α(初始斜率)值最高,JX3的LCP(光补偿点)最高,YG8023的Rd(暗呼吸速率)最低。【结论】不同种源光皮树的叶绿素荧光特性存在显著差异,其中种源JX12、JX16、JX17、LC3、YG8023受到较大的光抑制,JX6具有较高的光能转换效率并能够较好地利用光能。在4个本地种源中,YG8008可以更好地适应强光环境,YG8023可以更好地适应弱光环境,LC3和YG8040处于中等水平。不同种源光皮树的光响应特征参数存在显著差异,11个种源中JX3和JX6表现出典型的阳生植物特征,JX16、JX9和YG8023的耐阴能力远高于其他种源,其他种源处于中等水平。 展开更多
关键词 木本油料 光合特性 净光合速率 光补偿点 叶绿素荧光
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融合车载LiDAR点云和全景影像的道路标线自动提取方法 被引量:4
9
作者 牛鹏涛 曹毅 +1 位作者 张恩朝 漆洋 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第5期67-71,139,共6页
针对传统人工方式、人机交互方式提取公路标线成本高、效率低的问题,本文提出了融合车载LiDAR点云和全景影像数据,使用SCGA-Net网络提取并矢量化道路标线的方法,以解决车载LiDAR点云采集过程中因车辆遮挡、道路修补等造成的数据缺失问... 针对传统人工方式、人机交互方式提取公路标线成本高、效率低的问题,本文提出了融合车载LiDAR点云和全景影像数据,使用SCGA-Net网络提取并矢量化道路标线的方法,以解决车载LiDAR点云采集过程中因车辆遮挡、道路修补等造成的数据缺失问题。试验表明,该方法道路标线的提取率和正确率均优于仅使用LiDAR点云提取标线的方法,可有效地提升自动驾驶所依赖的高精地图的生产效率。 展开更多
关键词 LIDAR点云 全景影像 道路标线 SCGA-Net网络 提取
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基于FDR-Net的红外-可见光图像像素级配准方法研究
10
作者 丁钰 黄丹飞 +1 位作者 钟艾琦 陈思阳 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2023年第2期39-45,共7页
针对异源图像配准任务中难以稳定提取有效特征点,且特征点误匹配率过大等问题,提出一种基于FDR-Net特征点检测网络的端到端红外-可见光图像配准方法。首先采用双色相机构建数据集,在所得图像上生成同分布的点阵作为伪特征点,将成对图像... 针对异源图像配准任务中难以稳定提取有效特征点,且特征点误匹配率过大等问题,提出一种基于FDR-Net特征点检测网络的端到端红外-可见光图像配准方法。首先采用双色相机构建数据集,在所得图像上生成同分布的点阵作为伪特征点,将成对图像和伪特征点坐标共同输入FDR-Net进行训练,学习有效特征点的特征。在网络成功提取特征点后,对特征点坐标使用仿射变换,通过最小二乘法求取最佳解,获得变换矩阵完成配准。配准结果与SIFT、SURF等主流算法进行对比,在特征点数量、平均配准误差、平均角点误差等评价指标上均提升58%以上,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 FDR-Net 特征点 配准 异源 图像处理
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基于RandLA-Net的3D点云牙颌分割与身份识别
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作者 钟侠骄 张绍兵 +4 位作者 郭静 王胜朝 成苗 何莲 赵铱民 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期269-275,共7页
针对PointNet局部特征聚合不充分、保存模型较大、识别精度有待提升等问题,在三维(3D)点云牙颌身份的识别任务中,采用RandLA-Net的编码结构作为主干网络;在分割任务中采用原始RandLA-Net作为主干网络。针对RandLA-Net特征聚合模块聚合... 针对PointNet局部特征聚合不充分、保存模型较大、识别精度有待提升等问题,在三维(3D)点云牙颌身份的识别任务中,采用RandLA-Net的编码结构作为主干网络;在分割任务中采用原始RandLA-Net作为主干网络。针对RandLA-Net特征聚合模块聚合单一的问题,在识别任务中采用基于偏移注意力(OA)的特征聚合模块,在分割任务中增添了基于点云的Transformer block模块,相较于RandLA-Net的原始网络,新的网络模块能够更好地聚合局部特征。为了达到大规模开集数据集的身份再识别目的,将分类的交叉熵损失函数替换成了三元组损失函数。针对训练牙颌样本数据较少的问题,采用生成虚拟正样本的方式极大地拓展了数据集。实验结果表明:在识别任务中,相较于原始的RandLA-Net主干网络,识别任务的top-1平均精度提升了3.13个百分点;在分割任务中网络平均精度相较于原始RandLA-Net提升了3.06个百分点,平均交并比(MIoU)提升了6.05个百分点。 展开更多
关键词 深度学习 RandLA-Net 点云 自注意力 Transformer block 开集 三元损失
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PRA-UNet3+:全尺度跳跃连接CT肝脏图像分割模型 被引量:3
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作者 钟经纬 《软件导刊》 2023年第2期15-20,共6页
器官损伤死亡率高,严重威胁着人类的生命安全。人体内脏形态多样,解剖结构复杂,因此器官图像的准确分割有助于医生进行诊断。医学图像对高精度分割模型的需求很大,然而,大多数医学图像分割模型都是直接从一般的图像分割模型迁移过来的,... 器官损伤死亡率高,严重威胁着人类的生命安全。人体内脏形态多样,解剖结构复杂,因此器官图像的准确分割有助于医生进行诊断。医学图像对高精度分割模型的需求很大,然而,大多数医学图像分割模型都是直接从一般的图像分割模型迁移过来的,常常忽略了浅层特征信息以及边界的重要性。为解决该问题,提出使用注意力门和点采样方法获得高质量分割边界的图像分割模型。在常用的肝脏医学图像数据集CHAOS上对该模型进行评估,平均Dice达到0.946 7,平均IoU达到0.962 3,平均F1 Score达到0.935 1,证明该模型可同时学习图像细节特征和全局结构特征,能更好地对肝脏图像进行分割。 展开更多
关键词 医学图像分割 U-Net 注意力门 点采样技术
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面向分布式卷积神经训练网络的FPGA加速器设计
13
作者 张小军 王俊英 +3 位作者 王晓静 韩钦 王正荣 张德学 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第9期100-104,113,共6页
为提高卷积神经网络(CNN)训练速度,设计一种基于FPGA的分布式CNN加速器。采用数据并行分布式架构,通过多FPGA并行计算提高CNN的训练速度。分析各层数据依赖性,调整矩阵卷积运算顺序,实现层内和层间的细粒度流水线。针对卷积运算消耗过... 为提高卷积神经网络(CNN)训练速度,设计一种基于FPGA的分布式CNN加速器。采用数据并行分布式架构,通过多FPGA并行计算提高CNN的训练速度。分析各层数据依赖性,调整矩阵卷积运算顺序,实现层内和层间的细粒度流水线。针对卷积运算消耗过多存储资源,设计一种数据拼接存储结构,有效节省存储资源。为实现多FPGA互联,采用40G光纤传输数据,同时优化Ring-Allreduce传输模式,减少板间数据传递的延迟。针对Mnist数据集,选用16 bit定点量化,不同层间选用不同量化方案,减小梯度下降误差。测试表明,基于Intel Arria 10硬件平台,设计的2 FPGA和3 FPGA架构相对于单FPGA可分别实现1.99、2.98的加速比。 展开更多
关键词 分布式 现场可编程门阵列 卷积神经网络训练 定点量化
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像控点信息采集软件设计及实现
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作者 倪尔瑞 权力奥 +1 位作者 李欣 陈君芸 《地理空间信息》 2023年第2期119-121,共3页
像控点测量作为航空摄影测量生产数字产品的关键环节,其传统外业测量和点之记制作费事费力。因此,从像控点外业测量和内业数据整理两个方面,设计和研发了移动端的像控点信息采集软件和PC端的像控点点之记自动生成软件,改变了传统的像控... 像控点测量作为航空摄影测量生产数字产品的关键环节,其传统外业测量和点之记制作费事费力。因此,从像控点外业测量和内业数据整理两个方面,设计和研发了移动端的像控点信息采集软件和PC端的像控点点之记自动生成软件,改变了传统的像控点采集和点之记制作作业模式,一定程度上提高了像控点采集的工作效率,规范了像控点数据成果。 展开更多
关键词 地面像控点 航空摄影测量 NET 安卓
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储能锂离子电池工厂规划设计工艺要点 被引量:1
15
作者 徐先华 程星华 +2 位作者 刘书倾 陈保红 张金龙 《蓄电池》 CAS 2023年第1期30-35,共6页
在“双碳”背景下新能源产业迎来了新的发展机遇,储能锂离子电池工厂建设规模迅速增长,同时锂离子电池的质量要求也在不断提高,因此对工厂的建设和管理提出了更高要求。以某10 GWh产能规模的储能锂离子电池工厂为例,对储能锂离子电池工... 在“双碳”背景下新能源产业迎来了新的发展机遇,储能锂离子电池工厂建设规模迅速增长,同时锂离子电池的质量要求也在不断提高,因此对工厂的建设和管理提出了更高要求。以某10 GWh产能规模的储能锂离子电池工厂为例,对储能锂离子电池工厂的工艺荷载要求、工艺净高要求、洁净度控制、温湿度控制、照度要求、工艺动力用量等方面进行分析,在规划设计阶段将各工序的工艺要点与土建工程和机电工程充分结合,为建设高品质的储能锂离子电池工厂提供一些参考。 展开更多
关键词 储能 锂离子电池 规划设计 工艺要点 双碳 荷载 净高 洁净度 温度 湿度 照度 动力用量
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基于显著性特征的蝴蝶兰组培苗夹取点检测方法
16
作者 苑朝 张鑫 +2 位作者 王家豪 赵明雪 徐大伟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第13期151-159,共9页
为了提高蝴蝶兰自动化快速繁育过程中组培苗夹取点视觉检测的适应性和效率,该研究提出了一种基于改进U2-Net显著性检测网络(MBU2-Net+)的组培苗夹取点定位方法。首先,通过显著性检测网络得到蝴蝶兰组培苗的显著性图像;然后,对显著性图... 为了提高蝴蝶兰自动化快速繁育过程中组培苗夹取点视觉检测的适应性和效率,该研究提出了一种基于改进U2-Net显著性检测网络(MBU2-Net+)的组培苗夹取点定位方法。首先,通过显著性检测网络得到蝴蝶兰组培苗的显著性图像;然后,对显著性图像进行骨架提取,并经过形态学分析计算定位组培苗夹取点;最后,将夹取点位置数据发送给机械臂进行夹取。在图像显著性检测试验中,MBU2-Net+的平均绝对误差为0.002,最大F1分数为0.993,FPS(frames per second,每秒帧率)为33.99帧/s,模型权重大小为2.37 MB;在组培苗夹取试验中,4组共112颗苗的夹取点提取成功率为85.71%。为验证该研究的适应性,将其应用于各阶段组培苗以及部分虚拟两叶苗共11株种苗的夹取点提取,成功率为81.82%,使用该方法对不同时期的蝴蝶兰组培苗进行夹取点检测,具有较高的成功率。研究结果可为发展组培苗自动化快速繁育技术提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 自动化 显著性特征 改进的U2-Net 蝴蝶兰组培苗 夹取点检测
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基于深度学习融合OBIA的黄土高原小流域淤地坝系提取
17
作者 钱伟 王春 +4 位作者 代文 卢旺达 李敏 陶宇 李梦琪 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1803-1812,共10页
淤地坝对于防治黄土高原水土流失有不可替代的作用,因此精确提取淤地范围和淤地坝点位对研究黄土高原水土有重要意义。现有图像分类方法中缺乏对淤地坝地形特征的考虑,容易被误判为梯田或土堆。除此之外,自动提取研究多集中于淤地范围提... 淤地坝对于防治黄土高原水土流失有不可替代的作用,因此精确提取淤地范围和淤地坝点位对研究黄土高原水土有重要意义。现有图像分类方法中缺乏对淤地坝地形特征的考虑,容易被误判为梯田或土堆。除此之外,自动提取研究多集中于淤地范围提取,淤地坝点位仍依赖人工判读。因此,提出一种自动提取淤地坝系的方法:通过深度学习融合面向对象的影像分析(OBIA)方法提取韭园沟流域淤地范围,再利用水文分析方法提取淤地坝点位。结果表明:本方法提取的淤地范围精准率、召回率、F1Score分别为81.97%、90.94%、89.70%,F1Score与仅使用OBIA方法相比提升了21.94%。淤地坝点位的自动识别准确率为81.08%,完整率为88.89%,与前人目视解译的准确度相近,并实现了淤地坝范围和淤地坝点位的全要素提取。研究结果可为黄土高原淤地坝空间布局优化和水土流失评估等分析提供重要基础数据。 展开更多
关键词 淤地范围提取 淤地坝点位提取 面向对象的影像分析(OBIA) U-Net框架 黄土高原
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WCBA主要技术与净胜分关系的研究 被引量:12
18
作者 贾齐 黄怡然 樊新莲 《首都体育学院学报》 2002年第4期28-29,33,共3页
本文根据《2002年WCBA常规赛各队技术统计表》,运用逐步回归方法,对比赛的14项技术同净胜分的关系进行研究,得出在14项技术中总投篮命中率、3分投篮命中率和抢断是决定净胜分多少的主要因素的结论,并对训练工作提出建议,供参加WCBA比赛... 本文根据《2002年WCBA常规赛各队技术统计表》,运用逐步回归方法,对比赛的14项技术同净胜分的关系进行研究,得出在14项技术中总投篮命中率、3分投篮命中率和抢断是决定净胜分多少的主要因素的结论,并对训练工作提出建议,供参加WCBA比赛的各队教练和有关部门参考。 展开更多
关键词 WCBA 篮球技术 净胜分 篮球训练 投篮命中率 训练方法
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深基坑支护结合土钉挂网锚喷支护技术分析研究 被引量:1
19
作者 薛海瑞 姜袁吉 +2 位作者 冯伟伟 胡家英 李仁杰 《建筑技术开发》 2023年第12期161-163,共3页
在建筑工程施工中,土体本身剪切强度低、抗拉强度低,而土钉挂网锚喷支护技术能够向土体中添加一定量的锚固体,具有“约束骨架”与“群体效应”,可有效地弥补土体本身强度不足,从而极大地提升边坡的整体刚性与稳定性。对此,研究结合具体... 在建筑工程施工中,土体本身剪切强度低、抗拉强度低,而土钉挂网锚喷支护技术能够向土体中添加一定量的锚固体,具有“约束骨架”与“群体效应”,可有效地弥补土体本身强度不足,从而极大地提升边坡的整体刚性与稳定性。对此,研究结合具体工程案例,对地质复杂深基坑支护工程中运用土钉挂网锚喷支护技术的实践要点进行分析,以期为相关人员提供一定的参考和借鉴。 展开更多
关键词 土钉挂网锚喷支护技术 深基坑支护工程 实践要点
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改进的三角网构网算法用于LiDAR树冠体积提取(英文) 被引量:6
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作者 巩垠熙 闫飞 +3 位作者 冯仲科 刘云峰 薛文星 谢飞 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期177-183,189,共8页
在分析现存点云处理方法的特性后,通过改进三角网构网算法的算法机制,提出了一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,实现树冠体积的准确提取.通过可视化方法对比了多种算法的点云构网效果,以实验区选... 在分析现存点云处理方法的特性后,通过改进三角网构网算法的算法机制,提出了一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,实现树冠体积的准确提取.通过可视化方法对比了多种算法的点云构网效果,以实验区选定的30棵树为研究对象,利用T-LiDAR获取树冠点云数据,通过人工方法、传统算法和本文的改进算法计算树冠体积,对这些结果进行了对比分析.分析发现:四种方法之间均显示出较好的相关性(R2>=0.831),其中所提出的改进Delaunay方法拥有理想的精度,较好稳定性和最少的耗费时间.实验结果表明,提出的算法在点云(尤其是T-LiDAR数据)树冠的体积提取中具有很大的优势.结合T-LiDAR数据还可以实现树冠表面积和生物量等树冠因子的高精度快速提取. 展开更多
关键词 树冠体积 T-LiDAR 三角网 点云数据
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