基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法

针对退役动力电池存在一致性差、等级筛选效率低的难题,提出了一种基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法。首先,分析了传统CART算法的基本原理,为克服算法计算量大的缺陷,将Fayyad边界点判定定理与CART算法相结合,通过选取属性最优阈值点来减少计算量,提高分类效率;其次,基于代价复杂度后剪枝算法,采用交叉验证法对算法进行进一步优化;最后,将改进CART算法用于退役动力电池筛选分类,实验结果表明改进CART算法在保持较高准确率的情况下,可以有效提高退役动力电池的等级筛选效率。

宁夏‘赤霞珠’葡萄不同发育期晚霜冻害阈值试验研究

【目的】葡萄霜冻温度阈值是葡萄霜冻监测、预测、评估与防御的基础。对贺兰山东麓主栽酿酒葡萄‘赤霞珠’不同发育期低温忍耐力进行研究分析,建立葡萄霜冻温度阈值体系,旨为贺兰山东麓地区酿酒葡萄霜冻预测、防御提供理论依据。【方法】于2022年4—5月采用野外霜冻试验箱原位试验方法对贺兰山东麓主栽酿酒葡萄品种‘赤霞珠’不同发育期绒球、芽、新叶、新梢进行低温处理,测定其过冷却点、相对电导率(REC)及半致死温度(LT50),同时对低温胁迫后的受冻指数进行田间跟踪调查,利用受冻率与低温建立关系模型,计算不同发育期轻、中、重度受冻温度阈值。对不同发育期过冷却点、半致死温度(LT50)及霜冻指标温度阈值进行综合分析,确定不同发育期霜冻温度阈值。【结果】不同低温对‘赤霞珠’绒球期、芽开放期、展叶期和新梢生长期的影响程度不同,温度越低,各发育期的受冻率越大;随发育进程推进,‘赤霞珠’过冷却点温度、半致死温度逐渐升高;绒球期的低温耐受性最强,芽开放期、展叶期次之,新梢生长期最弱。【结论】-7.70℃是绒球期重度受冻的起始温度;芽开放期遭受重度霜冻的临界温度为-4.49℃;展叶期在-2.79℃即遭受不可逆伤害;新梢生长期出现-1.62℃以下的低温会造成严重的霜冻。

足踝复合体本体感觉的测量与评价

背景:足踝本体感觉的研究对于慢性踝关节不稳、老年疾病的康复治疗以及身体姿势控制、运动表现的提高至关重要。前期的相关研究经常把足部和踝关节的感觉评价分开研究,对全面且综合地了解其感觉功能存在一定的局限。目的:足踝复合体是唯一与支撑面直接接触的部位,在收集体感反馈和调节平衡控制中起重要作用。文章通过汇总现有关于足部和踝关节本体感觉的调查研究,梳理足踝复合体感觉的测量与评价方法,以期为日后的相关研究做出铺垫并提供理论依据。方法:中文检索词为“(足OR足踝关节OR踝关节)AND(感觉OR本体感觉)”、英文检索词为“(foot OR ankle)AND(feel OR proprioception)”,在Web of Science、PubMed和中国知网数据库检索相关文献,了解关于足踝基本概念、研究现状与范畴,总结并评价足踝的本体感觉评价方法,最终纳入57篇文献进行综述分析。结果与结论:①足踝复合体感觉的评价主要分为对足部的感觉评价和踝关节的本体感觉评价。②足部的感觉评价主要描述其皮肤的感觉以及干预条件下的感觉反馈,方法主要包括:压力感觉阈值测试、足(底侧和跖侧)两点辨别能力测试、皮肤振动感觉持续时间测试。③踝关节本体感觉评价着重描述关节位置、运动范围、力值及功能表现,方法主要分为静态的关节角度重置测试、运动最小阈值测试、力觉重现测试以及动静态的平衡、速度及行走能力的测试。④对量化结果的报道一般以“误差”来表示,根据报道的需要一般分为:绝对误差、相对误差和恒定误差等。⑤结果证实,足踝复合体具备特殊的感觉能力,包括足部感觉和踝关节的本体感觉,影响人类的生活质量以及运动表现;足部感觉与踝关节本体感觉的弱化均与人体平衡能力下降相关,二者联合测量可以全面有效地评价足踝功能;根据不同的研究需求,需要选择足部与踝关节的感觉测量方法的组合形式,并充分考虑环境、情绪以及报道方式等多种影响因素,提高测量与评价的有效性。

基于曲率特征的文物点云分类降采样与配准方法

三维重构是文物数字化的关键技术,其中三维点云配准精度是评估重构质量优劣的重要指标之一。实际采样中,文物点云细节信息繁多,传统降采样后易出现细节缺失从而影响配准精度。为了解决这一问题,本文提出了一种基于曲率特征的文物点云分类降采样与配准方法。首先,通过线性矩阵激光测量获取文物的三维点云数据。其次,计算所有点的曲率值,并设置曲率阈值进行点云分类,不同点集按照其特征属性进行不同权重的降采样,从而最大限度地保留点云的形态特征和细节信息。最后,通过求解刚性变换模型实现点云配准。点云配准前的降采样处理后点云数据降至原始点云的1/3,与传统的整体降采样ICP方法相比,平均距离从0.89 mm约降至0.59 mm,标准偏差从0.29 mm约降至0.18 mm。在降低点云数据的同时也保证了配准的精度,适用于不同类型的文物点云数据。

基于改进RANSAC的本质矩阵求解方法

针对在单目系统大尺寸测量场景下使用RANSAC算法求解本质矩阵时稳定性和求解精度不高的问题,提出了一种改进RANSAC的本质矩阵求解方法,首先在所有匹配特征点中,通过当前内点求得的本质矩阵对剩余匹配特征点进行重投影误差,并采用相对判别法通过这些误差的值大小来确定当前内点是否为高质量内点,之后在此基础上采用二分法动态调整阈值从若干本质矩阵中寻找最优值。最后,设计了多组视角不同误匹配率下的仿真实验和实际拍摄的实验,实验证明,相较于传统与其他改进的RANSAC算法及LMedS算法,本文改进的算法能够快速确定初始内点并自适应调整阈值,同时求出较好的本质矩阵,满足求解稳定性与精度的要求。

基于三维重建的静爆场破片检测方法

针对靶场静爆试验中破片统计分析工作效率低的问题,提出一种基于多视图三维重建的破片检测方法。引入点云分割中的自适应阈值,有效保留三维点云的细节信息,增强了算法对靶场不同场景应用的泛化能力。针对大数量点云处理效率不佳的问题,采用点云法向量预先验证的方法,再结合颜色的区域生长分割算法,有效降低了检测误差和漏检概率,提升了破片检测的精度。实验结果表明:文中提出的检测方法检测准确率达到95%,破片弹着点误差小于4%,可以有效地分割出破片的着靶参数,为后续破片的统计分析工作提供了实验依据。

一种基于高程双阈值的点云地面点滤波方法

地面点滤波是点云数据处理的重要环节之一。本文结合三维激光点云的高程分布特性,提出了一种基于高程双阈值的点云地面点滤波方法,该方法利用地面点和非地面点的高程值差异,分别设置大尺度高程阈值和小尺度高程阈值,实现地面点和非地面点的分离。结合ISPRS数据集,研究了本文算法中的控制参数(格网尺寸、预设坡度、标准差倍数)对滤波精度的影响,在此基础上,通过不同滤波算法精度比较分析,验证了本文算法的可行性和适用性。

基于距离阈值和密度区分改进的点云去噪算法

为保证去除三维散乱点云数据噪声的同时能够保持模型的局部特征,提出了一种基于距离阈值和密度区分改进的点云去噪算法。通过引进比例因子ω来改进统计滤波的距离阈值表达式,调整ω的大小,在去噪的同时保持点云模型的局部特征。利用K-D Tree方法建立点云模型的拓扑结构,将点云数据分为大密度点和小密度点两类,对大密度点进行体素滤波。将大密度点滤波后的点集与小密度点集整合得到最后的点云模型。实验结果表明,本文算法对不同类型噪声的去噪效果稳定且良好,在去噪的同时能够有效保持点云模型的局部特征。经算法处理后点云数据的精度有较大提升,最高可达75.37%,且对不同强度的噪声模型具有较强的鲁棒性。

基于车载LiDAR点云数据的地面点滤波方法研究

为了提高基于车载LiDAR点云数据的地面点提取精度,最大限度发挥车载LiDAR点云数据的利用效率。本文提出了一种基于Otsu算法与最远点采样(Farthest Point Sampling,FPS)算法的地面点提取方法。首先,根据Otsu算法自适应计算高程分割阈值,滤除大部分地面点,实现地面点的粗提取;其次从地面点粗提取结果中随机选取一个种子点,并使用FPS算法选取剩余种子点进行最优平面模型拟合提取精确地面点。通过两组实验数据进行地面点提取实验,结果表明,两组实验数据地面点提取结果误差均在8%以内,验证了本文方法的有效性与适用性。

基于动态点线耦合的单目视觉惯性SLAM算法

针对传统视觉SLAM算法在暗纹理环境下鲁棒性差、定位精度低的问题,本文给出了一种基于动态点线耦合的单目视觉惯性SLAM算法。设定提取线特征的动态阈值,提高线特征利用率,然后利用点与线特征位置的相似性,提取新的点线耦合特征,并构造点线耦合残差模型,用点线耦合残差来搜索点与线特征之间的关系,将点线耦合残差集成到后端滑动窗口优化中,用以构造最小化成本函数。将构造的算法在EuRoC公开数据集上进行仿真,实验结果表明,本文设计的算法比VINS-Mono算法和PL-VIO算法的定位误差降幅明显,有效地增强了系统的鲁棒性,提高了系统的定位精度。

自适应区域生长的复杂曲面点云分割方法

机器人自动加工复杂曲面之前,需要对待作业目标曲面进行区域划分,以适配不同的工艺参数。针对现有方法分割复杂曲面点云产生的过分割和欠分割问题,提出一种自适应区域生长的复杂曲面点云分割方法。首先,设计基于动态平滑阈值的自适应生长准则,用于复杂曲面对象的点云分割,以减少过分割现象;其次,提出欠分割判断准则,以判定分割后的点云集,过滤出欠分割区域;然后,将欠分割区域重分割,直到不存在欠分割区域;最后,以扫描陶瓷洁具素坯得到的复杂曲面点云为实验对象,测试了提出方法对复杂曲面点云的分割效果。实验结果表明,提出方法的分割精度达92.63%、召回率达98.89%、综合评价指标F1分数达95.66,能有效且完备地分割出复杂曲面点云的各个区域。

房地产业对经济增长的贡献拐点是否已经到来?——基于服务业“成本病”的视角

科学判断房地产业对经济增长的贡献拐点是否已经到来对于正确调整相关产业政策、促进房地产业健康平稳发展意义重大。基于服务业“成本病”视角,在柯布-道格拉斯生产函数的基础上,建立面板门槛模型,研究发现:我国房地产业对经济增长的影响具有非线性的阶段性特征,随着服务业劳动生产率的提升而呈现倒U型特征,且具有区域异质性,北京、上海、天津等地房地产业对经济增长的贡献早已迎来拐点,江苏、浙江、福建等地即将迎来拐点;资本、劳动力、技术三要素的投入对促进房地产业拉动经济增长的贡献依次增大。

基于自适应阈值的ORB特征点提取算法研究

在弱纹理场景下,针对ORB算法提取特征点过程中,固定阈值检测FAST角点可能会导致提取效果不佳进而影响匹配精度,提出了自适应阈值的ORB特征点提取算法,通过图像灰度差值和像素分布概率来计算图像对比度,根据对比度动态计算角点检测阈值。然后根据动态阈值算法实现特征点的提取,采用暴力匹配算法和快速最近邻接匹配(FLANN)两种匹配算法,在EuRoc数据集上分别对比了ORB算法、SIFT算法与该算法的特征点匹配精度和耗时。结果表明,在匹配精度上比ORB算法提升了26.6%,比SIFT算法提升了32.7%。

一种基于多阈值模板的快速分类在线检测方法

传统离线数据分析方法对于处理即时性高和流量大的数据存在缺陷,而在线检测模型可以满足数据流分析的实时性要求。文中提出了一种基于多阈值模板的在线检测方法。该方法结合多路搜索树突变点检测(Ternary Search Tree and Kolmogorov-Smirnov,TSTKS)算法进行在线检测,基于突变点密度更新窗口长度从而提高了突变点检测精度。采用等量分级策略实现对时序数据的自学习、匹配和分类,进而对大规模病变数据进行状态检测和预测。仿真实验和病变数据的实验结果表明,所提方法具有效果高、分类准确等优点,为大规模时序数据进行快速分类研究提供了新方法。

不同海拔13∼18岁学生乳酸阈、通气阈、心率偏离点一致性研究

目的:探讨世居不同海拔13∼18岁学生改良Conconi测试中心率偏离点(Heart Rate Deflection Point,HRDP)、通气阈(Ventilatory Threshold,VT)与乳酸阈(Lactate Threshold,LT)相关指标间的一致性,为世居高原、亚高原中学生有氧耐力训练提供简便、无创、普及性的评估手段。方法:以113名世居3200 m高原(High altitude group,Hi组)、120名世居1230 m亚高原(Sub-high altitude group,SubHi组)及120名世居200 m平原(Control group,Con组)13~18岁学生为受试者,采用改良版Conconi测试(8级,3min/级,6 m·s^(-1)为起始,组间间歇1 min),收集受试者各负荷运动即刻心率、血乳酸、肺通气数据,采用Bland-Altman法分析评价一致性。结果:各组受试者在Conconi测试中均出现LT、VT、HRDP现象,SubHi组男、女生均呈现LT延迟现象;女生VT1(第一通气阈)及VT2(第二通气阈)出现时间均早于男生;男生HRDP_(speed)高于女生,SubHi组HRDP_(speed)高于Con组及Hi组,低龄组受试者HRDP_(speed)低于高龄组。Pearson分析显示,各海拔组、不同性别受试者LT、VT、HRDP间均存在显著关联(r≥0.50,P<0.05)。Bland-Altman检验显示,各组、不同性别受试者加权κ值均>0.60,观察样本落在一致性范围外的散点小于观察样本总量的1%,均值偏差趋于零,LT、VT、HRDP相关指标间具有较好的一致性。结论:不同海拔13∼18岁学生改良Conconi测试中LT、VT、HRDP具有较高相关性与一致性,因此Conconi测试HRDP可以作为世居高原、亚高原13∼18岁学生无氧阈评估指标。

DIMMER检测中采样点数量和判断阀值的研究

旨在研究和探讨DIMMER检测中的采样点数量和判断阀值对检测结果的影响。DIMMER是一种常用于调光的设备,但其使用调制技术可能导致电力质量问题,因此,对DIMMER进行准确检测至关重要。首先介绍了DIMMER检测技术及相关工作,包括采样点数量和判断阀值的设置方法。随后,针对采样点数量,研究了不同采样点数量对检测精度的影响,并提出了优化方法。同时,研究了判断阀值的选择,并探讨了判断阀值与检测准确性间的关系。为验证研究结果的正确性,设计了一系列实验,采集了相关数据并进行了分析。结果表明,采样点数量和判断阀值对DIMMER检测结果具有显著影响。

超高速撞击薄板的球形弹丸临界破碎速度分析

超高速撞击薄板的球形弹丸的临界破碎速度目前主要通过实验和数值模拟确定。文章提出一种求解弹丸临界破碎速度的理论思路:根据临界破碎前/后弹丸尾部特征点速度不同的特性,分别建立描述弹丸尾部特征点在临界破碎前/后速度的理论模型;基于两速度模型相等的临界条件,理论求解不同弹靶厚径比下弹丸的临界破碎速度,并与Piekutowski实验及经验曲线相关数据进行比较;进一步用FE-SPH自适应耦合方法数值模拟铝球超高速撞击铝板过程,对弹丸临界破碎速度理论模型预测值两侧的工况进行数值模拟验证。分析结果表明:理论模型预测值与实验和数值模拟结果吻合良好。该理论研究成果还可推广至不同材质弹/靶的球形弹丸超高速撞击薄板情形,对指导Whipple防护结构的设计具有重要意义。

基于多点空间直线拟合和图像阈值分割的地下管线三维定位方法

为了精确地掌握地下管线的分布状态和形状,本文研究一种基于多点空间直线拟合和图像阈值分割的地下管线三维定位方法。采用极大值法,将发射器放置在已知图根点上,并将其与管道连接,对地下管线图像进行阈值分割操作,并将地下管线与周围环境分离开来,对图像数据进行多点空间直线拟合。通过拟合地下管线的走向,得到管线方向信息,以地下管线位置和形态为依据,完成地下管线三维定位。测试结果表明:所研究方法应用下,10个测点平面测量误差均小于50 mm,高程(埋深)测量中误差均小于30 mm。基于多点空间直线拟合和图像阈值分割的地下管线三维定位方法的准确性较优,能准确、高效地获取地下管线的位置信息。

基于航空影像和地形自适应滤波处理方法

点云滤波是点云数据处理中至关重要的一环,其结果往往影响到最终的点云数据质量。受植被及地形地貌的影响,点云滤波分类不准确,从而引起点云数据与真实的地形不一致。本文通过将点云数据与航空影像进行高精度配准后,内插出点云数据的RGB值,结合反射强度信息和高程信息进行植被滤除,将植被滤除后高低异常点的高程归算到拟合的二次曲面内进行处理。通过选取表面曲率、坡度、高斯曲率、平均曲率以及高程标准差等多个参数来描述地形的特征,通过地形特征参数进行地形自适应阈值滤波,并对以上研究方法采用了实测数据进行验证。结果表明:采用以上方法能对植被进行有效的滤除,点云滤波的精度有明显提高,采用该方法处理后的点云更接近真实地形。

基于FY-33D/MERSI-Ⅱ和Terra/MODIS数据的森林火点提取算法——以我国西南地区为例

中国西南地区森林覆盖率高,土地利用类型多样,人类活动频繁,森林火灾风险较高,防火任务十分艰巨。遥感技术具有覆盖范围广和周期性监测等优势,被广泛应用于森林火灾监测。气象卫星搭载了对火灾敏感的红外谱段传感器且时间分辨率较高,已成为森林火灾监测的重要遥感数据源。物理阈值法是遥感数据火点提取中比较成熟的算法,但其精度受所选阈值的影响较大,导致不同区域的火点提取精度存在差异。以中国西南地区的重庆市为例,提出了一种采用FY-3D/MERSI-Ⅱ和Terra/MODIS极轨卫星数据作为数据源进行森林火点监测的算法。首先,通过分析前一年MOD14监测产品的历史数据,确定该地区的初定火点阈值;随后,消除云层、水体和太阳耀斑的干扰;最后,采用上下文背景阈值法进行火点提取。对2022年8月重庆市山火的分析表明,该算法的火点提取平均准确率超过了90%。研究结果表明,根据区域特点调整阈值可以提高该地区火点监测的准确率。