Landscape Visual Environment Impact Analysis of Wind Power Project in Plain Region--Case in One Wind Power Farm Project of Zhanjiang

The construction of wind power project is conducive to saving energy,reducing emissions and regulating energy structure. But it inevitably causes some impacts on the environment in the construction process. Because that the height of wind power generator generally exceeds 100 m,and visual range in plain region is farther,it is necessary to scientifically and rationally evaluate and analyze landscape visual environment impact of wind power generator in plain region. One wind power farm project of Zhanjiang is located in typical plain region of Guangdong coast. Referring to traditional analytic method of landscape visual impact and comparing with actual situation for the same kind of project in the region,results show that it is ＂ extremely sensitive＂ area at 0- 2. 5 km from wind power generator, ＂ very sensitive＂ area at 2. 5- 5. 0 km, ＂ sensitive＂ area at 5- 10 km, ＂generally sensitive＂ area at 10- 20 km,and non-sensitive area outside 20 km.

面向海域环境感知的视觉处理方法研究综述

环境感知是海上目标智能化监测的核心技术,广泛应用于军事与工业领域。深度学习为环境感知研究带来新活力,但目前该领域缺乏全面性的综述。从深度学习、环境感知与视觉方法的交叉点出发,将环境感知系统分为信息采集、信息融合、信息处理和信息传输四个模块。在此基础上,针对海域环境数据生成、海域目标检测识别与海陆岸线分割三个方面应用,从传统方法、卷积神经网络方法以及Transformer方法三方面系统梳理了海域环境信息的多种视觉处理方法,介绍了每种方法存在的问题及最新研究工作,并横向与纵向对比了不同方法的优缺点。最后,结合最新研究工作探讨了该领域的研究趋势。随着现代智能算法的进步,应用深度学习进行视觉感知能大大简化设备开发的进程和结构,能直观地感知周围海域目标;随着时间的推移,感知系统的提升也将主要集中在智能化、平台化和集成化方面。

外骨骼机器人使役环境中楼梯动态识别方法

为了准确识别外骨骼机器人使役环境中楼梯特征,文中提出了一种基于机器视觉与超声波测距技术相结合的楼梯动态识别方法。首先,考虑到楼梯结构特征,在Faster R-CNN目标检测网络基础上结合霍夫变换算法建立楼梯识别模型;然后,采用超声波传感器获取外骨骼人机系统至楼梯的距离,基于测量值和预定义的判别准则进行楼梯上下行的判别;最后,在不同光线和几种特殊情况下分别进行了上下楼梯识别试验。试验结果表明:将视频输入到识别模型中得到了较好的动态识别效果,相比于原始的Faster R-CNN模型,在正常光线下楼梯识别率从82.5%提高到了96.17%,在特殊情况下也具有较高的识别鲁棒性;此外,楼梯上下行准确判别率为96.67%。文中研究为外骨骼机器人智能控制和决策提供了依据和数据支撑,对提高人机系统协调性、外骨骼助力高效性和安全舒适性具有重要意义。

基于环境判断的激光视觉融合定位算法

为了解决在某些低纹理或障碍物少场景下SLAM系统定位精度低的问题,提出一种基于环境判断的激光视觉融合定位算法。该算法通过比较激光传感器和视觉传感器所获取的信息量判断当前环境是有利于激光传感器还是视觉传感器。为每个传感器设置一个权重,根据各传感器信息所占权重对位姿进行优化以提高定位精度。此外,由于激光传感器获取的纹理信息有限,采用激光传感器进行回环检测误差较大。为提高回环检测精度,依据环境判断的结果动态决定是使用激光传感器还是视觉传感器进行回环检测,再对机器人位姿进行全局优化,以平摊误差。实验结果证明,在复杂环境下,相较于改进前的算法,所提算法精确度更高,在mh_02_easy、V1_02_medium、V1_03_difficult 3个序列中的误差分别为0.031/0.025、0.040/0.037、0.036/0.033,能很好地贴合真实轨迹。

基于视觉的行人定位方法研究——北京故宫游客头戴相机视频记录的时空轨迹重建

基于视觉的行人轨迹定位方法,不依赖于信号接收设施,具有在建筑环境行为学研究中普及的潜力。研究针对城市公共空间,应用街景地图数据库,探索了地理坐标系中用视觉匹配法从行人头戴相机视频中恢复轨迹的技术管线。

环境信息实时感知的图书馆搬运机器人自动化控制系统

图书馆搬运机器人对于图书馆数字化、便捷化能够起到重要的促进作用;提出一种结合双目视觉进行环境感知的方式,同时通过改进趋近律的双闭环非线性变结构控制,解决传统控制方式当中向理想轨迹趋近速度与抖振现象之间的矛盾关系;经过实验验证,在趋近律速度上,文章提出的改进趋近律控制方式实际轨迹与理想轨迹的差值在0.009至0.197的范围之内,传统等速趋近律方式实际轨迹与理想轨迹的差值最好情况为滑膜增益是0.3时,差值在0.098至0.354之间;同时在针对环境信息实时感知的实验中,图书馆搬运机器人的入位准确率高达97.8%,证明了系统的高效性及可靠性;相比之下,基于环境信息实时感知的图书馆搬运机器人自动化控制系统更具优越性。

景观影响评价技术

首先介绍了国内外景观影响评价的一些发展和意义，提出了景观影响评价的基本概念、步骤和方法针对景观影响评价的特点，介绍了透视图法、叠图法、制作模型法和计算机显像法４种景观影响预测的手段最后针对我国景观影响评价的现状提出了一些加强和改善的建议：从环境影响评价要求上突出景观影响评价的地位；加强景观影响评价技术方法的研究；注重景观影响评价专业人员的培训.

环境照度对手机亮度最优值的影响

环境照度和手机屏幕亮度是影响手机显示性能的两大影响因素。本文选取14个不同的环境照度水平对手机的亮度自动调节功能进行测试,根据测试结果选取24组有代表性的环境照度和手机亮度组合进行手机屏幕显示质量主观评测,在主观评测的基础上选取12组环境照度和手机亮度组合对手机屏幕的显示质量参数进行测量,并综合主观评测结果与质量参数测量结果分析得到最优的环境照度与手机亮度组合。主观实验结果表明:在环境照度不变的情况下,适当地提高手机的自动调节亮度能有效改善手机的显示效果;不同环境照度下的手机亮度最优值不同。显示质量参数测量实验表明:在环境照度不变的情况下,适当地提高手机的自动调节亮度后手机屏幕的亮度对比度、色彩饱和度及色域范围均有明显提升。

垃圾分类领域人工智能应用的特征及其优化路径研究

人工智能技术应用于垃圾分类领域能够减少人力成本,提升垃圾分类的效率。在生活垃圾强制分类逐步推广的背景下,服务于垃圾分类的人工智能产品大量涌现,这类产品大多基于计算机视觉技术,产品类型主要以智能识别软件、智能垃圾桶(箱)、智能分拣机器人为主,系统解决方案较少。相关企业大多通过销售智能产品和设备、可回收垃圾交易,以及政府补贴等获取收益。从垃圾分类领域人工智能应用的现状看,目前在垃圾分类中仍存在收集环节的技术局限性较大、垃圾处理环节的研发投入相对较少、垃圾清运环节的应用起步较晚、运营模式和回报机制尚不成熟等问题。现阶段垃圾分类领域的人工智能已经呈现出全流程整合、平台化管理、技术解决方案多元化等趋势,下一阶段服务型机器人将逐渐取代智能设备,信息服务将成为企业的重要收入来源。在这样的趋势下,我国应当通过加大关键技术研发的支持力度、加快制定技术规范和行业标准、加强信息安全和个人隐私保护、依托智能设备推进生产者责任延伸等举措,引导和规范垃圾分类领域的人工智能发展,进一步推动垃圾分类的智能化和信息化。

一种用于智能车环境探测的立体视觉传感器

设计了应用于户外智能车环境感知的立体视觉系统,并提出了两种立体匹配算法,分别实现不同的功能。基于多特征提取的稀疏匹配算法首先通过图像局部增强处理减弱光照和场景变化的影响,然后在对极线引导和连续性约束下提取立体图像的角点特征和边缘特征进行匹配,能够实时探测环境的三维概貌,并突出环境中的障碍物信息,实现辅助车辆自主导航的功能;基于特征引导的稠密匹配算法采用了最小割/最大流算法,并利用多特征匹配的结果来剔除稠密匹配中的成块误匹配,能够重建出未知环境详细的三维信息,实现三维可视化功能。最后通过试验验证了两种算法的有效性。

基于Bandelet稀疏的移动机器人环境视觉纹理图像的压缩传感与重构

压缩传感技术为移动机器人环境视觉的实时高效处理与传输提供了一种新的解决方法。结合Bandelet变换自适应跟踪图像正则方向的特点,进行了基于Bandelet稀疏和正交匹配追踪(OMP)算法的环境纹理图像压缩传感重构分析研究。结果表明:在较大观测值下,Bandelet稀疏重构与传统小波稀疏重构效果差别不大;在较小观测值下,传统sym8小波稀疏重构出现不稳定状态,出现块状信息缺失,不能有效重构,而Bandelet稀疏重构效果相对稳定;在给定观测值下,Bandelet稀疏重构的边缘细节表达能力优于sym8小波,说明Bandelet变换在压缩传感采样高压缩比下恢复重构具有有效性和稳定性。

高炉铁水温度检测方法的研究进展

高炉铁水温度是分析铁水质量、判断炉温状态及评估高炉能耗水平的重要指标,铁水温度检测是钢铁行业的强制性需求。本文根据测温仪表的工作原理,将现有铁水测温技术进行分类分析,结合高炉出铁场环境特点和铁水特点,从测温原理、测温位置、技术特点等方面论述了现有测温技术的优缺点。为实现高炉铁水温度的实时在线准确检测,重点介绍了红外视觉测温方法的研究进展和应用潜力。在总结现有铁水测温技术的基础上,分析了红外视觉测温方法存在的主要问题及未来研究方向,旨在为学术界和工业界研究人员提供铁水测温技术方面的一些参考和借鉴。

视觉影响评价技术初探

首先简要介绍了国内外开展视觉影响评价的情况和意义 ,提出了视觉影响评价的基本概念、步骤和方法。针对视觉影响评价的特点 ,介绍了 4种视觉模拟用以预测影响的手段。最后针对我国视觉影响评价的现状提出了一些加强和改善建议。

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将该文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,该文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为2.41×10^(6),相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。

“工程化、国际化”环境工程本科创新人才培养模式探索与实践

我国由工程大国迈向工程强国的战略转变迫切需要大批创新型工程人才,复杂环境问题的解决尤其需要工程实践能力强、具有创新意识和国际视野的复合型人才,这对我国高等工程教育改革和环境工程本科人才培养提出了新的挑战。我们基于"面向工程、国际合作、提升创新、注重复合"的新型培养理念,采取一系列培养措施构建"工程化、国际化"环境工程本科创新人才培养模式。该培养模式下学生工程实践能力、国际化视野和创新能力显著提高,学生海外交流交换、出国深造人数明显上升,用人单位反馈毕业生满意度高。

环境正义研究述评

"环境正义"理论与实践研究是当前环境伦理学研究的重要内容。国内外"环境正义"研究主要基于各自的环境状况与发展实践围绕着"环境正义"的含义、"环境正义"的向度、"环境正义"的原则、"环境正义"何以可能等问题进行各自的话语表达与理论建构,但这些研究存在着某些不足,如内容缺乏整体性和系统性,视角缺乏人类学视野与全球性视野,对"环境正义"实现机制和实现过程等问题研究不够。所以,深化"环境正义"研究就要求我们丰富研究内容,综合研究方法,扩展研究视角,提升研究价值,确证"环境正义"在当今世界发展中的价值合理性与现实可能性。

移动机器人环境视觉图像小波稀疏压缩传感与恢复重构

基于最新压缩传感技术理论,采用小波稀疏方法和正交匹配跟踪算法,对移动机器人常规环境视觉图像压缩传感存储与恢复重构进行了研究。结果表明:进行小波稀疏的压缩传感编码可以大大减少机器人环境视觉图像信息量,降低存储与传输代价,通过正交匹配追踪算法恢复的视觉图像,可以满足机器人常规环境视觉探测。

机器视觉在农业蔬菜大棚环境监测系统中的研究与设计

随着智慧农业的推广和应用,蔬菜大棚智能化管理的需求日益增加,本文设计了一个应用OpenMV机器视觉模块的蔬菜大棚环境监测系统,通过对大棚内部环境数据的采集、处理、分析和实时监控,使用户能够直观的看到棚内数据的变化并进行相应的处理。该监测系统主要模块包括蔬菜大棚内各数据采样模块、主控制器模块、数据显示模块、棚内环境监控模块和数据无线收发模块等。最后通过在小番茄果为例的大棚内进行实验,达到了对蔬菜大棚数字化、智能化处理的目的,这对实现智慧农业和降低农业成本具有重要意义。

基于机器视觉的矿用巡检机器人环境感知研究

煤矿巡检路径环境多为边界模糊的非结构化平面,导致巡检机器人环境感知效果不理想,自主控制能力偏弱,巡检效率较低。基于机器视觉理论,运用直通滤波、B样条曲线对点云数据进行预处理,利用SEEDS分割方案对图像子区域进行划分,并以巷道地面为例,通过支持向量机(SVM)来验证拟合结果的准确性。实验结果表明,边界拟合结果与实际巷道路面的边界较为一致,巡检机器人环境感知能力有了较大提升。

环境法视野下的中国水权制度演变研究

古代中国水利灌溉发达,对于水资源的管理古已有之,其中就包含了一些水权制度的雏形。以环境法的视野来看,中国古代的水权制度特别是明代以后的水权制度,虽未明确提出水权的概念,但其所包含的用水户参与式管理等具体内容却具有与现代水权概念相同的内涵,对完善我国现代水权制度具有实践指导意义。