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针对ArcSDE for Oracle在使用过程中常见的性能问题进行描述,针对这些问题提出解决办法,对规划和国土行业已经建立的典型ArcSDE空间数据库进行优化,验证其方法的正确性。 相似文献
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944.
945.
为解决现有视频图像火焰检测方法精度低、速度慢的问题,提出了改进Yolo-v3的视频火焰实时检测算法。首先,在特征提取阶段,通过进一步融合多尺度特征提高网络对图像浅层信息的学习能力,以实现小火焰区域的精准识别;其次,在目标检测阶段,利用改进的K-means聚类算法优化多尺度先验框以适应火焰不同尺寸;最后,在改进Yolo-v3的视频火焰检测之后,利用火焰特有的闪烁特征对检测结果中的误检帧进行排除,进一步提高检测精度。从精度和速度两个方面对视频火焰进行检测,并与近年来先进的火焰检测算法对比,结果表明,该方法准确率均值可达到98.5%,误检率低至2.3%,平均检测速率为52帧/s,在精度和速度方面皆有更好的表现。 相似文献
946.
基本公共服务是21世纪公共行政和政府改革的核心理念。本文以2015年地理国情普查数据成果和2016年地理国情监测数据成果作基础,从基本公共教育、基本医疗卫生、基本社会服务、公共文化体育、公园绿地等5个方面构建指标体系,综合分析成都市2015—2016年基本公共服务空间格局演化情况。分析结果表明:成都市基本公共服务空间格局呈现出以中心城区为中心向四周呈辐射状逐渐变差的特征;2015—2016年成都市基本公共服务变化范围较大,局部变化明显,变化区域分散,基本公共服务水平增加区域占全市面积的47.45%,基本医疗卫生机构和公园绿地设施的增加是导致基本公共服务水平提升的主要原因。 相似文献
947.
首先在九寨沟地区约4000 km2的范围实践了空-天-地一体化的合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)和激光探测及测距技术(LiDAR)的滑坡隐患识别方法,共识别出滑坡隐患344处,其中高位滑坡隐患114处,其形变速率为-149~120 mm/a。然后综合遥感和野外调查验证分析,可知九寨沟地区高位滑坡隐患主要分布在构造侵蚀高山河谷地貌、坡度35°~45°、坡向NE至SE范围、高差100~350 m的第四系(Q)松散堆积层中。最后以中查沟高位滑坡隐患为例进行了基于InSAR-LiDAR方法的高位滑坡隐患时空分析,得到了该高位滑坡隐患的形变、形态和形势特征。本文验证了综合利用InSAR、LiDAR技术识别和分析高位滑坡隐患的准确性和可靠性,可为滑坡隐患的防灾减灾提供科学依据和参考。 相似文献
948.
滑坡通常发生突然,破坏力巨大,经常造成重大生命安全事故和财产损失。高可靠性、高精度及具有抗差性能的滑坡形变监测预测手段和方法对于国家防灾减灾需求具有切实意义。InSAR技术是一种能够全天时和全天候观测获取高空间分辨率和宽覆盖率影像,高灵敏性捕捉时空维动态变化的监测手段,然而目前应用InSAR时序影像对滑坡区进行滑坡预测的工作仅是凤毛麟角。基于时序InSAR观测结果,本文提出了一种能够有效解决中短期滑坡预测问题的深度学习滑坡预测方法。在三峡新铺滑坡区应用N-BEATS网络模型和Sentinel-1 SAR数据进行形变预测,以均方根误差1.1 mm的预测精度完成了滑坡预测工作,并对预测结果进行了数据结构影响的规律性分析、传统方法效果对比、抗差性评估及置信区间估计等多方位的剖析,结果显示出了其高精度、高可靠性及具有一定抗差能力的突出优势。 相似文献
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