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气象观测数据的传输率和可用率是气象预报服务及时准确的基础,是衡量通信系统运行可靠程度及运维保障能力的关键指标。长期以来,各级业务人员通过不间断值守班来保障气象观测数据的传输质量。随着现代化气象业务体系的不断发展,气象业务对资料传输的时效性、完整性要求也越来越高,对气象资料的综合监控能力也提出了更高的要求。在全国地面气象业务体制改革的要求下,广西率先在全国实行了基层台站无人值守业务调整,设计并实现广西地面气象观测无人值守系统。该系统集数据传输监控、数据传输时效统计于一体,通过自动监控告警、主备站资料(要素)智能识别替代、双条传输链路热备等设计,建立一套无人值守传输业务流程,从技术上支撑业务改革调整,大大降低基层业务人员工作强度。业务应用分析表明,无人值守系统运行可靠,业务质量保持高水平稳定,业务效益凸显。 相似文献
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本文利用MICAPS4.1平台上的高空、地面、智能网格预报、集合预报等数值预报产品,对2018年10月26-28日发生在黑龙江省大兴安岭地区的一次区域性暴雪天气过程形成机制进行探讨。结果表明:高空槽后强冷空气与槽前西南暖湿气流在大兴安岭上空交汇,导致暖锋锋生,地面暖锋与低空暖式切变相互作用形成暴雪天气。暴雪的主要触发系统就是超极地冷空气促使高空槽强烈发展切涡,≥20m·s^-1的西南低空急流作为水汽输送带,为暴雪区提供了充足的水汽来源;垂直上升运动中心和散度辐合辐散中心耦合且加强,为暴雪提供了强有力的动力抬升条件,有利于上升运动的增强发展。智能网格预报产品对这次大兴安岭暴雪天气的落区、降水量级以及强降雪的时段,都预报的比较准确。 相似文献
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查明泥河湾盆地新生界及中生界地层序列及基底的分布与赋存形态是研究泥河湾盆地形成机制的基础性工作。本研究在泥河湾盆地桑干河与壶流河交接处附近采集了四条测线的反射地震数据,通过对精细处理后的地震剖面进行详细分析,在剖面上厘定了三个具有明显强反射标志的地层,即古近系的玄武岩、侏罗系上统的含煤地层和侏罗系下统的含煤地层;其中,新近系沉积层与古近系玄武岩界面在地震剖面上出现的双程旅行时为0.3~0.6s,深度范围为300~500m,而第四系泥河湾组底界由南西到北东逐渐加深,其界面深度为200~300m;侏罗系上统含煤地层在地震剖面上出现的双程旅行时在0.8s上下波动,其深度约为1200m,探测出侏罗系上统顶界面的深度范围为800~1100m;侏罗系下统含煤地层在地震剖面上出现的双程旅行时为1.0~1.4s,深度范围为1800~2000m,由此推测出中生界侏罗系与古生界寒武系地层分界线的深度为2000m左右;根据地震反射波阻抗差别推测出新元古界和太古界地层的分界面在地震剖面上出现的时间约为2.5s,其深度为4000m左右。本研究通过四条反射地震测线的数据基本上查明了泥河湾盆地位于探测区处第四系泥河湾组底界面的深度分布范围及起伏形态、侏罗系上统顶界面和下统底界面的大致埋深,为查明泥河湾盆地新生界及中生界地层序列提供了基础性的参考信息。 相似文献
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智能导游服务已从传统的单一景区导游发展为城市多景区导游,因此包含了景区间导游和景区内导游两大部分;表现为更加注重面向散客服务、兼容多移动智能终端以应用程序(App)的方式运行。由于景区间导游和景区内导游往往自成系统,在游客进出景区的过程中存在着两种系统的切换,且主要采用手动方式完成,尚没有实现城市多景区导游过程的无缝衔接。为了应对这个挑战,本文设计了一个面向城市多景区的无缝导游服务模式,分析了其架构以及工作机制;并着重讨论了城市无缝导游服务的关键技术,如系统间无缝切换的条件,包含判断游客进入、离开景区等;以及导游服务过程无缝衔接的机制,包含导游动态数据结构的设计,游客游览需求、导游过程状态在多导游系统间的传递等。最后通过实例验证了该方法的有效性,作为新的导游服务模式,同时为动态集成已有的导游App提供了解决方法。 相似文献
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车辆跟踪技术旨在从连续场景中估计目标车辆的状态,对智能车辆的环境感知、场景理解和目标行为预测起着至关重要的作用.基于激光雷达的感知系统能够提供准确的车辆检测结果,但依据检测结果进行车辆跟踪时,存在车辆朝向估计失准导致跟踪误差大、轨迹预测稳定性差的难题,尤其在目标距离较远、点云较为稀疏的情况下.考虑到大多数时刻车辆行驶方向与车道线方向基本一致,本文提出一种基于数字地图中车道朝向先验信息的车辆跟踪增强方法,将局部车道线的识别结果与OpenStreetMap地图中的车道线信息进行融合,建立道路模型并获取道路朝向的先验约束;在基于扩展卡尔曼滤波的车辆跟踪框架下,利用该约束优化车辆的朝向估计,进而提升车辆跟踪的精度与轨迹预测稳定性.在KITTI数据集上的定性与定量试验证明,本文所提出的方法在多目标跟踪指标上提升至少0.33%,平均位移误差降低了0.014 m以上,同时,对于60 m外车辆目标的跟踪误差降低了0.08 m以上. 相似文献
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百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U2-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明:遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。 相似文献
29.
建设黄河“智能大脑”服务流域生态保护和高质量发展 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先介绍了黄河流域水文、地理景观和地貌特征,下游河道变迁和河口变迁历史及生态治理,流域历史水旱灾害等基本背景,分析了黄河流域生态保护和高质量发展面临的主要问题和具有的优势。然后重点论述黄河“智能大脑”如何服务流域保护和发展,提出黄河“智能大脑”三要素,即感知系统(天地一体智能感知网)、存储管理系统(资源池)和操作系统(时空大数据平台);论述了流域一体化时空大数据中心的构成及其基本功能,时空大数据平台及其目标要求,分析并提出了基于网格集成与弹性云的混合式时空大数据平台技术体制和构建技术,提出采用“共用时空大数据平台+”应用概念模型及其具体应用模式。最后讨论了时空大数据平台服务黄河流域城市数字化、网络化和智能化,加强流域上中下游7大城市群的新型智慧城市建设,推动流域生态保护和社会经济发展,提出基于流域时空大数据平台构建服务保护和发展的综合科技信息咨询服务平台,支撑流域协同创新共同体构建,增强流域整体性和协同性发展。 相似文献
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我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持. 相似文献