颜色和形态学在交通标志识别中的应用研究     

姜雪宁  万幼川  何培培 《测绘与空间地理信息》2014,(12)

从自然场景中识别出交通标志是智能交通系统中的一个重要问题,本文提出了一种基于颜色和形态学的交通标志识别方法.该方法在HSV彩色空间进行颜色阈值分割,并采用形态学重构提取目标区域.再通过标记法检测目标区域形状,检测出交通标志.最后,利用SIFT算法进行模板匹配,识别出交通标志.实验证明,该方法在识别正确率和运行效率上具有明显优势.  相似文献   

江苏沿海滩涂利用模式遥感影像解译和时空变化分析     

许栋  翟思涵  白玉川 《测绘与空间地理信息》2022,45(1):10-15

为了弄清江苏沿海滩涂利用模式分布情况,定量分析其时空变化趋势,本文基于Google Earth Engine云计算平台和Landsat卫星遥感影像数据,结合随机森林分类方法,通过机器学习建立了滩涂利用模式自动识别分类方法,样本训练后识别准确率达93％以上.利用该方法提取了2002年、2014年和2019年江苏沿海的土地...  相似文献   

基于高分辨率DEM数据的分形几何岩性识别方法初探     

尹力  潘蔚  田青林 《铀矿地质》2014,(2):122-127

多重分形理论的建立为研究自然地物带来了新的方法。自然地物由于其独特的分形特征,适合采用多重分形等非线性方法来进行定量描述。文章利用遥感重点实验室机载激光雷达测量生成的DEM数据,对不同类型岩石进行了分形几何特征研究,发现不同岩性分布区的DEM多重分形谱存在差异性。多重分形谱f(ɑ)值随ɑ值变化出现大小差异体现了纹理在不同尺度的差异,此特征对于遥感纹理分类和岩性信息提取有重要意义。  相似文献   

混沌理论在桥梁变形监测中的应用     

黄维腾 《地理空间信息》2022,20(2):147-151

针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接近实测值,三者相比RBF神经网络混沌预计模型的预计精度优于另外两者,表明混沌预计模型预测精度满足桥梁变形监测精度需求。  相似文献   

一种基于改进CoHOG的视觉SLAM算法     

于尧  孙新柱  郭俊阳  陈孟元 《测绘通报》2022,(12):42-50

移动机器人在SLAM的闭环检测环节计算量大、运行时间长、匹配误差大,从而导致闭环检测精度较低。针对该问题,本文在CoHOG闭环检测算法的基础上进行改进,将算法中的HOG描述符改进为GDF-HOG描述符,以增强图像特征表现,提高图像特征提取效率;在匹配环节前添加GDF-HOG全局粗匹配,以减少视觉模板的数量,提高算法的计算效率;在匹配环节后添加感兴趣区域（ROI）位置匹配进行检验,以减少闭环检测的假阳性,提高准确率。将本文闭环检测算法与RatSLAM相结合,在公开数据集与真实环境中进行测试,测试结果表明,本文算法在闭环检测环节的准确率较高,且对环境的适应能力较强。  相似文献   

基于ALBERT模型的园林植物知识实体与关系抽取方法     

陈晓玲  唐丽玉  胡颖  江锋  彭巍  冯先超 《地球信息科学学报》2021,23(7):1208-1220

园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持。植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节。针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建。针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语言模型存在无法解决多义词、融合上下文能力差、运行速度慢等缺点,提出了嵌入ALBERT（A Lite BERT）预训练语言模型的实体识别和关系抽取模型。ALBERT预训练的动态词向量能够有效地表示文本特征,将其分别输入到BiGRU-CRF命名实体识别模型和BiGRU-Attention关系抽取模型中进行训练,进一步提升实体识别和关系抽取的效果。在园林植物语料库上进行方法的有效性验证,结果表明ALBERT-BiGRU-CRF命名实体识别模型的F₁值为0.9517,ALBERT-BiGRU-Attention关系抽取模型的F₁值为0.9161,相较于经典的语言模型（如Word2vec、ELMo和BERT等）性能有较为显著的提升。因此基于ALBERT模型的实体与关系抽取任务能有效提高识别分类效果,可将其应用于植物描述文本的实体关系抽取任务中,为园林植物知识图谱自动构建提供方法。  相似文献   

桥梁水平位移混沌特征识别与神经网络预测研究     

栾元重  梁耀东  董岳  翁丽媛  刘承旭 《大地测量与地球动力学》2021,41(1):7-11

跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生。对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变形水平位移预测,并与基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测结果以及实测数据进行对比分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的混沌时间序列预测模型的预测结果比基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测模型的预测结果要好,且短期预测效果好。  相似文献   

使用支持向量机识别地震类型的影响因素分析     

范晓易  曲均浩  刘方斌  周少辉 《大地测量与地球动力学》2020,40(10):1034-1038

对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。  相似文献   

城市用地功能精细化识别方法：时序动态图嵌入深度学习模型     

高原  王洁  李钢  颜建强 《地球信息科学学报》2022,24(10):1968-1981

多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据（Point of Interest, POI）基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。  相似文献   

内蒙孪井灌区土壤盐分运移规律分析   总被引：2，自引：1，他引：1  

刘贯群  王言思  宋涛  张玉芳  李义雯 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2009,39(5)

研究了孪井灌区典型地段包气带土层可溶盐分在灌溉前后的变化,分析了灌溉水和土壤水盐分动态特征,并在室内进行了不同类型土壤的淋滤试验。结果表明引黄灌溉是使土壤脱盐的过程,尤其是灌溉初期,土壤脱盐非常明显。灌溉洗盐与包气带岩性和灌水量有关,砂壤土较黏砂土易脱盐,土壤初始含盐量越大,灌溉量越大,土壤脱盐量就越大。  相似文献