排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
实现精细化水务管控和洪涝灾害预警,需要实时、准确感知水位突变事件。现有技术不能满足夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下的水位识别需求。为此,本文提出一种融合改进YOLOv5与卡尔曼滤波原理的无水尺水位智能检测技术:(1)引入YOLOv5对水位线(水岸分界线)进行检测,并利用线性拟合方法获得实际水位线;(2)针对水位线在延伸方向无限大而在其法向无限小特点,提出强化中尺度特征的多层级特征融合方法改进原YOLOv5算法;(3)利用卡尔曼滤波引入水位历史信息作为先验知识,提高本技术对复杂恶劣环境的泛化性能;(4)将图像中事先标定的固定的标志物加入到深度学习网络中训练,根据标志位真实尺寸解算实际水位高程,实现无水尺检测方案。相关试验和实践表明,改进的YOLOv5更加轻量化;本文所述水位智能检测技术斜率准确性为97.3%,较原算法提高了2.4%;截距准确性为99.3%,较原算法提高了0.5%;在夜晚、雾霾、雨天、雪天、漂浮物遮挡及阴影等复杂恶劣环境下可以自动、准确识别出水位高程,误差小于0.1 m。 相似文献
2.
3.
为阐明丸粒化技术应用对植被和土壤的影响,以阿拉善左旗腾格里沙漠飞播区为研究区,采用空间替代时间方法,对比分析了2017—2020年种子丸粒化和未丸粒化飞播区植被生长状况、土壤水分、养分和土壤微生物的变化情况。结果表明:(1)飞播种子丸粒化技术应用后,丸粒化播区植物盖度及地上、地下和总生物量分别以13.72%、395.88%、127.97%和526.16%的年增长率增加;未丸粒化播区各项指标增量明显低于丸粒化播区;(2)每个飞播年丸粒化和未丸粒化播区土壤含水量和养分之间差异性不明显;随着生长年限增加,土壤有机碳呈增加趋势,土壤全氮含量呈减少趋势,土壤全磷含量变化不大,不同飞播年限丸粒化和未丸粒化播区土壤全磷含量分别为208.67~222.5 mg·kg^(-1)和192.83~213.33 mg·kg^(-1);(3)对8个样地的土壤样本提取DNA进行微生物群落分析,其中仅采自2017年及2019年丸粒化播区的样本满足后续测序要求,相比于2019年丸粒化播区,2017年丸粒化播区土壤的Simpson指数出现了些许降低,而Sobs指数、Chao1指数和ACE指数均显著增加,分别提高了46.67%、43.73%和43.91%。总体上,飞播种子丸粒化对阿拉善左旗沙漠土壤环境具有一定的改善作用。 相似文献
1