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1.
提出了一种Delaunay三角网支持下的等深线自动合并方法。首先提出一种避免进行地形特征分析的待合并等深线探测方法,用于自动探测待合并的等深线;其次,通过三角形筛选构建桥接区域,并对桥接区域进行扩展、填"孔"操作;接着,利用Delaunay三角网在曲线弯曲识别方面的优势,提取待综合的弯曲区域;然后,合并待综合弯曲区域和桥接区域得到待综合部分,利用图形对称差分运算得到合并结果;最后对合并结果进行光滑处理。实验表明,该方法能够自动正确地对待合并等深线进行探测,合并结果不仅能够满足航行安全,而且图形形态清晰、光滑。 相似文献
2.
提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口,而后利用卷积神经网络算法进行精细识别,获得包含绝缘子目标的窗口集,最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证,实验结果表明,在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%,定位精度为92%,证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位,且算法通用性较强,可适应不同背景的可见光影像。 相似文献
3.
日前,从豫西山城卢氏传来喜讯,在该县县委召开的十届十二次全会上,卢氏县国土资源局一举捧走了5块沉甸甸的奖牌,使这个合并重组才8个月的单位又一次在卢氏3665平方公里大地上崭露头角。 相似文献
4.
地图数据合并是地理空间数据集成的基本途径,同名实体匹配是其中的重点与难点。本文根据线实体的形状将其分为简单线实体与复杂线实体,提出针对前者以线实体端点与中点为发生元生成的Voronoi图所得到的邻近对应关系为依据、针对后者以基于线实体缓冲区重叠度构造的相似性测度指标为依据优化候选匹配集的思路,并设计与实现了相关算法。实证研究表明,该算法能够适应不同比例尺与不同时相的城市道路网地图数据同名实体匹配。 相似文献
5.
为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。 相似文献
6.
7.
目的:从肠道菌群-短链脂肪酸(SCFAs)探讨薯蓣粥对糖尿病合并脑卒中大鼠糖脂代谢的影响。方法:选择SPF级wistar大鼠,使用腹部注射STZ、Zea Longa线栓法制作糖尿病合并缺血性脑卒中模型,成模后随机分为模型组、薯蓣粥组;另取一组为假手术组(不做尼龙单丝插入,其余造模过程均相同)。模型组、假手术组予0.9%氯化钠注射液5 ml灌胃,薯蓣粥组以薯蓣粥5 ml灌胃,共4周。干预后每周检测大鼠空腹血糖(FBG),干预结束后检测大鼠血糖、血脂4项[三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、总胆固醇(TC)]、脂联素(ADNP)、SCFAs水平肠道菌群多样性及物种丰度。结果:TG、TC、LDL-C、HDL-C、ADNP、SCFAs各指标,假手术组、薯蓣粥组与模型组比较,差异均有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。干预第3、4周薯蓣粥组与模型组FBG比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。模型组的OUTs数量、Chaol指数、Shannon指数均低于假手术组,但Chaol指数、Shannou指数均高于薯蓣粥组,组间比较,差异均有统计学意义(P<0.05或P<0.01)。薯蓣粥组中,Clostridiales、Ruminococcaceae、Prevotella、LachnosPiraceae等能够促进SCFAs产生的菌属较模型组增多。结论:薯蓣粥可通过调控肠道菌群,增加SCFAs,从而改善糖尿病合并脑卒中大鼠的糖脂代谢。 相似文献
8.
介绍了要素处理引擎FME的一些基础知识和内部函数;选用FME进行CAD图形拼接、图形坐标系转换、地类图斑合并功能同时比对了用传统的作业方法,认为FME在实际工程应用中方便适用、省时高效,并通过使用得出一些FME的特点。 相似文献
9.
10.
全局寻优的矢量道路网自动匹配方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
对道路之间存在1:N匹配关系的矢量道路网自动匹配问题进行研究.针对现有方法中大多数是基于局部寻优策略来寻找匹配道路,当同名道路存在较大距离偏差.又存在1:N匹配关系时,很容易导致误匹配的问题,改局部寻优策略为全局寻优策略,通过综合利用道路结点和道路弧段的特征信息,建立道路网匹配的最优化模型,并利用概率松弛法求解最优解,从而获得道路结点的匹配关系,以此为基础再获得道路弧段之间的匹配关系.试验表明:本文方法更具全局一致性,具有较高的准确率;即使在同名道路存在较大位置偏差甚至是非均匀偏差时,也可取得较为满意的结果,避免各种局部寻优方法难以准确设定权值的难题. 相似文献