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1.
机载激光点云中高压电塔自动识别方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出了一种基于格网特征的机载激光点云高压电塔自动识别方法。首先对机载激光点云数据进行滤波去噪处理;然后对点云数据进行规则格网化特征分析获得高压电塔粗识别区域;最后对粗识别区域进行外接邻域网格线性特征悬空点集检测以确定电塔识别结果,并以分层切片法分析获取电塔平面中心坐标。采用大型无人机实际线路巡检获取的机载点云数据对本文算法进行验证,试验结果表明本算法可实现高压电塔的快速自动识别,对无人机电力巡检智能诊断具有一定的促进作用。  相似文献   
2.
AIS专题统计分析应用系统以AIS岸基网络系统提供的信息为基础,采用分级、分类、定制等多种技术手段,实现AIS船舶运行信息的有效管理和共享,为航海及其他海洋活动提供更加全面、及时、可靠和集成的综合信息服务,进一步发挥AIS系统信息的社会服务效能.文章描述了系统的实现目标、系统组成、功能模块设计及关键技术,并对系统应用前...  相似文献   
3.
云是研究大气系统的重要要素,较厘米雷达而言毫米波测云雷达波长更短,可以探测到大气中的云并获得重要参数,在探测云方面毫米波雷达表现出了更大的优势。分析毫米波雷达原始数据格式对于分析云特征是十分必要的。论文主要介绍目前比较常用且成功运行获得了大量数据的3种型号的毫米波雷达。首先针对3种型号雷达基数据文件格式特征,提出5组判据作为识别方法,实现对文件二进制信息的自动分析,能够识别3种常用的毫米波雷达基数据文件的类型;其次为便于3种毫米波雷达产品的对比分析,还针对这3种毫米波雷达产品数据格式的不同,编写了同时兼容这3种雷达数据产品(反射率强度、速度、谱宽、退极化比)和4种雷达扫描方式(垂直定点扫描、平面扫描、俯仰扫描、体积扫描)产品的显示软件,并采用相同的显示规则,结果显示:方法简单、识别准确,使软件以较小代价兼容多种雷达基数据文件且对于分析对比该3种不同型号毫米雷达产品也是十分便利的。  相似文献   
4.
5.
本文在建立边界点数据库的基础上,通过判别碎部点与边界多边形的拓扑关系,成功地解决了采用 SHARP E500(S)袖珍计算机作为电子手簿进行野外数据采集时的边界识别问题。  相似文献   
6.
7.
遥感与深度学习为及时掌握露天煤矿区土地利用情况提供了高效率的技术手段。基于国产高分二号(GF-2)卫星高分辨率遥感影像,利用深度学习DeepLabv3+模型实现露天煤矿区土地利用识别,并与U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法进行对比。首先,制作高分辨率影像样本数据,通过敏感性测试确定适合研究区露天煤矿场景的样本最佳裁剪尺寸和方式;然后,训练深度神经网络DeepLabv3+模型,进行土地利用识别实验;最后,比较不同方法的识别结果。结果表明:研究区露天煤矿场景下的样本最佳裁剪尺寸为512像素×512像素,最佳裁剪方式为随机裁剪。采用的DeepLabv3+模型对露天煤矿区土地利用识别的总体精度、Kappa系数分别为80.10%、0.73,均优于U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法的识别精度。DeepLabv3+模型的识别速度与上述5种方法保持在同一数量级,验证了DeepLabv3+模型和GF-2卫星影像在露天煤矿区土地利用识别中的可行性,对露天煤矿区生态环境监测与修复规划具有重要意义。   相似文献   
8.
RFID技术在海洋档案中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
射频识别(RFID)技术是一种非接触式的自动识别技术,它作为一种新型的自动识别技术将极大地推动信息社会的发展.本文简单介绍了RFID的技术特性,探讨了RFID技术在海洋档案领域的应用,并阐述其在海洋档案大规模使用过程中存在的问题和对RFID技术在海洋档案领域发展趋势的展望.  相似文献   
9.
杨晓俊  方传珊  王益益 《地理研究》2019,38(6):1378-1388
传统村落作为活的文化遗产,承载了大量历史记忆,是地域文化景观基因识别与模型构建研究的重要切入点。以陕西省71个国家级传统村落为例,基于景观基因理论建立陕西省传统村落景观基因识别体系,识别出陕西省传统村落景观基因特征;运用类型学原理和N级编码理论对景观基因进行编码,构建陕西省传统村落景观基因信息链并生成基因谱系;借鉴生物学中“胞-链-形”DNA碱基序列模型,提取出环境基因、建筑基因、农耕文化基因和宗族文化基因四个公共基因作为景观基因元(胞),以村内道路系统作为基因链,构建传统村落景观基因DNA模型与自动识别模型,以此对传统村落的区位、类型、特征和文化基因进行自动识别。为传统村落景观基因信息有效传承与存储,以及乡村建设动态发展提供理论借鉴。  相似文献   
10.
阵风锋作为强对流的冷性出流特征,是重要的边界层辐合系统,对其自动监测识别一直是日常气象业务中的难点,该文基于深度卷积神经网络设计了阵风锋的自动识别算法。通过对输入和输出端的重新设计,在Faster RCNN算法和Inception V2网络模型的基础上实现了通过雷达回波数据对阵风锋窄带回波实现端到端自动识别。利用雷达数据绕雷达中心旋转不变性特点,增加了数据样本,降低了需提取特征的复杂度。利用2007—2011年南京雷达数据,对该模型进行了20万步的训练,总损失函数值收敛到0.003。对识别效果的分析表明,在训练样本中识别率100%,漏识率0%,准确率87%。通过对合肥雷达2009年6月5日阵风锋天气过程的32个体扫进行模型泛化能力评估,得到识别率91.7%,漏识率8.3%,正确率73.3%。  相似文献   
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