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由于地震预警台站分布较广,而地震监测中心站的运维人员较少,如何设计合理的巡检路径,以更少的巡检成本完成更多的巡检任务成为中心站面临的一个问题。文中采用高德地图API,基于遗传算法使用python编写程序实现地震预警台站巡检路径近似最优解的自动求解。通过输入云南57个地震预警基准站位置进行测试后得出,系统在样本个数为60,迭代次数为2500 h,得到近似最优路径,总行驶距离4869 km,过路费439元。相较于其他几次收敛结果,最优巡检路径收益在百公里以上,因此认为,利用遗传算法规划的台站巡检路径可以获得较低的巡检成本。 相似文献
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该文引入差分盒维法来计算高分辨率SAR图像车辆目标的一种新的鉴别特征,即间隙度特征,可以用来定量评估车俩目标感兴趣区域内像素幅度的不规则程度和间隙尺寸,以此消除杂波虚警.基丁散射中心理论分析了车辆目标和自然地物后向散射强度分布的差异性,并从理论上推导出间隙度特征具有对相干斑噪声不敏感的特点,由此构成了SAR图像车辆目标鉴别处理的一个尺度不变特征.采用MSTAR车辆目标数据和背景杂波数据检验了所提特征的鉴别性能,并与Hausdorff维数的鉴别性能做了比较,结果显示间隙度特征具有较好的鉴别性能,可以去除大部分的自然地物虚警和非车辆类人造目标干扰,鉴别虚警率较低. 相似文献
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