基于深度学习的路面裂缝提取

裂缝是主要的路面损坏,路面裂缝自动化提取对于维护和监测路面状况至关重要。针对传统人工检测效率低、缺乏客观性等问题,提出了一种基于深度学习语义分割网络的路面裂缝自动提取方法,实现了由路面图像自动生成裂缝二值图。并且阐释了不同尺度特征对语义分割的好处,并结合裂缝本身细小的特性,在U-Net的基础上增加了大尺度特征提取分支。随后采用激励压缩模块进行两种特征的融合。在CFD(computational fluid dynamics)数据集上的实验表明,该改进算法的F1分数、kappa系数分别可达74.28%和73.83%,相较于其他主流分割网络,提高了约2%。     

桃红四物汤联合中医定向透药治疗骨质疏松椎体压缩性骨折术后疼痛30例

目的：观察桃红四物汤联合中医定向透药治疗骨质疏松型胸腰椎压缩性骨折（OVCF）维体成形术（PVP）术后疼痛的效果。方法：将60例OVCF患者随机分为2组,每组各30例。2组均行PVP术,术后均予常规护理,治疗组给予桃红四物汤联合中医定向透药治疗,对照组给予单纯中医定向透药治疗。采用疼痛视觉模拟评分（VAS）评价治疗前后2组患者的疼痛情况,采用功能障碍指数（ODI）评价治疗前后的功能障碍情况及优良率。结果：优良率治疗组为86.7%,对照组为53.3%,组间比较,差异有统计学意义（P＜0.05）;2组VAS评分、ODI评分治疗前后组内比较及治疗后组间比较,差异均有统计学意义（P<0.05）。结论：OVCF患者术后应用桃红四物汤联合中医定向透药可明显减轻疼痛症状,具有较好的临床疗效。     

基于压缩感知法对法拉第色散函数的重构

观测到的偏振量与法拉第色散函数之间是傅里叶变换对,而法拉第色散函数反映了辐射区域和辐射传播途径的磁场结构。如何通过这一关系精确重构出法拉第色散函数对于研究银河系及河外星系磁场具有重要的作用。目前已提出了基于压缩感知的法拉第色散函数重构方法,模拟结果要优于传统方法,然而是否具有实用性仍然未知。主要探究该方法应用于实际观测频率范围时是否依然可行,并进行了大样本统计学实验。结果表明:重构结果受多种因素的影响,具有很大的随机性,对重构结果在峰值附近再次进行最小二乘拟合后,重构的法拉第深度更接近真实值。     

差分层析SAR技术研究现状分析

差分层析SAR是在层析SAR基础上发展起来的一种四维信息反演技术。它不仅实现了对雷达目标的三维分辨能力,同时可以获取目标的形变速率信息,可实现对目标方位-距离-高度-时间四维成像,这对实现城市基础设施动态形变监测、古建筑风险评估、重要工程安全监测等应用具有重要实际意义和价值。本文基于差分层析SAR成像原理,分析了成像处理过程中存在的问题,总结了差分层析SAR成像算法研究现状和特点;最后列举了差分层析SAR技术的主要应用领域,并对其技术发展趋势进行了展望。     

基于正交匹配追踪的声层析方法

声速剖面的变化会对声传播产生较大的影响,经验正交函数模型经常用来实现对声速剖面数据的简化描述。然而在内波、湍流等海水不均匀性存在时,这种正则化操作会造成声速重构精度的大幅降低。本文利用字典学习生成声速剖面的非正交原子,在稀疏编码时采用正交匹配追踪（OMP,Orthogonal Matching Pursuit）算法,更新字典则使用KSVD （Kernel Singular Value Decomposition）的字典更新算法。由于字典学习不需要强制使用正交条件,对于训练数据更加灵活,从而可以使用少数的原子组合达到更高的重构精度。利用一次浅海声学实验多次测量的声速剖面研究了海水声速剖面的经验正交函数表示和字典学习,研究表明：相比于正交函数表示,学习字典可以利用少数原子（甚至一个原子）更好的解释声速剖面扰动。字典学习可以提高声速剖面的稀疏性,从而提高声速剖面的反演精度。     

基于机器学习的高精度高分辨率气象因子时空估计

气象变量常作为重要的影响因子出现在环境污染、疾病健康和农业等领域,而高分辨率的气象资料可作为众多研究的基础数据,对推进相关研究的发展意义重大。本文以中国大陆为研究区域,利用2015年824个气象站点的气温、相对湿度和风速3套数据,结合不同的解释变量组合,分别构建了各自的GAM和残差自编码器神经网络（简称残差网络）模型,以10倍交叉验证判断模型是否过拟合。研究结果表明：① GAM和残差网络方法都不存在过拟合问题,同GAM相比,残差网络显著提高了模型预测的精度（3个气象因素的交叉验证CV R²平均提高了0.21,CV RMSE平均降低了37%）,其中相对湿度模型的提升幅度最大（CV R²:0.85 vs. 0.52,CV RMSE:7.53% vs. 13.59%）;② 残差模型的结果较普通克里格插值结果和再分析资料更接近站点观测数据,表明残差网络可作为高分辨率气象数据研制的可靠方法。此外,研究还发现在相对湿度模型中加入臭氧浓度和气温、在风速模型中加入GLDAS风速再分析资料,可提升模型的性能。     

全数字摄影测量结合GPS的定点测绘数据采集方法

传统的信息采集方法在进行定点测绘数据采集存在精度低、效果差等问题。为提高定点测绘数据采集的实效性和准确性,提出全数字摄影测量结合GPS的定点测绘采集方法。在实现测绘定点信息实时定位的基础上,进行测绘定点信息的实时采集。完成本文研究,经过实验论证发现,本文方法对定点测绘数据的实时采集有极高的精准度和效果。     

利用深度学习模型进行城市内涝影响分析

城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害,影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象,综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响,筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时,基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型,结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签,剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系,实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明,栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系,可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小,可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。     

大地测量成果管理系统研究

为了实现大地测量成果高效便捷的管理,采用MySQL建立服务器数据库,利用C++builder开发客户端连接服务器数据库,通过MAC地址和IP地址申请访问服务器,进行大地测量成果的登记、编辑、借阅、注销等操作。使用EAN13码对大地测量成果文件进行唯一性编码,使用TSC条码机打印条码粘贴到大地测量成果,使一个EAN13码关联一个大地成果文件。通过条码扫描器实现了大地测量成果文件的扫码定位、扫码借阅、扫描注销等操作。借阅成果文件时直接打印借阅凭条,作为大地测量成果文件的借阅凭证,提高了大地测量成果文件管理的安全性和高效性。     

地球剖分网格理论在影像处理中的应用

针对大区域遥感影像处理中数据组织和应用方面的技术难题,该文采用GeoSOT剖分网格体系理论的数据组织方法,建立影像型地理空间数据逻辑剖分与编码,同时提出了基于网格模板的影像按需快速拼接技术,依托空间剖分网格高精度的空间关系,直接从遥感影像中抽取所需的剖分面片进行几何拼图,实现了大区域遥感影像数据的快速组织和拼接,提高了数据浏览等应用的效率。在数据共享上,考虑到异构网络环境下数据实时共享的应用要求,设计了有限带宽条件下的智能传输策略。依托空间剖分网格天然的"多尺度、小面片"的特点,设计灵活的传输策略,在有限带宽网络条件下,以面片为单位,实现用户关心区域的目标信息的快速传输分发,改善数据传输效率和用户体验。