视频测量影像序列椭圆形人工目标点快速识别和跟踪方法

针对视频测量建筑物健康监测获取海量影像序列数据快速、准确识别和跟踪目标点的需求,提出基于影像块技术的椭圆形目标点识别和跟踪完整算法。该算法采用影像分块技术降低数据处理量,实现椭圆形目标点跟踪,集成数学形态学和椭圆几何属性特征,消除图像块边缘检测的非椭圆边缘信息,实现椭圆轮廓的提取,并采用最小二乘法拟合椭圆中心实现亚像素定位,快速、准确地实现视频测量建筑物健康监测椭圆形目标点的识别与跟踪。试验结果表明该方法获取的椭圆中心点像素坐标的RMS残差优于0.025个像素,且相对于随机Hough变换和模板识别算法,跟踪效率提高5倍以上。     

结合点云和影像的标靶自动识别与中心提取

针对多站地面激光点云拼接中标靶自动识别困难的问题,提出了结合光学影像和点云深度信息的标靶自动识别方法,以及模板自匹配的标靶中心提取方法,实现了标靶的自动识别和中心提取.经室内、室外两种环境真实数据的验证,该方法能自动识别布置在室内、室外场景中的标靶;对自动识别的标靶进行中心提取,精度均在2 mm之内,与人工提取结果一致,证明了方法的有效性和稳定性.该方法为基于标靶的点云自动拼接提供了良好的技术支撑.     

Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物

本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。     

地磁秒采样数据智能分析系统软件

地磁秒采样仪器观测过程中,易受各种环境干扰造成数据异常,如磁暴、高压直流输电、人为干扰、仪器故障等,不易被发现并识别,若不能及时处理,将会造成观测数据质量下降。若诸多干扰与磁扰叠加,将更不易识别,导致数据的错误处理。为了提高观测质量,利用现有编程技术,开发地磁秒采样数据智能分析系统软件,实现对地磁观测仪器工作状态、各种干扰、磁暴等现象的实时监控和分析,及时发现异常并报警,同时利用多台数据对比智能分析软件,对复杂干扰和高压直流输电干扰进行自动识别,并数据曲线中标示干扰位置,提高数据资料处理的准确性和有效性。     

2005年巴基斯坦北部7.8级地震灾害调查与分析

2005年10月8日巴基斯坦北部发生了7.8级大地震,本文作者在参加中国国际救援队现场地震救援的同时,深入地震重灾分布区开展了工程震害的现场调查工作。本文基于震害调查结果,分析了此次地震灾害状况和工程震灾特点,探讨了其产生的原因,并且给出了一些经验教训。     

农村民房的地震破坏特征与震害预测

本文基于对中国西部和华北地区20世纪发生的21次历史地震的震害考察和10余次地震的现场震害调查资料的分析研究,总结归纳了农村木架房屋、墙体承重房屋、混合承重房屋、土坯拱窑、黄土崖窑、砖平房、多层砖混房在地震烈度为Ⅵ度、Ⅶ度、Ⅷ度、Ⅸ度、Ⅹ度时的震害表现,介绍了建筑物震害程度等级的划分与标准、破坏性地震在Ⅵ度-Ⅺ度区内各种结构类型农村民房破坏的烈度标志,给出了各种结构类型农村民房在地震烈度Ⅵ度-Ⅺ度情况下的震害预测结果,探讨了在造价增加不多的情况下,提高农村民房抗震能力的可行性。     

从地震震害中看“隔震现象”

本文在对多次地震震害资料进行研究分析的基础上,对其中符合现代隔震原理或思想的震而不倒的现象进行了分析,并将其划归为5类:(1)柱基“铰结”隔震消能;(2)结构底部柔性防潮层或薄弱层滑移隔震;(3)殿基、墙基或塔基滑移隔震消能;(4)柔性地基隔震消能;(5)采用长周期柔性结构。针对每一类情况分别进行了剖析,并列举了一系列震害实例。最后对现代隔震技术发展中所存在的问题及发展方向提出了看法。     

南方CASS内、外业一体化成图作业方法的完善

南方测绘仪器公司的CASS数字化地形地藉成图软件是基于AutoCAD平台技术的GIS前端数据处理系统,广泛应用于地形成图、地藉成图、工程测量应用、空间数据建库和市政监管等领域。本文把CASS中的“编码引导”与“简码识别”测量方法相结合,进一步完善了CASS外业作业程序,提高了内、外业作业的效率。     

基于字袋模型的交通标志识别方法研究

交通标志识别是智能交通中一个重要的研究领域,实现辅助驾驶和自动导航等应用正获得越来越多的关注.本文提出一种自然场景下交通标志的识别方法:提取标志的局部特征以提高获取效率也使其较少受到遮挡的影响,通过字袋模型量化后获得标志的本征特征,基于该本征特征训练支持向量机,最后使用得到的判别分类器进行交通标志的分类.实验结果表明,...     

中亚地区典型矿床的特征提取技术及预测方法

 以巴尔喀什-准噶尔成矿带为研究区域,分析中亚大型矿集区成矿地质条件,结合地质矿产、地球物理、地球化学和信息科学等信息数据及野外调查成果,选择2个典型矿床,从构造域、沉积域、火成岩、重力与航磁等特征,构建数据驱动与知识驱动的时空坐标,以铜矿为主要矿床类型,以中比例尺为主要研究尺度,建立多元信息综合识别组合标志,结合空间数据分析技术,以ArcGIS为平台,集成相关的各种信息,建立中亚跨境成矿带铜矿床提取技术及成矿预测体系,将各单要素类计算结果与已有矿床的整合产生新的要素类,利用空间分析模型进行计算,将研究区分为潜在高聚区、潜在聚集区、高预测区、预测区和未定区5个类别,形成不同的预测分类集合,得到整个研究区的预测结果,通过实地验证分析,预测结果得出新疆两处潜在聚集区,其中伊犁地区的潜在聚集区有阿希金矿验证;天山北坡的潜在聚集区主要在依连哈比尔尕山北坡,基本与实地情况符合。通过理论研究到技术方法的实现,为境内寻找铜矿床提供了启示。