基于高清工业相机的盾构隧道裂缝智能识别算法分析

裂缝一直是隧道病害的重点检测对象,但传统人工巡检仅能通过肉眼发现后记录,人工识别精准度与效率完全取决于个人经验判断,无信息化手段辅助,作业效率识别精度亟待提升.针对以上问题,本文借助高清工业相机成像分辨率高、采集速度快等特点,将高清工业相机部署于轨道车上获取隧道表面裂缝病害信息,大幅提高了隧道裂缝识别效率,将识别精度提...     

遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文...     

适用于城市场景大规模点云语义标识的深度学习网络

近年来,以点云为代表的三维数据不断涌现,如何利用人工智能手段,高度提升点云的解译能力,实现城市地物目标的语义标识、三维精准提取等成为亟待攻克的难题.为此,本文提出了一种端到端的三维点云深度学习网络,通过构建不规则分布点云的上下采样策略、特征多层聚合与传播,以及顾及样本不均的损失函数,有效保障了点云采样的高效性、特征提取...     

浅析当代专题地图的现状及应用前景

专题地图是文化的产物,其应用面、产品形式、应用价值都是随着时代的发展而变化的,不同时期、不同领域受关注的程度差异很大。本文从当今专题地图的现状着手,从专题地图的特性、发展条件及发展趋势几个方面进行了论述,分析了其应用前景。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

迁移学习支持下的高分影像山地滑坡灾害解译模型

无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。     

思维导图方法的教学实践

思维导图在国内外已有多项研究证明思维导图在促进学生创新思维发展上有作用。在测绘类学科的高校教学中引入思维导图这种学习和工作方法,用在测绘本科教学改革中的讲座责任制授课模式上,通过在测绘本科教学方法改革的需求分析、应用实践和学生调查统计,得出结论:思维导图用于测绘类高校教学中,有利于提高学生创新思辨和自主学习能力,有助于达到以"能力"为核心的测绘专业人才培养目标。     

基于MOOC集结思想的地图学自主学习模式探讨

大型开放型网络课程(MOOC)是国际高等教育发展的新趋势,对高校课程学习的影响极大。该文对MOOC深入剖析之后发现其集结思想可以运用到高等教育教学中,并以地图学课程教学为例,针对目前地图学课程教学存在的问题,借助MOOC集结思想改进地图学教学,以学生自主学习促进地图知识掌握,以天水师范学院地理科学专业学生为教学对象进行了教学实践,制订了详细的教学计划和实践环节。在实施过程中发现,该方法提高了学生对地图学的学习兴趣,得到了较好的效果。     

基于VGG19卷积神经网络和迁移学习的水稻病害图像分类方法

本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。     

车载激光雷达点云快速栅格化算法研究及应用

针对车载激光雷达点云数据量大、密度高且存在分层错位和噪点等情况,提出了一种具实时性激光点云快速栅格化算法,该算法根据雷达扫描精度预设栅格单元大小,可在不丢失对象形状特征的情况下,能快速完成点云数据平滑及降采样处理,并将数据量缩小为处理前的60%。将该栅格算法处理后的点云数据应用于深度学习,作为pointnet++神经网络的训练集及测试集,完成语义分割模型训练与测试。实验结果表明,该算法可在1 s内完成上百万量级的点云栅格处理,并且经该算法处理后的点云数据能有效缩短训练时长、提升网络测试精度。