基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法

监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。     

利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区

针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。     

基于多源高分辨率遥感影像的2 m不透水面一张图提取

不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。     

松辽盆地古龙凹陷白垩系青山口组储集空间与油态研究

松辽盆地古龙凹陷有丰富的页岩油气资源。但是目前对古龙凹陷页岩油储层的岩石学特征和页岩油的状态,尤其是储集空间的类型及其组合关联性认识不清。通过对古龙凹陷白垩系青山口组岩芯的精细描述及其薄片分析和电子显微镜观察及三维CT深入研究,发现古龙青山口组页岩油的储集空间具有多样性和多尺度性。除了纳米孔缝外,还有页理缝。根据页理缝的规模和与油气的关系,可分为5类：① 纳米缝,缝宽在10~50 nm,缝长50~100 nm,或更长;两端尖中间宽,微弯曲呈蠕虫状;本身也是重要的储集空间,是纳米级油元的重要组成部分,与纳米级孔油元和微米级油基关系密切;② 微米缝,宽 0.1 μm 到数微米,长数十微米到数百微米,与纳米级油元和微米级油基关系密切;③中微缝,宽数微米到数十余微米,缝长数百微米,与微米级油基关系密切;④大微缝,宽数十微米到100 μm,长数百微米到数毫米,与微米级油基和微微缝及中微缝关系密切和⑤ 大页理缝(宽数百微米,肉眼明显可见),与各级微裂缝关系密切。此外,可见高角度倾斜或直立的裂缝,由于这些页理缝顺层发育,所以往往当做页理对待。通过研究,认为页理缝主要是嫩江组沉积末期（嫩末）和明水组沉积末期（明末）的构造反转褶皱过程中形成的。另外,还发育了大量的顺层方解石脉,根据方解石脉的宽度分为3类：① 小型介于0.1~1.0 mm;② 中型介于1.0~5.0 mm;③ 大者介于0.5~1.0 cm,最大宽度2.5 cm。较大的顺层方解石脉由垂直页理的纤柱状方解石组成。大方解石普遍发育共轭裂缝和挤出构造,是古龙凹陷嫩末和明末古应力反转的结果,也是古应力恢复的重要依据。经应力恢复认为嫩末和明末,可能一直延续到依安组的最大应力来自于水平方向（东西方向）,在1500 m和2500 m深度水平最大挤压应力分别可达139.16 MPa和204.27 MPa,而垂向最小应力则分别为35.44 MPa和59.07 MPa。所以,在这种应力状态下导致顺层发育了大量页理缝和顺层纤柱状方解石脉。此外,在页理面上还发育了一系列摩擦镜面、擦痕、阶步、光面、剪裂面、鳞片构造、碎片构造等,揭示了沿页理发育了强烈的顺层剪切。四级纳微缝与大页理缝密集发育,在顺层面方向构成了裂缝空间联通网络,使页岩在顺层面方向渗透率较好或很好;裂缝空间联通网络与纳米和微米孔一起构成了一个三维的特殊缝孔体,与碳酸盐岩的缝洞体相当。纳米孔缝和微米孔缝及页理缝对于松辽盆地青一段页岩油的勘探开发具有重要意义。     

基于扫描电镜图像和微观渗流模型的云冈石窟砂岩风化特征分析

风化作用、岩石微观结构、岩石微观渗流特性定量关系的研究是石窟文物有效保护的重要基础,砂岩风化作用严重影响了岩体上石窟文物的有效保护。本次研究使用扫描电镜（SEM）获得云冈石窟不同窟体砂岩的微观图像,根据图像增强和图像分割技术得到了岩石中颗粒和孔隙的数字特征参数,从微观角度建立了反映孔喉连接特性的渗流模型,得到了不同窟体岩石的局部水力传导系数,分析了数字特征参数、水力传导系数、风化作用之间的关系。结果表明,风化作用对石窟砂岩微观结构具有很大影响;砂岩孔隙平均长轴长度大小对应的风化程度分别是全风化或强风化、中等风化、微风化或未风化,长度分别为大于40 μm、25～35 μm、15～25 μm;风化程度越高、水力传导系数越大,随着风化程度的增高、水力传导系数的范围为1 × 10?9～1 × 10?4 cm/s;水力传导系数与孔喉尺寸、孔喉连通性密切相关;孔喉半径比增大时、水力传导系数也增大。     

花岗岩风化料弃土快速堆填过程中不排水抗剪强度评估

沿海沿江城市地下开挖产生的工程渣土含泥量大、含水率高且较松散,主要运往渣土场进行堆填处置。由于产量巨大而处置场地有限,许多渣土场在运营过程中存在堆填速度快、缺乏排水设施、超高超库容堆填等问题,容易引发堆填体失稳事故。目前对于非饱和工程渣土堆体在快速堆填过程中的失稳机制认识尚不清晰,尤其是对这一过程中的高饱和度工程渣土强度增长规律缺乏足够的认识。以深圳红坳渣土场填料——花岗岩风化料(CDG)填土为研究对象,对不同初始饱和度土样进行三轴不排水不排气等向压缩和剪切试验,结果表明:非饱和CDG填土不排水抗剪强度随围压增大呈非线性增长,增长速率与试样初始饱和度密切相关;当土样压缩后的饱和度超过0.7,不排水强度随围压的增长速率显著降低。基于有效固结应力法的原理,结合Hilf孔压公式和修正剑桥模型,提出了一种工程渣土不排水抗剪强度估算方法,并通过与试验结果对比验证了该方法对初始饱和度高于0.6的CDG填土的适用性。利用该方法确定的不排水强度cu与正应力σn的关系可应用于高饱和度工程渣土快速堆填中的稳定性分析。     

河北平原廊固凹陷ACX03孔晚上新世以来地层与沉积*

基于河北平原廊固凹陷东北部ACX03孔(深300.0 m)浅部¹⁴C年龄和磁性地层,建立钻孔第四纪地层格架,依据ACX03孔岩心沉积物、测井曲线和微体古生物特征划分沉积层段并分析沉积环境。研究结果表明: ACX03孔B/M(布容/松山)、M/G(松山/高斯)极性界线分别位于83.8 m、220.2 m,孔底年龄约3.2 Ma,划分13个沉积层段。上新统(220.2~300.0 m)为河道、河漫滩夹湖泊沉积,下更新统(85.2~220.2 m)为河道、湖泊、河漫滩沉积,中更新统(61.5~85.2 m)为分支河道夹河漫滩及河间洼地—湖沼沉积,上更新统(23.2~61.5 m)为河漫滩、分支河道沉积,全新统(0~23.2 m)为泛滥平原、河曲—牛轭湖沉积。对比ACX03孔与邻近钻孔第四纪地层认为,河北平原廊坊—固安一带早更新世差异性沉降最强,之后一直到全新世越来越弱。     

基于孔压静力触探的岩土参数正态性检验方法对比

岩土参数的正态分布是岩土工程可靠分析的基本假定之一。目前,岩土工程参数的正态性检验以KS （Kolmogorov-Smirnov）检验为主,然而诸多研究表明,对于小样本数据,KS检验的正态性检验结果并不可靠。本文以废黄河泛滥沉积相粉土中的孔压静力触探（CPTU）锥尖阻力q_t数据为研究对象,首先采用ANOVA （方差分析）检验,从CPTU测试资料中进行总体的样本筛选,然后应用SW （Shapiro-Wilk）检验、KS检验、LF （Lilliefors）检验和AD （Anderson-Darling）检验等4种正态性检验方法,在不同样本容量条件下,对测试数据进行正态性检验评价。当测试数据的样本容量充足时,分析结果表明：SW检验结果最为严格,KS检验结果最不保守,而LF检验和AD检验的严格性介于两者之间;对于常规岩土工程设计,采用KS检验结果即可满足稳定性分析要求,对于复杂岩土工程设计,采用SW检验对设计参数进行正态性检验,可降低设计的不确定性。     

波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法

波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。     

超大超深灌注桩施工关键技术研究与应用

以深圳某项目桩基础施工为依托,综合考虑地质特点和施工工艺要求,对超大超深灌注桩在花岗岩地层施工开展了相关研究,并将研究成果应用到实际施工中,有效地解决了该类型桩基础施工中的难点,保证了项目的顺利实施,为后续类似项目提供了参考依据。