区域和形状特征的兵马俑碎片分类方法

针对传统方法对兵马俑碎片分类准确率较低情况,提出一种基于区域和形状特征的碎片分类方法。首先提取碎片的显著性区域特征,采用地球移动距离EMD(Earth Mover’s Distance)方法对区域特征进行匹配并初步分类;其次对表面特征不明显的碎片进行预处理,获取二维图像信息,利用Hu不变矩提取形状特征;最后采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器对表面特征不明显的碎片进行进一步分类,实现兵马俑碎片的最终精确分类。通过对30个兵马俑模型的508个碎片进行分类,实验结果表明,基于区域特征的碎片分类方法可以实现兵马俑碎片的快速、精确分类,是一种有效的兵马俑碎片分类方法。     

利用点云检测室内导航元素的方法综述

随着大型公共设施的普及和人们室内活动的增多,人们对构建室内精细化导航模型的需求日渐迫切。近年来飞速发展的三维激光扫描、摄影测量、计算机视觉等技术,能够快速高效地获取高精度室内点云数据,为室内精细化导航提供丰富的数据源。如何从海量杂乱的点云中提取出可用于室内导航路径规划的室内导航元素如房间、门窗、楼梯、走廊等,成为了研究的热点和难点。因此,从基于点云的室内导航元素提取所面临的问题出发,综述和评价了近年来各种导航元素提取的相关理论和算法,并针对其各自优缺点,提出利用几何方法与统计方法相结合实现室内导航元素检测和导航网络构建的新思路。     

结合Steger方法和影像分类的道路中心线提取

针对直接利用监督分类结果提取道路中心线过程过于复杂的问题,研究一种综合利用Steger方法和影像分类结果的道路中心线提取新策略。以影像分类结果从Steger方法获取的条带中心线中初步筛选出候选道路中心线段,根据道路的连续性和方向的一致性进行合理延伸、连接,即可实现道路中心线提取。实验证明,提取的道路中心线在完整率、准确率和提取质量方面精度较高,并在一定程度上解决了道路断裂问题。     

综合单点和点簇的建筑物点云分类方法

在单点分类方面主要对分类特征进行了比较全面的分析和综合,而在点簇分类方面则依据建筑物的实际形态提出了一种高效的基于决策树的分类法则。综合性方法是上述两种方法的配合使用,首先利用单点分类提高精度,再利用点簇分类提高可用性。实验结果表明,综合方法不仅有着非常高的精度,并且其结果方便后期利用。     

基本比例尺地形图图示符号认知实验

用户对地图符号表达含义的解译过程直接影响地图的认知效果,研究地图符号的认知程度可以指导地图符号的增强设计。本文从认知角度建立地图符号三元结构,根据事物特征与符号解译关系相似性将标准图示符号划分为联想型、推断型和学习型3类,通过问卷调查的方式验证各类符号的认知度差异,最后提出地图符号的增强设计方法。实验结果表明,本文提出的符号分类方法切实可行,3类符号的认知准确率呈现出明显的梯度趋势,可以确定符号阅读中的难点,进而有针对性地增强符号设计。     

热河生物群爬行类化石Monjurosuchus splendens中文译名讨论及其属种分类位置研究简史

Monjurosuchus splendens是辽宁西部热河生物群中最早被正式命名的爬行类化石,该属种名称在最初以英文发表的论文中并没有明确其含义,导致它的中文称谓有“文珠龙”（属名）、“荣耀满洲鳄”、“楔齿满洲鳄”等几种说法。本文认为属名（Monjurosuchus）应尊重最初命名者论文中的日文摘要表述的含义,称之为“满洲鳄”,而种名（splendens）的拉丁文并不是“楔齿”之义,应按其本义译为“华丽”,因而Monjurosuchus splendens的正确中文译名应为“华丽满洲鳄”。华丽满洲鳄的分类位置、以及其与辽宁西部另一爬行类化石“东方喙龙Rhynchosaurus orientalis”的关系长期以来亦存在着不同看法,直到20世纪末和21世纪初Monjurosuchus splendens作为有效属种名称被再次确认且被正确归入离龙目（Choristodera）。本文回顾了该属种研究历史及其分类位置的认识变化情况,支持将其归入离龙目（Choristodera）满洲鳄科（Monjurosuchidae）、而且“东方喙龙Rhynchosaurus orientalis”为华丽满洲鳄Monjurosuchus splendens的晚出同物异名这一观点。     

Sr和Yb两个元素对花岗岩理论的重要意义——花岗岩研究的哲学思考

花岗岩研究已有几百年的历史,可是花岗岩却没有形成自己独立的理论体系,也没有系统的花岗岩分类。花岗岩非常复杂,如何化繁为简,归纳出花岗岩最本质、最核心、最关键的标志,是一个非常棘手的任务。本文从哲学的角度出发,发现Sr和Yb可能是两个具有特殊含义的元素,特殊在于,它们不仅具有一般微量元素的特点,还具有特殊的功能,关键是它们的行为与花岗岩部分熔融后残留的变质矿物组成(如石榴石、斜长石等)有关。可能正是由于这个因素,才使Sr和Yb具有其他微量元素所不可匹敌的功能。本文按照Sr、Yb的排列组合提出了一个系统的花岗岩分类。对于花岗岩的地球动力学意义,学术界一直有争论,本文认为板块构造只能影响到大陆边缘,影响不到大陆内部。大陆演化研究最重要的任务是恢复大陆地质历史上的变化,如大陆地质演化不同时期曾经发生过的伸展和挤压(有的还有旋转,是挤压的副产品)、抬升和垮塌、造山与盆地、加厚与减薄等。如何识别上述变化及其过程,目前在方法学上还十分困难。依靠Sr、Yb及其与残留相平衡的理论则提出了一个方案,能够解决或大体解决上述问题。例如,埃达克岩(高Sr低Yb)代表加厚地壳,南岭型(非常低Sr高Yb)代表减薄地壳,浙闽型(低Sr高Yb)和广西型(高Sr高Yb)代表正常厚度的地壳,喜马拉雅型花岗岩(低Sr低Yb)代表中压与高压过渡的状况。因此,按照Sr和Yb的变化,即可大致恢复地质历史时期大陆地壳温压条件的变化,推测大陆地貌的变化(平原、丘陵、高原、山脉),探讨构造应力的变化(挤压导致加厚,伸展导致减薄)等。此外,不同类型花岗岩还与成矿有关,大体是:埃达克岩与金铜有关,南岭型与钨锡有关,喜马拉雅型与金有关,而浙闽型、广西型基本上是不利于成矿的。但是,实践中也有金铜钨锡在空间上共生的实例,则金铜与钨锡可能成因上或成矿时代上或控矿因素上有所不同。问题还很复杂,还有许多现象很难解释,笔者只是从宏观角度给出了一个思路,一个概念,很多细节并不清楚。研究表明,科学与哲学是密切相关的,哲学是科学的高度概括。本文尝试从哲学的角度对纷繁复杂的花岗岩进行归纳和简化,只是一个初步的尝试,还有更多问题需要认真研究。     

人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。      

基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别

为了提高人脸识别率及更好地显示人脸特征,本文提出了一种基于镜像图的LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法.该方法首先生成一种镜像人脸,再通过融合原始人脸和镜像人脸形成新的混合训练样本,最后利用LRC和CRC偏差结合进行人脸识别.新方法增加了训练样本的数目,克服了由于光照和姿态等外部因素带来的影响.实验结果表明,镜像图与LRC和CRC偏差结合的人脸识别方法提高了人脸识别的准确性.     

国外气象服务运行模式对新时代我国气象服务分类发展的启示

通过考察国外主要国家的3类气象服务运行模式,即"公私有别"、"公私竞争"、"完全竞争"3种模式,得出对我国气象服务分类发展的两点主要启示:权责明晰是气象服务分类运行界限分明的前提,开放气象基础数据是保持气象服务市场活力的基础。