一种共生藻PCR模板DNA的快速制备法

采用Chelex-100树脂法制备了26个物种(分别属于腔肠动物门、海绵动物门和软体动物门)的共生藻以及一株纯培养共生藻的DNA样品。通过PCR扩增叶绿体23S rRNA基因片段获得了26个有效序列,测序比对结果显示获得的序列与扩增目的基因相符。该方法不仅样品消耗量小、操作时间短、设备需求低廉,而且可以避免使用有害化学试剂。这是一种高效、环保的DNA提取方法,可为共生藻分子研究提供技术参考。     

正交试验优选复方莪术散的提取工艺及其颗粒制备工艺研究

目的：优选复方莪术散颗粒的最佳提取与颗粒制备工艺,为该复方的开发利用提供试验依据。方法：采用正交试验法对复方莪术散进行提取,以淫羊藿苷的含量和收率综合评价为指标,通过L_{9（3^{4）正交试验设计对醇的用量、提取的时间和提取次数进行考察,优选复方莪术散的醇提取工艺,再以浸膏为原料,通过L9（34）正交试验设计考察稀释剂（可溶性淀粉）的比例及粘合剂（乙醇）的浓度和干燥温度,制备复方莪术散颗粒。结果：复方莪术散提取最佳工艺为A2B22C11D1,即处方药材加60%浓度的10倍剂量的乙醇,提取2次,每次1.5h为最优。最佳制备工艺为A3B2C2,即干浸膏∶淀粉的比例为1∶2.5,并以90%乙醇为湿润剂,采用湿法制粒的方法,干燥温度为60℃,所制得颗粒剂经检查符合相关要求。结论：本试验所得复方莪术散颗粒剂的提取与制备工艺合理、可行,为该复方的开发利用提供了试验依据。}}     

基于深度学习的河道提取与变化监测应用——以永定河为例

本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。     

基于点特征的单目视觉里程计实现

本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。     

利用卷积神经网络进行绝缘子自动定位

提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口,而后利用卷积神经网络算法进行精细识别,获得包含绝缘子目标的窗口集,最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证,实验结果表明,在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%,定位精度为92%,证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位,且算法通用性较强,可适应不同背景的可见光影像。     

基于LSD算法的无人机影像电力线提取方法

根据无人机影像电力线的特征,利用LSD算法实现了电力线的自动提取。首先使用各向同性的Sobel算子对特征区域进行图像增强,再使用LSD算法进行线段提取,然后通过线段合并和线段拟合过滤线段集合,最后使用K均值算法进行聚类,筛选得到最终电力线结果。采用多种地物背景下的电力线影像进行实验,结果表明,该方法能提取完整的电力线,稳健性强,对电力巡线具有较大的实际意义。     

GNSS全自动解算软件研发及精度评估

根据载波相位差分定位技术,利用待定点周边稳定的CORS站网形成的区域误差改正模型,对待定控制点观测数据的噪声进行自动剔除,对电离层、对流层和多路径进行差分改正,研发GNSS全自动解算软件,并利用广西卫星定位基准站与待定控制点的GNSS观测数据对软件进行测试。结果表明,GNSS全自动解算软件具有较好的内外符合精度,其解算的三维坐标精度满足D级以下等级控制点的要求,可为工程测量应用提供新的自动化解算方案。     

基于DEM数据的月表撞击坑自动提取研究

提出一种基于地形与形态学的撞击坑自动提取算法,该算法主要利用撞击坑的形态特征进行提取,利用形态学方法提高提取结果的连续性并去除提取结果中的噪声,使提取的撞击坑边界线更为简单,定位更加准确,易于存储与计算。该算法使用月球勘测轨道器照相机(LROC)提供的100 m分辨率DEM数据进行测试,测试结果显示该算法对于形态较为完整的简单撞击坑提取效果较好,提取的边界线较为准确且能够反映撞击坑的真实形态。     

Canny双阈值算子在边缘提取中的优势

对Canny双阈值算子原理进行了分析,并利用Canny算子处理图像仿真实验对研究区图像边缘进行提取。利用Prewitt算子、Sobel算子、形态学算子处理研究区影像,并将结果进行对比。结果表明,Canny双阈值算子不仅能去除遥感图像中的椒盐噪声,而且能保证边缘提取的精度;与其他算法相比,在提取效率上也有明显优势和优异的稳健性。