高精度边角网数据采集与处理系统的设计与实现

在水利、桥隧等工程施工和形变监测中,特别是在山区,GPS网的精度往往不能满足设计要求,一般需要布设地面边角网,采用高精度智能型全站仪进行数据的采集。本文从一体化测量作业模式的设计思想出发,基于VB．NET和数据库技术,研究设计了高精度地面边角网外业数据采集与处理系统,实现了边角数据的自动化采集和处理。     

基于北斗二代系统的移动智能安全监管系统设计与实现

针对测绘外业作业环境恶劣、安全风险较高等现状,结合外业车辆和人员安全监管工作的实际需要,提出了一种基于北斗二代系统的移动智能安全监管系统,文中给出了系统的设计思路、系统的架构设计,并介绍了系统的关键技术。系统通过北斗二代终端设备实现在Android智能手机上对车辆和人员进行实时监管,建立了按院管车、以车管人的外业生产安全监管机制,实现了车辆与人员管理的实时化、可控化、智能化,为人财物的安全管理提供了行之有效的科技支撑手段。     

基于Silverlight的水行政移动执法系统设计与实现

针对当前水行政执法管理的需求及系统现状,以面向对象的设计方法,恪守＂高内聚、紧耦合＂的设计原则,采用组件化、参数化、模式化、集成化等先进构造思想,充分利用Silverlight、WebGIS、工作流、数据库、规则库、物联网、GPS等技术,采用成熟的组件和模块,构建灵活、健壮、高效、稳定的水行政移动执法系统,为提升水行政执法效率和质量提供了有力的技术和平台支撑。     

基于物联网GIS的消防智能巡检系统设计与实现

消防设施的高效智能管理是衡量城市智慧化水平的重要指标。为了实现该目标,利用物联网技术以及网络地理信息服务技术,设计并实现了集移动巡检终端与网络后台信息管理系统于一体的消防设施智能巡检系统。该系统利用智能无线传感器、RFID以及蓝牙无线通讯等技术,实现消防设施非接触式自动巡检与巡检信息实时传输;通过基于GIS的消防管线与消防拴拓扑结构分层分级可视化,实现消防设施的统一高效管理。相比于现有巡检方式,基于物联网GIS的消防设施智能巡检系统提高了巡检效率与便捷性以及巡检信息的准确性与实时性,为城市中消防设施的实时动态智慧化管理提供了技术支撑和保障。     

火成岩岩石薄片智能识别及分类方法

在油气勘探、评价及开发中,岩性识别和薄片鉴定是十分重要的基础工作,准确的薄片识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。传统的人工判定方法或实验室分析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。目前基于内容的智能图像识别技术在准确性和具体应用方面还面临着许多难题。论文基于国内外相关研究成果与油气勘探与开发中岩芯薄片图像的特点及要求,设计并研制成功薄片图像自动识别系统和薄片智能鉴定系统。利用图像梯度分布和色彩分析进行火成岩岩石薄片智能分类,对所有像素进行类别划分进而得到整体的鉴定结果,实现了省时、高效、高精度的薄片智能鉴定成果。     

5000 m新型能源勘探智能钻探装备与技术研究

结合我国地下新型能源勘探工作的重大需求,开展了“5000 m新型能源勘探智能钻探装备与技术”的研究,取得了5000 m多功能交流变频电动钻机、多参数孔底自动监测装置、高温环保泥浆及泥浆性能自动测量装置、取心和无心钻进不提钻互换钻具等系列成果,填补了国内空白,推动了新型能源深部钻探技术向智能化方向发展。     

石油地质勘探智能化信息支撑框架设计

石油勘探是高风险行业,勘探地质研究业务需要复杂的逻辑思维,也需要创新性的抽象思维。“智慧油田”和“智能勘探”理论体系的提出,顺应了油气勘探的智能、快速和高效的需求。通过剖析油气勘探的信息支撑框架设计,提出了未来智能化勘探的4层设计概念,形成了层次之间的衔接和沟通的关键技术,并针对此理论体系探索了石油行业中石油地质勘探智能化信息框架实施策略。     

岩石本构模型智能辨识方法研究

岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。     

一种面向服务的应用系统智能组装技术

针对目前GIS应用软件所面临的开发难度大、周期长,更新维护困难、扩展性差等诸多问题,秉承面向服务的设计理念,文章提出了一种智能组装式软件开发方式,研究了实现过程中的4个关键技术:用户需求分析、服务智能匹配、自动化组装和人机协同调整机制,并应用NewMap Plat4软件研制开发了原型系统——智能组装器,实现了应用系统的可视化一键式组装开发,使得系统开发变得简单、快捷,且系统具有良好的扩展性。     

基于随机森林的暴雨灾害人口损失预估模型及应用

基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。