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介绍了倾斜摄影无人机设备为适应南极长城站地区特殊环境,在设备准备、寒潮防护、运输保护等方面所采用的保障方法,和应对飞行异常情况的技术预案,以及在长城站倾斜摄影任务中的应用情况,为以无人机为飞行载体的科考设备在南极地区的使用提供一种可行的参考方案。 相似文献
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2011年7月26日石家庄市出现一次暴雨冰雹天气,其特点是500 h Pa及以上高空强冷空气导致高空形势在12 h内发生剧变,短波槽快速南下,致使探空观测和数值预报失灵。本文对其他监测资料进行分析,发现这种剧烈变化的天气有明显特征:卫星云图上河套北部逗点云系尾长而粗壮,有向南发展趋势,云系后部的暗区表明干冷空气侵入,与低层暖湿空气形成对流云,尾部断裂表明冷空气加速南下。单站要素变化显示,石家庄地面假相当位温比正常值高了8℃,出现异常不稳定能量。强对流天气发生在假相当位温密集带内,能量中心假相当位温最高达到90℃以上,100 km内假相当位温温差超过25℃,最大降雨出现在假相当位温密集带内。雷达回波呈西南—东北带状排列,前部最大强度为65 d BZ,强回波前形成阵风锋,正负最大速度均超过20 m/s,飑线自西向东移动,它的移向和发展程度决定降雨和冰雹的路径和强度。石家庄市区风向转变和形成地面辐合线分别较降水起始时间提前21 min和30 min。 相似文献
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阐述了数字城市建设过程中,对城区建筑的批量快速构建方法,制定出3维模型生产方案,为城市规划、灾害预防、商业管理等应用提供基础3维数据。并与传统人工建模手段进行对比分析,探讨将两种方法融合,实现城市3维景观的批量生产。 相似文献
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钻井液流变性是钻井液流动和变形的特性,对于携带与悬浮岩屑、提高钻进速度至关重要,准确掌握钻井液流变参数是保证井眼清洁与高效钻进的前提。提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的钻井液流变参数智能识别方法,通过磁力搅拌产生稳定的钻井液流动图像,利用多种数据增强方法增加图像数量并建立数据库,增强模型的鲁棒性和泛化能力。优化AlexNet卷积神经网络算法,构建钻井液流变参数识别模型。将数据库划分为训练集:验证集:测试集=7:2:1,对训练集进行迭代训练并通过验证集调整参数获得最佳拟合模型。此外,运用混淆矩阵、卷积核可视化技术和类激活技术(Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)对模型进行多方位评估。结果表明:(1)钻井液流变参数识别模型对钻井液塑性黏度测试的宏精确率为95.2%,宏召回率为94.7%,宏
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通过哈尔滨市无人机倾斜摄影三维模型测量项目,从航空影像获取,到实景三维模型数据的生产,对内外业实施方案进行了完善,对项目中出现的问题和解决方法进行了总结,对无人机倾斜摄影、实景三维建模和三维模型优化等技术进行了探索与研究. 相似文献
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基于无人机倾斜摄影数据的实景三维建模研究 总被引:5,自引:0,他引:5
阐述了在无人机自制镜头获取的倾斜摄影数据基础上,应用Inpho,Pix4Dmapper、街景工厂等软件进行实景三维建模的方法。除总结研究成果外,还对无人机实景三维建模的应用领域进行了探讨,为智慧城市的三维系统建设提供新的解决方案。 相似文献
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冯洋 《测绘与空间地理信息》2008,31(3)
以车载导航系统模型中信息双向交互为基础,依靠车载GPS作为主要工具,从数据累积、统计分析的角度,同时引入人工智能等方法,来分析阐述在道路导航GIS模型中的一种构想,试图解决现有模型中的若干问题。 相似文献