基于GIS的高速铁路空间结构物布置方法研究

铁路空间结构物的设置考虑因素众多,在节约资金的前提下,同时确定合理的桥梁、路基、隧道方案是一种尝试;利用GIS系统中DEM数据管理及空间分析功能,提取出特定平面线路位置条件下的地面线高程数据,在满足高速铁路线路纵断面设计原则的基础上,按照工程量及工程造价最小的目标函数条件,通过编程求解出拟定坡度条件下最优的路基、桥梁、隧道长度布置方案,计算结果满足结构物布置的经济性要求。     

Determination of phthalate esters in physiological saline solution by monolithic silica spin column extraction method

Monolithic silica spin column extraction （MonoSpin-SPE） was developed as a simple, sensitive, and eco-friendly pretreatment method which combined with ultra-fast liquid chromatography-mass spectrometry （UFLC-MS） to determine the levels of six phthalate es     

为加快公交事业发展，市政府常务会议决定城市配套费中提取公交发展专项资金

我市公交事业发展又增加一个稳定的资金来源。2011年9月2日下午召开的2011年市政府第25次常务会议决定，即日起，从市财政部门收取的城市基础设施建设配套费中提取公交发展专项资金。     

模糊综合评判在提取特征线上的应用

本文提出了应用模糊综合评判技术从等高线数据中提取地形特征线的方法，并开发了应用程序。试验表明，该法可行，程序实用。     

基于自动阈值检测和边缘连接的路面裂缝边缘提取方法

随着不同等级公路的快速发展,对道路裂纹或裂缝的检测技术也提出了更高的要求。道路裂纹或裂缝检测技术主要依赖于图像处理、模式识别等数字图像处理技术,针对道路裂纹或裂缝检测的关键技术,提出了一种基于改进的边缘提取算法的路面裂缝检测方法。该方法有效降低了传统图像边缘提取算法对噪声、异常的敏感度,提高了对不同图像阈值的自适应性,数值算例表明该算法可有效、准确地对路面裂纹或裂缝进行检测。     

船用柴油机智能报警监控系统的设计

  目的  船舶轴系监测系统具有监控对象多、测试数据量大和存储空间需求大等特点,如果存储方案不合理,数据未预先统计和分类存储,会导致数据不便于检索、计算和分析。为此,提出针对测试数据的批量统计特征数据及分表存储的方法。  方法  在现有数据库的基础上,设计时间序列特征数据表和汇总表,以及统计测试数据的均值、极值、标准差、偏度等的流程;采用仿真对比,选择均值和偏度作为特征向量;通过DBSCAN聚类设计传感器数据异常识别算法,验证对传感器系统异常数据的识别效果。  结果  结果表明,所提方法对异常数据的识别效果较好,  结论  可适用于实际测试系统的特征数据提取。     

基于小波包分解和特征能量提取技术的车内传导干扰源识别

车内大功率用电设备的电压波动是车内产生传导干扰的主要原因。文中介绍了通过对采集的干扰信号进行小波包分解,对系数进行最小风险的去噪处理,然后提取特征能量来识别车内传导干扰源。最后采用EM-test设备发生干扰信号进行实验,结果表明该方法对车内电压波动的主要干扰源有较强的识别能力。     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征, 提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法。利用连续3帧图像, 对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割, 以获取目标运动区域, 通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓, 通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率。试验结果表明: 该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓, 检测正确率在95%以上。     

基于MODIS遥感数据的水体提取与制图研究

利用可见光和近红外波段的地物光谱反射率差异可以从遥感数据中提取水体。利用归一化植被指数（NDVI）从2个MODIS空间分辨率为250m的遥感数据中提取水体,并进行假彩色合成,实现遥感数据水体制图。     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类结果;在上述典型水域,平均轮廓系数分别提升约53%,71%,63%和41%,戴维森堡丁指数分别降低约57%,67%,63%和45%;同时,此方法可平均降低约56%的聚类时间,显著提升了船舶轨迹数据聚类分析的效率。