基于高分辨率遥感影像的道路提取方法

分别采用面向对象、最大似然、支持向量机3种分类方法进行实验区高分辨率遥感影像的道路提取,并作分类精度评定。结果表明,面向对象法能够综合利用高分辨率遥感影像的波谱、几何、纹理等多种特征信息,可有效克服影响因素的干扰。本案面向对象法道路提取的总分类精度较高,获得的分类结果较好。     

论代位求偿权诉讼

从民事诉讼法理上对代位求偿权诉讼的当事人,诉讼标的,诉讼时效作了分析。     

考虑细长杆件不同坠落角度的海洋平台甲板损伤预报方法

[目的]在海洋平台吊装作业中,因吊机设备老化以及违规操作等而造成的坠物事故在海洋平台作业中时有发生,其中在杆件结构,如套管、钻铤等设备方面的问题最为常见,因杆件坠落时接触面积小,常会导致板架结构的损伤破坏.[方法]选取细长杆件坠物撞击甲板结构的场景开展结构损伤研究.在此基础上,考虑坠落角度对结构损伤的影响,确定结构损伤...     

基于异构图学习的交通场景运动目标感知

为了提高无人车在交通场景中的运行效率和运输安全,研究了基于异构图学习的交通场景运动目标感知; 考虑实际交通场景中运动目标之间的复杂交互关系对目标运动的影响,基于异构图学习提出了交通场景中多目标检测-跟踪-预测一体化感知框架; 结合YOLOv5和DeepSORT检测并跟踪运动目标,获得目标的运动轨迹; 使用长短期记忆(LSTM)网络从目标历史轨迹中学习目标的运动信息,使用异构图学习目标间的交互信息,以提高运动目标轨迹预测准确度; 使用LSTM网络对目标运动信息与交互信息解码得到目标未来轨迹; 为了验证方法的有效性,在公共交通数据集Argoverse、Apollo和NuScenes上进行了评估。分析结果表明：结合YOLOv5和DeepSORT可实现对运动目标的检测跟踪,对交通场景中的运动目标实现了75.4%的正确检测率和61.4%的连续跟踪率; 异构图能够有效捕捉运动目标之间复杂的交互关系,并且捕捉的交互关系能够提高轨迹预测精度,加入异构图捕捉交互关系后,运动目标的平均位移预测误差降低了63.0%。可见,考虑交通场景中运动目标之间的交互关系是有效的,引入异构图学习运动目标之间的交互关系可以感知运动目标的历史与未来运动信息,从而帮助无人车更好地理解复杂交通场景。     

公共对象请求代理体系结构(CORBA)技术在城布轨道交通自动售检票系统中的应用

随着城市轨道交通线网的形成,对自动售检票(AFC)系统提出了新的需求.在分析AFC系统现状和CORBA(公共对象请求代理体系结构)技术特点的基础上,对CORBA技术在AFC系统中的相关应用进行了阐述.从而为实现AFC系统可靠、稳定的数据传输,及分布式计算环境中不同硬件设备和软件系统的互联提供了解决方案.     

视频监控铁路限界内逗留物体的检测方法

根据逗留物体运动的特点,对传统的混合高斯背景图像建模方法进行改进,通过自适应混合高斯背景图像模型将作为前景图像的逗留物体从背景图像中提取出来;再用形态学滤波法消除逗留物体图像因阈值分割产生的意外噪声,然后采用颜色直方图匹配的算法实现对逗留物体的跟踪;当逗留物体在监测区内的累积停留时间超过预设的时间后启动报警.实验结果表明:该方法可以很好地适应监测范围内目标物体缓慢移动或静止的场景,能够快速、准确地对逗留物体进行检测、跟踪和报警.     

高等级航道水上服务区的探索与实践

本文界定高等级航道水上服务区的概念,并对服务区的功能进行详细分析;分析服务区布局选址的影响因素,初步探讨了水上服务区的选址问题;同时对水上服务区规模进行分析研究;本文还结合京杭运河宿迁段水上服务区的建设实例进行功能分析及规模确定。     

基于Faster R-CNN的高速公路抛落物检测

采用传统的基于图像处理的检测方法对高速公路抛落物进行检测不仅耗时耗力,而且检测效果不理想,为解决该问题,提出一种基于Faster R-CNN的深度学习检测方法.在原始Faster R-CNN的基础上,采用残差网络Resnet101代替传统的VGG-16网络和ZFNet网络,作为图像特征提取网络;采用尺寸为4像素、8像素和16像素的锚框代替原始锚框,得到高速公路抛落物检测模型.采用自制的高速公路抛落物数据集对该检测方法的有效性进行验证,结果显示,采用该方法检测的平均准确率达到了91.75％,相比原始的Faster R-CNN算法和yolov3算法,分别提高了7.02％和11.13％.     

一种基于物影匹配算法的道路小目标跟踪方法

针对复杂道路环境下小目标抛洒物难以被检测与跟踪，且落地静止像素易被纳入背景而导致目标丢失等问题，本文提出一种基于物影匹配算法(OSMA)的道路小目标跟踪方法来解决上述问题。首先，采用混合高斯模型对背景进行建模以此获取前景图像，对前景图像采用膨胀、腐蚀等形态学处理；其次，根据道路抛洒物移动时在前景产生独立的物与影双轮廓特征，进行连续帧前景轮廓的物影匹配，并将连续的匹配结果定为疑似抛洒物；最后，采用多帧质心偏移法判断疑似抛洒物是否处于静止状态，并对运动状态中的疑似抛洒物进行位置判定与帧间轮廓匹配，从而实现抛洒物的逐帧跟踪。基于大量实验表明：本文所提出的OSMA与核化相关滤波器(KCF)、辨别尺度空间跟踪器(DSST)、背景感知相关滤波器(BACF)、深度注意力跟踪器(DAT)、视觉跟踪时空变换器(SATRK)等跟踪器相比，准确性更优越，可较好解决道路复杂场景下各类抛洒物的跟踪问题；复杂背景、快速旋转的小目标场景中跟踪表现优异，具有良好的跟踪尺度，实时性满足预期要求。     

面向对象数据存取方法的分析

介绍了在VB环境下3种基于面向对象的数据存取方法(数据访问对象、远程数据对象和活动数据对象),分析了比较它们的数据存取模型,给出了每种对象方法的特点,最后给出了与数据库连接的常用方式.