基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法

为提高建筑室内空间规划能力,需对建筑室内空间数据进行矢量化提取。为此,提出基于视频图像的建筑室内空间数据矢量化提取方法。设计建筑室内空间视频图像采集模型和空间装饰特征点边缘特征检测模型,采用分块检测方法重构建筑室内空间视频图像区域,结合RGB特征分解方法进行建筑室内空间数据矢量化分割,提取建筑室内空间视频图像的模糊度匹配特征量,通过分块模板匹配实现建筑室内空间数据矢量化提取。仿真结果表明,采用该方法进行建筑室内空间数据矢量化提取的准确性较高,图像的分辨能力较好,提高了建筑室内空间数据矢量化分割和装饰特征量的检测能力。     

基于镜面反射原理进行水位视觉检测的新方法

在现有的水位视觉检测技术中,光照和水面倒影的干扰是不可避免的。针对这一问题,利用水面具有镜面反射现象提出一种水位检测的新方法。首先,采集不同水位高度的10幅图像作为训练样本,建立图像像素坐标与相应的实际水位高度之间映射关系的神经网络模型;然后,利用辅助光源照射在岸边产生镜面反射现象,采集水位图像并提取水位高度相应的图像坐标;最后,根据建立的神经网络模型,以200幅水位图像作为测试样本,计算出水位实际高度。在量程为400 mm的精度下,神经网络模型的平均误差为0.02 mm,计算结果的平均误差为0.53 mm。由于减少了镜面反射的影响,取得了较高的精度,为水位视觉自动检测装置的开发提供了理论基础。     

基于影响因子数据年际分类的太湖典型口门流量估算方法

基于太湖典型口门瓜泾口站1966—2014年(1989—2005年缺)的流量、水位、降水及周围站点水位等数据,采用多元线性回归分析法构建太湖流量估算模型。采用聚类分析方法,对流量的影响因子年际序列矩阵进行相似分类,找出与目标年(待估算流量的年份)相似的年份,然后依据相似年份数据率定回归模型参数。通过与基于常系列数据建立的回归模型进行比较发现,基于相似年份数据建立的回归模型的估算精度更高。     

一种基于贝叶斯多分类器组合的视频人脸取证系统设计

 贝叶斯多分类器组合模型可以表示图像间的条件概率和限定语义,并依此预测用户查询和序列图像间的相似度,是解决视频序列图像信息检索的有效手段。为了提高视频人脸取证系统中人脸图像匹配速度和准确度,提出和设计了一种基于贝叶斯多分类器的视频人脸跟踪识别取证系统。给出了系统的总体结构、主要模块的设计,以及采用的关键技术。实验中训练数据为有限的静态人脸图像,测试数据为视频图像序列。实验表明,该系统识别效率高、取证能力强、容错性好,在视频人脸分类中具有较好的效果,为动静结合人脸图像分类提供了一定的依据。     

一种民航ASTERIX数据与远程塔台视频监控的融合

为解决远程塔台视频数据单一、离散,无法获取飞行器实时航班信息的问题,提出一种民航ASTERIX数据与机场视频监控信息融合方法。首先在相机视场内采集全球定位坐标及对应图像,利用图像单应模型,得到GPS坐标系与图像坐标系的关系矩阵;结合单应矩阵和民航数据提取的飞行器GPS坐标,计算出飞行器ASTERIX数据对应的像素坐标;同时通过视频检测跟踪方法,完成飞行器在视频中的定位;最后对飞行器在视频中运动轨迹和ASTERIX数据轨迹进行匹配,实现视频中飞行器显示对应航班信息。在典型机场开展实验,验证了本文方法不仅能精确检测飞行器位置,而且在视频中准确显示对应航班信息。     

基于TLS数据的杨树削度方程建立及材积估算

【目的】削度方程可以很好地描述树干直径随树高变化的情况,基于地基激光雷达(terrestrial laser scanner, TLS)的高精度三维点云数据建立准确的削度方程并进行立木材积估算,对活立木尺度的材积估计具有重要意义。【方法】以江苏省黄海海滨国家森林公园杨树人工林为研究对象,获取4块样地的TLS点云数据,通过MATLAB 2020a软件计算点云平坦度和法向量以提取单木主干,采用圆拟合方法进行不同高度处的直径拟合,利用32株样木的数据,选取6种削度模型进行建模,得到杨树树干削度方程最优拟合模型,并进行材积估算。【结果】利用TLS数据提取的胸径能替代实测胸径,其平均误差小于0.90 cm。通过对6种模型的拟合优度检验,Schumacher and Hall模型为该地区杨树削度方程最优拟合模型,模型的决定系数R²=0.984,均方根误差为1.00 cm,相对百分误差为2.79%,平均预估误差为0.271%。利用Schumacher and Hall 削度方程最优拟合模型进行活立木材积的估算,经与二元材积方程估计结果进行对比,其相对差异为3.34%,二者在统计上无显著差异。【结论】该方法可以减少地面调查对树木造成的永久性破坏,为人工林的蓄积量调查提供有效的技术支持。     

水库自动监控及信息化管理系统

水库自动监控及信息化管理系统通过建立水库位移、形变、渗漏、水位库容及水质自动检测,蚁害、泻洪道现场视频监控来自动采集现场图像;通过GPRS/CDMA无线数字网的通讯技术来上传水库监控信息;利用配套开发好的水库安全监控和信息化管理软件处理各种数据.该系统为实现多个水库远程监控和集中管理提供依据,有助于提高水库现代化管理水平.     

基于视频编码流的视频传输端到端失真度估算

研究了基于信源量化、信道错误和差错隐藏的视频传输端到端失真问题.提出了一种基于视频编码流结构的端到端失真度估算方法.采用帧间递归,以宏块为单位根据信道平均误比特率和视频编码信息在编码器端实时估算端到端失真.仿真结果表明,对于绝大部分视频测试序列,在不同信道误比特率下,该方法模型估算的平均相对偏差小于8%,平均绝对偏差控制在0.9 dB以内,准确度高,为基于率失真或联合功率率失真优化中的失真估算提供一个有力的工具.     

基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别

为了解决高速公路环境下监控视频图像车型识别需要将海量视频数据上传计算机服务器中心,对所有的视频流图像进行结构化处理和车型识别,造成服务器中心数据压力大、计算任务重,对服务器性能要求高的问题。对此,提出一种基于机器学习的Cortex-M监控视频车型识别的方法。首先,将训练机训练好的六种车型的权值矩阵文件移植到前端Cortex-M核系列开发板上,采用开发板内嵌的CMSIS-NN网络函数库搭建与训练机相同的网络模型结构;同时采用开发板内嵌的CMSIS-DSP库加快图像处理速度,并对选择处理监控视频图像实现车型识别;实验结果表明,该方法平均识别率达到94.6%以上,与采用计算机进行识别相同,可见该方法能够缓解大量视频上传给服务器中心造成的压力,为高速公路环境下监控视频图像车型识别研究提供了一种可选择的方案。     

基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法

为了降低由于图像抖动引起的视频质量较低的问题,提出基于RANSAC的高原地区交通违章视频图像去抖动方法.利用RANSAC构建了图像模型,以此为基础,实现对图像中抖动点的准确识别,将抖动点数据与模型进行匹配,计算对应点的补偿值,以此实现去抖动的目的.实验结果表明,其能够实现对视频图像中抖动的有效去除.     

DetSegNet:一种基于检测和分割的高精度水尺水位检测网络

为了克服传统水位测量方法中水位边缘粗糙和检测精度不足的问题,提出了一种高精度的水尺水位检测网络——DetSegNet。DetSegNet在网络结构、损失函数等方面对YOLOv4和DeepLabv3+算法进行了改进,并将水尺刻度识别、水体区域分割、水位线检测和水位值计算等模块进行有效结合,实现了对水尺与水体交界区域的高效定位和精确分割。实验结果表明,DetSegNet在水尺图像数据集上的检测精度和速度均优于传统的检测方法; 现场测试表明,DetSegNet的水位检测误差小于1.cm,满足水文监测的精度要求。     

登陆北部湾北部台风对广西近岸水位变化的影响分析

根据台风"纳沙"登陆期间广西白龙半岛南面海域1km处S1站连续的实测海流剖面资料,白龙尾F1站的水位资料和台风"榴莲"登陆期间铁山港石头埠F2站的水位资料,分析登陆北部湾北部台风对广西近岸水位变化的影响,得出如下结论:在无台风期间,S1观测点表层的最大实测潮流流速为40.0cm/s,表层的最大余流流速为20cm/s。在台风登陆期间,S1观测点表层的实测潮流最大流速为103.7cm/s,表层的最大余流流速为39.7cm/s,比无台风期间高2倍左右。但随着水深的增加,潮流和余流的流速逐渐减小;岸站F1、F2的水位变化过程是,台风登陆前,水位减至最低;台风登陆后,水位增至最大,水位的增、减变化与台风作用过程有关。同时,认为台风登陆期间广西沿岸水位的抬升和下降变化与风、港湾地形、大气重力波所产生的共振作用有着密切的关系。     

基于图像语义分割的水位智能监测方法

为了解决现有基于灰度图像分割的水位线检测方法易受水面耀光、倒影等复杂光照条件的影响,且在高洪期水尺易被漂浮物缠绕引起测量粗大误差的问题,设计了一种基于深度学习的水尺水位智能监测方法。该方法采用不同条件下采集并由人工精确标注的水尺、水面和漂浮物三分类样本图像构建数据集,训练深层全卷积神经网络,实现了对水尺图像的逐像素分类预测,最终在语义分割图像中检测水位线的像素位置,将其转化为实际水位值。试验结果表明:该方法能够克服传统方法在图像特征提取方面的不足,提升图像分割对野外复杂变化环境的适应性,实现测量有效性的识别,达到水尺水位智能监测的目的,测量的综合不确定度小于3.cm。     

基于二进制编码尺的水位测量仪设计

鉴于传统水位测量仪在对数据进行模数转化时产生较大误差,提出了基于二进制编码尺的新型水位测量方法,该测量方法保证了水位检测中水位信息的测量精度.同时采用CAN总线进行数据传输,准确地传输多路数据,保证了水位信息的数字化传输和实时性.     

一次暴雨过程局地水汽和热力动力条件的综合观测分析

应用多种非常规探测资料对2010年7月18日和19日大理发生的暴雨天气过程进行了分析,结果表明:GPS探测的大气可降水量对降水的发生具有较好的指示意义,大气可降水量的急剧增(减)过程,预示着降水即将出现(消亡);辐射和湍流通量在暴雨发生前,存在明显变化;风廓线雷达的水平风和垂直风在暴雨过程中有很好的指示意义.     

明渠非恒定流及输沙试验系统

为研究明渠非恒定流运动特性和输沙机理,建立了长20m,宽29.5cm,高40cm的水槽非恒定流实验系统。该系统包括变坡水槽、供水控制、水位和流速量测、推移质循环及测量5个部分。通过计算机控制生成设定的非恒定流过程;沿水槽架设的6个压力传感器监控沿水槽的水位变化;采用二维激光流速仪测量垂线流速分布。初步试验结果表明:该系统可以生成稳定可重复的非恒定流过程,得到包括水深、流量、流速及输沙率变化的大量非恒定流试验数据,为洪水波的运动特性及输沙特性研究奠定了基础。     

东北三江平原地区水位梯度对湿地植被群落生态特征的影响

【目的】探究三江平原湿地水文因子与湿地植被群落类型的关系以及水位梯度与湿地植被生态特征的耦合关系,分析水文情势对湿地植被群落的影响,为湿地生态恢复与生态系统的科学管理提供依据。【方法】以东北三江平原洪河国家级自然保护区湿地为研究区,基于野外调查选取水位梯度明显的9条样线共90个样点数据,建立以物种为横坐标、样点为纵坐标的21×90的矩阵。采用PC-ORD 5对矩阵数据进行双向指示种分析(TWINSPAN),对保护区湿地植被群落进行数量分类并分析群落类型与水位梯度的关系,使用CANOCO 5对矩阵数据进行除趋势对应分析(DCA),探究湿地植被群落分布与水位梯度的关系。最后利用Origin 2018对典型湿地植被的株高及生物量与水位数据进行高斯拟合,探究水文梯度变化对湿地植被生态特征的影响。【结果】TWINSPAN结果显示,洪河自然保护区湿地植被可划分为12个群落类型,群丛类型沿水文梯度的变化体现了植被类型由湿生植被向旱生植被演替的变化趋势,表明水位变化对湿地植被群落的演替与分布具有重要作用。样地DCA分析结果表明,湿地植被群丛的分布呈现一定的规律,植被群落类型及分布主要受水位梯度的影响。物种DCA排序结果显示,湿生植被、湿中生植被、旱生植被在排序图上均有明显的分布范围和界限,影响植被分布的主要环境因子是水位梯度。高斯拟合结果表明,3种典型湿地植被的高度和生物量随水位的变化趋势均为先增加后减少。小叶章(Calamagrostis angustifolia)、毛果苔草(Carex lasiocarpa)、漂筏苔草(Carex pseudocuraica)的最适水位生态幅分别为:[4.46 cm,20.04 cm]、[8.30 cm,28.40 cm]和[40.87 cm,48.71 cm],3种湿地植被的高度及生物量对应最大水位排序均为:小叶章<毛果苔草<漂筏苔草,此结果与分类和排序结果相符合。小叶章的高度及生物量对水位梯度的变化最敏感。【结论】水位梯度为洪河国家级自然保护区湿地植被群落类型与分布的首要环境因子,优势种的分布体现了所属植被群落的分布特征,并且具有指示生境的作用。水位梯度对湿地植被的生态特征有极显著影响,不同湿地植被对淹水水位适应性的差异导致其最适水位生态幅的差异明显。     

光学方法测定大气水汽总量的探讨

介绍一种测量大气水汽总量的方法和仪器。仪器测量出通过大气的太阳（或月亮）光谱水汽吸收带带心（吸收带心波长取９３５ｎｍ，参考波长８８９ｎｍ）的剩余强度Ｒ，按相关式Ｒ＝０．５９求出测量程上大气的水汽总量Ｗ，垂直气柱上的水汽总量Ｗ０由Ｗ０＝Ｗ／ｍ求出，ｍ为观测方向对应的大气光学质量．仪器观测结果和气象部门的探空资料符合得较好，平均误差为５７％．     

单向与双向排水时饱和软黏土固结震陷的计算方法

 软粘土在地震时产生固结震陷可导致建筑物下沉、不均匀沉降和倾倒摧毁等破坏,因此研究软黏土固结震陷及其计算方法是防震减灾的重要课题。运用动力学等效应力原理,将震动固结问题在加荷期与卸荷期简化为常规固结问题,研究了单向与双向排水条件下,软黏土层在加荷与卸荷期间超静孔隙水压力的变化,提出一种相对简单的震陷量计算方法。利用天津市塘沽望海楼住宅区的有关资料进行了实例验算,该地区在双向排水条件下的平均震陷量为46.1cm,在单向排水条件下的震陷量为25.7cm,计算结果与该地区地震后的实测资料基本吻合,验证了该计算方法的可行性。     

DRAINMOD和HYDRUS-1D模型对水稻控制灌排条件下农田水位的模拟

为研究水稻控制灌排条件下农田水位的变化,根据2017年的水稻测坑种植试验资料,率定DRAINMOD模型和HYDRUS-1D模型参数,以相关系数、平均偏差及纳什效率系数为评价标准,通过比较2018年农田水位模拟值与实测值的吻合程度,分析2种模型模拟稻田干湿交替条件下农田水位的可靠性。结果表明:DRAINMOD模型和HYDRUS-1D模型的模拟结果均能较好地反映农田水位的实际变化情况,模拟值与实测值的相关系数分别为0.778和0.849,平均偏差分别为2.051 cm和1.809 cm,纳什效率系数分别为0.509和0.360,且2个模型模拟结果没有显著差别;DRAINMOD模型和HYDRUS-1D模型均可用于模拟水稻控制灌排条件下农田水位变化,为稻田水分运移研究提供方便可行的方法。