桂西南石灰岩地区圆叶乌桕的生态解剖结构研究

为保护石灰岩山地植被以及加速石灰岩地区植被的恢复提供一些理论依据,文章以广西石灰岩峰丛山地自然生长的圆叶鸟桕为研究对象,采用石蜡切片法探讨了圆叶鸟桕茎和叶的横切面解剖结构.结果发现,圆叶鸟桕具有适应旱生环境的典型结构特征:表皮细胞厚且有较厚的角质层、栅栏组织和海绵组织发达、有明显的乳突、发达的维管系统、栅栏细胞内叶绿体发达、茎中导水组织发达等.这些结构特征说明圆叶鸟柏在干旱、高温、强地表热辐射等胁迫的石灰岩地区有较好的环境适应性,在生态环境严酷、资源贫乏的石灰岩地区是理想的开发利用树种.     

《灰色系统理论》在广西石山地区大农业发展战略研究中的应用

本文简要地介绍《灰色系统理论》的 GM(1,1)、GM(1.N)、关联分析、动态仿真、灰色线性规划和多目标灰色局势决策模型或方法在广西石山地区大农业发展战略研究中的应用情况。     

基于YOLOv5和U-Net3+的桥梁裂缝智能识别与测量

为了克服传统数字图像处理方法进行桥梁裂缝识别时面临的效率低、效果不佳等问题,提出了集成深度学习YOLOv5和U-Net3+算法的一体化桥梁裂缝智能检测方法.通过调整算法宽度和深度参数,优化边界框损失函数,构建基于YOLOv5目标检测算法的裂缝识别定位模型,实现桥梁裂缝快速识别与定位;引入结合深度监督策略及预测输出模块的U-Net3+图像分割算法,训练并构建桥梁裂缝高效分割模型,实现像素级裂缝智能化提取;建立结合连通域去噪、边缘检测、形态学处理的八方向裂缝宽度测量法,基于U-Net3+裂缝分割结果实现裂缝形态及宽度高精度测量;利用LabelImg图像标注软件制作包含4 414张图像的裂缝识别定位模型训练数据集;利用LabelImg图像标注软件及CFD数据集制作包含908张图像的裂缝分割模型训练数据集;利用无人机航拍的485张5 280×2 970 pixels桥梁索塔裂缝图像,来制作裂缝智能检测模型的测试对象.将所提出的裂缝检测方法应用于上述裂缝测试对象,其裂缝识别定位准确率91.55%、召回率95.15%、F1分数93.32%,裂缝分割准确率93.02%、召回率92.22%、F1分数92.22%.结果表明,基于YOLOv5与U-Net3+的桥梁裂缝智能检测方法,可实现桥梁裂缝高效率、高精度、智能化检测,具有较强的研究价值和广泛的应用前景.     

智能全站仪打桩定位模型及其实现

对全站仪在近岸打桩定位中的应用进行了研究,得到了一种新的实用观测模型,模型中桩的方位根据船的方位确定,桩的坡度由船上的设备获得,通过测量圆桩侧边一个切线方向的水平角和竖直角,以及桩身上任一点的三维坐标对圆桩桩中心进行定位;通过测量方桩棱线上任一点的坐标对方桩桩中心进行定位.根据数学模型,利用EVC在基于WinCE的拓普康(GPT-7502)智能全站仪上进行了软件实现,观测结果可以用无线电传输到船上,船上利用掌上电脑(PDA)接收并以图形的方式给出偏差示意,指导打桩船移动,通过实际工程的现场测试,验证了模型和方法的正确性.