耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究

DEM插值指利用已知的采样点数据重构整个区域的三维结构.其中DEM插值方法的选取是当前DEM快速生成的研究热点之一.选取具有代表性的地貌数据进行实验.首先,利用布料模拟滤波将SfM与SGM技术生成的密集点云过滤出地面点;其次,利用简单克里金插值算法、自然邻域插值算法、不规则三角网、径向神经网络4种方法重构DEM;最后,将平均绝对误差及均方根误差作为本文的精度评价指标.试验表明,耦合布料模拟滤波算法和径向神经网络的方法相比于传统方法,其平均绝对误差及均方根误差分别提高了0.11 m和0.28 m,适用于低空摄影测量DEM快速生成.     

浙西北地区二叠系和三叠系的构造变形样式及其大地构造意义初步研究

浙西下三叠系统政棠组(T_1zh)发育有典型的鲍马序列,是一套深水相浊积岩建造;区域构造环境初步分析表明浙西北地区具被动大陆边缘沉积楔特征。下三叠系统政棠组(T_1zh)与二叠系协调变形,其构造变形样式总体上以向西北逆冲的冲褶席(duplex)~ 为特征,变形强度自南东向北西呈递减趋势。上三叠统乌灶组(T_3w)为含煤陆相磨拉石盆地建造,变形样式以宽缓褶皱和逆断层组合为主。该区大地构造相主要为前陆褶皱冲断带相,而土三叠统乌灶组(T_3w)为前陆磨拉石盆地相,二者对浙西北地区早中生代造山作用的研究具重要意义。     

论高职学生自我意识的培养

自我意识决定学生的行为定向。本文论述自工意识在学生成长过程中的作用，阐明了培养高职学生的健全自我意识从而达到自我教育 的具体措施和方法。     

一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究

基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高.针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法.通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,构建稳健的非线性道路损伤识别模型;结合真彩色的道路图像,利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征,实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测.实验结果表明,提出的方法可准确识别道路损伤图像,相比常用方法能显著提高识别准确率.