GeoML——基于XML的地理空间信息共享与互操作语言

数字地球为信息社会的未来发展展示了美好前景,而研究地理空间信息共享与互操作正在成为数字地球建设关键技术的前沿.作者基于OpenGIS规范和XML标准,首次提出基于Internet的地理空间信息标志语言--GeoML来实现地理空间信息共享和互操作,研究并设计了可在Internet上传输、显示和共享电子地图的GeoML标准规范内容,并设计实现了检验该标准规范的原型系统,给出了示范.检验证明,利用该标准规范可初步达到地理空间信息在Internet /Intranet上的发布、共享和互操作.     

水泥粉喷桩复合地基的工程特性

通过现场原位试验,研究了粉喷桩复合地基受荷作用后的工作性状和桩土应力比的特点,并据此提出了复合地基承载力标准值的取值方法.依据桩身变形破坏特点,分析了粉喷桩复合地基的变形破坏机理,探讨了其变形计算方法.     

2.5 维帧间运动估计方法

图象点深度变化对常用的基于仿射模型的帧间运动估计方法精度影响比较大。针对这种问题，引入了特征点深度相关参数，得到一种基于２．５维模型的帧间运动估计方法。在应用于视频图象序列稳定问题时，数值实验结果证明在图象中景深变化较大的情况下，这种新方法估计的参数比基于纯仿射模型的方法准确，同时还可以得到对图象点相对深度信息（磁撞时间）的粗略估计，而计算量增加很少。     

基于颜色图直方图的监督颜色恒常性算法

在颜色物体识别等应用中，获取不随光照变化的颜色恒常性特征是问题的关键。监督颜色恒常性方法，即通过在环境中放置校正用的颜色片来计算并消除光照的影响，由于其简单方便而得到了广泛的应用。在本文中，基于对直方图光照不变量的分析，提出了一种新的监督颜色恒常性算法。该算法与传统算法相比较，不需要知道颜色片的反射率和成象系统的通道响应，从而大大简化了实现的要求。文中给出了算法的基本思想，并对实验结果进行了分析。     

视觉导航的多尺度全方位时空图象综合理解方法

本文提出基于全方位时空图象的多尺度视觉导航方法。其基本思想是根据具体视觉任务（道路识别、障碍物检测和全局定位）的要求，采用不同时空尺度的视觉传感器和处理方法，将空域大尺度的全方位“环视”，小尺度的双目“注视”和时域大尺度的时空“远视”相结合，综合完成道路图象的理解。设计了适于机器处理的特殊传感器和快速有效的处理方法，并利用图象级的不变性避免了困难的图象分割和三维恢复。     

伽玛刀治疗技术新进展

瑞典Karolinska研究院已故神经外科Leksell教授早于1951年首先提出了放射手术对颅内疾病的治疗。1968年第一台伽玛刀问世并用于临床,迄今全世界已有数以万计的患者因各种适应症接受伽玛刀放射手术治疗,收到良好的效果。当今外科技术正朝着微创和无创方向发展,伽玛刀正是顺应了这种潮流,而被世界上越来越多的神经外科医生所接受。伽玛刀治疗随着现代科技的发展已经在放射生物学、显微放射外科及影像诊断等领域取得新进展,在美国夏威夷举行的第七届国际伽玛刀协会学术年会上,与会的50个国家和地区的250名专家就上述领域里所取得的新进展进行了广泛深入的交流,现将大会交流内容综述如下:     

控制半刚性基层裂缝的探讨

由于半刚性基层具有板体性能好、强度高、水稳定性好、抗冻性好、耐冲刷,温度影响变化不大等优点,被广泛用于高等级路面的基层。然而,在施工过程中,由于受到水泥剂量、材料级配和养生情况的影响,易产生横向和纵向裂缝,对路面造成病害。故半刚性基层施工过程中在满足强度要求的情况下,尽量降低水泥用量,选择合理的材料级配,同时防止混合料在运输和摊铺过程中水分的散失,并做好碾压结束后的养生,防止裂缝病害的发生。     

快速加热对低碳微合金钢相变和微观组织的影响

通过热模拟实验,在5～120℃/s加热速率下对低碳微合金钢进行奥氏体化处理。根据膨胀量-温度曲线、微观组织、母相奥氏体晶粒和第二相颗粒表征结果,研究了加热速率对低碳微合金钢相变和组织演变的影响规律。结果表明,随着加热速率的增加,钢的A_c1、A_c3温度显著升高,奥氏体相变区间收窄,铁素体+珠光体转变在更高温度下进行。高加热速率导致未回溶的第二相NbC颗粒体积分数和亚结构缺陷增多,从而提升了综合强化效果。此外,奥氏体化温度对冷却过程中相变的影响程度大于保温时间,故优先采用较低的奥氏体化温度有助于细化母相奥氏体晶粒。综上所述,快速加热技术可促进初始奥氏体组织的细化和晶粒均匀化,证实了其在制备微/纳米超细晶钢工艺上潜在的应用价值。     

一个人-机协作智能体环境模型

以计算机协同工作环境和人工智能技术为基础 ,提出了一个人 -机智能体协作环境的结构模型 ,其中包括两类智能体 ,独立的机器智能体和人 -机协作智能体。该模型的优点是对所求解问题随时提供可行解 ,并对参与工作的专家提供以可视化工具为主导的强有力的支持。     

Estimating Illumination Parameters Using Spherical Harmonics Coefficients in Frequency Space

An algorithm is presented for estimating the direction and strength of point light with the strength of ambient illumination. Existing approaches evaluate these illumination parameters directly in the high dimensional image space, while we estimate the parameters in two steps: first by projecting the image to an orthogonal linear subspace based on spherical harmonic basis functions and then by calculating the parameters in the low dimensional subspace. The test results using the CMU PIE database and Yale Database B show the stability and effectiveness of the method. The resulting illumination information can be used to synthesize more realistic relighting images and to recognize objects under variable illumination.