流媒体技术在继续教育平台中的应用

在阐述了流媒体技术的基本原理的基础上，通过对主流技术的分析比较提出了以WindowsMedia为技术支撑，基于组播和点播的流媒体继续教育平台解决方案，并对资源的同步控制和安全策略作简要分析，实现一个功能丰富的继续教育平台．     

基于CTV100平台的DPTV系统的研究与实现

从硬件和软件两方面详细阐述了基于CTV100平台的DPTV系统,并给出了总体设计框图和设计流程图。本项目采用意法半导体公司(ST)的CTV100解决方案,实现了对传统模拟电视信号的高效数字域处理,显著提高了电视画面的图像质量;并通过采用基于32bitCPU的OS20嵌入式操作系统,实现了多种传统模拟电视无法实现的功能。     

数字图象的二值化处理技术探究

分析了数字图象二值化处理的特点，提供了几种二值化处理技术，并对这些算法进行了测试与比较，最后根据实践应用对二值化处理中的动态阈值的选取策略等相关技术作出了阐述。     

模糊集合论在矿山控制网布设和图纸质量评定中的应用

应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。     

多信息水声传输方式及其应用研究

介绍“抗强噪声水层深度遥测装置”专利中,采用频分PPM(Pulse-Position modulation)方式进行多信息水声传输的研究和工程设计,并着重阐述产生PPM数字信号的新方法和应用特殊的数字选频滤波接收的先进技术,并提出所设计的有关电路。     

Systems and organizations: Distal and proximal thinking

The paper introduces the contributions to this special issue ofSystems Practice on Systems and Organizations: New Directions in terms ofdistal andproximal thinking. Distal thinking refers to ready-made concepts, to the finished effects and outcomes of thought and action; proximal thinking, to process and event, to the continuous and unfinished. The papers presented here deal with various aspects of the distal/proximal distinction in social systems and organizations, and especially draw out the implications of recent work in information technology, sociology of technology, accounting theory, and organization studies for a proximal conception of systems and organizations.     

数字图像测量技术及在隧道室内模型试验中的应用

首先按照数字图像技术分析基本原理差异,对数字图像相关（DIC）、粒子图像测速（PIV）等二维数字图像测量方法在隧道模型试验中的应用现状、技术发展以及基本原理进行梳理。进一步,对三维测量方法的原理及在隧道模型试验中的应用潜力进行分析。最后,通过黄土地层盾构隧道的掘进模拟试验,对数字图像测量技术在隧道模型试验中的应用进行示范。结果表明：DIC、数字照相变形量测（DPDM）等非接触测量方法以照片上点的相关性判断各点的位移,使用场景更偏向于室内试验道路、桥梁、隧道、基础、河坝、钢结构、钢混结构等土建结构的变形监测中;而PIV分析可测量流体中流动的大小和方向,被广泛运用于浆液、泥石流、喷泉等流体运动的研究中。此外,基于黄土地层盾构隧道室内模型试验方案发现,低含水率黄土地层盾构掘进8环管片距离时,围岩的扰动范围为盾构掘进中轴线两侧1 D（管片外径）左右和盾构上方1 D范围内。     

基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。     

高密度电法在非煤矿山老窑采空区探测中的应用

由于矿山开采存在不明废弃老窑及采空区、老窑采空区资料不详、边界和积水情况不明等问题,矿山生产存在严重安全隐患。本文以湖南冷水江某金属矿山老窑采空区探测为例,采用高密度电法实施了4条物探测量剖面,经数据反演处理解译,共推断出8个采空区异常,其视电阻率特征均为高阻异常,显示其均为非充水采空区,根据已有矿体产出形态,推测采空区体积共约2 484 m³,基本确定了采空区的整体情况。