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工业技术 | 695篇 |
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1983年 | 1篇 |
1980年 | 3篇 |
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定量分析遥感影像尺度与分类精度之间的关系是进行土地覆盖分类的基础。深度学习具有从底层到高层特征非监督学习的能力,解决了传统分类模型中需要人工选择特征的问题。这种新型的分类方法的分类精度是否受到不同分辨率尺度影响,有待研究。利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)——金字塔场景分析网络(Pyramid Scene Parsing Network,PSPNet)进行4种分辨率(8、3.2、2和0.8 m)的米级、亚米级影像冬小麦分类。实验结果表明:PSPNet能够有效地进行大样本的学习训练,非监督提取出空间特征信息,实现"端—端"的冬小麦自动化分类。不同于传统分类器分类精度与分类尺度之间的关系,随着影像分辨率的逐步增高,地物表达特征越来越清晰,PSPNet识别的冬小麦精度会逐步增高,识别地块结果也越来越规整,不受分辨率尺度的影响。这对于选择甚高亚米级影像提高作物分类精度提供了实验基础。 相似文献
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针对地铁屏蔽门状态监控问题,以上海申通地铁2号线屏蔽门控制系统为研究对象,设计了基于Echarts的可视化地铁屏蔽门数据体系监控系统.整个系统分为8个子模块,实时显示、状态量显示、模拟量时序图、预警、历史报警、历史记录、设置、回放.实时显示模块,通过继电器传回的状态值,动态模拟地铁屏蔽门的开关状态,在状态量显示模块和模拟量时序图模块,采用了Echarts可视化技术,分别通过时序图和折线图的形式展示,开门继电器和门锁闭继电器的状态信息和电压电流值,通过滑动条查询不同时间段对应的信息,通过折线图的波动情况可以知道屏蔽门的运行状态,达到实时更新,实时监控的作用.并将回传的信息保存在数据库中,方便以后查询. 相似文献
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针对地下管网管理系统存在的管道图空间沉浸感不强,施工监控和碰撞检测等决策不灵活,地面建筑模型数据存储和渲染的问题,设计了城市地下管网增强现实系统。通过高精度定位服务来加载管道数据,采用七参数坐标转换方法将管道的经纬度坐标转换成Unity3D的数据;利用ARCore实现了管道模型的虚实融合;使用视觉惯性测距(Visual Inertial Odometry,VIO)算法实现对移动设备的跟踪。实验结果表明,该系统可实现管道模型与现实场景相融合,多方位实时查看,实时交互等功能,增强了管网管理的空间决策支持能力,降低了海量地面建筑数据处理的难度。 相似文献
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袋式除尘器在水泥工业中的应用状况及研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
从袋式除尘器的滤料、清灰方式、清灰状态等几个方面论述了袋式除尘器的发展及应用情况,并且涉及实际应用中出现的问题及解决方法以及袋式除尘器最近几年发展的新技术。 相似文献