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高密度电法在电力工程勘测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
该文通过工程实例,分析了高密度电法在电力工程勘测中的应用前景、应用效果及发展方向。 相似文献
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城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法。首先通过密集格网采样提取尺度不变特征转换(SIFT)全局特征,并与多分辨率颜色矢量角直方图特征融合,形成视觉词典;然后将影像表示为视觉词频率直方图;最后使用随机森林分类器进行分类,以实现场景尺度的城中村识别。以高分二号影像为测试数据对该方法进行验证,结果表明,其总体精度达90.08%,Kappa系数达80.16%,相较于加速稳健特征(SURF)、SIFT、VGG16、ResNet50,总体精度分别高出8.99%、3.51%、4.78%、2.28%。 相似文献
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针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速KAZE特征提取的全局式SFM三维重建算法.首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果.实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5%,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法. 相似文献
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基于GPU的地形可视化加速算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地形可视化是利用数字高程模型DEM,采用计算机图形学和图像处理技术进行三维地形模拟显示。该技术在深部矿产预测、矿产资源评价、虚拟现实、娱乐游戏、飞行模拟等诸多领域有着广泛的应用。随着数据量的增大,三维地形可视化的实时、流畅视觉效果受到当前的计算机硬件技术水平限制。针对这一问题,本文运用ROAM算法进行地形建模,利用GPU高速并行运算性能加速地形可视化建模速度,加速模型显示效果。实验对比表明:当计算量比较小时,加速效果不显著;随着计算量的增大,计算效果越来越明显;当计算量达到一定值时,加速效果达到一个稳定的加速趋势。研究结果为地形可视化及矿产资源评价等类似工作提供了原创性可视化技术支撑。 相似文献
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4个缢蛏群体遗传多样性和系统发生关系的微卫星分析 总被引:2,自引:0,他引:2
采用12个微卫星分子标记,对4个不同缢蛏(Sinonovacula Constricta)群体: 福建云霄群体、广东湛江群体、天津塘沽群体以及浙江乐清湾群体进行了遗传多样性和系统发生关系的分析。研究结果显示, 12个微卫星共有46个等位基因, 4个缢蛏群体的平均观测等位基因数(Ao)、平均观测杂合度(Ho)、平均期望杂合度(He)和平均多态信息含量(PIC)分别为3.25~3.50、0.59~0.74、0.55~0.58 和0.46~0.50。说明4个缢蛏群体遗传多样性处于中等多态。UPGMA聚类分析表明:乐清湾群体、天津塘沽群体间的遗传距离最小, 亲缘关系最近, 首先聚为一支, 福建云霄群体和广东湛江群体聚为另一支。群体的F-统计量(Fst)为0.07, 表明缢蛏群体分化很微弱。 相似文献
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