AC-20厂拌热再生沥青混合料的研究与应用

我国公路网和高速公路网规模位居世界前列,大批量高等级路面服役能力减弱,即将进入养护维修周期。如果采用传统方法,多数翻挖、铣刨的沥青混合料将被废弃,不仅造成环境污染,也浪费资源,而所需天然石料的开采势必引发森林植被破坏、水土流失等生态破坏,缓解矛盾的有效方法就是应用再生沥青混凝土技术。本文通过沥青材料老化探明了沥青再生机理,提出了旧沥青再生方法,确定了G6养护维修工程(兰州段)新旧沥青掺配比例,结合室内试验,给出了再生沥青混合料配合比设计方法,并对热再生沥青混合料的路用性能进行了评价,得出了厂拌热再生沥青混合料的社会和经济效益。     

轴压焊接工字形钢柱截面设计直接算法

通过对钢柱截面参数ｂ／ｔ、ｈ０／ｔｗ的简化，降低了求解难度，并运用合法将关系简化为线性方程，提出了轴压焊接工字形钢柱截面设计的直算法。设计实例表明此方法可快速方便地确定柱截面，克服了常用试算法的缺点，并能很方便运用于实际工程设计。     

需求匹配探寻房地产企业经营之路

运用SWOT矩阵分析法分析了石河子房地产开发的三大板块——老城区板块、市中心区板块、城东开发区板块,结合目标客户的需求挖掘三地蕴含的市场价值,进而制定三地开发企业的经营策略——老城区及城中心区板块以旧房改造出售为主,开发区板块以需求为导向打造精品项目塑造企业品牌,以期促进本区房地产市场及经济的发展。     

基于频带特征融合的GL-CNN遥感图像场景分类

高分辨率卫星遥感图像场景信息的分类对影像分析和解译具有重要意义,传统的高分辨卫星遥感图像场景分类方法主要依赖于人工提取的中、低层特征且不能很好的利用图像丰富的场景信息,针对这一问题,提出一种基于频带特征融合与GL-CNN(Guided Learning Convolutional Neural Network,指导学习卷积神经网络)的分类方法。首先通过NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform,非下采样小波变换)提取出图像的高低频子带,将高频子带进行频带特征融合得到融合高频子带,然后联合频谱角向能量分布曲线的平稳区间分析实现融合高频子带与低频子带的样本融合,最后指导卷积神经网络自动提取图像的高低频子带包含的高层特征来实现场景分类。通过对UCM_LandUse 21类数据进行试验表明,本文方法的分类正确率达到94.52%,相比以往算法有显著提高。     

基于深度学习的SAR目标检测方法

高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像中不同目标的尺寸区别较大,这使得小目标的特征不明显,为目标检测带来了极大的挑战。针对这一问题,提出了SAR YOLO 960算法。该算法首先改进了图像输入大小的限制,将输入图像提升到960×960像素;进而改善了YOLOv3(You Only Look Once v3)网络的整体结构,修改并添加了卷积层和残差层,整体采用64倍降采样,使其速度大大提升;最后,根据SAR图像目标的特点,改进了损失函数,从而得到了SAR YOLO 960算法。在手工制作的高分辨率SAR图像数据集中的目标检测结果表明,相对于当前主流的检测算法,该算法性能显著提高;检测速度达32.8帧/秒,准确率达95.7%,召回率达94.5%。     

基于双注意力机制的遥感图像目标检测

针对遥感图像在复杂背景下小目标检测精度较低的问题,提出一种基于双注意力机制模型的SSD检测算法。该算法在前端特征提取网络中引入双注意力机制模型,强化低层特征图中小目标的有效特征信息并抑制冗余的语义信息,实现自适应特征学习;并在空间注意力模型中引入空洞卷积,保证卷积核感受野的同时减少了网络参数。引入Focal loss损失函数作为改进算法的分类损失函数,改善网络在训练过程中样本失衡的问题,增加正样本与难样本在训练时的权重比例,提升算法的检测性能。对遥感图像数据集NWPU VHR-10进行检测的结果表明,本文的改进算法在保证检测速度的同时提高了检测精度。与传统SSD算法相比,改进SSD算法的mAP提高了2.25个百分点,达到79.65%。     

基于空间特征重标定网络的遥感图像场景分类

为充分利用遥感图像的场景信息,提高场景分类的正确率,提出一种基于空间特征重标定网络的场景分类方法。采用多尺度全向高斯导数滤波器获取遥感图像的空间特征,通过引入可分离卷积与附加动量法构建特征重标定网络,利用全连接层形成的瓶颈结构学习特征通道间的相关性,对多尺度空间特征进行权重筛选以实现特征重标定,并结合卷积神经网络训练得到最终的分类结果。实验结果表明,该方法在UCM_LandUse与机载SAR图像数据上的分类正确率分别达到94.76%和95.38%,与MNCC、MS-DCNN、PCA-CNN等算法相比,其遥感图像分类精度与泛化能力显著提升。     

基于滤波器组与中心对称局部二值模式的内窥镜病灶图像检测方法

为了解决在大量内窥镜图像中准确检测多种病灶这一难题,提出一种滤波器组与中心对称局部二值模式的多重纹理检测方法。首先将内窥镜图像经过LM(Leung-Malik)滤波器组,计算其响应的联合概率分布作为图像的纹理特征;采用CS-LBP对该图像进行编码,从另一角度提取其纹理特征。将训练样本的两种纹理特征结合进行聚类,形成一组纹理基元构建纹理基元字典,通过计算像素与纹理基元的欧氏距离获得基于纹理基元的图像直方图。最后,用K-邻近算法对纹理图像进行分类。实验结果表明,该方法特异度和灵敏度分别达到88%和92%,优于已有结果,可代替应用于内窥镜图像的临床初步检测。     

一种新的高分辨率SAR图像道路提取算法

针对高分辨率SAR图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种新的高分辨率SAR图像道路提取算法,它结合了参数化内核图割和数学形态学算法。利用参数化内核图割对高分辨率SAR图像中的道路目标进行初级分割,用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;基于道路的几何特征,使用矩阵度、改进的长宽比、复杂度等因子去除虚警;针对处理过程中出现的道路断裂情况,利用数学形态学提取道路目标的中心线,同时根据线段邻近性、方向一致性准则对其断裂部分进行连接,用数学形态学还原道路宽度,得到道路提取结果。实验结果表明该算法不用进行SAR图像预处理,也可以有效抑制相干斑噪声,并且能准确、较为完整地提取道路目标。     

小城镇商业房地产融资现状及趋势研究

随着我国商业地产市场的发展壮大,小城镇商业地产也得到不断发展,但小城镇商业地产融资渠道僵化、单一,客观上成为其发展的瓶颈。本文通过市场调查,深入分析小城镇商业房地产融资现状,对其融资未来发展趋势进行研究,为小城镇商业房地产融资寻求出路。