持续深化学习实践吕清森精神活动策划

以教育心理学、企业管理学和行为科学理论为依据,策划了持续深化学习实践吕清森精神活动的各个要素,重点讨论了楷模典范吕清森、吕清森精神内涵作为国家电网公司企业文化重要内容、培树身边的榜样、与本职岗位相结合、体制机制建设的建议和吕清森人物电视片在网络媒体发布等理论与实践相结合的问题.     

基于ArcGIS的不动产数据整合技术的应用

按照《不动产登记整合数据库标准》对各类不动产权籍数据进行整合入库,旨在将格式不一、坐标不同的产权数据规范整合,为不动产登记信息平台运行提供数据支撑。文章以基于ArcGIS的土地所有权登记成果整合入库为例,在数据清理分析的基础上,确定数据格式统一为GDB格式,坐标系统一为2000国家大地坐标系,充分利用ArcGIS地类配准、坐标转换功能完成数据坐标转换以及矢量数据入库,并利用图属关联分析功能实现逻辑重构。     

ArcGIS Model Builder在Excel表坐标点数据转为面文件中的应用

利用常规方法将Excel表中坐标点数据转为面文件时,操作步骤较为繁琐且费时。为此,文章利用ArcGIS 10.2中的Model Builder创建了Excel表坐标点数据转为面文件的模型工具,利用该工具可同时进行多个操作,实现数据处理的自动化、流程化,大大提高工作效率。     

基于深度学习的空间非合作目标特征检测与识别

针对空间非合作目标检测与识别任务的智能化要求,本文将深度学习方法Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network)应用于任务中,并借鉴R-FCN(region-based fully convolutional networks)和Light-head R-CNN (light-head region-based convolutional neural network)对其进行优化改进,提升检测速度,以满足空间任务实时性要求。实验结果表明,与传统的Mask R-CNN相比,改进的Mask R-CNN可缩短20%的检测时间。针对深度神经网络需要大样本数据集进行训练的特点,本文基于迁移学习提出搭建虚拟环境进行样本采集,构造空间目标特征检测与识别数据集的方法。实验结果表明,网络在虚拟环境生成的数据集上可以很好地学习到相应特征,从而具备迁移到实际任务的能力。     

某高速公路隧道检测分析评估

高速公路隧道病害发展状况严重,如不能及时进行隧道检测并采取相应治理措施,将对高速公路的安全运营造成极大的影响。文章对高速公路隧道检测的目的、内容及评定标准进行阐述,通过一个工程实例,表明了隧道病害检测工作的紧迫性和必要的检测评估所起的指导作用,最后通过对某隧道两年的病害检测结果进行对比分析,给出了隧道养护维修的建议。     

基于计算机视觉与BIM的裂缝可视化管理方法

对结构表面裂缝进行持续检监测与管理对保障结构安全具有重要意义。为实现结构裂缝自动识别与管理,提出了一种基于计算机视觉与建筑信息模型(BIM)的裂缝识别、矢量化处理与可视化管理方法。首先基于深度学习的图像识别方法,从相机拍摄的结构表面图像中提取出裂缝形态的栅格图像;其次,提出了一种裂缝形态栅格图像的自动矢量化方法,获取裂缝形态关键点坐标;最终,使用Dynamo程序实现裂缝BIM模型的自动建模与可视化。该方法可以获取裂缝的拓扑形态信息,并显著降低裂缝信息的存储数据量与可视化难度。通过开展BIM构件的碰撞分析,还可准确识别裂缝属于结构中的哪个构件,将裂缝所属的构件编号信息与裂缝宽度信息作为裂缝图元参数写入BIM模型,实现裂缝矢量化与裂缝BIM模型自动化建模与管理,为大范围、大批量的裂缝自动化检监测与管理提供参考。     

基于顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法鉴别3种葡萄香气特征成分

目的 了解不同品种鲜食葡萄香气物质的特征差异。方法 以云南同一产地3个不同品种的葡萄为研究材料,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法分别测定3种成熟期葡萄果实的挥发性香气物质。结果 3种葡萄果实共检测出107种挥发性物质,包括酯类(32种)、醇类(26种)、醛类(17种)、酮类(9种)、酸类(9种)、烯烃类(8种)、苯酚类(5种)、醚类(1种), 3种葡萄共有的香气成分有35种,酯类的相对浓度最高,乙酸乙酯、1-己醇、2-苯乙醇、醋酸、己醛、3-甲基丁酸乙酯、异丁酸乙酯7类挥发性物质是主要香气物质。通过主成分分析, 3个品种特征香气成分有较大的差异,黑皇、妮娜皇后和阳光玫瑰的分别有6、14和12个不同的重要挥发性香气物质。结论 同一产地不同葡萄品种香气物质各有差异,黑皇主要由醛类组成,妮娜皇后主要由酯类组成,而阳光玫瑰的主要特征香气物质主要是醇类和酸类,其中芳樟醇和2-苯乙醇主要贡献了玫瑰香气。     

PNT体系视角下卫星导航与不依赖卫星导航技术融合发展研究

卫星导航自问世以来以其全天候、全天时、低成本的优势,成为广泛使用的导航定位授时（PNT）方式;但在应用层面,为了规避对卫星导航单一手段的过度依赖,“不依赖卫星导航技术”概念被提出并受到重视,如何准确把握两者之间的关系成为现实而迫切的问题。本文概述了卫星导航技术特征与体系定位,进而基于PNT体系视角,对比分析了惯性导航、匹配导航、无线电导航（除卫星导航外）等典型不依赖卫星导航技术的性能、成本、应用场景;辨析了卫星导航与不依赖卫星导航的关系,明晰了卫星导航作为最大共性需求满足者、体系核心与基石的总体定位,量化分析了卫星导航与不依赖卫星导航技术融合的效能。我国PNT体系的科学发展,需要创新突破不依赖卫星导航技术,促进卫星导航和不依赖卫星导航技术深度融合,同时加快低轨导航系统建设,提升卫星导航性能并最大化体系贡献率。     

基于Pro/E的弧面分度凸轮参数化设计及有限元分析

以弧面分度凸轮工作轮廓面方程为基础,直接利用Pro/E中的曲线命令建立笛卡尔方程曲线,利用边界混合命令生成曲面,合并曲面,完成实体化特征.应用Pro/E集成的有限元模块Pro/MECHANICA进行结构的有限元分析,得到静态分析、失稳分析、模态分析受力云图,为改进设计提供了参考依据.模型的一致性好、数据完整,克服了专业有限元分析软件前处理不足的缺点,提高了有限元分析的工作效率.