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针对传统土地整治项目施工监管、后期监测效率不高的问题,本文通过低空无人机航摄和PhotoScan软件后期处理,对比生成的正射影像图和Google earth卫星图的分辨率和位置,发现该影像图能精准、高效的表征项目区影像数据变化,从而得到一种可用于土地整治项目各阶段动态观测的简单、快捷方法。 相似文献
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基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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提出了一种多点动态目标Voronoi图构建方法,在二维空间内实现随机分布100个以上的动态目标,根据目标分布动态生成其Voronoi图,并用代码实现给出动态目标完整的图形化表示及坐标表达。实验结果表明,算法构建的Voronoi图能适应目标点动态变化、精度更高,具有更符合真实空间状态的数据建模能力,可为Voronoi图相关应用研究提供借鉴。 相似文献
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质量控制图是由沃特·休哈特在1928年率先提出的,在后世的各项研究中得到了广泛应用,也得到了大众的认可。质量控制图初期集中用在工业生产的质量控制,现在主要应用在分析实验中,对检测品质量的优劣进行控制。 相似文献
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探地雷达地波法测定红壤区土壤水分的参数律定研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《土壤通报》2020,(2):332-342
探地雷达地波法是一种农田尺度快速测量土壤体积含水量的有效技术,能够弥补传统方法和卫星遥感方法在含水量监测上的不足。但地波法在红壤地区进行含水量反演的最佳参数仍未确定,相关研究鲜有报道。本研究以位于南方红壤区江西省鹰潭市孙家流域为例,采用地波法对区域土壤体积含水量进行了探测:先使用共中心点法确定所用雷达的系统延时、有效反演深度,并利用Topp、Roth、Ferre和朱安宁四种常用的经验模型由介电常数ε反演土壤含水量;然后通过固定间距法进行区域性的土壤体积含水量测量,确定雷达测量时的最佳天线间距。这一系列过程中,土壤含水量实测值是用烘干法校正的管式时域反射仪(time domain reflectometry,TDR)测定的土壤体积含水量。研究的目的是为了律定地波法在红壤区测定土壤含水量的有效反演深度、最优模型和最佳天线间距等参数。结果表明:60 MHz探地雷达地波法反演0~40 cm土层的土壤体积含水量时精度最高,误差最小;Roth经验模型更适合于红壤地区0~40 cm土层土壤含水量的反演,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.022 m3m-3;地波法的最佳天线间距为1.0 m,能够准确地反演土壤体积含水量;土地利用类型对雷达的探测精度具有一定影响,在1.0 m天线间距下,旱地上的反演精度优于果园,旱地和果园的RMSE分别为0.004和0.020 m3m-3。 相似文献
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1背景在电力生产运行过程中,常常需要对电力设备铭牌、运行工况等进行查看、摄影或拍照,如对台区配电变压器、配电柜电流互感器铭牌拍照,读取高处电能表示数,查看电缆沟封堵情况等。目前主要通过手机或照相机进行,这些传统方式主要存在三大不足:一是临近带电设备进行拍照,存在较大人身触电风险;二是登高拍摄,存在高处坠落和触电风险;三是检查地下管沟时,存在误吸入有毒气体风险。 相似文献