大冶铁矿同阶段崩落法转充填法开采隔离间柱合理宽度确定

为保障同阶段崩落法转充填法开采顺利过渡，过渡段处须设置竖向隔离间柱。以大冶铁矿龙洞采区-170 m同阶段崩落法转充填法梯形隔离间柱为研究对象，将其简化为变惯性矩固支梁，并以间柱的水平应 变量允许值为判据，初步确定梯形隔离间柱上端的初始宽度。以梯形隔离间柱上端的初始宽度为基础，采用数值模拟方法，计算了不同梯形隔离间柱上端宽度与不同充填体灰砂比协同作用下的充填采场顶板围岩沉降 量，并对不同灰砂比下梯形隔离间柱上端宽度与顶板围岩最大沉降量进行了数据拟合，由顶板围岩允许沉降值得到与不同充填体灰砂比协同匹配下的梯形隔离间柱上端的合理宽度。数值计算结果表明：与充填体灰砂 比分别为1∶4、1∶6、1∶8、1∶10、1∶12协同匹配的梯形隔离间柱上端合理宽度分别为16、19、21、25、29 m。研究成果可为合理确定矿山同阶段崩落法转充填法开采过渡段隔离间柱宽度提供参考。     

改进的Hough变换对油库目标识别

油库是典型的感兴趣目标之一,大多数呈圆形.针对传统的基于Hough变换检测圆的算法存在计算量大、空间复杂度高等缺点,本文提出一种改进的梯度模糊Hough变换进行油库目标识别.算法首先利用梯度信息减少计算量,然后对边缘像素进行模糊映射,以减少峰值扩散和伪峰现象,最后针对Hough变换不考虑点之间的连通性的缺点设计去虚警算法.实验结果表明该方法计算量小,精度高,能准确定位圆心和半径,识别率达82.5%,虚警率为1.6%.     

基于高斯金字塔的遥感云图多尺度特征提取

提出了一种针对可见光遥感图像云图的多尺度特征提取方法。该方法通过高斯金字塔将遥感云图分解到多尺度空间,以此为基础将图像的灰度特征进行多尺度延拓,从而得到图像的多尺度特征矢量。实验结果表明在相同的特征算法和分类器条件下,多尺度延拓能够提升分类精度,更加有效地实现云图和地物的分类。     

基于最强方向梯度的图像模糊度评价方法

针对自然图像提出了一种基于最大方向梯度的模糊度评价方法。该方法首先对图像进行方向梯度运算,并进行方向性掩蔽,然后提取一组最大梯度值,运用最大梯度值估计的模糊度均值即为全局模糊度评价值。通过算法一致性实验、交叉失真实验和灵敏度实验表明,本文方法评价值与主观评价值一致性高,性能稳定,灵敏度好。     

H.264软件编码器的优化

为降低编码复杂度以满足实时应用的需求,以联合专家组（JVT）发布的H．264参考模型JM9．4为基础,分析H．264软件编码器的结构,指出影响编码速度的瓶颈所在,给出具体的优化方案,并结合MMX／SSE技术,对H．264软件编码器进行全面优化,其编码速度完全可以满足实时性应用的要求,而图像的重建质量基本不变。     

分布式智能地理信息系统(DKGTS)

本文介绍了分布式地理信息系统(DKGIS)的设计和实现。其中提出了以对象为中心的关系-框架数据模型,新型的物理数据结构。系统采用先进的分布策略,很好地实现了数据的分布查询和更新;DKGIS具有以知识和模型为基础的辅助决策功能和友好的自适应人机接口.测试表明,该系统功能齐全,智能水平高,分布能力强,使用方便.     

熟料次要组分对预分解窑煅烧及水泥物理性能的影响

本文结合铁新水泥有限公司的生产实践,对熟料次要组分对预分解窑煅烧及水泥物理性能的影响成因进行了分析。     

从要素论和机制体制角度剖析当前国民经济与房地产业症结的策论（下）

把脉＂病灶＂及政策立场分析 所谓治本之策,拨＂乱＂返＂治＂;通则不痛,痛则不通。 把脉机制乱象和体制病灶,首先还是应认清＂快速城镇化导致需大于供＂是当前的时代背景;而要素市场化和信贷制度发展是改革的政策环境,因此不能说土地的增值和房价的上涨是意外现象。但机制乱了不行,体制失于统筹不行,一切还需＂顶层设计＂。面对当前的症结,笔者认为,政府作为当家人首先需要处理好两个问题：一是作为参与者的态度问题;二是作为管理者的全局把控问题。     

基于边缘特征和AdaBoost分类的遥感图像云检测

传统遥感图像云检测方法在处理山地、雪地、暗云等场景时极易发生错判,准确度较低。通过对遥感图像中云与地物的不同特点进行分析,提出一种新的遥感图像边缘特征描述方法,结合图像的边缘特征和灰度特征使用AdaBoost分类器进行云图分类,并利用图像的空间相关性对分类结果进行修正。经10万余幅图像测试结果表明:该算法与传统算法相比准确度极大提高,正确率达到96%以上,且运算速度快,满足实时性要求。     

中值流辅助在线多示例目标跟踪

针对机器人演示学习中目标跟踪性能的严格要求,提出一种可以有效克服快速运动、遮挡和目标漂移的物体跟踪方法.首先计算中值流,并预测目标的位置偏移,以此计算高斯权重;然后修正搜索区域,并使用在线多示例分类器进行目标搜索,计算似然度;最后使用贝叶斯框架对结果进行融合,使用穷举搜索得到最优的预测位置,并更新在线分类器.实验结果表明,与现有方法相比,该方法对快速运动和目标漂移具有更强的鲁棒性,而且可以达到实时跟踪.