一种地下工程导线测量的灯光语言

地下工程测量作业沟通不畅,亟需制定一种通用的施工语言。文中以井下导线测量为例,筛选出测量的关键沟通节点,进行灯语语义定义和动作约定,从而获得一套用于地下工程导线测量沟通的灯光语言,保障了两个特大型贯通测量的顺利实施。     

基于Web技术的医疗图像脱敏系统的设计与实现

针对目前医疗图像脱敏系统尚未普及、传统人工脱敏效率不高等问题,设计并实现基于Web技术的医疗图像脱敏系统。基于PyCharm开发平台,采用Flask框架封装脱敏操作,设计脱敏系统的可视化界面并实现前后端交互。该脱敏系统总体架构分为单张超声图像脱敏、批量超声图像脱敏、单张CT图像脱敏、批量CT图像脱敏4个模块。实验结果表明,针对1 000张CT图像和1 000张超声图像,该系统可分别在12.78 s与14.07 s内批量完成这两类图像敏感信息的脱敏工作,符合临床使用要求。     

基于地理场景的矿区监控选址模型

能够对矿山人、机、环境进行实时测控和数字化建设的智慧矿山平台，可以使整个矿山具有自我分析和决策的能力，实现矿山生产管理过程中的可视化、自动化、智能化以及无人化，达到高产、高效和安 全的目的。构建地理视频系统是解决智慧矿山平台中安全问题的一种重要手段，针对矿山安全中视频监控设备的选址问题，提出了一种基于地理场景的矿区监控选址模型。该模型首先通过对比分析几种典型语义模型 中的地理实体、地理场景、监控设备、选址原则，从中提取了一组面向监控选址的、可扩充的地理场景语义分类模型。然后将监控候选点群以及监控设备的视域范围作为参数输入基于监控选址的集合覆盖模型，并使 用线性规划方法进行求解。最后以某矿区为例进行试验，证明该模型能够对研究区域进行科学合理的监控设备选址。试验结果表明：候选点分布均匀，且具有一定的规律，说明所提方法能够取代以往的人工筛选方法 ，提高选址效率和准确性，对于不断变化的监控需求和环境要素有较好的应对能力。     

基于深度语义分割的多源遥感图像海面溢油监测

针对遥感图像海面溢油区域通常受到斑噪声以及强度不均等因素的影响,从而导致溢油区域监测效果较差的问题,本文引入了深度语义分割的方法,将深度卷积神经网络与全连接条件随机场相结合,形成端对端连接。以Resnet结构为基础,首先通过深度卷积神经网络对多源遥感图像粗分割并作为输入,然后经过改进的全连接条件随机场,利用高斯成对势和平均场近似定理,建立条件随机场形成递归神经网络作为输出。通过多源遥感图像对海面溢油区域进行监测,并利用可见光图像估计溢油区域面积。实验在所建立的多源遥感图像数据集上与其它先进模型进行对比,结果表明本文方法提高了溢油区域的分割精度以及精细细节程度,平均交并比为82.1%,监测效果具有明显地改善。     

基于Web的煤矿供电监控与调度的优化研究

针对现有煤矿供电监控系统的优化调度与决策水平不高等缺陷,提出了利用Web技术的供电监控方案。通过Web技术,集成供电监控系统功能,实现矿区供电的远程监控与管理;并根据电力负荷与生产进度,优化调控供电结构,力求节约电能,提高煤矿用电的经济运行。     

基于情感分析的文本检索系统的研究

针对目前文本挖掘的情感分析方法的准确性、实时性、提取等问题,构造一种神经网络混合模式,使用记忆神经网络和卷积神经网络对文本特性的提取,再利用情感分析方法进行挖掘。实验表明对文本挖掘的准确性提高了,这种模式在应用中有很大的实用性。     

基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像，提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步：基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联，在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像；接下来在图像扩展检索中，采用基于SIFT特征的相似图像检索，利用之前得到的“种子”图像作为查询条件，在网络图像库中进行扩展检索，并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出，最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性，在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验，实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果，并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。     

空间语义增强下的城市交通事故数据可视分析

目的 海量城市交通事故数据可能蕴含有交通事故的空间模式，挖掘出交通事故的空间模式有助于开展交通事故的防治工作。目前交通管理部门虽然记录了交通事故发生地的空间位置信息，但没有对事故发生地进行空间语义描述，从而影响对交通事故空间模式的深入分析。因此，提出一种交通事故数据空间语义增强方法，并设计了一套可视分析系统。方法 基于城市兴趣点来增强交通事故数据的空间语义。以事故发生点为中心获取周围城市兴趣点，使用特征向量刻画兴趣点的数量、类别及其与事故发生点的距离，并称此向量为空间语义特征向量。将空间语义特征向量和相应的交通事故关联，以达到增强其空间语义的目的。然后，基于空间语义特征向量，使用自组织映射聚类算法对交通事故进行聚类分析，根据其空间语义特征将交通事故分为若干类别。最后，通过使用地图视图展示事故点数据、聚类视图和平行坐标视图展示聚类分析的结果及其空间语义特征的可视化方法，对交通事故的空间模式进行分析。结果 针对空间语义增强的交通事故数据以及相关分析任务，有效地使用上述数据分析方法与可视化技术，设计并实现了一套多视图关联的可视分析系统，提供了便捷的交互方式辅助用户分析。通过研发人员和交通警察共同对安徽省合肥市2018年的交通事故数据进行分析，将交通事故发生地划分9类并指出每类地点的空间语义特点，进一步分析出了事故高发区域的空间语义特性。结论 本文提出的交通事故数据空间语义增强方法和可视分析方法可以帮助用户揭示交通事故的空间语义模式，有助于深入分析和认识交通事故的成因，能为交通事故防治相关的城市建设工作提供建议。