基于云平台Hadoop的三维虚拟地球数据组织形式

云计算的发展推动了整个行业的进步,同时也给GIS的发展提供了非常大的机会。本文针对开源云平台Hadoop搭建了一个小型的私有云,利用Hadoop HBase存储键值对数据的优势,将三维虚拟地球GeoGlobe格式数据存储于HBase之上,实现了三维GIS的金字塔状瓦片数据存储到HBase中,最后给出了具体的实现方案。     

绿地展馆黑色玻璃金字塔

信息中心大楼位于入口大道的尽头,占据了独特的场地位置。建筑植入先前的两个主要展厅中．必须有所不同以标示出游客通道和家具展览公园之所在。建筑形状独一无二．看似一朵绽放的鲜花迎接四方游客。     

数字压缩技术在改善空问数据网络传输的研究

从当前WebGIS的应用系统结构出发,根据地图瓦片技术应用的特点,从数据压缩和网络传输技术两方面来考虑如何通过减少数据量来提高用户体验,其中前者主要通过剔除PNG文件冗余数据信息,经过无损压缩减少数据本身数据量。而后者则通过GZIP压缩技术,实现在矢量块数据传输之前,对数据先进行动态压缩,再通过网络传输到达目的端后自动解压缩的方法,从而有效减少了网络传输中的数据量,节省了数据传输时间。实验及应用表明,以上两种方法能实际应用中极较好地改善数据传输性能,提高用户体验。     

高职机电一体化专业“金字塔”递进法教学刍议

高职院校实践性教学方法和管理模式是体现专业教学特色的关键.实践能力的培养贯穿整个教学过程之中.以三年制高职为例,构建了机电一体化实践性教学体系,模拟"金字塔"递进法模式,提出修订教学大纲、严格实训考核要求、加强实训教师队伍建设等若干措施.促使高职院校机电一体化专业办出特色,学生形成"进""出"的良性循环.     

面向Internet的分布式遥感影像切割算法

为了实现遥感影像的网络快速发布,提出了一种高效的影像金字塔模型的构建算法,影像的切割与重采样均在内存中运算完成,尽可能地减少I/O操作,从而提高其执行效率。提出了面向Internet的分布式遥感影像的切割算法,并给出了基于B/S架构和基于C/S架构的两种实现方式。为了保证算法的效率与分布式结构,利用C++与Java联合编程进行实现。通过实例对算法性能进行测试,证明了算法的可操作性、实用性和高效性。     

基于多尺度纹理特征的EPR电缆终端故障诊断方法

高速铁路列车中乙丙橡胶(EPR)电缆终端常因制作过程中操作不当而导致出现多种缺陷,造成终端局部放电甚至击穿的现象,对检测到的局部放电信号进行准确分类仍然是亟待解决的难题。分别制作了含尖端、环切划伤、金属微粒、气隙4种典型缺陷的终端试样,通过试验记录了各类试样的放电谱图信息。基于试验得到的局部放电谱图库,提出通过图像金字塔理论,构建多尺度局部放电谱图空间,并从中提取1阶纹理统计量、2阶纹理统计量及高阶纹理统计量作为缺陷类型识别的特征参量。同时,结合随机森林算法,基于gini指数完成了特征空间寻优工作,实现了对缺陷类型的正确分类。结果表明：通过随机森林算法,多尺度纹理特征的模型误差率和分类准确率明显优于单尺度纹理特征,能较好地对终端典型缺陷进行分类;同时,由于气隙缺陷和划伤缺陷的放电机理存在相似性,二者缺陷处的局部放电特征同样存在相似现象,因此气隙缺陷和划伤缺陷的分类较易出现误差,导致其识别率偏低,还需针对其图像特征参数和识别算法继续开展研究。     

京杭大运河 流动着的文化遗产

两千年的历史,两千年的奉献,两千年的情怀. 京杭大运河作为与万里长城、埃及金字塔、印度佛加大佛塔并称的世界四大古代工程之一,穿越了古今两千年的风霜,踏过1794公里征程,流过浙、苏、鲁、冀、津、京六省市,沟通钱塘江、长江、淮河、黄河、海河五水系,串起20多座城市.京杭大运河是世界最长的运河,也是比较早的运河.它更是流动着的文化遗产.     

基于改进Faster RCNN的轮对踏面缺陷检测

针对目前传统图像处理算法对踏面缺陷检测存在效率不高、对环境鲁棒性不足等问题，本文提出基于改进Faster RCNN的踏面缺陷检测方法。改进的网络首先使用Resnet50作为特征提取网络，并在特征金字塔层（FPN）特征融合输出部分加入自注意力机制，加强了检测网络对小缺陷的检测能力，最后使用K-means++聚类算法对踏面缺陷数据集锚框进行聚类，并通过聚类结果定制出更适合轮对踏面缺陷的锚框。实验结果表明，改进后的Faster RCNN网络对轮对踏面缺陷检测的平均检测速度为68 ms,平均精度（mAP）达到了97.3%，对小目标缺陷的检测精度（mAPsmall）达到了39.3%。     

基于注意力机制和跨尺度特征融合的摩托车头盔检测算法

在道路交通摩托车事故中，未佩戴头盔是导致骑乘人员受到致命伤害的主要原因。针对目前头盔检测中由于黑色头发、帽子和头盔的颜色和形状相似存在误检和漏检问题，提出了一种具有三重注意力机制和双向跨尺度特征融合的摩托车头盔检测算法。首先，在YOLOV5s的主干网络中引入三重注意力机制，提取了不同维度之间的语义依赖，消除了通道和权重的间接对应关系，通过关注相似样本的差异从而提升检测精度。其次，采用EIOU边框损失函数优化对遮挡和重叠目标的检测效果。最后，在特征金字塔中采用加权双向特征金字塔网络结构，实现高效的双向跨尺度连接和加权特征融合，增强了网络特征提取能力。实验结果表明，改进算法实现了98.7%的mAP@0.5、94.0%的mAP@0.5：0.95，与原算法相比，改进算法的mAP@0.5提升了3.9%以及mAP@0.5：0.95提升了7.6%，具有更高的精度和更强的泛化能力。