基于手机加速度器和螺旋仪的室内运动状态分类

实现了使用安卓手机内置的传感器-加速度器和螺旋仪对使用者的运动数据进行收集,并进行特征选择,通过机器学习的算法进行室内运动状态的分类.分类的运动状态有静止、走路、坐下、上楼、下楼、电梯上行、电梯下行、摔倒、帕金森抖动.使用了监督式学习算法:决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯、KNN、逻辑回归等算法,并且进行分类效果对比.实验结果表明,加速度器和螺旋仪一起收集数据比只用单个最后分类精度要高.对加速度器和螺旋仪收集数据进行特征选择完后的原始数据,决策树算法得到了97.54％的分类精确率.而原始数据取完中位数后精度下降了.根据用户的运动状态,制定规则进行奖励和惩罚.     

基于虚拟倒序绘制像素着色检测的图形要素拾取方法

针对基于几何运算的图形要素拾取精度较低的问题,提出了一种基于虚拟倒序绘制像素着色检测的图形要素拾取方法。该方法通过建立虚拟屏幕,倒序绘制欲查询的目标层的图形要素,每绘一个图形要素,检测鼠标点击的像素是否被着色,从而实现图形要素拾取。该方法不仅能够精确地拾取简单点要素、线要素、面要素、文字要素,而且对于各种复杂的地理符号仍然有效;并易推广到拉线拾取、框拾取、多边形拾取等多种拾取方式。与地理信息系统（ GIS）的基于几何计算拾取的方法相比,具有思想简单、拾取精准、方法通用、实现方便等优点。编程证实该方法拾取精度优于ArcGIS、MapInfo、MapGIS,达到了AutoCAD的拾取精度。     

从“三维地质模型数据交换格式”标准到“数字矿山”三维数据源

由中国地质调查局组织研制的"三维地质模型数据交换格式"即将发布,这是一个中立的三维地质模型交换数据格式。它对于三维地质建模数据在从地质调查、矿产资源勘探,到矿井设计、数字矿山建设中的继承使用提供了数据标准的保障。但这个标准从研制、发布,到广泛应用产生社会价值之间还有一个很长的过程,还有很多的研究与管理工作要做。探讨从三维地质模型数据交换标准到数字矿山建设需要解决的一些管理、学术与技术问题。建议国家组织实施几个应用示范工程,国家储委参与其中的工作,在勘查规范中增加三维地质建模的要求,标准应加强与数字矿山软件的接轨,加强标准的后期的修订与维护等。