一种铁路隧道衬砌掉块声音检测方法

针对传统铁路隧道衬砌掉块检测方法耗时长、成本高的问题,在声信号识别技术的基础上,提出了基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)模型的铁路隧道衬砌掉块声音检测方法。通过提取铁路隧道内衬砌掉块与其他事件声音的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征系数矩阵,利用遗传算法的寻优能力对支持向量机中影响预测模型精度的两个参数C和σ进行优化,构建铁路隧道衬砌掉块检测模型。实验结果表明,在少量训练样本的基础上,GA-SVM模型对比传统的SVM模型和粒子群算法(PSO)优化的SVM模型,能更够准确地检测出衬砌掉块的大小,检测精度达到了96.67%,验证了声信号识别技术应用于铁路隧道衬砌掉块检测的可行性。     

基于三维匹配块的SAR图像相干斑抑制研究

合成孔径雷达(SAR)图像中存在相干斑噪声,不能准确反映照射区域的散射特性,增加了信息提取的难度。三维匹配块(BM3D)算法是在变换域中的稀疏表示,将相似的图像块分到一个三维空间中,从而达到去噪的目的。通过对噪声模型特征的分析及参数设置,将适用于加性噪声模型的BM3D算法应用到乘性噪声中。采用仿真与传统方法对比表明,利用BM3D算法抑制相干斑噪声,其边缘保持指数达到了0.484 5,在降噪的同时又较好地保存了图像的细节特征,验证了算法的有效性。     

基于BP神经网络的地温推演模型

针对地温观测中数据缺测和国家一般气象站无深层地温观测的问题,提出了采用BP神经网络建立的实时地温推演模型和深层地温推演模型(40~160 cm地温模型和320 cm地温模型)。前者可用于整点地温观测数据缺测的填补,后者用于无深层地温观测地区的地温估算。以样本站的小部分数据训练网络,用样本站全部数据测试,反复调试神经网络参数,筛选出误差性能好的地温模型,再用对比站数据测试地温模型的输出误差。实时地温模型样本站推演正确率为77.705%,对比站推演正确率为66.168%;40~160 cm地温模型72%以上的输出误差不大于0.5℃;320 cm地温模型83%以上的输出误差不大于1℃。实验结果表明,该方法建立的地温推演模型具有较高的精度和实用性。     

8031单片微机在空压机巡回检测装置的应用

本文叙述了利用INTEL8031单片微机芯片及其外围支持芯片组成的单片微机系统，在复旦大学微机教研室研制的DSG—51—Ⅱ仿真器上，根据现场空压机的实用要求编制应用程序，实现我院高速纺车间空压机自动巡回检测，取代人工定时观察、记录的一种自动显示、报警，打印的实用装置。并着重介绍该装置组成部分，硬件结构特点及程序设计的方法。     

让MemoriesOnTV留下美好的回忆

随着数码产品的普及,数码相机已走进千家万户。出门旅游,相信大家都会带上自己的心爱宝物——数码相机去采风。每次采风回来,我们都会把照片存在电脑里以便处理和保存。久而久之,电脑里收集的相片就越来越多。虽然现在大容量硬盘普及了,对于这些相片我们可以在硬盘里进行管理。但对于像笔者这些贫民,用的还是老电脑,硬盘容量也很少。储存这些相片起来就有点力不从心了。这时,我们就会想到把这些美好的记忆刻成一盘便于存放又便于交流的VCD或DVD。虽然现在用于相片刻录的软件很多,如Nero、绘声绘影等。但这些软件一来体积庞大,二来操作复杂。对于笔者这台老电脑不太适合。还好,笔者找到了一款MemoriesOnTV软件。与上述工具比,它不但体积小巧,使用简单,而且功能专一,让制作出来的VCD相册达到专业水平。下面笔者将以在同一光盘制作两本相册：家庭、朋友,并在其下分别建立两个区段为例,说说制作过程。[编者按]     

DPC：基于增强现实儿童绘本的多视角评估框架

 增强现实(AR)技术作为沟通现实与虚拟场景的桥梁,能够激发使用者的想象力、 空间感和创造力。现有 AR 儿童绘本在虚实结合方面不足、游戏形式和互动种类单一,缺少寓 教于乐的AR儿童绘本游戏作为内容。首先试用和研究了59款移动AR游戏并分类。使用Delphi 法选择了一些合适的游戏类型,并将其迁移到儿童绘本上。再让 6~12 岁儿童(n=6)试玩并进行 观察和访谈。同时,组织家长/老师(n=7)与开发者(n=5)形成焦点小组并针对绘本和应用进行讨 论。最终,提取了开发者(developer)、家长/老师(parents/teachers)和孩子(children)对于 AR 儿童 绘本不同的需求和对应指标,收获了对应 3 个维度的框架 DPC (developer, parents/teachers, children),且每个维度被细分。使用 DPC 框架对 AR 儿童绘本游戏进行了改进。     

基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

瑞士2005年大洪水及防洪减灾经验

瑞士2005年8月大洪水造成6人死亡,25亿美元财产损失（人均350美元）。大面积连续降雨导致超大流量和超高湖水位。洪水淹没、侵蚀、越岸泥沙淤积、滑坡和泥石流沉积是造成损失的主要原因。针对此次大洪水,总结出了相应的防洪减灾经验。     

企业现代物流战略模式选择及实施

为了提高企业的物流水平,应将战略层次作为企业的核心要素,制定出完善的现代物流战略模式,并结合企业的实际发展情况,合理地选择物流配送方式。要想提高企业自身经济效益,并扩大企业的发展规模,需不断整合企业的物流资源,助力物流管理的发展。通过社会、政府以及企业自身的紧密配合,达到企业预期的规划效果。     

基于改进YOLO v5的非限定条件下车牌检测算法研究

深度学习是机器学习最新的研究方向,实践证明在OCR和Object Detection算法上采用深度学习算法精度更高、鲁棒性更好。利用深度学习进行车牌识别的过程主要分为车牌检测、车牌识别两大阶段。在非限制条件下,如光线、天气等因素造成的干扰,识别准确率仍是一项具有挑战性的研究工作,文章提出一种基于改进YOLOv5的算法,实现车牌快速定位,并通过实验进行论证,结果表明能够有效提高车牌检测的检测精度和速度。