面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

机械创新设计的研究

论述了创新技术设计的概念、发展前景及其涉及的技术内容和方法。     

Q390高强抗震钢板残余应力检测方法对比及分析

利用盲孔法、X-Ray法、中子衍射法和超声法对Q390高强抗震板及U形弯曲件进行残余应力检测,并对这4种方法测试得到的应力结果进行分析研究。结果表明,以上4种检测方法均要考虑其特定的检测应用范围,X-Ray法针对钢板表面下微米级深度的微米级晶格尺度范围局部点应力进行检测,中子衍射法可在毫米级尺度局部区域进行应力检测,盲孔法反映的是因毫米尺度钻孔导致的钢板表面孔周边的应力变化,超声法则可以通过连续扫描检测整个钢板残余应力的宏观分布变化。因此,对于工业钢板,超声法测试残余应力更加科学、合理、准确。同时,通过U形试样建立稳定的应力应变场,利用超声设备使用不同参考态对Q390高强抗震板弯曲件及退火弯曲件进行测试,结果表明,测试参考态的选取对应力测试结果影响很大,材料各向异性的影响对应力测试结果不可忽视。     

钢结构防火涂料的研究和应用

作者结合工作实践,综述了国内外钢结构防火涂料的研究及应用情况,展望了钢结构防火涂料的发展前景。     

含氟高分子材料在汽车、建材上的应用开发

本文浅述了含氟高分子材料的特性及其在汽车，建材方面的应用状况，分析了含氟材料对汽车、建筑业的支持作用和发展方向。     

某砖混结构加层改造的设计

通过对某砖混结构加层改造的设计实践,介绍了加层改造的方法,分析了在加层改造过程中需解决的问题。主要包括地基及基础的处理,墙体抗压、抗震验算,节点连接处理,如何保证新结构与原结构连接的整体性,楼梯间处理,构造柱的连接等,并提出了结构加层对施工技术的要求。给出一些具体的构造大样,供工程设计参考。     

完善工程量清单招标的几点思考

通过对现阶段工程量清单招标现状的分析，提出了从施工图审查阶段、招标资格预审、不同设计深度下如何完善工程量清单招标及工程景清单招标的风险控制等方面的改进设想。     

钢筋阻锈剂在工业厂房中的应用

介绍了钢筋阻锈剂的基本性能、使用范围和方法。     

Bootstrapping a robot’s kinematic model

We present a system that is able to autonomously build a 3D model of a robot’s hand, along with a kinematic model of the robot’s arm, beginning with very little information. The system starts by using exploratory motions to locate and centre the robot’s hand in the middle of its field of view, and then progressively builds the 3D and kinematic models. The system is flexible, and easy to integrate with different robots, because the model building process does not require any fiducial markers to be attached to the robot’s hand. To validate the models built by the system we perform a number of experiments. The results of the experiments demonstrate that the hand model built by the system can be tracked with a precision in the order of 1 mm, and that the kinematic model is accurate enough to reliably position the hand of the robot in camera space.