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煤矿巷道支护与矿压观测研究

太原理工大学学报 2008年第5期39卷 527-529页

作者：苏学贵李彦斌田万寿太原理工大学矿业工程学院山西太原030024 中国冶金地质总局第三地质勘察院山西太原030002

采用SLG-02收敛计、KDM-2多点位移计监测巷道周边收敛与围岩深部位移,采用MJ-16锚杆测力计、KDM-1测力锚杆对巷道锚杆工作状态及力学性能进行观测。通过对锚喷护巷道实施矿压观测及数据处理分析,研究巷道顶板、两邦及围岩深部变形规律,... 详细信息

采用SLG-02收敛计、KDM-2多点位移计监测巷道周边收敛与围岩深部位移,采用MJ-16锚杆测力计、KDM-1测力锚杆对巷道锚杆工作状态及力学性能进行观测。通过对锚喷护巷道实施矿压观测及数据处理分析,研究巷道顶板、两邦及围岩深部变形规律,分析锚杆变形规律与支护结构的合理性。从而,评价巷道支护现状,判别巷道稳定性,优化巷道支护方案,确定合理支护参数,提出技术改进措施,为煤矿安全生产管理提供科学依据。

关键词：锚喷支护矿压观测巷道

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GNSS约束的长航带无人机影像自检校方法

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第2期49卷 197-207页

作者：黄伟姜三刘先铮江万寿武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430072 中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 重庆欣荣土地房屋勘测技术研究所有限责任公司重庆401120 地球空间信息科学协同创新中心湖北武汉430072

相机自检校直接决定无人机影像空三的精度。沿输电线路走廊采集的长航带结构无人机影像是一种典型的退化配置,对其自检校容易出现“碗状”效应。为解决该问题,传统方法往往依赖较多控制点,而提出的自检校方法仅需一个控制点。首先研究... 详细信息

相机自检校直接决定无人机影像空三的精度。沿输电线路走廊采集的长航带结构无人机影像是一种典型的退化配置,对其自检校容易出现“碗状”效应。为解决该问题,传统方法往往依赖较多控制点,而提出的自检校方法仅需一个控制点。首先研究经典物理模型和最新的数学模型;然后在增量式SfM(structure from motion)框架下,设计了一种联合无人机影像相机检校参数初始化和高精度差分全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)位置信息辅助的相机自检校方法。利用两个实验区域不同采集模式下的4组无人机电力走廊影像进行无控制约束以及单个控制点约束的相机自检校实验。结果表明,提出的相机自检校策略在无控制点约束时,可以有效缓解长航带结构空三的“碗状”效应,减轻模型的弯曲程度,提高自检校空三的绝对精度;单个控制点约束自检校时,水平和高程精度均优于0.06 m。与当前主流开源和商业软件对比,该算法能够得到相当或更高精度。

关键词：相机自检校无人机影像数学模型增量式SfM(structure from motion) GNSS约束

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融合深度特征的无人机影像SfM重建

测绘学报 2024年第2期53卷 321-331页

作者：姜三刘凯李清泉江万寿中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518060 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

可靠特征匹配是无人机影像运动恢复结构(SfM)的重要环节。近年来,深度学习被用于特征提取和匹配,在基准数据集表现优于SIFT等手工特征。但是,公开模型往往采用互联网照片进行训练和测试,鲜有用于无人机影像SfM三维重建的性能评价。利用... 详细信息

可靠特征匹配是无人机影像运动恢复结构(SfM)的重要环节。近年来,深度学习被用于特征提取和匹配,在基准数据集表现优于SIFT等手工特征。但是,公开模型往往采用互联网照片进行训练和测试,鲜有用于无人机影像SfM三维重建的性能评价。利用多组不同特点的无人机数据集,本文对比分析手工特征和深度学习特征在无人机影像特征匹配和SfM三维重建的综合性能。试验结果表明,利用公开的预训练模型,结合手工特征的高精度定位和深度学习的特征描述能力,可实现更准确和完整的特征匹配,并在SfM三维重建中取得与SIFT等手工特征相当,甚至更优的性能。

关键词：摄影测量三维重建运动恢复结构深度特征卷积神经网络

词汇树索引约束的无人机影像快速特征匹配算法

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年第9期 1597-1609页

作者：姜三江万寿郭丙轩中国地质大学(武汉)计算机学院人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 自然资源信息管理与数字孪生工程软件教育部工程研究中心武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

高效匹配对选择和影像特征匹配直接决定无人机影像运动恢复结构（structure from motion, SfM）的效率。联合词汇树的倒排和正向索引结构，提出无人机影像匹配对选择和特征匹配加速算法。首先，利用词汇树的单词-影像倒排索引结构，基... 详细信息

高效匹配对选择和影像特征匹配直接决定无人机影像运动恢复结构（structure from motion, SfM）的效率。联合词汇树的倒排和正向索引结构，提出无人机影像匹配对选择和特征匹配加速算法。首先，利用词汇树的单词-影像倒排索引结构，基于影像相似性的空间分布特征，设计了自适应阈值的词汇树检索算法；然后，利用词汇树的影像-单词正向索引结构，将显式最近邻描述子搜索简化为词汇树单词映射，设计了词汇树引导匹配算法。4组无人机影像的试验结果表明，所提的自适应阈值词汇树检索算法能够有效地筛选匹配对，避免传统固定阈值或比例算法导致的匹配对数量过多或不足的问题；在保证匹配精度的前提下，词汇树引导匹配算法的加速比达到156～228，并在无人机影像SfM空三中取得与经典最近邻搜索匹配相当的精度。

关键词：无人机影像匹配对选择特征匹配词汇树检索运动恢复结构三维重建

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不同类型金融资源错配对企业创新投入的影响

商业研究 2024年第1期 49-60页

作者：卢佳瑄万寿义云南大学工商管理与旅游管理学院昆明650500 东北财经大学会计学院辽宁大连116025

在金融服务实体经济的供给侧结构性改革背景下,以2011—2020年制造业上市公司面板数据为样本,基于微观企业视角实证分析不同类型金融资源错配对企业创新投入的影响。研究发现,总体而言,金融资源错配对企业创新投入具有抑制作用,这种抑... 详细信息

在金融服务实体经济的供给侧结构性改革背景下,以2011—2020年制造业上市公司面板数据为样本,基于微观企业视角实证分析不同类型金融资源错配对企业创新投入的影响。研究发现,总体而言,金融资源错配对企业创新投入具有抑制作用,这种抑制作用主要是由供给不足型错配造成的。不同类型的金融资源错配程度对企业创新投入的影响机制有所差异:融资约束和寻租活动在供给不足型错配对创新投入的影响中表现为中介效应;而融资约束与金融资产投资在供给过度型错配对创新投入的影响中表现为遮掩效应。供给不足型错配对不同类型专利所反映的创新投入质量具有显著的抑制作用;供给过度型错配对发明专利和实用新型专利均无显著抑制作用,但对外观设计专利反而具有促进作用。供给不足型错配程度越高,越有利于创新投入对未来业绩的提升作用;而供给过度型错配程度越高,越发降低了未来业绩对创新投入的敏感性。

关键词：金融资源错配供给不足型错配供给过度型错配创新投入

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深基坑施工中的变形监测

深基坑施工中的变形监测

税收征管数字化能提升企业的风险承担水平吗?——基于“金税三期”的准自然实验

第二届“测绘科学前沿技术论坛”

作者：李仲乔中鑫田万寿张振宇郭青山山西工程职业技术学院山西省勘察设计研究院中国冶金地质总局第三勘察院太原分院中勘冶金勘察设计研究院有限责任公司

以某大厦深基坑施工中的变形监测为例,介绍变形监测的一些进展。

关键词：变形监测深基坑施工基坑开挖

来源： cnki会议评论

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吉首大学学报（社会科学版） 2024年第1期45卷 93-104页

作者：王建新钞康健万寿琼中国财政科学研究院中国北京100142

基于“金税三期”工程的准自然实验证据,研究税收征管数字化对企业风险承担水平的影响效果及内在机制。结果表明:税收征管数字化显著提升了企业的风险承担水平,税收征管数字化主要通过缓解管理层短视倾向、改善企业信息质量等途径提高... 详细信息

基于“金税三期”工程的准自然实验证据,研究税收征管数字化对企业风险承担水平的影响效果及内在机制。结果表明:税收征管数字化显著提升了企业的风险承担水平,税收征管数字化主要通过缓解管理层短视倾向、改善企业信息质量等途径提高企业的风险承担水平。进一步分析发现,税收征管数字化对企业风险承担水平的提升效应在民营企业、小规模企业、审计质量较低和分析师关注度较少的企业中更为显著。由此,政府部门应持续推动税收信息化建设,进一步提高大数据税收征管的数据整合能力;企业则应完善内外部治理机制,以充分发挥税收征管数字化的精准治理功效。

关键词：数字化税收征管风险承担准自然实验

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无序无人机影像的并行化SfM三维重建方法

测绘学报 2024年第5期53卷 946-958页

作者：姜三马一尘李清泉江万寿郭丙轩王力哲中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518060 湖北珞珈实验室湖北武汉430072 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

增量式运动恢复结构(ISfM)已成为无人机影像三维重建的关键技术。然而,大数据量、大重叠度和高分辨率的无序无人机影像导致的匹配对检索代价大、迭代优化误差累积和效率低的问题,使其难以满足大场景ISfM处理需求。本文提出联合全局描述... 详细信息

增量式运动恢复结构(ISfM)已成为无人机影像三维重建的关键技术。然而,大数据量、大重叠度和高分辨率的无序无人机影像导致的匹配对检索代价大、迭代优化误差累积和效率低的问题,使其难以满足大场景ISfM处理需求。本文提出联合全局描述子和图索引的无人机影像并行化SfM方法。针对影像特征数量大、影像检索编码本尺寸增加导致的匹配对检索效率低的问题,设计了联合全局描述子和图索引的高效影像检索方法,从而加速影像匹配。针对分块并行化SfM子场景合并存在同名点搜索效率低、内存消耗大、合并解算精度低的问题,设计了基于按需匹配图和双向重投影误差的子场景合并方法,实现无人机影像的并行化SfM重建。利用不同场景、不同采集方式获取的真实无人机影像进行试验,结果表明本文方法能够实现36~108倍加速比的匹配对检索,ISfM重建效率达到30倍加速,且相对定向和绝对定向精度与传统方法相当。

关键词：数字摄影测量无人机遥感运动恢复结构影像检索

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局部得分检测约束的深度特征提取方法

测绘科学 2024年第4期49卷 137-146页

作者：刘凯姜三李清泉江万寿中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518060 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

针对端到端深度特征提取网络的特征点数量与定位精度难以满足运动恢复结构(SFM)几何解算的问题,该文基于深度特征图的“一图两用”思想,提出联合可变形卷积与局部得分检测的端到端特征提取方法。首先,在特征图提取阶段,利用附加可变形... 详细信息

针对端到端深度特征提取网络的特征点数量与定位精度难以满足运动恢复结构(SFM)几何解算的问题,该文基于深度特征图的“一图两用”思想,提出联合可变形卷积与局部得分检测的端到端特征提取方法。首先,在特征图提取阶段,利用附加可变形卷积层的轻量级网络提取影像对的多尺度特征图,并在各个尺度进行特征图加权融合生成特征检测图。其次,在关键点检测与描述阶段,不再考虑特征检测图的通道极大值约束,仅由局部得分计算特征得分图,避免描述子向量的数值分布对特征点数量和定位精度的影响。最后,基于欧式距离准则及比值测试和交叉验证策略进行初始特征匹配,并结合核线约束优化匹配结果。利用多组地面近景影像和无人机影像进行特征匹配和SFM重建试验。结果表明,该文方法能够显著增加特征匹配和重建点数量,其增加比例分别达到了22.2%~41.7%和11.4%~37.7%。同时,SFM三维重建的重投影误差优于1.3像素。

关键词：深度特征特征检测运动恢复结构无人机影像