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高速公路隧道施工安全信息化监控技术研究

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2023年第6期 96-99页

作者：袁业帅河南省公路工程局集团有限公司河南郑州450000

经济飞速发展,我国对于道路建设投入也越来越大。尤其是高速公路的建设与运用,更是给生活带来了极大的便捷。在高速公路建设中,隧道施工是其中的重点与难点。与其他类型的隧道相比较,高速公路隧道围岩条件不确定,防水要求高等特点均增... 详细信息

经济飞速发展,我国对于道路建设投入也越来越大。尤其是高速公路的建设与运用,更是给生活带来了极大的便捷。在高速公路建设中,隧道施工是其中的重点与难点。与其他类型的隧道相比较,高速公路隧道围岩条件不确定,防水要求高等特点均增加了隧道施工难度与危险性。安全信息化监控技术对于提升高速公路隧道施工的安全性具有较好的作用,本文进行相关阐述。

关键词：高速公路隧道安全信息化监控技术

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高粱新品种“豫粱九号”无公害栽培技术

农业科技通讯 2014年第10期 164-165页

作者：陈敏菊袁业帅河南省商丘市农林科学院商丘476000

高粱新品种“豫粱九号”是商丘市农林科学院能源作物研究所高粱研究室利用M08A作母本、商恢6号作父本杂交培育而成.该杂交种全生育期86 d,适宜播种期为5月15日至6月15日,适宜密度为4 000～6 000株/亩,6 000株/亩以上易倒伏,播种行距为0... 详细信息

高粱新品种“豫粱九号”是商丘市农林科学院能源作物研究所高粱研究室利用M08A作母本、商恢6号作父本杂交培育而成.该杂交种全生育期86 d,适宜播种期为5月15日至6月15日,适宜密度为4 000～6 000株/亩,6 000株/亩以上易倒伏,播种行距为0.40：0.60（m）,宽窄行种植最好,也可采用0.50 m等行距种植.播种前施底肥最好选用生物有机肥50～70 kg/亩,再加N17、P17、K17三元素复合肥K50g/亩,定苗时应注意留单不留双、留壮不留弱,在5叶1心时注意防治高粱钻心虫,高粱开花前后应注意防治高粱穗螟虫,成熟后适时收获.

关键词：高粱豫粱九号无公害栽培技术

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桥梁工程预应力空心板裂缝分析及防治

科学之友(B版) 2008年第1期 40-41页

作者：袁业帅张玉强河南省公路工程局集团有限公司河南郑州450009 河南省公路工程局集团有限公司

文章以河南省商丘至周口高速公路SZTJ7合同段桥梁工程预应力空心板为例,通过对空心板施工裂缝形成的成因进行了分析,提出了避免裂缝出现的处理方法及处理措施。

关键词：预应力空心板裂缝防治

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高速公路沥青路面抗滑表层的性能分析

科学之友(B版) 2008年第1期 57-58页

作者：张玉强袁业帅河南省公路工程局集团有限公司河南郑州450009 河南省公路工程局集团有限公司

以河南省禹州至登封高速公路YDLM-2合同段2007年8月所进行的沥青路面上面层配合比设计为例,通过对集料级配与沥青用量间关系的研究分析,配制出了性能满足要求的抗滑表层用沥青混凝土,并对高速公路抗滑表层沥青混凝土及配合比设计的有关... 详细信息

以河南省禹州至登封高速公路YDLM-2合同段2007年8月所进行的沥青路面上面层配合比设计为例,通过对集料级配与沥青用量间关系的研究分析,配制出了性能满足要求的抗滑表层用沥青混凝土,并对高速公路抗滑表层沥青混凝土及配合比设计的有关问题作了探讨。

关键词：抗滑表层配合比设计沥青混凝土高速公路

国审大豆新品种商豆6号豆特征特性及高产栽培技术

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辽宁农业科学 2013年第2期 86-87页

作者：郭志军袁业帅孙化军国家大豆产业技术体系商丘综合试验站/商丘市农林科学院河南商丘47600

商豆6号是商丘市农林科学研究所大豆研究室选育的大豆新品种，2009年5月通过国家农作物审定委员会审定，命名为商豆6号。2009年11月进行品种保护。2010年被列入国家成果转化项目，为了加快商豆6号成果转化进程，保证商豆6号高产、优质... 详细信息

商豆6号是商丘市农林科学研究所大豆研究室选育的大豆新品种，2009年5月通过国家农作物审定委员会审定，命名为商豆6号。2009年11月进行品种保护。2010年被列入国家成果转化项目，为了加快商豆6号成果转化进程，保证商豆6号高产、优质、多抗、兼用型大豆品种，结合基地生产高产示范点生产实际情况，总结出一套商豆6号高产栽培技术。为大豆新品种商豆6号的大面积示范推广提供参考依据。

关键词：高产栽培技术品种保护大豆大面积示范推广审定委员会特性特征基地生产

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基于多阶段信息增强的3D点云目标检测算法

激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 280-286页

作者：袁善帅丁雷中国科学院上海技术物理研究所红外探测与成像技术重点实验室上海200083 上海科技大学信息科学与技术学院上海201210 中国科学院大学北京100049

自动驾驶场景中,通常会用基于体素化的算法来完成点云3D目标检测任务,因为该类方法拥有计算量少、耗时少等方面的优势。但是当下常用的方法往往会带来双重信息损失,其一是体素化带来的量化误差造成的,其二则是对体素化后的点云信息利用... 详细信息

自动驾驶场景中,通常会用基于体素化的算法来完成点云3D目标检测任务,因为该类方法拥有计算量少、耗时少等方面的优势。但是当下常用的方法往往会带来双重信息损失,其一是体素化带来的量化误差造成的,其二则是对体素化后的点云信息利用不充分造成的。设计一个三阶段的网络结构来解决信息损失大的问题。第一阶段使用基于体素化的优秀算法完成输出边界框的任务;第二阶段利用一阶段特征图上的信息精修边界框,以解决一阶段对输入信息利用不充分的问题;第三阶段利用了原始点的精确位置信息再次精修边界框,以弥补体素化带来的点云信息损失。在Waymo Open Dataset上,所提多阶段3D目标检测算法的检测精度超过了CenterPoint等受工业界青睐的优秀算法,且满足自动驾驶落地的时间要求。

关键词：机器视觉 3D目标检测激光点云多阶段信息增强

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