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《城区范围确定规程》应用中的关键技术问题

城市规划 2024年

作者：王瑞雪韩润仙陈颖山西财经大学公共管理学院山西省国土空间调查规划中心

围绕城区范围划定3个工作阶段的关键技术，综合运用文献资料法和个案调查法，分析了《城区范围确定规程》在应用层面表现出的问题。研究发现：⑴部分城区范围划定作业单位对《规程》的技术逻辑理解不深不细，基础数据清洗工作存在纰漏... 详细信息

围绕城区范围划定3个工作阶段的关键技术，综合运用文献资料法和个案调查法，分析了《城区范围确定规程》在应用层面表现出的问题。研究发现：⑴部分城区范围划定作业单位对《规程》的技术逻辑理解不深不细，基础数据清洗工作存在纰漏；⑵通过指定相关参数和阈值确实对遏制作业单位主观性有所帮助，但在城区实体地域范围和城区范围划定阶段表现出的过度扩张问题值得高度重视；⑶叠加分析环节导致的城区空间扩张可能深刻影响甚至改变《规程》既定的技术逻辑。研究认为，城区范围划定具有基础研究性质，要尝试通过增设社会经济指标、赋予作业单位参数设置权等多项措施检测和预防过度扩张问题，提升城区范围划定成果的应用价值。

关键词：初始范围实体地域范围城区范围图斑最小统计单元

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融合激光点云和图像的3D目标检测方法研究

融合激光点云和图像的3D目标检测方法研究

作者：韩邦彦北方工业大学

学位级别：硕士

3D目标检测算法的目的是在三维空间中精确识别和标注物体的位置和种类,这一检测技术对于自动驾驶和其他需要精确空间识别能力的应用领域极为重要,为自动驾驶汽车提供了感知周围环境的能力,是实现车辆路径规划、障碍物避让和保障行车安... 详细信息

3D目标检测算法的目的是在三维空间中精确识别和标注物体的位置和种类,这一检测技术对于自动驾驶和其他需要精确空间识别能力的应用领域极为重要,为自动驾驶汽车提供了感知周围环境的能力,是实现车辆路径规划、障碍物避让和保障行车安全的核心。激光雷达和相机作为其中两种关键的传感器,为检测算法提供了不同模态的数据支撑。激光雷达利用激光脉冲的反射信号来测量物体距离,生成精确的三维点云图,适合于复杂环境下的物体识别和定位。而相机则通过捕捉二维图像来识别物体的颜色和纹理,为物体分类提供重要信息。基于二者融合的方法具有独特优越性,可以集合两种模态的数据的优点,获得更加准确、鲁棒性更强的检测结果。本文对于融合点云和图像的目标检测算法进行研究,并在数据融合及特征融合方面对现有检测网络进行改进,着重于解决两种数据的对齐误差、点云数据稀疏性等问题。具体研究内容如下:(1)在特征融合方面,本文提出了一种并行融合模块,两种模态的特征通过可变形注意力机制在参考点周围学习多个采样点进行交互,并学习模态间分配比例,在一定程度上减少对齐误差;其次,为了改善受遮挡目标及小目标的检测能力,提出了基于掩码的特征增强模块,分割出特征的前景和背景部分,针对性的对于前景部分进行特征增强。实验结果表明,相比于基准网络,本文方法有效提高了3D目标检测性能,车辆、行人、骑行者三类平均准确度达到了77.41%,同时优于大多数先进的方法。(2)在数据融合方面,首先以点云数据投影到相机图像上的稀疏深度图为基础,通过深度估计网络生成深度图和反射强度图,生成激光雷达坐标系下的虚拟点,并在此过程中融合图像的颜色信息到点云中,使得原始点云数据更为稠密;其次,在点云采样上使用基于距离的采样方式,距离较近的点云分格进行最远点采样,而远距离的稀疏点云全部保留,减少点云的不均匀性;最后将原有基于中心点的无锚框检测器替换为多阶段的形式,同时在多阶段检测头中引入注意力机制,有助于网络更好地理解场景中物体的相互关系,从而提高分类和边界框预测的精度。在KITTI数据集上的实验结果表明,算法的平均准确度进一步提高到了78.23%,证明了改进的有效性。

关键词： 3D目标检测多模态融合可变形注意力机制

基于LabVIEW机器视觉的钢轨质量监测系统研究与设计

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基于LabVIEW机器视觉的钢轨质量监测系统研究与设计

作者：韩含天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

在钢轨轧制过程中,由于加工工艺不完善、设备和部件老化等因素,钢轨表面经常出现各种缺陷,主要包括裂纹、划痕等。这些缺陷会影响钢轨的外观质量、耐磨性和耐腐蚀性,降低钢轨的性能指标。如果这些缺陷不能及时发现和修复,钢轨在运输和... 详细信息

在钢轨轧制过程中,由于加工工艺不完善、设备和部件老化等因素,钢轨表面经常出现各种缺陷,主要包括裂纹、划痕等。这些缺陷会影响钢轨的外观质量、耐磨性和耐腐蚀性,降低钢轨的性能指标。如果这些缺陷不能及时发现和修复,钢轨在运输和安装过程中可能会出现更严重的问题,甚至导致钢轨断裂,危及铁路的稳定性和安全性,对列车运营造成严重威胁。因此,对生产线上的钢轨表面质量进行监测非常重要。钢轨表面质量检测的发展大致可分为三个阶段:人工视觉检测阶段、机电光学技术检测阶段和机器视觉检测阶段。虽然人工目视检查法被广泛使用,但存在工人工作强度大、漏检率高的缺点。机电光学检测法虽然克服了人工目视检查方法的缺点,但其在应用上也存在着很多局限。相比之下,机器视觉检测法受环境和磁场的影响较小、测量精度高、工作距离可调,满足了生产线快速的生产节奏和现代工业自动检测的效率和精度要求。本文使用LabVIEW平台进行机器视觉的图像处理和分析,结合目前深度学习领域的相关技术及部署方案,设计并实现了基于Lab VIEW机器视觉的钢轨表面质量监测系统。首先,利用数据增强的方式在钢轨公开数据集的基础上生成新的数据样本,用Label Img图像标注工具对图像进行标注。其次,通过图像分割、形态学分析等图像处理技术对钢轨表面缺陷数据集进行处理和分析。然后,以卷积神经网络为基础,针对钢轨表面质量监测系统中所涉及的目标检测算法进行研究,对目前较为流行的三种目标检测模型在钢轨表面缺陷数据集中进行训练与评估,并对基于K-Means聚类的SSD-Mobilenet算法进行优化。通过对四种模型进行实验对比,本系统选用优化后的K-Means聚类的SSD-Mobilen et算法。最后,将视觉模块和运动控制模块系统进行整合并进行测试,利用Lab VIEW软件编程设计了图形显示界面,能够直观地展示钢轨表面缺陷的检测结果和数据分析结果,实现了对钢轨表面缺陷的实时、在线监测。实验表明,本系统能够快速有效地诊断钢轨表面裂纹和划痕这两种主要缺陷,应用在钢轨生产中更容易实现钢轨表面缺陷检测的智能化,达到钢轨工件表面缺陷检测的要求。

关键词：机器视觉 LabVIEW 图像处理钢轨表面缺陷检测 SSD-Mobilenet算法

基于多尺度卷积神经网络的苹果叶病检测方法研究

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基于多尺度卷积神经网络的苹果叶病检测方法研究

作者：韩思齐西安理工大学

学位级别：硕士

苹果种植业是增加农民收入的支柱产业,苹果的产量质量总是受到病害的影响,限制我国苹果产业的发展。在实际农田环境中,由于苹果叶病图像背景复杂等因素,导致苹果叶病检测困难。如何准确检测苹果叶片病害是我国苹果种植领域急需解决的问... 详细信息

苹果种植业是增加农民收入的支柱产业,苹果的产量质量总是受到病害的影响,限制我国苹果产业的发展。在实际农田环境中,由于苹果叶病图像背景复杂等因素,导致苹果叶病检测困难。如何准确检测苹果叶片病害是我国苹果种植领域急需解决的问题之一。深度卷积神经网络能够从原始图像中自动学习和提取特征,有效的提高识别准确率。本文主要以苹果四类叶片的病害作为研究对象,基于多尺度深度卷积神经网络,研究苹果叶病检测方法。具体工作如下:(1)针对苹果叶病样本数量较少的问题,本文采用网络爬取与数据增强技术扩充苹果叶病数据集。通过数据增强策略完善不同光线条件、不同清晰度、不同拍摄角度下的图像样本。扩充后的数据集共包含17500张苹果叶病图像。(2)针对自然农田场景下图像背景复杂与病斑尺度不一致带来的病斑难以检测的问题,从提升模型检测精度的角度出发,提出一种基于无参注意力机制与YOLOv7的苹果叶病检测方法。通过引入SimAM无参数注意机制,使模型在实际复杂背景下更专注于不同尺度病斑特征的学习,增强模型对多尺度病斑的检测能力。将定位损失函数修改为EIoU Loss,进一步提升模型检测精度。添加GSConv与VoVGSCSP模块旨在保持模型检测性能的前提下,降低模型参数。与其他方法相比,本方法在苹果叶病数据集上的mAP@0.5值最高,为 86.0%。与 YOLOv7 相比,本方法的 mAP@0.5 提升 3.2%,mAP@0.5:0.95提高3.1%。(3)针对深度学习模型参数量大的问题,从模型轻量化的角度出发,提出一种基于知识蒸馏与多尺度ObjectBox的轻量级苹果叶病检测方法。将ObjectBox与CRFE模块进行融合,使模型能够捕获更广泛的上下文信息,提升对多尺度目标的检测精度。设计并添加轻量级模块FasterC3,引入基于CWD的知识蒸馏方法,实现模型轻量化。与其他方法相比,本方法的模型参数量最小且在苹果叶病数据集上的mAP@0.5达85.5%。与ObjectBox相比,本方法的模型参数仅为1.8M,mAP@0.5提升2.6%,mAP@0.5:0.95提升 2.3%。

关键词：叶病检测深度学习注意力机制知识蒸馏轻量级模型

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等离子体模型及双曲方程组解的稳定性

等离子体模型及双曲方程组解的稳定性

作者：盛韩曲阜师范大学

学位级别：硕士

双曲型方程组在力学和几何等学科中有广泛的应用.本文考虑了具有与时间变量有关的源项的双曲方程组解的整体存在性,研究了描述离子运动的Euler-Poisson方程组零松弛极限问题中的收敛速率.本文结构如下.第一章,介绍本文讨论的主要问题,... 详细信息

双曲型方程组在力学和几何等学科中有广泛的应用.本文考虑了具有与时间变量有关的源项的双曲方程组解的整体存在性,研究了描述离子运动的Euler-Poisson方程组零松弛极限问题中的收敛速率.本文结构如下.第一章,介绍本文讨论的主要问题,给出研究的方程组及条件.第二章,研究具有与时间变量有关的源项的双曲方程组解的整体存在性.由已有文献可知,在稳定性条件下,双曲守恒形式的方程组Cauchy问题在平衡态附近存在整体光滑解.我们在Sobolev空间框架下考虑右端源项为μ(1＋t)-λG(U)且μ>0,λ>0的双曲方程组.证明了当初值充分小时,在下面两种情况中,解是整体存在的,(ⅰ)λ=1,μ>μ0,其中μ0>0是仅依赖于方程组系数的常数,(ⅱ)00.为获得上述稳定性结果,我们建立了光滑解关于时间的一致能量估计和各种耗散估计,并且对解的导数阶数应用了归纳论证的方法.最后,将上述稳定性结果应用到一些物理模型中.第三章,研究描述离子运动的Euler-Poisson方程组零松弛极限的收敛速率.以往结果中已经证明,在慢时间尺度下,描述离子运动的Euler-Poisson方程组的零松弛极限为drift-diffusion方程组.在此结果的基础上,考虑了Euler-Poisson方程组的解与drift-diffusion方程组的解之间的整体误差估计.在证明的过程中,用到了Sobolev不等式以及一个与电势相关的乘子来做能量估计.第四章,给出本文的总结,提出不足之处并简单介绍未来的可能性研究.

关键词：双曲方程组 Euler-Poisson方程组能量估计零松弛极限光滑解收敛速率

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产学合作经历与科学家离群创新的产生

科学学研究 2024年

作者：韩令晖陈劲李习保清华大学经济管理学院清华大学技术创新中心

本研究探讨了产学合作经历如何影响科学家离群创新的产生。通过分析1993至2018年间中国专利数据，本研究采用面板负二项随机效应回归模型，考察了产学合作对科学家离群创新的作用及其边界条件。研究结果表明，产学合作经历显著提高了科... 详细信息

本研究探讨了产学合作经历如何影响科学家离群创新的产生。通过分析1993至2018年间中国专利数据，本研究采用面板负二项随机效应回归模型，考察了产学合作对科学家离群创新的作用及其边界条件。研究结果表明，产学合作经历显著提高了科学家发现离群创新的概率，这可能是因为产学合作增强了科学家对产业目标和思维模式的理解，同时激发了他们对科研成果商业化的关注。此外，科学家的组织内搜索资源，如个人创新经验和合作网络，调节了产学合作经历对科学家发现离群创新可能性的影响。具体而言，科学家的创新经验宽度越高，产学合作经历的正面影响越弱；而组织内间接合作者数量越多，产学合作的正面影响同样被削弱。本研究为理解科学家在创新生态系统中的角色提供了新的视角，并为促进科学成果转化为技术创新提供了管理启示。

关键词：产学合作离群创新科学家创新经验合作网络