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基于多源开放数据的城市多中心定量识别方法

地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1212-1228页

作者：姜永青赵新正李培庆相里博晨张得康西北大学城市与环境学院西安710127 西北大学陕西省黄河研究院西安710127 陕西省情研究院西安710127 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室西安710127

开展城市多中心研究对于优化城市空间结构、合理配置空间要素及加强城市规划管理具有重要意义。现有研究围绕多中心识别进行了大量实证分析,但尚未建立一套统一的评定标准。为此,本文以POI、人口分布、OSM路网等多源开放数据为基础,构... 详细信息

开展城市多中心研究对于优化城市空间结构、合理配置空间要素及加强城市规划管理具有重要意义。现有研究围绕多中心识别进行了大量实证分析,但尚未建立一套统一的评定标准。为此,本文以POI、人口分布、OSM路网等多源开放数据为基础,构建了一套从结构形态到强度等级和功能分类的城市多中心定量识别方法。(1)结构形态方面,基于对POI数据的多属性加权分析构建多中心结构特征指标—“中心集群度”,并通过参数优化后的局部等值线树算法识别城市多中心的范围与边界。(2)强度等级方面,通过构建多中心综合服务强度指标(UCSI),运用首尾切割规则对多中心内部进行了强度斑块划分并计算多中心强度等级(UCL)。(3)功能分类方面,通过计算融入加权属性后的POI数据的频数占比,识别多中心的功能组合关系与分类。最后以西安市为例进行模拟实证,发现:西安市传统单核心的城市结构表现出明显的扩散趋势,共识别出21个城市中心的位置和边界,分别为3个城市主中心、5个城市副中心以及13个区域中心;各城市中心强度等级呈“核心-外围”圈层式递减特征;识别出4个复合型功能中心、12个双功能中心以及5个单一型功能中心。研究结果表明,本文建立的定量识别方法能够精准、系统地识别城市多中心发展特征。针对大城市多中心发展中的突出问题本文提出了相应的政策建议,以期为城市规划的编制与实施提供借鉴意义。

关键词：多中心识别多源开放数据结构形态强度等级功能分类定量识别西安市

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基于耦合模拟的污水管网入流入渗定量识别

浙江大学学报（工学版） 2022年第11期56卷 2313-2320页

作者：胡鸿昊李秀娟于俊锋张清周柳景青浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 浙江大学滨海产业技术研究院天津300457

为了准确有效地识别降雨引起的污水管网入流和入渗,提出了一个基于土壤蓄水量、产流过程和单位过程线耦合率定的识别模型,并且考虑到不同降雨强度工况对模型参数率定的影响.模型被应用于H市乡镇地区污水管网2个断面上游的入流入渗过程... 详细信息

为了准确有效地识别降雨引起的污水管网入流和入渗,提出了一个基于土壤蓄水量、产流过程和单位过程线耦合率定的识别模型,并且考虑到不同降雨强度工况对模型参数率定的影响.模型被应用于H市乡镇地区污水管网2个断面上游的入流入渗过程的负荷分析,采用指数移动平均法(EMA)对15场降雨事件的校准结果进行处理,得到大、中、小3类降雨的最优参数集,用另外6场降雨来验证模型的有效性,纳什效率系数为0.65~0.86.结果表明:研究区域内入流入渗占区域总降雨量的5%~22%,其中入流量占比为3%~9%,入渗量占比为1%~13%,随着降雨量的增大,入渗占比逐渐增加.不同于成本较高的管道勘探,所提出的识别模型充分利用降雨数据和管网水力监测数据,可用于污水管网入流入渗的定量识别.

关键词：污水管网入流入渗定量识别耦合模型遗传算法

生态空间定量识别及时空演变特征分析——以呼伦贝尔市为例

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自然资源学报 2022年第8期37卷 2153-2168页

作者：赵海乐徐艳周翼张国梁陈鑫中国农业大学土地科学与技术学院北京100193 自然资源部农用地质量与监控重点实验室北京100193 清华大学地球系统科学系北京100084

生态空间作为国土空间的重要组成部分,是人类生产和生活的基础。以内蒙古呼伦贝尔市为例,系统构建了综合生态空间重要性指数评价指标体系,进行生态空间的定量识别研究。并在此基础之上,对生态空间的动态演变特征进行分析,找寻研究区生... 详细信息

生态空间作为国土空间的重要组成部分,是人类生产和生活的基础。以内蒙古呼伦贝尔市为例,系统构建了综合生态空间重要性指数评价指标体系,进行生态空间的定量识别研究。并在此基础之上,对生态空间的动态演变特征进行分析,找寻研究区生态空间的时空分异规律。研究表明:(1)研究区生态空间重要性指数整体偏高,研究期间核心型和重要型生态空间占总面积的比例始终处于50%水平之上,且呈现逐渐上升的趋势。(2)研究区生态空间的综合活跃程度经历了一个逐渐变大的过程,其中2015—2018年生态空间的综合活跃程度尤为强烈。(3)核心型、重要型和非关键型生态空间的稳定性较好,并且各类生态空间都主要向着重要性指数较高的生态空间类型进行转换。(4)生态空间重要性变化具有明显的空间异质性,研究期间重要性持续处于较高水平的生态空间主要分布在中部大兴安岭林区和核心水体区,而重要性持续处于较低水平的生态空间主要分布在西部牧区和东部农区。

关键词：生态空间定量识别时空演变呼伦贝尔市

基于刚度参数变化的导管架平台结构损伤定量识别

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中国安全科学学报 2023年第7期33卷 68-74页

作者：冷建成毛厚彬钱万东庞哲东北石油大学机械科学与工程学院黑龙江大庆163318

为解决海上导管架平台在风、浪、流等随机环境载荷作用下的不确定性结构损伤识别难题,提出基于刚度参数变化的导管架平台结构损伤定量识别方法。首先以室内某导管架平台比例模型为试验对象,设置结构第Ⅲ层-X面上一斜杆锯断外径的2/3和... 详细信息

为解决海上导管架平台在风、浪、流等随机环境载荷作用下的不确定性结构损伤识别难题,提出基于刚度参数变化的导管架平台结构损伤定量识别方法。首先以室内某导管架平台比例模型为试验对象,设置结构第Ⅲ层-X面上一斜杆锯断外径的2/3和完全锯断2种损伤工况,在已知结构模态参数和集中质量矩阵的前提下,定量识别出不同损伤工况下平台各子结构刚度参数的最可能值(MPV),并分析相应的后验不确定性,进而判断损伤发生的位置和损伤程度。结果表明:刚度参数具有较小的后验不确定性,识别结果的稳定性与精确性很好;识别出的结构损伤位置与试验设定位置一致,2种损伤工况下的损伤程度分别为1%~12%和20%~31%。

关键词：刚度参数导管架平台结构损伤定量识别损伤概率损伤程度

基于改进YOLOv5木板材表面缺陷的定量识别

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北京林业大学学报 2023年第4期45卷 147-155页

作者：贾浩男徐华东王立海张金生褚晓辉唐旭东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题,提高木材利用率。以深度学习模型为基础,构建木板材表面缺陷检测系统,旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defec... 详细信息

【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题,提高木材利用率。以深度学习模型为基础,构建木板材表面缺陷检测系统,旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defect Database”公开数据集中的839张木板材缺陷图像,使用Imgaug数据增强库对数据集进行扩充;通过在主干特征网络部分引入SE注意力机制,使用focus、FPN+PAN结构构建YOLOv5木板材表面缺陷目标检测框架,进而采用迁移学习思想改进训练方式,将训练过程分为两个阶段(冻结阶段和解冻阶段)。然后将构建的模型与当前主流深度学习目标检测模型进行对比,最后利用混淆矩阵、Loss值变化曲线、模型大小、检测时间以及均值平均精确率等指标评价模型。【结果】提出了一种基于YOLOv5模型对木板材表面缺陷中活节、死节、裂缝、孔洞的检测方法。模型对死节、活节、裂缝、孔洞识别结果的均值平均精确率分别约为98.66%、99.06%、98.10%和96.53%,并与当前主流检测模型进行比较,改进的模型具有更好的精确率、召回率和均值平均精确率,分别为97.48%、96.53%和98.22%。模型单幅图像平均检测时间为10.3 ms,最大检测耗时20.5 ms,检测效果与泛化特性较好,模型所占内存仅13.7 MB,易于移植。【结论】实验表明改进的YOLOv5模型可用于检测木板材表面主要缺陷。且模型对木板材表面缺陷的识别效果优于其他5种主流检测模型。在维持原有检测精度的基础上,提高了小目标缺陷的识别能力,减少了木板材缺陷漏检的情况,实现了在复杂场景下的快速检测。

关键词：木板材表面缺陷 YOLOv5 实时检测深度学习定量识别

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一种陆相页岩油岩相测井定量识别方法

地球物理学进展 2023年第5期38卷 2122-2134页

作者：田瀚闫伟林武宏亮闫学洪李潮流郑建东冯周中国石油勘探开发研究院北京100083 大庆油田有限责任公司勘探开发研究院大庆163712 中国石油集团测井有限公司大庆分公司大庆163412

随着中国页岩油勘探开发进程的推进,页岩油已成为当前国内寻找油气资源的重要领域.纯页岩型页岩油作为陆相页岩油类型之一,与国内外其他盆地页岩油相比,其具有黏土含量高、岩石矿物成分复杂、纹层及页理异常发育等典型特点.为了深化页... 详细信息

随着中国页岩油勘探开发进程的推进,页岩油已成为当前国内寻找油气资源的重要领域.纯页岩型页岩油作为陆相页岩油类型之一,与国内外其他盆地页岩油相比,其具有黏土含量高、岩石矿物成分复杂、纹层及页理异常发育等典型特点.为了深化页岩油储层岩相特征认识,笔者基于岩心精描、XRD全岩分析和测井新技术等多种资料,依据“岩石成分+沉积构造”的岩相划分方案,建立了古龙页岩油岩相测井识别方法,实现了页岩岩相的定量识别与表征.(1)构建青一段元素-矿物转换模型,准确计算岩石矿物成分,依据不同岩性测井响应差异,建立以元素测井为主,常规测井为辅的岩性识别方法,将青一段页岩划分为4类,即黏土质页岩、长英质页岩、介壳灰岩/白云岩和粉砂岩;(2)充分发挥电成像测井高分辨率特性,提出利用电成像测井单位窗长范围内微电极曲线平均极值变化数量化表征岩石沉积构造,不仅弥补了传统动静态图像和切片图像对毫米级纹层分辨能力不足的难题,而且实现了定量表征,提高了岩石沉积构造的识别精度;(3)基于岩石成分和沉积构造的相互耦合,结合研究区实际岩相特征,系统将古龙页岩划分为8种岩相类型,实现了古龙页岩油岩相测井定量表征方法,识别结果与岩心描述具有很好一致性,可为后续页岩油优势岩相分析提供技术支撑.

关键词：松辽盆地陆相页岩油岩相矿物组分沉积构造定量识别

基于相位和表面温度的缺陷定量识别及其对比研究

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红外技术 2022年第6期44卷 635-640页

作者：陈林黎敏谦高峰刘敏张弛海军士官学校兵器系安徽蚌埠233000 海军92957部队浙江舟山316000

为了提高红外检测的精度,实现缺陷深度和大小的同步检测,将共轭梯度反演算法分别与脉冲检测技术和脉冲相位检测技术相结合,实现了基于相位和表面温度的红外定量识别,通过数字算例对比分析了不同因素对识别结果的影响。研究结果表明:在... 详细信息

为了提高红外检测的精度,实现缺陷深度和大小的同步检测,将共轭梯度反演算法分别与脉冲检测技术和脉冲相位检测技术相结合,实现了基于相位和表面温度的红外定量识别,通过数字算例对比分析了不同因素对识别结果的影响。研究结果表明:在无测温误差时,基于相位和表面温度的识别都能准确地识别缺陷的位置大小;基于相位和表面温度的识别结果精度都会因随机误差的增大而降低;基于表面温度的识别结果精度会因均匀误差的增大而降低,但是均匀误差对基于相位的识别无影响。

关键词：定量识别对比研究红外检测共轭梯度

基于深度学习的海洋底栖生物定量识别算法研究

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基于深度学习的海洋底栖生物定量识别算法研究

作者：付晓雪青岛科技大学

学位级别：硕士

海洋底栖生物（marine benthos）是海洋生物中的重要生态类群,是海洋生态环境中不可缺少的重要组成部分。由于海底环境复杂,生物组成多样,海洋底栖生物检测与计数一直是海洋生物目标检测领域重要的研究方向。对海洋底栖生物进行检测与分... 详细信息

海洋底栖生物（marine benthos）是海洋生物中的重要生态类群,是海洋生态环境中不可缺少的重要组成部分。由于海底环境复杂,生物组成多样,海洋底栖生物检测与计数一直是海洋生物目标检测领域重要的研究方向。对海洋底栖生物进行检测与分析,能够帮助研究者剖析生态群落的组成与演变,分析生物的群居习性、繁衍规律等特征,有利于更好地保护深海生态环境,促进海洋生态可持续发展。本文研究分析了基于卷积神经网络的特征提取机制和基于Transformer的特征提取机制,对比了单阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法的优缺点,针对海洋底栖生物的静态图片数据与动态视频数据提出了不同的定量检测方案,为实现海洋底栖生物定量识别奠定了基础。针对海洋底栖生物的生存环境和群居习性等特点,本文提出了定量检测算法YOLOT（You Only Look Once with Transformer）,以此为基础研究了多目标跟踪算法,采用基于检测的深度学习模型,结合无迹卡尔曼滤波和匈牙利算法提出了单假设跟踪匹配框架UD-Deep SORT。通过实验验证,本文提出的目标检测模型在静态图片数据中提高了海洋底栖生物检测计数的准确性,同时在视频数据中提高了目标匹配的准确度,减少了因遮挡产生的计数与跟踪误差。本文的主要研究工作如下:（1）针对水中悬浮粒子和小分子等因素导致图像出现的色偏和模糊等问题,本文研究了水下成像与大气成像模型的异同点,使用带颜色恢复的Retinex算法MSRCR（Multiscale Retinex with Color Restoration）和基于卷积神经网络的Dehaze Net去雾模型对实验数据集进行预处理,为后续的数据标注和实验提供支持。（2）针对海洋底栖生物静态图片数据中的生物定量识别问题,本文提出了海洋底栖生物定量识别检测算法YOLOT。为了降低复杂海底环境对检测的影响,提高主干网络的特征提取能力,引入了基于注意力机制的特征提取模块;设计了基于Transformer的特征融合结构;引入了基于高斯概率分布的正负样本选择策略,降低了正负样本不均衡对网络训练阶段的影响,提高了网络的训练效率。经过实验表明,YOLOT在URPC数据集中的检测准确率达到了84.44%,比YOLOv4提高了9.09%,能够准确地实现海洋底栖生物的定量识别。（3）针对海洋底栖生物动态视频数据中的生物定量识别问题,本文研究了多目标跟踪算法,提出了基于Deep SORT的目标跟踪计数算法UD-Deep SORT。算法引入无迹卡尔曼滤波算法,提升了算法的轨迹预测精度,使用基于DIOU（Distance-Intersection Over Union）的锚框匹配度计算方法,优化了预测框与检测框的匹配机制。实验表明,本文提出的目标跟踪模型UD-Deep SORT的跟踪准确率比Deep SORT提高了2.58%,对研究海洋底栖生物分布具有较高的应用价值。

关键词：深度学习目标检测目标跟踪定量识别海洋底栖生物识别

热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷的红外定量识别

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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国防科技大学学报 2016年第1期38卷 107-113页

作者：陈林杨立范春利石宏臣赵小龙海军工程大学动力工程学院湖北武汉430033 海军蚌埠士官学校安徽蚌埠233012

针对热障涂层结构材料红外定量检测存在的不足,提出基于脉冲相位的LM(LevenbergMarquardt)识别算法。针对研究问题,建立了轴对称圆柱坐标下热障涂层结构材料的瞬态导热模型,利用有限体积法计算出检测表面的温度场,经快速傅里叶变换得到... 详细信息

针对热障涂层结构材料红外定量检测存在的不足,提出基于脉冲相位的LM(LevenbergMarquardt)识别算法。针对研究问题,建立了轴对称圆柱坐标下热障涂层结构材料的瞬态导热模型,利用有限体积法计算出检测表面的温度场,经快速傅里叶变换得到检测表面的相位分布,分析待检测参数对检测表面相位差的影响。以相位为识别条件,采用LM反演算法对热障涂层厚度及其涂敷下材料内部缺陷位置大小进行定量识别,并采用数值实验方法验证了基于相位的LM识别方法的有效性。

关键词：热障涂层红外检测定量识别脉冲相位