摘要：多传感器融合定位是解决卫星遮挡、通信中断等组合导航失效场景下车辆自主定位的有效手段。然而,在环境信息稀疏及相似等场景下,特征退化严重,多传感器融合定位面临巨大挑战。基于此,设计了一种基于逐级优化策略的多传感器融合定位算法,以提高特征退化场景下车辆自主定位精度。首先,为解决实时动态测量技术(Real Time Kinematic,RTK)信号丢失情况下全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)定位精度过低导致初始定位失败的问题,设计融合运动模型和GNSS位置的初始定位算法,提高初始定位精度,实现一级位姿优化;其次,针对特征退化场景中特征点稀疏问题,设计基于平面配准和点云配准融合的位姿优化算法,通过提高稀疏特征点权重以提高定位精度;最后,通过采用误差状态卡尔曼滤波的方式融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)数据,输出最终的高精度定位信息。为验证算法有效性,在典型特征退化场景下进行试验测试,试验选取了内蒙古自治区鄂尔多斯市多个矿区场景,分析GNSS定位、LIO-SAM里程计定位、Fast-LIO里程计定位、CT-ICP里程计定位和本文算法定位结果,并与RTK定位结果进行对比。试验结果表明:所提出的改进算法均能对最终结果产生积极影响,算法能够实现较鲁棒的定位。在典型特征退化场景下平均定位误差0.31 m,平均翻滚角误差0.21°,平均俯仰角误差0.52°,平均航向角误差2.93°,相比于其他定位结果,定位误差由米级降低到分米级别,具备明显优势。

摘要：传统阿拉伯文字研究主要集中于字形释义、文化传承和艺术探究领域,缺乏利用深度学习技术对文字的识别,并且由于古文字的字形变化、数字化读取困难,传统方法识别的准确率较低。针对上述问题,提出了一种改进卷积神经网络的阿拉伯文字图像识别方法。首先采集阿拉伯文字图像数据集,对其进行数值特征转换、图像标准化等预处理操作;接着构建融合注意力机制和四层卷积神经网络的模型,提取具有代表性的局部特征;最后通过全连接层并调用Softmax分类器实现阿拉伯文字图像分类,完成图像识别任务。实验结果表明,提出的方法在准确率、精确率、召回率和F1值上均有所提升,其值分别是0.9657、0.9662、0.9658和0.9660,该结果优于传统卷积神经网络和机器学习方法,并通过详细的图像分类实验有效识别出28种类别的阿拉伯文字,为少数民族文字自动化和智能化提取及识别研究提供有效支撑。

摘要：指出水泥搅拌桩设计计算中应注意的几个问题,同时总结了水泥搅拌桩设计计算的一般步骤,以使工程实践中的水泥搅拌桩的设计计算更为合理。

摘要：广州新白云国际机场T2航站楼东西向长1 088m,南北向宽597m。下部为钢筋混凝土框架结构体系,钢屋面采用网架结构。从基础设计、上部结构布置、抗震性能设计分析三方面介绍了该工程混凝土结构设计情况。针对部分关键问题,如复杂岩溶地区的基础设计、未设温度变形缝的超长混凝土结构设计、大跨度超厚预应力空心楼盖、混凝土特殊宽扁梁的设计及与柱的连接方式等,详细介绍了在设计中所采取的解决措施。

摘要：基于MySQL数据库系统平台,通过对TMI、SSMI及MODIS卫星观测数据采集、数据质量控制、加工处理、数据库管理维护等模块的设计,建立海洋遥感卫星数据库管理系统,为用户提供一个专用数据源和数据管理系统。用户可通过自身需求选定相关的参数,搜寻数据库中满足用户需求的数据项,同时可通过用户界面浏览数据快视图,获取所需的数据包及相关的用户指南,实现高效地查询与下载。