摘要：以高分遥感数据为基础,设计了遥感影像路网提取算法,使精准率、准确率和提取速度满足工程使用要求;研发了三维建模分析技术,构建了一体化交通基础设施三维建模方法;研发了山西高速交通基础设施遥感“一张图”平台,以满足行业使用、数据共享需求,最终实现高速公路交通基础设施的全周期、全要素、多维度的数据管理和应用。

摘要：本文通过设计和优化应力吸收层沥青混合料的配合比,以提高道路表面的承载能力和抗裂性能。首先,通过对原料的选取和性能测试,确定了合适的沥青、骨料和填料。其次,采用马歇尔试验方法进行混合料的配合比设计,考虑到沥青含量、骨料粒径分布、填料种类和配合比的影响。通过不断调整配合比参数,以达到最佳的稳定度、流动性和抗裂性能,利用室内试验和现场试验对设计的混合料进行了验证。最后,对实验结果进行统计分析,并提出了进一步改进和优化的建议。研究结果表明,设计的配合比能够满足应力吸收层沥青混合料的工程要求,具有良好的承载能力和抗裂性能。

摘要：为保证施工通风质量、控制施工通风成本、降低碳排放、解决智能控制模型对隧道施工通风系统的适用性问题,首先,采用文献调研和理论分析结合的方法建立基于CO体积分数的爆破工况和出渣工况下隧道施工通风需风量理论模型;其次,设计应用于隧道施工通风系统的PID控制模型、模糊PID(Fuzzy PID)控制模型和RBF神经网络PID控制模型;最后,采用数值仿真的方法,基于MATLAB对各控制模型应用于隧道施工通风系统理论模型的参数确定和控制效果进行对比研究。结果表明:在隧道施工通风系统中,控制模型性能和抗干扰性有一定的负相关性,PID控制模型由于参数调节的便捷性使其在理论响应性能上较为优异,但Fuzzy PID控制模型或RBF-PID控制模型可更好地响应实际工程对于抗干扰和性能的需求。

摘要：随着经济的发展,越来越多的人选择外出旅行来作为休闲的方式。旅行本质上是"行"和"览"两部分,其中旅行交通工具是这两个环节中必不可少的成分。国外盛行的旅行车在国内却不温不火,文章对旅行车的起源与发展、国内旅行车现状及旅行交通工具的选择进行分析,总结归纳未来旅行交通工具发展方向和设计要求。

摘要：为提升室内机器人在动态场景中的定位精度,同时构建细节丰富的三维语义地图,提出一种基于特征融合及动态背景去除的室内机器人语义VI-SLAM(visual-inertial simultaneous localization and mapping)算法。首先,改进ORB-SLAM3算法框架,设计一种可以实时构建三维稠密点云地图的VI-SLAM算法;其次,将目标识别算法YOLOv5与VI-SLAM算法融合,获取二维语义信息,结合二维语义信息与极线约束原理去除动态特征;再次,将二维语义信息映射为三维语义标签,将语义特征与点云特征相融合,构建三维语义地图;最后,基于公开数据集及移动机器人平台,在动态场景下开展三维语义地图构建实验。实验结果验证了提出的该语义VISLAM算法在动态环境下定位与建图的可行性和有效性。

摘要：大型的综合性商场是人员极为密集的地方,这些地方极其需要注意安全系数,以保证将危险事件发生的概率降到最低,或者在危险事件发生时可以在最短的时间内找到最好的解决措施或在危险发生时使造成的损失降到最低。其中最为危险的就是火灾,这也就意味着一个大型综合性商场必须具有全面的消防电气设施。本文笔者将针对于大型综合性商场的消防电气设计思路进行简要的探究。

摘要：作为一名合格的播音员主持人,不仅需要扎实的业务功底还需要具有较高的政治素养和社会责任意识。在传媒行业快速发展的今天,广播电视播音员主持人在进行信息传播和创作的过程中具有举足轻重的作用。同时广播电视播音员主持人的历史性和特殊性决定了在不同的历史时期应该具备不同的社会责任感。本文从人民广播事业的进程,播音员主持人的创作道路和方法,论述了在新时期下赋予播音员主持人的责任和使命。

摘要：为进一步探讨紫穗槐幼苗对NaCl胁迫的适应机制,选取1年生紫穗槐幼苗为供试材料,采用盆栽灌浇盐水控制土壤盐含量的方法进行胁迫处理,设计NaCl含量分别达到土壤干重的0.1%、0.3%、0.5%、0.7%4个梯度,以不作任何处理作为对照(CK),研究不同浓度NaCl胁迫下紫穗槐幼苗的生长与生理指标变化。结果表明,随着土壤盐浓度的增加,紫穗槐幼苗的株高生长量、分枝长度生长量、基径生长量及叶片相对含水量均呈下降趋势,紫穗槐幼苗叶片的叶绿素含量、抗逆性酶活性及可溶性蛋白质含量呈先上升后下降的趋势。0.1%土壤盐浓度下叶绿素含量出现峰值,SOD活性及可溶性蛋白质含量在0.3%土壤盐浓度下出现峰值,POD活性在0.5%土壤盐浓度下出现峰值。总体上,紫穗槐幼苗可以适应0.1%~0.3%的NaCl胁迫,表现出一定的耐盐性。

摘要：该文提出一种基于SLAM定位的多位置和姿态点云的拼接与分割方法,可提供信息量大且准确的点云样本数据。首先,利用RTAB-MAP框架构建SLAM算法,由KinectV2传感器采集获得带有位姿信息的多角度RGBD图像样本,并转化为三维点云场景数据;其次,改进ICP算法并基于SVD算法设计多位姿点云的拼接算法;再次,根据原始点云的RGB信息与凹凸性特征,设计三维点云分割算法,以此形成一系列点云目标;最后,开展点云拼接和点云分割实验,实验结果验证了该文所提算法的正确性和有效性。

摘要：大菱鲆(Scophthalmus maximus)鱼卵数量的精准统计是影响其苗种优选过程的重要因素。由于大菱鲆鱼卵体积微小、透明度高且容易粘连,目前人工操作效率低下且误差较大。为了实现鱼卵的自动、快速、准确计数,根据大菱鲆鱼卵的成像特点,提出了一种基于卷积块注意力机制和U形卷积神经网络(CBAM-UNet)的大菱鲆鱼卵计数方法。首先,设计了一套由工业相机、漫反射光源和图像采集箱构成的标准化鱼卵采样结构,获取无影的高清鱼卵图像,构建鱼卵图像样本集;随后,以UNet网络作为基础语义分割模型,针对鱼卵图像中无法有效分割鱼卵与背景边界及细节等问题,进一步引入了双重注意力机制,以增强模型对鱼卵特征的表达能力,提高分割精度;最后,根据分割后鱼卵面积、拍摄高度及鱼卵数量等构建多元线性回归模型,实现鱼卵的精准计数。结果表明,所提出的基于CBAM-UNet的鱼卵识别计数方法能有效提高大菱鲆鱼卵的计数精确度,平均计数误差为6.32%,低于基于其他模型和人工统计方法(质量比对法)的平均计数误差。