摘要：构建科学合理的水产养殖物联网应用评价指标体系和评价方法,是保证水产养殖物联网系统发挥最大能效的基础。为解决指标设置随意、冗余、交叉及技术指标过剩的问题,该文构建了指标筛选模型,将水产养殖物联网应用评价指标体系从40个优化到14个,用35%的指标表达了88.45%的信息,保证了指标体系的完备性和简洁性。同时,基于模糊评价法构建了水产养殖物联网应用评价模型,可对水产养殖物联网应用水平进行总体评价以及功能、性能、效益方面的评价。最后,以江苏宜兴河蟹养殖物联网和广东湛江南美白对虾养殖物联网为实例进行了验证,宜兴物联网的评价结果为优,而湛江物联网的评价结果为良,与实际情况相符,表明该研究构建的指标体系科学合理,评价方法可行,可为水产养殖物联网应用评价提供参考。

摘要：介绍了针对汽车维修企业特点开发的采用C/S和B/S混合结构的管理信息系统的设计与实现,阐述了系统的体系结构、主要功能、设计方法及系统特点。分析了系统中采用的ASP、ADO等关键技术的实现。

摘要：我国自古对光的认识就带有时间、空间和人交互的哲学思辩。近年来,城市夜景工程建设繁盛,问题与机遇并存。作为视觉导向的规划领域,城市照明的规划路径和夜景的服务功能亟待探索研究。伴随城市设计逐步贯穿于城乡规划工作的始终,对时间、空间高度敏感的夜景建设更应首要树立时空观念,打破平面规划的局限性,构建全新理论范式和实施框架。天府新区利用公园城市建设契机,发挥自身禀赋,实现“中国式山水”的规划图景,城市夜景观创造性地构建诗意空间,并结合成都文化和旅游发展的高定位,挖掘夜间巴蜀自古一脉相承的夜间生活。本文从规划思维和方法论两方面阐述了天府新区城市夜景规划的整体构思和施行机制,从“光秩序、光形态、光品质、光经济、光技术”五个维度进行系统性传导,以立体时空四位一体的详细规划为抓手,依靠全环节的顾问专家参与和咨询、审批、评估程序,保证城市夜景照明精细化管控的实施,以期为其他城市提供理论思路和工作路径。

摘要：基于可见光谱的农作物病害自动化识别和诊断是一个具有挑战性的研究领域,但现有基于卷积神经网络进行病害识别的研究往往利用深层网络牺牲模型参数量来提高对单一农作物病害识别的准确率,从而造成硬件资源的浪费。为提高农作物病害识别的准确率且避免深层网络的使用,该研究将注意力机制引入农作物病害识别领域,提出了一种基于可见光谱和改进注意力机制的浅层农作物病害识别模型,设计了新的注意力模块SMLP和农作物病害识别模型SMLP_ResNet。利用卷积层代替全连接层设计参数量较少的残差网络(ResNet),然后利用SMLP、归一化结构(BatchNormalization)和残差模块(Res_block)得到改进的残差模块单元(SMLP_Res),其中SMLP由全局池化和多层感知机组成,建立各通道间依赖关系。多层感知机使用三层网络结构,将全局特征的通道维度提升至两倍,然后对其通道维度进行两次降维,恢复至原始维度,减少了全局特征损失。SMLP_Res可对通道中的病害特征重校准,减少对识别任务无效的冗余信息,最后构建农作物病害识别模型SMLP_ResNet,在减少模型层数同时提高其识别率。使用两个不同难度的多种植物和病害混合的公开数据集AIChallenger2018和PlantVillage验证本文模型。实验结果表明,SMLP_ResNet模型在18、50和101层时达到了较高的识别率,其中SMLP_ResNet18模型效果最佳,在两个数据集中的病害识别率分别为86.93%和99.32%。SMLP_ResNet18的准确率不仅高于改进前的ResNet18和SENet18网络,还高于其他研究者提出的模型的准确率,且模型权重大小为48.6MB,仅约为AlexNet网络权重的五分之一,能够在模型参数量较小的情况下实现较高的病害识别率。从Grad-CAM生成的热力图中可看出SMLP_ResNet18相比于其他模型更关注于叶片病害部位的特征,其背景信息以及叶片健康部位的权值较小。该研究所提出的SMLP_ResNet18模型实现了浅层网络下的高精度识别,提高了对叶片病害区域的辨识度,减少了背景等冗余特征的影响,适用于面向多种农作物不同病害下的高精度识别。

摘要：结合工程实践,探讨公路建设项目实现“无害化穿(跨)越”环境敏感区,提出公路建设项目“无害化穿(跨)越”的理念和建设思路,在设计阶段和施工阶段均提出详细的工程措施。

摘要：针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题,本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法,可实现开集猪脸图像识别,识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构建了轻量级的特征提取模块(GCDSC);然后基于高效注意力机制、Ghost卷积和残差网络设计C3ECAGhost模块,提取猪脸图像高层语义特征;最后基于MobileFaceNet网络,融合GCDSC模块、C3ECAGhost模块、SphereFace损失函数和欧氏距离度量方法,构建PigFaceNet模型,实现开集猪脸识别。实验结果表明,GCDSC模块可使模型猪脸识别的准确率提高1.05个百分点,C3ECAGhost模块可将模型准确率进一步提高0.56个百分点。PigFaceNet模型在开集猪脸识别验证中的准确率可达94.28%,比改进前提高1.61个百分点,模型占用存储空间仅为5.44 MB,在提高准确率的同时实现了模型轻量化,可为猪场智慧化养殖提供参考方案。

摘要：激光近场探测是激光测量重要的应用方向之一,尤其是基于距离信息的近场探测系统有着巨大的应用前景。传统的激光近场探测系统只依靠距离信息给出信号,而不判别反射距离信号的物体是否为目标,可能导致误报。基于光谱特性进行目标识别会大大减少激光近场测量系统的误报率,极大提高判别准确度。设计实现了一种单芯片的光谱分析器件,利用半导体技术将光谱元件和光电元件进行单芯片的集成,从而减小了传统光谱分析系统的体积和质量。实验结果表明,该微系统级的光谱分析芯片具有识别既定伪装物体的能力,使得该技术具有在激光近场探测中应用的前景。

摘要：在港口运输领域,船舶燃油中硫含量检测一直是海事部门的监管重点。随着我国港口贸易飞速发展,一种简单高效的船舶燃油硫含量检测手段对我国海洋环保事业具有重要意义。现有的检测方法普遍存在时效性差,应用范围窄等问题,难以实现船舶尾气的大范围快速遥测。利用高光谱成像技术实现船舶尾气中CO_(2)和SO_(2)的遥测,充分发挥高光谱成像技术信息丰富、检测距离远、检测范围广等优势,发展傅里叶变换干涉型高光谱成像技术与高光谱成像三维低秩优化技术,解决了开放光路下的低浓度检测问题和复杂环境干扰问题,成功计算出船舶燃油中的硫含量,为我国船舶燃油中硫含量监测提供有效工具。研究主要包括:在天津港东疆码头开展昼、夜时段固定船舶硫含量检测试验以及随机船舶硫含量检测试验,采集大量船舶尾气高光谱图像,建立船舶尾气数据库;发展针对复杂开放光路气体远距离检测的傅里叶变换干涉型高光谱成像技术,具有高通量、高光谱分辨率、高信噪比等优点,可以将检测距离扩增至1200 m,单次检测用时小于3 s;设计基于高光谱成像三维低秩优化技术对高光谱数据进行预处理,以低秩作为约束对高光谱图像进行三维重建,去除复杂环境对高光谱图像的干扰,实现高光谱图像信噪比的进一步提升;利用偏最小二乘法化学计量技术实现SO_(2)和CO_(2)气体浓度的准确解析,并依据真实大气辐射情况,建立辐射传输模型,从而实现对昼、夜环境下加注高硫油的固定船舶以及随机船舶中的准确识别,并在高光谱图像中SO_(2)气体浓度过高的部分进行主动标识。所述技术已在天津港进行了实地应用,成功检测出Xinchunshun号排放尾气中SO_(2)气体浓度超标,检测结果与海事部门掌握的数据相符,验证了基于高光谱成像技术的远程被动测量船舶尾气及燃油中硫含量检测的可行性。

摘要：滨海旅游资源是中国旅游资源的重要组成部分,而自驾游的兴起使滨海旅游公路成为旅游目的地及旅游产品。该研究以广东滨海旅游公路阳江段为例探索滨海旅游公路建设,总结旅游公路概念内涵及技术方法,为公路转型发展提供新思路,同时也为地方经济发展出谋划策。

摘要：本文在总结近年来照明领域科学技术发展脉络、社会能源管理目标和文化价值理性回归的基础上,以三个项目为例,分别阐述了“以人为本”、“以自然为本”、“建立文化自信”的照明设计理念。