摘要：提出了一种基于AdaBoost算法,利用能量图像进行目标分类的算法。该算法通过灰度图像创建能量图像,并将能量图像作为样本进行机器的集中学习,实现对骑车人、行人和车辆目标的分类识别。根据待检测目标的能量分布,构建了能描述目标的典型特征,并以检测区域的能量差异作为其特征值。重点讨论了骑车人和行人的分类识别问题。实验结果表明,所提出方法对本课题中的特定目标具有较好的识别率,并具有较强的鲁棒性。

摘要：针对交通视频车辆检测与跟踪中经常出现的车辆前景粘连问题,提出了一种利用透视点在图像轮廓上搜索车辆分割点并通过区块特征识别车辆的粘连车辆分割方法。根据路面场景中车道线信息提取出透视点和车道区域,结合混合高斯模型与形态学梯度轮廓算法提取出车辆前景团块。利用透视点原理从前往后顺序分割粘连的车辆前景团块。对分割开的待检定区域,利用车辆区块特征进行检验识别,修正错误分割,将粘连的多辆车逐一分割。实验结果表明,该方法对直线道路上多辆车粘连的分割有较好的准确度和适应性。

摘要：基于国家对农业信息化数字农业发展要求,以及广州都市农业发展需求分析,探讨了广州智慧农业气象服务平台构建策略、建设规划,重点探讨通过可视化建模方式,以及通用算法和集合算法,方便业务人员自行构建农业气象业务应用模型;采用CiteSpace技术构建农业气象知识图谱,实现“惠农”AI互动;通过Scrapy网络爬虫技术、Spark ML卷积神经网络算法,实现病虫害图像识别与趋势分析;应用基于GIS二三位一体化技术实现精细化的气候资源区划、气象灾害风险区划;采用Web系统与微信混合式服务方式,提供多个特色农业气象服务。旨在以平台为载体,通过农业气象智能化信息化建设,推进粤港澳大湾区“菜篮子”工程建设,推动农村产业规模和科技创新发展,促进农村一二三产业融合发展,实现农业生产风险有效转移,有效保障广州都市农业发展。

摘要：农业的天然脆弱性体现在对于天气有较强的依赖性,天气的变化决定了产量收入。农业生产面临气象等自然灾害及市场价格的风险,如何有效地防御和分散农业生产的气象灾害风险,是农业经济发展需要重点研究的问题。做好气象灾害预警预报服务,可有效防御气象灾害风险,而农业保险是分散风险的有效手段,其中气象指数保险是近年来农业保险探索的重点之一。以广州市蔬菜气象指数保险平台为例,深入探讨气象指数保险平台构建策略,以期通过Web系统和微信客户端共同作用实现平台智能化监控气象数据,协助保险公司快速处置理赔业务。同时,以平台为载体,气象部门与保险公司和蔬菜种植户共同构筑新型的气象灾害防御体系。

摘要：以广州从化和增城地区的荔枝作为保险标的物,结合荔枝全生育期的气象灾害,设计荔枝气象指数保险产品,并进行保险赔付率验证。基于荔枝产量数据和历史气象资料,构建荔枝气象指数,拟合气象指数的分布情况,厘定触发赔付的不同气象指数的保险纯费率和单位面积保险金额,设置不同等级的赔付金额。研究表明,从化荔枝花期降水指数R1,增城荔枝抽穗期低温指数Tmin、果熟期降水指数R100d是导致荔枝减产的关键气象指数。当从化荔枝花期累积降水量达350 mm,增城荔枝抽穗期最低气温为3.3℃、果熟期日雨量≥100 mm的累积天数为2 d时触发理赔。对应气象指数不同等级的保费金额分别在448~2582元/hm^(2)、522~2567元/hm^(2)、1403~3284元/hm^(2)之间,不同气象指数各等级的赔付比例分别在7%~10%、7%~10%、10%~12%之间,两区10年、20年和30年3个时间尺度的平均赔付率分别为77.0%、69.6%和63.7%,与保险公司赔付率65%~75%的要求较为一致。研发的荔枝气象指数保险产品可为广州新一轮政策性农业保险提供参考,为荔枝果农分散转移气象灾害风险提供技术支持。

摘要：为进一步衡量气象科普教育的效果,根据气象科普教育的特点,利用特尔斐法、K均值聚类算法设计了由地理核心素养的人地协调观、综合思维、区域认知、地理实践力作为一级指标、环境保护等44个要素作为二级指标组成的气象科普教育质量评价指标体系。研究表明:设计指标合理,设计方案得到老师们的认同,研究成果为分析各地气象科普教育质量现状提供了科学有效的评价方法。