大動態(tài)范圍高分辨率的脈沖延遲器設(shè)計

設(shè)計了高分辨率空間相機的電控箱,以解決其散熱問題。首先,概述了電控箱熱設(shè)計的基本流程。然后,采用了加導熱片、表面發(fā)黑處理、填充導熱填料等高可靠性的導熱和輻射方式對需要散熱的電子元器件、印制電路板以及設(shè)備機箱進行散熱。通過真空條件下的熱試驗對熱分析模型進行了修正,根據(jù)熱試驗和熱分析的結(jié)果對熱設(shè)計提出了增加機外熱管的改進措施。最后,根據(jù)改進后的措施,利用修正后的模型對熱控系統(tǒng)進行了熱分析計算。結(jié)果表明,改進熱控措施后電子元器件的結(jié)溫溫度為40.2~62.7℃,表明增加機外熱管后器件散熱效果明顯。改進熱控措施后熱設(shè)計合理,所采取的熱控措施能夠滿足設(shè)計要求。

基于高分辨率影像的城市綠地快速提取方法

為了分析汶川地震震后高分辨率合成孔徑(sar)圖像的城區(qū)建筑物特征,基于實際獲取的機載x波段sar圖像,采用電磁模擬方法進行分析和研究。通過對城區(qū)的完整建筑和毀損建筑進行三維建模,采用射線跟蹤的電磁計算方法和圖像域積分的成像模擬方法得到不同受災(zāi)程度的建筑物sar模擬圖像。與真實sar圖像對比分析,提出的算法能夠分析建筑物結(jié)構(gòu)變化對sar圖像的影響,模擬主要的強散射點,能有效輔助sar圖像進行城區(qū)特征分析。

高分辨率影像城市綠地快速提取技術(shù)與應(yīng)用

水庫是調(diào)節(jié)水資源的重要工具,而庫容數(shù)據(jù)是調(diào)度水資源的基礎(chǔ)和依據(jù).傳統(tǒng)的靜態(tài)庫容測量方法采用單頻測深儀或全站儀等,數(shù)據(jù)密度和分辨率較低,已經(jīng)難以滿足精細水資源管理的需求.在介紹多波束測深系統(tǒng)工作原理的基礎(chǔ)上,研究了采用sonic2024多波束測深系統(tǒng)進行靜態(tài)庫容測量的方法并在浙江省某水庫進行了測試.結(jié)果表明,數(shù)據(jù)成果分辨率和精度滿足國家規(guī)范要求.

本文對電視墻系統(tǒng)中的高分辨率圖文顯示技術(shù)進行了詳細的討論，提出了一種用計算機實現(xiàn)該技術(shù)的方案及途徑。通過該方法可使電視墻系統(tǒng)的圖文顯示分辨率提高幾倍，在廣告、信息發(fā)布等工程應(yīng)用領(lǐng)域有推廣價值。

pioneeringwithscience&technologymonthlyno.12009 1前言 杭州灣蕭山通道是浙江省公路交通規(guī) 劃（2003~2020）中兩縱、兩橫、十八連、三 繞、三通道公路主骨架規(guī)劃中的“第三通 道”，也是杭州市實施以“一繞、十線、四連、 一通道”為主要內(nèi)容的杭州市公路建設(shè)規(guī) 劃（2003~2020）重點項目之一。該項目利用 高分辨率地震勘察技術(shù)對杭州灣蕭山通道 （錢江十橋）鹽官東方案橋位開展工程物探 勘察工作，勘察分兩步進行，第一步在鹽官 九里橋和蕭山圍墾區(qū)外十工區(qū)兩岸橋位上 開展陸域高分辨率地震勘察工作，第二步 是對研究區(qū)域進行了水域高分辨地震勘察 工作。物探結(jié)果查明了橋位及其附近的地 形、地貌特征，測定了第四系厚度、基巖面 埋深、形態(tài)及第四系分層等，了解了橋位上 斷裂構(gòu)造發(fā)育的位置、傾向、規(guī)模及

首先對上海市中心城區(qū)遙感影像建庫,把眾多的遙感影像數(shù)據(jù)組織起來,以方便管理和使用.在此基礎(chǔ)上,利用gis和rs技術(shù),對遙感數(shù)據(jù)解譯處理,提取建筑物陰影信息,從而為估算建筑物高度值作準備.

文章介紹了sl6504高分辨率感應(yīng)測井儀測量狀態(tài)的控制原理,據(jù)此研制了狀態(tài)控制器,可以方便的將儀器各測量道固定于某一個測量狀態(tài),便于儀器的檢測和維修。

本文從工程實際的角度出發(fā),詳細介紹了由8臺2560×2048高分辨率投影儀拼接而成的4×2投影墻顯示系統(tǒng)的設(shè)計與集成,以及對多種顯示信號,包括工作站rgb信號、視頻信號進行投影顯示的控制方法與實現(xiàn)途徑。

提出了一種基于建筑物陰影的高分辨率衛(wèi)星遙感影像建筑物容積率提取方法。首先利用高分辨率遙感影像提取城市大范圍建成區(qū)建筑物陰影,再通過陰影矢量化、陰影坐標轉(zhuǎn)換,將大比例尺的衛(wèi)星分幅圖進行自動拼接,最終根據(jù)陰影與建筑物面積關(guān)系回歸分析、建筑物朝向分析等進行建筑容積率的計算和半自動提取。對上海中心城區(qū)的建筑容積率的提取實驗驗證了所提方法的有效性。

針對探測深度較大的任務(wù)要求,該文提出了一種應(yīng)用三相斷面測探技術(shù)高效的施工方法。采用帶有標注點號的同一供電電纜,通過針插式卡口與電極相連,使布極與跑極的方式大為改觀,進而提高了野外施工效率

傳統(tǒng)的視頻切換矩陣帶寬低,切換規(guī)模小,為可靠切換高分辨率、大規(guī)模輸入、高帶寬與長距離視頻信號,研究設(shè)計了一種基于ad8118視頻切換芯片、lpc2478主控芯片的高分辨率128路輸入32路輸出平衡視頻切換矩陣系統(tǒng),給出了總體設(shè)計方案,硬件實現(xiàn)具體方案和原理圖、軟件任務(wù)流程圖;在船塢修理廠、艦船停泊碼頭實際應(yīng)用表明,系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠,可實現(xiàn)大規(guī)模視頻信號切換,減少了云臺端切換設(shè)備數(shù)量,切換信號傳輸距離長,抗干擾能力強,準確且實時性好。

研究城市高層建筑環(huán)境下高分辨率衛(wèi)星立體影像的幾何校正方法和精度分析.實驗結(jié)果表明,為了提高基于有理函數(shù)模型的定位精度,需要加入部分地面控制點.但是當控制點位于地面時,傳統(tǒng)物方幾何校正模型可以對平坦地面點進行有效幾何校正,而建筑物樓頂點會出現(xiàn)高程外推計算錯誤.為此,提出一種改進的物方幾何校正模型,可以消除建筑物高程差過大造成的幾何定位影響.計算結(jié)果顯示,在上海城市中心區(qū)域的實驗中可以達到平面方向0.6m和高程方向0.8m的定位精度,證明了該改進模型的有效性.

高分辨率航空影像中高壓電力線的自動提取

為解決當前深度學習方法在高分辨率遙感圖像中存在識別結(jié)果過度分割；以及小物體識別差的問題；提出一種基于segnet架構(gòu)改進的網(wǎng)絡(luò)模型aa-segnet；增加了增強的空間金字塔池化模塊和空間注意力融合模塊；該網(wǎng)絡(luò)可以加強特征傳播并能夠有效傳遞更高級別的特征信息以抑制低級特征的噪聲；并且可以增強小目標特征學習；基于高分二號遙感影像制作數(shù)據(jù)集并進行實驗；aa-segnet網(wǎng)絡(luò)總體識別準確率為96.61%；在識別率、f1分數(shù)以及訓練時間等方面也都優(yōu)于segnet、u-net、deeplab-v3網(wǎng)絡(luò)；

目的高分辨率ct(hrct)下觀察患者肺部磨玻璃密度對其診斷鑒別意義進行研究性探討。方法于我院呼吸內(nèi)科選取52例肺部病變患者,進行hrct檢查后進行分析,其中針對患者磨玻璃密度進行研究,觀察分布范圍,邊界變化,以及其他征象。分別有19例患者通過穿刺活檢(11例)、氣管鏡(4例)、實驗室(4例)檢查后確診,33例患者為臨床確診。結(jié)果間質(zhì)病變?yōu)橹饕阅ゲＡ芏汝幱耙约巴庵芊植紴橹?觀察邊界多變現(xiàn)為模糊并伴有兼職病變征象。實質(zhì)病變?yōu)橹鲃t表現(xiàn)為陰影的局限分布且邊界清楚。另外,慢阻肺患者hrct表現(xiàn)為磨玻璃密度外周或中央分布馬賽克樣,觀察病灶區(qū)發(fā)現(xiàn)肺部小血管具有明顯的增粗。結(jié)論通氣流血障礙性疾病和肺間質(zhì)、實質(zhì)病變可以通過hrct檢查對磨玻璃密度進行分析,在臨床診斷和區(qū)分一些容易混淆的病癥具有一定幫助性可縮小診斷范圍,便于制定治療方案。

采用基于小面積去除方法的中值susan噪聲點平滑方法,結(jié)合高分辨率遙感影像,對dsm中房屋點的提取進行了探討。實驗表明,本方法能有效地從dsm中提取絕大部分建筑物點,有助于建筑物的精確三維重建。

建筑物的提取是地理數(shù)據(jù)庫更新和建設(shè)的重要內(nèi)容；利用高分辨率遙感影像進行建筑物提取是該項研究的重要方向；也是遙感前沿技術(shù)研究的重要內(nèi)容；本文將相關(guān)文獻進行歸納分析；將建筑物提取方法分為3種有代表性的類型:基于對象分割的提取方法、基于建筑特征的提取方法和結(jié)合輔助信息的提取方法；綜述分析了每種類型的提取方法并總結(jié)了其優(yōu)缺點；展望了高分辨率遙感影像中建筑物提取的發(fā)展前景；

針對許多領(lǐng)域?qū)ㄖ镄畔⒏碌钠惹幸?提出并發(fā)展了一套完整的基于高分辨率遙感影像的建筑物二維輪廓快速提取流程。首先介紹一種利用數(shù)學形態(tài)學理論進行邊緣檢測和邊緣連接的新方法,然后利用了模式識別和圖像分析領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)(區(qū)域標識和特征量測等)進行建筑物二維信息的提取。最后通過quickbird影像進行了方法驗證,試驗證明該流程可以快速有效的提取建筑物輪廓信息。

高分辨率衛(wèi)星影像包含著地表目標豐富的形狀結(jié)構(gòu)和紋理信息,使其成為城市研究的重要數(shù)據(jù)源。建筑物作為城市區(qū)域的主體單元,其輪廓的矢量信息在城市研究中有著重要的應(yīng)用價值。二值點陣圖的矢量化是圖像處理的一個重要課題,現(xiàn)有的矢量化方法在提取建筑物輪廓信息時都存在局限性。本文針對矩形建筑物的輪廓矢量化提取技術(shù),提出了一種新的基于角點識別和定位的矢量化方法。該方法自動提取建筑物二值圖上的輪廓點,而后進行以基礎(chǔ)點為劃分點列組合依據(jù)的處理,再采用最小二乘法進行分段線性擬合,其中關(guān)鍵步驟就是如何準確識別參與擬合的輪廓點群。實驗結(jié)果證明用該方法提取矩形建筑物輪廓具有運算速度快、效率高、精度滿足實際應(yīng)用需要等優(yōu)點,有較好的實用價值。

介紹了一種新型氣體吸附測量裝置.該裝置利用壓差法測量,采用美國mks高精度壓差傳感器來提高測量精度,通過微調(diào)泄漏閥控制極小進氣量,并且采用間斷法與連續(xù)法相結(jié)合.實驗證明,該裝置具有很好的可重復性,能獲得高分辨率及超低壓吸附等溫線.