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无人船测深系统被越来越广泛地应用于采集水深数据。在复杂水域环境中进行作业时,无人船受到工作底图及导航方式的限制,难以采用自动航行模式进行测绘,因此提出了一种无人机正射影像辅助无人船测深的作业方法。通过无人机快速获取测区正射影像成果,利用正射影像辅助进行测区划定和测线布设,避开可能造成作业风险的水上障碍物和岸滩。并在此基础上进行自动航行线路的规划设计,在水位不低于正射影像获取水位时开展无人船测深作业。经验证,采用该方法能够最大限度的完成测绘任务,同时降低作业强度与风险,具有较好的应用价值。 相似文献
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项目综合报告编写组何建坤解振华李政张希良 《中国人口.资源与环境》2020,(11):1-25
前言2020年是一个特殊的年份,在这一年中,新冠肺炎疫情肆虐,席卷全球,造成上千万人感染,夺去了上百万人的生命,对各国的公共卫生系统、公众健康、经济活动和居民生活造成了严重冲击,也深刻影响了并将重塑世界政治经济贸易格局。 相似文献
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在存在壁面反射的低照度火灾环境中,传统的火焰分割算法如颜色分割、运动检测等,在进行火焰分割时造成过分割现象,分割的效果不理想,影响后续的火灾正确识别。针对上述问题,提出了一种基于自动种子区域生长(Automatic Seeded Region Growing,ASRG)的火焰分割算法。首先将从火灾视频中获取的火灾图像从RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间,在Y通道中采用较大自适应阈值背景减法将火灾图像二值化,分别将可疑火焰像素点的横坐标和纵坐标按大小进行排序,取排序后的中间值作为种子点,再由原RGB火灾图像转换而成的灰度图像中,以该种子点进行区域生长,最后将区域生长后的火焰分割图像与采用较小自适应阈值背景减法得到的火焰分割图像进行交集处理,得到最终的火焰分割图像。实验表明ASRG算法在存在壁面反射的低照度火灾环境中,火焰分割效果好,有效解决了该环境下的火焰过分割问题,同时在其他火灾环境中也有较好的火焰分割效果。 相似文献
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为实现风送管道物料静电监测与控制,预防料仓静电燃爆事故,提高聚烯烃装置料仓安全水平,基于非平衡式双极性离子风消电技术,开发了双极性离子风消电器;基于离子风消电器和静电监测器,探讨了石化粉体料仓用离子风消电控制系统组成、电路、气路布局;对非平衡式双极性离子风消电系统进行现场应用测试。结果表明:基于此管道粉体消静电技术,合理调节正、负侧控制电压,可有效控制管道物料荷质比稳定在±0.3 μC/kg以内,保障聚烯烃装置料仓安全、稳定运行。 相似文献