检索结果-内蒙古大学图书馆

北京测绘 2024年第5期38卷 655-660页

作者：李泽李小龙杨忠祥谭永滨东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学中核三维地理信息工程研究中心江西南昌330013 云南旅游学院资源工程学院云南昆明650221 自然资源部环鄱阳湖矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

车牌自动检测技术是构建智慧城市、加强交通管理等方面的重要内容。目前车牌检测技术正在逐步完善,但对于光照条件过低、雨天、雪天等能见度极低的气候环境下所拍摄的车牌照片,车牌检测技术还处于一个相对落后的水平。本文在中国城市停... 详细信息

车牌自动检测技术是构建智慧城市、加强交通管理等方面的重要内容。目前车牌检测技术正在逐步完善,但对于光照条件过低、雨天、雪天等能见度极低的气候环境下所拍摄的车牌照片,车牌检测技术还处于一个相对落后的水平。本文在中国城市停车数据集(CCPD)中能见度极低的车牌图像的基础上利用添加了伽玛(Gamma)变换的你只需看一次(YOLO)v5s模型与空间到深度层及无步长卷积层(SPD-Conv)进行融合用于车牌检测,将低能见度条件下的车牌视为小物体进行检测,目的是最大限度地识别其特征以提高精度。实验结果表明,本文用到的方法在车牌定位检测阶段达到了99.68%的召回率,在低能见度条件下对车牌的定位检测相较其他算法确实有一定的优势。

关键词：车牌检测 SPD-Conv Gamma变换 GYOLOv5-SPD 低能见度

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江西省生态系统服务价值时空演变及驱动因素

引用

天津农业科学 2024年第10期30卷 40-49页

作者：刘美芳张立亭东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

为探究江西省生态系统服务价值(ESV)时空演变及其影响因素,基于江西省2000年、2010年、2020年3期土地利用数据,构建土地利用转移矩阵,运用当量因子法计算ESV,并引入地理加权回归模型(GWR)分析关键驱动因子对江西省ESV时空演变的影响程... 详细信息

为探究江西省生态系统服务价值(ESV)时空演变及其影响因素,基于江西省2000年、2010年、2020年3期土地利用数据,构建土地利用转移矩阵,运用当量因子法计算ESV,并引入地理加权回归模型(GWR)分析关键驱动因子对江西省ESV时空演变的影响程度。结果表明:(1)江西省2000—2020年主要土地利用类型是林地和耕地,土地利用转移主要是耕地和林地转化为建设用地、林地和草地的相互转化。(2)2000—2020年江西省ESV由4390.88亿元下降为4389.90亿元,并且空间异质性显著。(3)年均降水、高程、人均GDP、城镇化率、距铁路距离、距公路距离是影响ESV变化的关键驱动因子,年均降水对ESV影响表现为北向南递减,从正值到负值过渡的特征;高程、城镇化率、人均GDP负向影响ESV;距铁路距离、距公路距离正向影响ESV。综上,土地利用变化是影响江西省ESV变化的直接原因,建设用地的增加大量占用林地和未利用地,导致生态系统服务价值降低,未来应控制建设用地扩张规模,确保各地类间相互平衡状态,以便协同推进经济社会发展和生态环境保护。

关键词：江西省生态系统服务价值驱动力 GWR模型

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虚拟仿真技术在非测绘专业《测量学》实验教学中的应用

江西测绘

引用

江西测绘 2024年第4期 61-64页

作者：吴飞叶坤王霞迎王乐洋东华理工大学测绘与空间信息工程学院东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西省抚州市生态文明建设服务中心

诸多非测绘专业均有开设《测量学》这一基础必修课程，该课程的特点是理论与实践紧密结合，除理论教学外，还需一定量的实践操作。当前非测绘专业的《测量学》课程存在实践课时少、仪器老旧、考核手段单一等诸多不足。基于上述问题，将... 详细信息

诸多非测绘专业均有开设《测量学》这一基础必修课程，该课程的特点是理论与实践紧密结合，除理论教学外，还需一定量的实践操作。当前非测绘专业的《测量学》课程存在实践课时少、仪器老旧、考核手段单一等诸多不足。基于上述问题，将虚拟仿真技术应用于非测绘专业《测量学》的教学当中，结合教学情况及一定的教学经验，对该课程的实验教学内容、实验教学方法、考核指标等问题进行探讨，并给出参考性教学改革措施。

关键词：本科教育测量学非测绘专业虚拟仿真

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事件关系抽取方法综述

引用

计算机技术与发展 2024年第12期34卷 1-8页

作者：赵海宾邵彩虹李小龙东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西南昌330013 东华理工大学中核三维地理信息工程技术研究中心江西南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013

事件关系抽取以事件为基本语义单元从自然语言文本当中自动识别并提取出不同事件之间的逻辑关系。事件关系抽取是自然语言处理与理解中的一个重要方向,在航空安全、金融、医学、舆情分析等领域有着很高的应用价值。事件关系形式多样,目... 详细信息

事件关系抽取以事件为基本语义单元从自然语言文本当中自动识别并提取出不同事件之间的逻辑关系。事件关系抽取是自然语言处理与理解中的一个重要方向,在航空安全、金融、医学、舆情分析等领域有着很高的应用价值。事件关系形式多样,目前事件关系抽取研究主要集中在时间关系、因果关系、共指关系和父子关系,该文以这四种关系作为分类标准介绍事件关系抽取任务。首先,介绍并总结了四种关系抽取任务中常用的中英文数据集;然后,分别描述了四种关系抽取任务的概念和应用场景,详细介绍了各类关系抽取任务中的不同方法及其代表模型,在此基础上对比分析了各类方法的优缺点,并对各模型的实验性能和相关实验数据进行了归纳总结;最后,对当前事件关系抽取面临的研究难点进行了分析,针对未来的重点研究方向和发展趋势进行了展望,为进一步完善事件关系抽取方法提供了思路。

关键词：自然语言处理事件关系抽取深度学习机器学习语义信息

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