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GIS可视化技术在MIS中的应用研究 被引量：16
1
作者 郑琦 吴刚 +1 位作者 朱莉 张建中 《计算机仿真》 CSCD 2005年第4期224-229,共6页
基于对地理信息系统和管理信息系统两大核心技术的不断掌握和完善,将二者融会贯通构建城市综合信息平台已成为城市信息化建设发展的必然趋势。文章从GIS可视化技术的特征分析入手,以广电GIS-MIS系统和GeoWindows系统的结构、空间数据处... 基于对地理信息系统和管理信息系统两大核心技术的不断掌握和完善,将二者融会贯通构建城市综合信息平台已成为城市信息化建设发展的必然趋势。文章从GIS可视化技术的特征分析入手,以广电GIS-MIS系统和GeoWindows系统的结构、空间数据处理、数据库的构建以及在广播电影电视信息的采集查询、统计等方面的功能实现为例,介绍了GIS可视化技术在管理信息系统界面开发中的关键技术,并给出了相应的建设性结果,最后展示了GIS可视化技术在管理信息系统中的应用前景。 展开更多
关键词 地理信息系统 可视化 管理信息系统 面向对象 层 组件
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GIS属性信息可视化及其有效性分析 被引量：5
2
作者 周建平 赵春燕 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2010年第1期31-33,共3页
专题地图是GIS属性信息可视化表达的一种重要方式,但存在一个缺陷就是地区面积大小与属性信息的数量差别太大影响读图者的视觉。面域拓扑图是对面状区域分布的专题属性定位表达,对空间区域的形状进行几何变换,使得面积大小与表达的属性... 专题地图是GIS属性信息可视化表达的一种重要方式,但存在一个缺陷就是地区面积大小与属性信息的数量差别太大影响读图者的视觉。面域拓扑图是对面状区域分布的专题属性定位表达,对空间区域的形状进行几何变换,使得面积大小与表达的属性信息数量成一定比率关系,将区域内的属性信息映射为面积大小来表达其间的数量差异。通过调查分析,面域拓扑图在表达GIS数量信息时比专题地图具有较好有效性。 展开更多
关键词 地理信息系统 属性信息 有效性 面域拓扑图
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基于多尺度编码互补注意力网络的光伏缺陷检测 被引量：4
3
作者 陈海永 袁乐 +1 位作者 王世杰 赵参参 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期191-197,共7页
由于光伏组件的电致发光(EL)缺陷存在微小、微弱的特点,导致EL图像缺陷检测是一项具有挑战性的任务,因此,提出多尺度编码互补注意力网络(MCECAN)。MCECAN的主干和预测头遵从YOLO系列设计,网络颈部应用多尺度编码互补注意力模块(MCECAM)... 由于光伏组件的电致发光(EL)缺陷存在微小、微弱的特点,导致EL图像缺陷检测是一项具有挑战性的任务,因此,提出多尺度编码互补注意力网络(MCECAN)。MCECAN的主干和预测头遵从YOLO系列设计,网络颈部应用多尺度编码互补注意力模块(MCECAM)。该模块前端利用多尺度编码器聚合多尺度信息、增强全局信息,后端互补坐标注意力建立特征图通道间的依赖关系,突出缺陷特征并抑制背景干扰,提高网络对微小、微弱目标的检测能力。在包含5537张EL图像的数据集上,该方法取得了优秀的检测性能。 展开更多
关键词 光伏组件 缺陷检测 卷积神经网络 多尺度编码器 互补坐标注意力
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基于归一化控制器的光伏图像无监督域适应缺陷检测 被引量：2
4
作者 陈海永 史世杰 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期540-547,共8页
为解决在太阳电池数据集域偏移问题,提出一种针对动态开放场景下光伏缺陷检测的数据归一化控制器(DNC),以提高网络的域适应能力。在测试阶段,该文的DNC方法通过修改模型参数,根据小批次样本数据(0.5%)来实现领域统计纠正。DNC可将目标... 为解决在太阳电池数据集域偏移问题,提出一种针对动态开放场景下光伏缺陷检测的数据归一化控制器(DNC),以提高网络的域适应能力。在测试阶段,该文的DNC方法通过修改模型参数,根据小批次样本数据(0.5%)来实现领域统计纠正。DNC可将目标域产生域偏移的数据映射到与源域数据相同的分布空间,而无需提前标注数据或访问目标域的全部数据。实验结果表明,DNC能显著提高目标检测模型对域偏移数据的适应能力。仅使用少量未标记的目标域数据(少于0.5%)就可在分布外数据上获得显著的性能提升,同时不会降低模型的预测速度(FPS)。 展开更多
关键词 太阳电池 无监督域适应 目标检测 数据归一化 缺陷检测
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基于融合图像的无参考立体图像质量评价 被引量：1
5
作者 李素梅 薛建伟 秦龙斌 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1055-1061,共7页
长时间观看立体图像会导致视觉疲劳、恶心、头痛等不适感,如何结合人类的视觉特性对立体图像质量进行评价是近年来立体成像领域的研究热点.为此,本文提出了一种基于融合图像的无参考立体图像质量评价方法.为了更好地模拟人脑处理立体图... 长时间观看立体图像会导致视觉疲劳、恶心、头痛等不适感,如何结合人类的视觉特性对立体图像质量进行评价是近年来立体成像领域的研究热点.为此,本文提出了一种基于融合图像的无参考立体图像质量评价方法.为了更好地模拟人脑处理立体图像的过程,提出了一种先将左、右视图融合然后进行处理的融合图像算法.首先针对左、右视图分别在RGB 3个通道上进行Gabor滤波以模拟人眼的视觉多通道特性,获取其不同尺度和方向的结构特征,随后通过对比敏感度函数滤除图像的不重要频率信息,然后通过增益控制原理进行加权获得融合图像.相比之前无参考立体图像质量评价方法局限于提取手工裁剪的特征,本文采用直接将原始图像进行切块后,送入网络进行训练,让卷积神经网络自动地提取图像的特征,并且采用重叠切块的方法,相比于非重叠切块,重叠切块可以更好地保留相邻像素之间的关系,并且增加了训练的数据集.然而,与拥有几百万张图像组成的Imagenet数据库相比,立体图像数据库仅有几百张,而且构成图像的基向量是普适的,所以本文对在Imagenet数据库上训练好的 Alexnet 网络进行迁移学习,建立输入图像和输出质量值之间端到端的映射.迁移学习网络模型较传统卷积神经网络收敛快,而且具有更好的初始权重.最后,鉴于人眼在观看图像时总是倾向于从图像的中心开始寻找视觉注视点,然后其注意力由中央向四周递减,本文利用显著特性对图像小块的输出进行加权以更好地模拟人眼的视觉显著特性.在公开的LIVE3D phase-Ⅰ、LIVE3D phase-Ⅱ数据库上进行测试,结果表明本文所提方法在对称和非对称立体图像数据库上较其他方法均取得了较好的结果,能够与人类的主观感知保持良好的一致性. 展开更多
关键词 立体图像质量 Alexnet 网络 迁移学习 融合图像 视觉显著性
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融合Inception-LSTM级联网络下的动态手势识别 被引量：4
6
作者 张国山 赵阳 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期373-381,共9页
目前基于视觉的动态手势识别问题仍是研究的难点,在大多数应用背景情况下很难提高手势识别率。传统的动态手势识别手段主要是利用智能传感设备以及单个或多个摄像头进行数据采集的视觉方法来实现,效率低,准确度差。近年来,随着深度神经... 目前基于视觉的动态手势识别问题仍是研究的难点,在大多数应用背景情况下很难提高手势识别率。传统的动态手势识别手段主要是利用智能传感设备以及单个或多个摄像头进行数据采集的视觉方法来实现,效率低,准确度差。近年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特征得到了广泛关注。本文针对传统动态手势识别准确率低的问题构建了Inception-CNN网络和LSTM网络融合的方法。在Cambridge-Gesture、VIVA以及Sheffield Kinect Gesture Dataset(SKIG)三个动态手势数据集上实验结果表明融合Inception-LSTM级联网络的识别率高,与现有的传统方法和当下流行的多种卷积神经网络方法相比,本文手势平均识别率和各个类别的手势识别率均高于现有方法,充分证明了本文方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 动态手势 Inception网络 LSTM网络
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