【摘 要】
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城市道路覆盖面广,容易忽略道路轮廓的分散性,LiDAR点云检测可以对其轮廓进行分割,很大程度上解决了提取效率低的问题。提出基于LiDAR点云检测的城市道路轮廓提取技术。采用空间区域网格扫描技术进行城市道路光学图像采集,对采集的城市道路光学图像进行区域性融合滤波处理,提取城市道路光学图像的灰度像素特征量,采用模糊信息融合方法进行城市道路光学图像信息融合,构建城市道路光学图像的三维点云特征大数据分布模
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城市道路覆盖面广,容易忽略道路轮廓的分散性,LiDAR点云检测可以对其轮廓进行分割,很大程度上解决了提取效率低的问题。提出基于LiDAR点云检测的城市道路轮廓提取技术。采用空间区域网格扫描技术进行城市道路光学图像采集,对采集的城市道路光学图像进行区域性融合滤波处理,提取城市道路光学图像的灰度像素特征量,采用模糊信息融合方法进行城市道路光学图像信息融合,构建城市道路光学图像的三维点云特征大数据分布模型,结合LiDAR点云分布式检测的方法进行城市道路的轮廓特征分割,采用帧点最大灰度级特征集检测和多参数信
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本文简要分析了基层审计工作中存在的风险,接着从提高防范审计风险意识、完善审计监督机制、建设高素质审计队伍、提高审计工作质量这四方面揭示风险隐患,探索了基层审计机关防范审计风险的具体对策,防范和化解自身风险。
编者按弘扬抗疫精神,牢记初心使命。2020年9月8日上午,全国抗击新冠肺炎疫情表彰大会在北京人民大会堂隆重举行,河南省审计厅组织全体党员、干部、职工收听收看全国抗击新冠肺炎疫情表彰大会,聆听习近平总书记重要讲话,在学习中感悟,在交流中升华,从伟大抗疫精神中汲取奋进新时代的强大力量,推动全省审计事业迈上高质量发展的新台阶。
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针对传统方法提取新增光伏用地精度低的问题,该文提出了一种基于集成学习的U-Net双网络变化信息融合的深度学习方法用于新增光伏用地的提取。首先对U-Net网络进行改进得到性能较好的两个变化检测网络模型,然后分别训练两个网络模型用于在高分辨率卫星影像上检测新增光伏用地,将训练好的两个网络模型的分类图融合再经过后处理得到最终的变化检测结果。通过实验表明:该方法明显优于传统变化检测方法,也提高了单网络模型
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