基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

对如何预防和减少涉法上访案件发生的探讨

我们必须充分发挥检察机关的职能作用,积极维护广大人民群众的利益,尤其是要更加注重保护弱势群体的利益,树立"立检为公、执法为民"的执法理念,才能体现党在群众中的威信.     

石家庄市主城区热岛特征及变化分析

城市热岛效应是城市化进程带来的突出问题。基于Landsat数据和辐射传导方程法反演出地表温度,分析2004-2020年石家庄市主城区热岛变化,结合土地利用和标准差椭圆得出热岛扩张情况,并研究地表温度与归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)和温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)的相关性,为国土空间优化布局提供理论依据。结果表明,2004-2020年平均地表温度、最低地表温度均有所升高;热岛主要集中在市中心、鹿泉区、藁城区和栾城区的城镇点,以及铜冶镇,建筑用地和热岛扩张趋势一致,并向着西北和东南方向扩张;地表温度与NDVI呈现负相关,与NDBI、TVDI呈现正相关,建筑用地是地表温度升高的主要因素之一,植被覆盖度和地表湿润度可以调控地表温度。     

秦皇岛市2001—2020年植被覆盖动态变化及预测

本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感数据云端运算平台,利用1443景的Landsat Surface Reflectance(陆地卫星地表反射率数据)长时间序列遥感影像数据,使用归一化植被指数、像元二分模型、变异系数、线性回归分析和CA-Markov模型等方法监测秦皇岛市2001—2020年间植被覆盖度的动态变化,并预测了2025年的植被覆盖情况。研究表明：(1)2001—2020年,秦皇岛市20年间的植被覆盖度总体良好,整体上以中高植被覆盖度和高植被覆盖度为主,二者面积之和均达到总面积的65%以上;低植被覆盖度与中低植被覆盖度的面积之和均未超过20%。(2)河流、湖泊以及城区周边的植被覆盖度波动性较大,变异系数范围在0.8到3.2之间。(3)20年间秦皇岛市植被覆盖度明显变化的区域占57.7%,其中减少的区域占17.7%,增加的区域占40%,植被覆盖度基本保持不变的区域占42.3%,且人为因素仍是影响植被覆盖度变化的主要因素。(4)预测结果表明,秦皇岛市2025年仍以高植被覆盖度为主,占比达到47.4%,增长了0.9%,低植被覆盖度和中植被覆盖度分别减少了0.8%和0.4%,中低植被覆盖度和中高植被覆盖度均增长了0.1%。此研究可为秦皇岛市的环境治理、城市规划等工作提供数据参考和理论依据。     

彩色分割的航空影像房屋自动检测

航空影像房屋提取方法的研究中大多基于灰度影像的区域生长算法,此类算法不仅忽略了不同材质的房屋所呈现的光谱特征对提取结果的影响,而且过于依赖种子像素的选取,处理效率不高。为了从高分辨率航空影像中实现房屋的自动检测,综合利用彩色信息与屋顶材料的光谱特征,采用影像分割原理,研究了房屋自动检测的方法。首先对RGB与HIS彩色空间进行转换,利用HIS空间各分量间不相关的特点和屋顶材料光谱特征进行影像分割,分离出红色瓦片屋顶与灰色水泥屋顶区域,并利用标记分水岭算法实现房屋区域的初始分割;然后计算各标记区域内的色调均值选取种子像斑样本,进而以像斑为单元在色调分量中进行区域生长,最后经过消除小斑和矩形拟合优化处理,得到轮廓清晰的房屋区域。与传统的基于像素区域分割算法相比,该方法整个过程无需人工干预且均在一维彩色空间进行处理,计算量明显降低,同时采用改进的基于像斑区域生长算法能够兼顾邻近区域内像素的几何结构信息,使算法精度得到显著提高,采用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,结果证明该方法有着较高的处理效率和准确性,具有实用价值。     

单幅航空影像中云阴影的自动去除

云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.     

航空摄影过程中云的实时自动检测

云的存在严重影响遥感影像质量。在航空影像的获取过程中,实时的云检测能够及时提供准确的云遮挡比例以评价影像质量,进而指导飞行方案以获取满足质量要求的影像。采用光谱特征阈值的方法,通过分析云光谱的特性,选取能够有效检测云的亮度特征I和归一化差值特征P进行组合。为实现自动检测,在一维Otsu自动阈值和带限定条件Otsu阈值的基础上,设计了阈值的分级配置策略为云特征配置合适的自动阈值,策略的主要思想是：首先采用多级分类标准对影像进行无云、薄云、厚云的类别判定,再对不同类别的影像采取不同的特征阈值配置方案,其中厚云影像的检测需要进一步分类配置阈值。该策略实现了有云情况下能准确检测云、无云情况下检测不到云的应用目标。再结合选择性自动后处理方案,真正做到云的自动、高效、准确的检测。通过与不同方法的检测结果对比分析,表明该方法的检测效率高,精度满足实时质量评定的要求,通用性强。     

浅析化工园区整体性安全风险评价的实施要点

化工园区整体性安全风险评价的实施须了解园区现状和控制性详细规划,掌握园区重大危险源分布和安全管理现状,通过定性、定量评价,得出结论并对园区发展和规划提出指导性意见和建议。本文结合评价实例,就园区基础资料收集和现场勘查、评价单元的划分和评价方法的选择、危险有害因素分析、定性定量评价、安全对策措施、评价结论等方面的要点进行简要分析。     

珞珈一号夜间灯光影像的建设用地提取

建设用地的准确获取对了解城市建设发展、监测城市建设情况和规划空间布局有重要意义.以往的夜间灯光数据在市级以上的建设用地提取中,准确度都会受到分辨率与尺度的影响,小尺度对准确度影响更大.130 m分辨率和250 km幅宽的珞珈一号数据的出现,让城市建设用地的提取更具潜力.本研究通过整合珞珈一号夜间灯光数据与兴趣点数据以及Landsat8反演得到的地表温度数据,采用经验阈值法提取建设用地并进行精度评价.结果显示,珞珈一号影像在小尺度提取中,虽然总体精度(0.825)较高,但是误分很严重,导致Kappa系数只有0.359;通过平均值法与兴趣点数据结合提取,精度数值均有提高,但误分还是较多,Kappa系数只有0.442;在加入地表温度数据后,用LJ&LST综合指数提取建设用地,极大地改善了误分的现象,总体精度为0.874, Kappa系数达到0.620.实验表明,即使城市中存在河流,在珞珈一号数据的支持下介入地表温度的LJ&LST综合指数也可以提高建设用地的提取精度.