发布时间：
1红色信息：RGB转HSV空间；然后根据红色的H/S/V分量值 找出可能的区域2近圆形： 检测出红色区域之后根据区域形状二值化，闭运算连通苹果区域 再进行模板匹配：去知网上根据关键词找找论文
全国青少年创造发明和科学讨论会，自1982年在上海市举办以来，每2年举行一届,迄今已历10届（从2000年第十届起，改名为全国青少年科技创新大会），成为中小学科技活动的传统项目和学校教育的重要组成部分。好多同学的优秀作品在全国各地报刊上发表,有的还在全国甚至国际上获了奖呢!一、什么是科技小论文有些同学把写科技小论文看得很平常，认为是科学工作者的事，对我们少年儿童是高不可攀的。这完全是一种误解，同学们不仅能写而且可以写出质量较高的论文来。科学工作者写的科学论文，是指作者根据所制定的科研项目和确定的科研课题，通过实验、观察等手段，获得大量的科学数据，在此基础上，再进行分析研究，得出科学结论，从而写出的科研报告。同学们写的科技小论文，比科学工作者写的科学论文要短一些、浅一些。科技小论文实际上是同学们在课内外学科学活动中进行科学观察、实验或考察后一种成果的书面总结。它的表现形式是多种多样的：可以是对某一事物进行细致观察和深入思考后得出结论；可以是动手实验后分析得出的结论；也可以是对某地进行考察后的总结；还可以靠逻辑推理得出结论……那么，科技小论文有没有质量标准呢？有。它必须具备“三性”=三种 要求 。二、撰写科技小论文的方法和技巧科技小论文是学生科学研究的总结，而不是文学作品。小论文的写法有一定的规范性，它包括以下内容：1、论文题目：题目要与研究的内容相一致，不能文不对题。题目要求简洁、新颖、吸引读者。如《为什么咸蛋黄会出油？》明了，吸引读者。研究的题目不能太大，不然无从下手。2、引言：是论文的开场白，简单说明进行该研究的目的或作者是怎样想到要开展这方面的研究工作的起因。3、材料和研究方法：要写清考察和观察对象、实验的材料及材料来源；采用什么研究方法以及具体研究步骤；使用了哪些仪器等，这都要如实交代清楚，以便经得起他人的重复试验。4、结果：是论文的论据部分。除了用文字，还可用表格中的数据，图片，照片，这样具有说服力。数据的真实可靠是实验研究的关键所在。5、讨论：这是论文的论证和论点部分。通过实验得出了什么科学结论。并要在理论的基础上加以说明。论点必须是以科学的研究方法和研究结果为依据，要恰如其分，实事求是。如果脱离实际，故意扩大研究成果，就失去论文的科学性，结果将是一事无成。本次的科技小论文选题可以参考丛书的有关课题，通过观察、考察、实验等手段。也可围绕自己劳技创意和制作过程等方面内容进行论述。二：撰写一篇高质量的科技小论文，要注意以下几点：一、 选好课题撰写科技小论文，首先要考虑写什么，也就是课题的选择。选择课题是写好论文的关键。要注意以下原则：价值原则，即选题的理论价值和实用价值。要对其他的同学有启发、指导和参考的意义；可行原则，指主观和客观条件的可能性，即撰稿者个人的专业知识、理论修养、知识面、手头资料、实验条件、周围环境，不可贪大求深，应该量力而行；新颖原则，指课题应是他人未曾研究或研究过但未解决或完全解决，要注意“文贵创新”。二、 拟定题目文题如目，好的题目能够叫人拍案叫绝，一眼难忘。它好似推销产品的广告词，对吸引读者起着关键作用。好的科技小论文题目要讲求三个字：准、小、新。准，指的是题目要用精练的文字将论文内容确切的揭示出来。如某位同学撰写的科技小论文的题目是《肥皂的去污原理和最佳洗衣浓度》，一看题目，就可以知道论文阐述的内容，一目了然。小，指的是题目的角度小。角度小，就具有较好的指向性，文章的思路随之明朗，容易写得集中、紧凑。题目过宽，往往由于我们投入研究的精力少，范围窄，专业知识不深，而难以驾驭。如某位中学生撰写的科技小论文的题目是《静电除尘黑板擦的研究与制作》，题目小且具体，学生可以作深刻的阐述。新，指的是力求在题目中透露出新鲜的立意。选题新鲜，才有阅读价值。没有独特的见解，没有新的发现，即使表达再好，论证再有力，也是瞎子点灯白费蜡。三、 写好开篇文章开头处于定调的特殊位置，历来为写作者们重视。古人云：”若起不得法，则杂乱浮泛”。开头部分虽短，却是全篇的有机组成部分，提示作者的思绪和对众多材料的截取，因此落笔之前必须对全篇有总体把握。科技小论文的开头，不一而足，并无固定的格式，但却有章法可循，这就需要对各种开头的技法细加领悟，根据写作实际灵活运用。1、 例题引路法写作科技小论文，开篇引题，显示了研究问题的实在性，激发读者顺藤摸瓜的愿望。如某同学撰写的《一道容易解错的力学题》一文，作者开头就摆出了一道同学们很熟悉而又容易出错的力学题，并将错误的解答过程陈述给读者，引起读者的强烈的兴趣，而急于读完全文，以知道这道题究竟错在何处。2、 揭示背景法将研究的问题，放置到当前社会经济发展的大环境和大背景下，让读者在较高的层次体味其研究的意义乃至方向性。如《乡镇工业环境污染防治对策》一文是这样开头的：“改革开放以来，乡镇企业迅速崛起和蓬勃发展创造了大量的物质财富，使农村经济发生了一系列深刻变化。在一些发达和比较发达地区，乡镇企业已成为农村经济的重要支柱和国民经济的重要组成部分。但是，伴随着乡镇企业的迅速发展，乡镇工业对环境的污染和对生态的破坏影响日益突出。这一开头就将研究的问题与命题的发展趋势，当今乡镇工业对环境的污染和对生态的破坏影响紧扣一起，使人们认识到治理环境污染的紧迫性。3、 指出危害法许多争鸣、纠错的小论文，常常指出某些弊端，让人们骤然心惊，晓知解决问题的紧迫性。4、 概述论点法在前言部分，作者将主要观点集中呈现给读者，给人一种整体感，这无异于交给读者一串钥匙，往下阅读便是尝试去打开一扇扇大门。5、 设置疑问法设置疑问主要是给读者留下悬念，让其在好奇心的驱使下迫不及待地关注研讨的问题。以上是写好科技小论文开头的五种方法，值得说明的是开头的方法不胜枚举，且各种方法常常是有机结合，渗透并用。四、 分述要点经验材料繁多复杂，怎样使它们井井有条地统一于中心论点呢？在小论文的主体部分，采用分条论述的方法，往往得心应手。这种写法的好处是条理性强，层次清楚，给人全面深刻的立体感。当然，每个观点，都必须是深思熟虑的结晶，概述性要强，客观性要强，创新性也要强。五、 用好材料科技小论文不是简单地将手头材料罗列成文，深透的说理，规律的导引是其本质特征。观点和材料是相辅相成的，论文的价值体现在论题的价值，论题的价值又通过材料的论证体现，二者的有机融合，就会形成一篇很好的科技小论文。六、文稿写作常识为了减少编辑发稿时的困难，也为了减少论文排版时的差错，作者在撰写科技小论文时，还要注意掌握一些文稿写作常识。一般来说，要注意以下问题：文稿用标准稿纸书写清楚（或者用电脑打印）。每格一字，标点单独占一格。不需排印的说明文字一律用铅笔标注。书写时应使用规范的简化字，防止错别字，更不要杜撰生字。除成语、古文和引用文献的数字外，一般数字用阿拉伯数字。公元的世纪、年、月、日、时、分、秒均用阿拉伯数字。年份不能简写（如1999年不能简写成99年）。五位以上的数字可用“亿”、“万”作单位。四位以上的数字连写，不用分节点；外文字母、化学符号等要写得端正清楚。外文应用印刷体书写，大小写必须分明，并用铅笔标明玩儿文种，正斜体和上下角标。此项内容请以中学教材中的写法为准，化学结构式中各个线条位置的排列必须准确；数学公式和化学方程式应另行居中书写，并使用规范字体；使用规范的标点和其它的符号。书写时，破折号占两格、省略号占两格、连接号占半格，其余符号占一格。并注意顿号、逗号、冒号、分号、引号的书写位置；文稿中涉及到的计量单位应使用法定计量单位，文字叙述中用法定汉语名称；文稿中的表格应由作者填写清楚。表号和表名一般在表前，说明在表后。同一表格另页再写时，前面应注明“续表”字样。表内文字末尾不加标点符号，回行顶格；文字能叙述清楚的内容，一般不用插图。使用插图必须起到图文并茂的作用。要注意文字与插图的衔接搭配，插图均应按序编号。科技小论文范文1：树干为什么是圆的在观察大自然的过程中我偶然发现，树干的形态都近似圆的——空圆锥状。树干为什么是圆锥状的?圆锥状树干有哪些好处?为了探索这些问题，我进行了更深入的观察、分析研究。在辅导老师的帮助下，我查阅了有关资料，了解到植物的茎有支持植物体、运输水分和其他养分的作用。树木的茎主要由维管束构成。茎的支持作用主要由木质部木纤维承担，虽然木本植物的茎会逐年加粗，但是在一定时间范围内，茎的木纤维数量是一定的，也就是树木茎的横截面面积一定。接着，我们围绕树干横截面面积一定，假设树干横截面长成不同形状，设计试验，探索树干呈圆锥状的原因和优点。经过实验，我们发现：(1)横截面积和长度一定时，三棱柱状物体纵向支持力最大，横向承受力最小；圆柱状物体纵向支持力不如三棱柱状物体，但横向承受力最大；(2)等质量不同形状的树干，矮个圆锥体形树干承受风力最大；(3)风是一种自然现象，影响着树木横截面的形状和树木生长的高矮。近似圆锥状的树干，重心低，加上庞大根系和大地连在一起，重心降得更低，稳度更大；(4)树干横截面呈圆形，可以减少损伤，具有更强的机械强度，能经受住风的袭击。同时，受风力的影响，树干各处的弯曲程度相似，不管风力来自哪个方向，树干承受的阻力大小相似，树干不易受到破坏。以上的实验反映了自然规律、自然界给我们启示：(1)横截面呈三角形的柱状物体，具有最大纵向支持力，其形态可用于建筑方面，例如角钢等；(2)横截面是圆形的圆状物体，具有最大的横向承受力，类似形态的建筑材料随处可见，如电视塔、电线杆等。在我的观察、试验和分析过程中，逐渐解释、揭示了树干呈圆锥状的奥秘，增长了知识，把学到的知识联系实际加以应用，既巩固了学到的知识，又提高了学习的兴趣，还初步学会了科学观察和分析方法。范文2：皮鞋为什么越擦越亮每到星期天，我总要完成妈妈交给我的擦鞋任务。告诉你，这可是我一星期零花钱的来源哦!拿到沾满灰尘的皮鞋后，我先把鞋面的灰尘擦掉，然后涂上鞋油，仔仔细细地擦一擦，皮鞋就会变得又亮又好看了。可这是为什么呢我找了同样牌子同样款式的新旧两双皮鞋进行对比观察。我先用手触摸两双皮鞋的鞋面，发现新皮鞋的表面比旧皮鞋的表面光滑得多。旧皮鞋涂上鞋油，仔细擦过后，虽然亮了许多，但仍无法与新皮鞋相比。皮鞋的亮度是否与鞋面的光滑程度有关呢?我取来一双没擦过的旧皮鞋，在放大镜下鞋面显得凹凸不平的。然后，我再在皮鞋上圈出两块表面都比较粗造的A区和B区，A区涂上鞋油并仔细擦拭，B区不涂鞋油作空白对照。我发现A区擦拭后，表面明显变光滑了许多，而且放在阳光下也比B区有光泽。为什么两者会产生这样的差别呢?我想到在物理课上老师曾经讲过：影剧院墙壁的表面是凹凸不平的，这样可以使声音大部分被吸收掉，让观众不受回声的干扰。同样道理，光线照到任何物体的表面都会产生反射，假如这个平面是高低不平的，光线就会向四面八方散射掉；假如这个平面是光滑的，那么我们就可以在一定的方向上看到反射光。皮鞋的表面原来就不是绝对的光滑，如果是旧皮鞋，它的表面当然更加的不平，这样它就不能使光线在一定的方向上产生反射，所以看上去没有什么光泽。而鞋油中有一些小颗粒，擦鞋的时候这些小颗粒正好可以填入皮鞋表面的凹坑中。如果再用布擦一擦，让鞋油涂得更均匀些，就会使皮鞋的表面变得光滑、平整，反射光线的能力也加强了。通过实验，我终于知道了皮鞋越擦越亮的秘密啦!范文3：醋对花卉有什么影响醋是生活中常用的调味品，花卉则能净化生态环境，并美化我们的生活。你是否想到过，醋和花卉有什么关系呢?我们怀着好奇心，开展了这个课题的探究。据富有种花经验的人告诉我们，对盆栽花卉施些醋溶液，可改善盆花的生长，增加花朵，而且花艳叶茂。这一点我们在实验中很快就证实了。浓度不同的醋溶液，对花卉有不同的影响吗?这是我们第二阶段的实验。我们选取长势相同的满天星、报春花、月亮花各四盆，分为四组，每组（三盆）各有三种花卉，分别编号、贴上标签。同时，我们取食用白醋配制成1％（pH值为2~3）、0．01％（pH值≈4）、0．0001％(pH值≈6)三种浓度不同的溶液，每天分别给三组盆花固定喷洒一种醋液，第四组盆花洒不含醋的清水。每五天观察记录花卉的生长情况。这项实验的结果是：喷洒低浓度醋液(pH值≈6)对这几种花卉没有明显影响；喷洒中等浓度醋液（pH值≈4）的花卉明显长得比其他几组好，花苞多，开花期提前，而且花色较浓艳，花期也延长了；喷洒pH值2－3的高浓度醋液后，反而使花朵过早凋萎。通过这次实验，我们可以告诉你：种花时适当喷洒一些醋液，可使花卉长得更好。不过要掌握好醋液的浓度，醋酸过浓则会伤害花卉。
曾经有数学家说：圆是最完美的形状.在日常生活中也有许多地方要用圆：汽车、火车的轮子都是圆的,我们在搬重物的时候可以把物体放在圆柱或圆管上.有其他形状可以代替圆吗?在不断的探索失败和进一步探索中,我逐渐发现了一个与圆有着许多相似作用的图形——“等宽曲线”.并在这次数学的探索之旅中体会到了探求数学之谜的艰辛,感受到了探索成功的喜悦.一、问题的提出：大街上车水马龙,车来车往,每一辆汽车的轮子都是圆的；我们在搬重物的时候,会把物体放在圆柱或圆管上.看到这些,我非常疑惑：为什么它们都是圆的而不是其他形状的呢?这个问题困扰我很久,直到这个学期我们学习“圆”这一课时,老师在课件中为我们演示了三角形轮子与正方形轮子的可笑表演后,我才明白：把车轮做成圆形,车轴安在圆心上,车轴离开地面的距离,就总是等于车轮半径那么长.这样车轮在地面上就容易滚动了.假如这个轮子是方形、三角形的,从轮缘到轮子圆心的距离各不相等,那么,这种车子走起来,一定会忽高忽低,震动的很厉害.因此车轮都是圆的,搬东西时我们也会选择圆管垫在下面.可我还是在想：真的只有是圆吗?有没有其他形状可以代替圆呢?二、思考与探索：趁着周末,我找了一辆玩具车、一块泡沫板、小刀等,开始了我的探索之旅.1、第一次探索：增加边数我注意到在课件中正方形的轮子虽然也颠簸,但比三角形的轮子平稳了很多,于是我想：如果把轮子做成正六边形,会不会更平稳呢?于是,我做了四个正六边形的轮子,试了试,果然平稳多了.我不由得兴奋起来：只要把边数做得更多,不就更平稳了吗?我开始在脑子里幻想“轮子边数越来越多,车子越来越平稳”的情形,可是想着想着,我觉得不对劲了：边数不断增多,不就慢慢变成圆了吗?这和“圆的面积”中学到的“分的份数越多,拼成的图形就越接近平行四边形”是一个道理啊,这应该就是老师说的“极限”吧.想到这儿,我有些沮丧：这个方法行不通.2、第二次探索：圆的模仿秀一计不成,再生一计.我又想：轮子之所以做成圆的,是因为中心到周围的距离都是一样的.三角形和正方形的轮子会颠簸则是因为中心到边上的距离比到顶点短,如果我们增加中心到边上的距离,使它们一样长,不就行了吗?想到这儿,我画了一个正三角形,找到它的中心（三条中线的交点）,以它为圆心,以中心到顶点的长度为半径,分别画了三段弧.我心中暗暗得意,这样一来,距离不就相等了吗?可画好后一看,我不由得傻眼了：它就是一个圆啊!我不死心,又画了一个正方形,找出中心,画了四段弧.结果,还是一个圆.看来,此路不通.3、第三次探索：换个圆心第二次的失败让我体会到：不能把原来的中心作为圆心,因为这样会让它变成圆.那么圆心定在哪儿比较合适呢?看着面前的几个图形,一个念头油然而生：用顶点作圆心如何?说干就干,我先画了一个正三角形,再将它的三个顶点分别作为圆心,以边长为半径,分别作了三段弧.于是一个怪模怪样的家伙就“诞生”了.我迫不及待地做了四个这样的轮子,试验的结果却让我的满腔希望化为泡影：这种轮子比三角形、正方形、正六边形等平稳了很多,但还是上下起伏,没有达到圆形轮子的效果.4、爸爸的怪主意：接二连三的失败让我非常沮丧,我心灰意冷地呆坐在那儿,一种山穷水尽的感觉涌上心头：也许真的只有圆才能做轮子.爸爸注意到了我沮丧的表情,走过来询问我,我强打精神向他倾述了我的疑惑与几次尝试,希望爸爸能给我出个主意.爸爸边听边饶有兴趣地看着我的“杰作”,过了许久才说：“你的想法都很好,失败了也不要紧,而且你的这个作品很有趣.”他指着我最后做出的怪模怪样的家伙说,“你拿块木板放在它上面试试,注意：要直接放在轮子上,别放在轴上.”“什么?直接放在轮子上?”我简直不相信自己的耳朵,“这真是个怪想法.”尽管心中疑惑,但我相信爸爸不会无缘无故地这么说,于是就照着做了,做好后我推着它前进了一段.怪了!小车是平的!小车居然走得很平稳!就和车轮是圆形的一样平稳!我跳起来,惊讶地看着爸爸,希望他能给我一个答案.爸爸看着我惊愕的表情,呵呵笑着说：“你小子不简单,你“创造”的这个东西叫等宽曲线,有兴趣的话可以上网去找找相关的资料.”三、答案与新的疑惑：我迫不及待地上网查找资料,在网上,我找到了等宽曲线的解释：“等宽曲线是指非圆的等宽曲线,一条相对于“支持线”之间的距离为一固定常数的封闭曲线,当形状为等宽曲线的轮子作水平滚动时,其表现为最高点的高度保持不变.”确实如此,只有当它滚动时最高点不变,才能象刚才这样让小车保持稳定.更让我意外和惊喜的是：等宽曲线也可以当轮子!下面是我在网络上看到的文章和图片：操作：按下启动按钮,观察车轮为等宽曲线形状的小车的运行状况.原理：车轮并非一定要做成圆的,形状近似于“三角形”的等宽曲线车轮,也能使车子平稳行驶.如果在等宽曲线上作两根平行线与之相切,不管瞄在什么位置,夹在这两根平行线之间的距离都相等.所以,当形状为等宽曲线的轮子作水平滚动时,其表现为最高点的高度保持不变.通过本展品的演示,能形象地揭示等宽曲线的奇妙特性及与圆的内在联系,引起观众突破常规的思维方式. 几经周折,终于找到了圆的代替图形——“等宽曲线”,这让我非常高兴,在这次数学的探索之旅中,我既体会到了探求数学之谜的艰辛,又感受到了探索成功的喜悦.这种感觉正像数学家陈省声爷爷说的：数学真好玩!欣喜之余,一个新的疑问慢慢浮现出来：这辆小车的车轴显然不能在中心位置,那它在哪儿呢?
之前文章罗列很多查重软件其实包括付费和免费，今天例举部分免费查重软件仅供参考：
学术不端论文查重
大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
PaperFree
PaperFree是中英文及多语种论文相似度检测系统，特色机器人降重、在线改重功能，可以实现自动降低文章相似比例，并且在同一界面上一边修改一边检测，即时反馈查重结果，使用户体验、查重效率翻倍。PaperFree为用户人性化地完美实现了“首次免费论文检测―高效在线改重―智能机器人降重―全面再次论文检测―顺利通过论文检测“的整个全过程。
PaperPass
PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，已经发展成为一个中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。
PaperTime
PaperTime是在“教育大数据联盟平台”的基础上，优先获取教育数据资源，采用多级指纹对比技术及深度语义识别技术，实现“实时查重、在线修改、同步降重”一步到位。
目前免费论文查重软件比较多，部分高校定稿查重系统是知网查重及维普查重前期初稿检测一般使用一下部分查重软件（适合前期初稿检测）：
PaperFree论文查重软件通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，实现了对学术不端行为的检测服务；
PaperTime开启真正免费论文查重时代首家独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里；享受智能查重带来的美妙体验。
可以看自己的论文相似度的软件包括：papercrazy、蚁小二、维普检测、万方检测、中国知网。
1、作为一款质量很好且免费论文查重的系统，papercrazy不会在检查内容的过程浪费过多的时间，两分钟左右即可，检验后的论文会做出清楚标记，不用费心于需要哪个部分进行修改。
2、搜索关键词“蚁小二”找到官网进入下载注册，完成后，进入蚁小二软件点击文章编辑器，然后把需要进行检测的文章导入到编辑器，一般可直接复制粘贴或者word文档导入，导入后，选择右侧的质量检测按钮，会弹出不同检测项目，
3、维普检测是继中国知网后，又一个是大量期刊文献系统支持的检测论文相似度的软件。
4、万方检测也是检测论文相似度的软件，他的数据库也是非常全面的。
5、中国知网是中国最权威的，数据库最全面的，我们的高校有99%的高校在使用，企业单位大部分也在使用知网进行论文相似度检测，由于是最权威的，价格也是成正比的，价格比较昂贵，而且不对个人开放，很多大学生就用不了，有的高校是和知网合作的，会免费给同学提供1-2次查重的机会，很宝贵的机会。
工程测量被广泛应用于测绘、国土规划、土建工程等多领域,包含普通测量、控制测量、地形测量、海洋测量、大地测量、道路测量、建筑测量、地下工程测量、桥梁工程测量、隧道工程测量等技能的专业技术。下面是我为大家整理的有关工程测量论文 范文 ，供大家参考。
《 工程测量在水电水利工程建设中的作用 》
摘要：工程测量可为水利工程建设提供准确的数据、资料，对水利工程建设具有重要意义，保持水利水电工程的安全运行，为人民生命财产安全提供着技术性的支持，对促进水利水电事业起着至关重要的作用。本文从以下几个方面对工程测量在水电水利工程建设中的重要作用进行了详细论述。
关键词：工程建设;工程测量;测量数据;作用
在水利水电工程中，测量是一项很重要的工作，它贯穿着水利水电工程建设全过程。经过准确、周密的测量后，水利工程可以顺利的按图施工，还可以为施工质量提供重要的技术支持与保障，更是质量检查的主要手段与 方法 。在规划设计水利工程时，需要进行地形资料的收集与整理，要提供提供中、小比例尺的地形图以及相关的信息，在进行建筑物的设计时需要注意，应该提供的是大比例尺地形图。所以，工程建设与工程测量是确保水利工程项目建设，能够取得成功的重要基础与关键。
1水电水利工程建设中工程测量重要性
(1)现今测量作为一门专业技术，以其能够将设备、建筑物等按照大小、形状、位置等不同设计要求在实地进行标定，以及够准确的采集和表示各种地貌及地物的几何信息等显著特点，被广泛应用到了各种工程建设之中。水利工程施工测量是保证工程施工测量过程处于受控状态,并严格按设计图纸、修改通知、技术规范和合同等的具体要求，进行控制测量的作业。通过资料和图纸进行规划和设计，同时选定最为经济、合理的方案，再通过测量与各项工程的施工相配合，并确保设计意图的正确执行。为满足竣工后工程在管理、使用、维修乃至扩建时的需要，还需编绘竣工图。工程测量数据还可为确定水利工程的堤坝高度、设计水利工程中的各项水工建筑等提供依据。
(2)水利工程结构定型的依据即工程测量，工程测量决定了水利工程的设计和定位，可以利用工程测量来确定水利工程基础、诊断水利工程问题，并且是诊断水利工程质量的最重要手段，各种测量数据可尽早的发现水利工程存在的问题，其意义十分重大。施工测量准备工作是保证整个工程施工测量工作顺利进行的重要环节，包括施工图纸的审核，监理单位提供的平面坐标点和高程点的交接及校核，施工测量方案的编制与数据的整理等。测量在高程放样方面可为模板施工提供准确的基准点，能够保证模板施工的平整度以及混凝土施工提供标高控制线，以确保其在施工后和平整度。工程测量可以为工程施工管理提供可靠的资料以及技术支持，并可对水利工程项目混凝土施工中混凝土种类的使用、混凝土厚度等提供精确的数据。
2水电水利工程测量存在的问题
(1)在水利工程建设要达到水利工程项目建设质量不断提升的目标，就需要进行详细的工程测量，并将工程测量的数据予以应用，以消除那些不可预见的因素确保工程质量。水利工程的施工质量对区域性经济发展和居民的生命安全有重要的影响，在水利水电工程建设阶段需要明确各个控制要点,满足工程实际测量体系的具体要求。在水利水电工程开工建设前期的测量工作，必须按照建设单位的建设规模和具体要求,以及按照项目所在地的自然条件和预期目的进行规模设计。否则将会出现测量数据的误差，就有可能导致水利工程在施工过程中出现严重的质量问题，甚至是引发重大的安全事故造成严重的经济损失，同时对社会方面也会增加严重的负面舆情。
(2)主体结构的施工过程中，要重视工程测量对多方面数据确定的影响，要做好水利工程的轴线、坡面的平整度、 渠道 的中线、大型水利工程建筑物垂直度控制以及主体标高控制等项工作，以防止出现、变形、偏位、渗漏等常见病害的发生，造成对水利工程质量的严重伤害，从而使水利工程项目在日常运行过程的安全性能受到影响。还要作好水工建筑物的变形观测，杜绝由于水工建筑物沉降、位移所引起的安全质量事故发生，以确保水利工程安全的稳定性。工程测量对水利水电工程建设有一定的指导性意义，因此需要结合施工工程设计形式的要求，对不同的设计环节进行分析,适应水利水电工程的建设需求。
3工程测量在水电水利工程建设中的管理与应用
(1)工程测量不但广泛的应用于建筑、土地测量等领域，其在水利工程建设也占据着重要的位置。工程测量能够为水利工程建设提供各项数据，可能保证水利工程建设基础的质量，从而确保整个水利工程项目的质量。随着计算机技术的飞速发展以及“互联网+”时代的到来，出现了地面测量、数字化测绘和RS、GIS、3S、GPS等，先进技术设备和集成测绘新技术的深入应用，使水利水电工程测量的手段和方法进行着快速的更新换代，同时也在不断的开拓着服务领域。这些测量方法最大的特点就是可对数据进行修正，能够让测量对象的参数得到及时修正，提升测量数据的精准度和连续性。
(2)在结合实际对测量工作进行合理的安排，有效提升测量精度，推动水利水电工程建设、促进区域经济健康发展的同时，还应该注重加强包括测量技术水平提高、责任意提升等施工管理人员综合能力素养方面的培养，这样有助于在具体的工作中，采取切实有效的 措施 与方法，以确保工程测量的准确性。需对具体管理人员以及施工人员的工程测量意识进行巩固与加强，通过培训等对他们的质量意识和责任意识进行不断完善，使其在工作能够做到按部就班、不出纰漏，按照流程根据施工图纸进行放样，确定控制高程，以为后面的施工奠定基础，从而加强工程质量。
(3)现阶段对大坝水底地形的测量，主要还是技术人员根据卫星定位技术与多波束探测仪之间的紧密配合来进行的。近年来，我国水利水电工程测量研究投入增多，发展很快，进步很大，取得了显著成绩，在此基础之上我们还应注意，要加强管理人员以及施工人员的测量意识，要进一步提高对测量工作的重视度，从而达到各个环节工程测量水平的全面提升。随着测量数据传播与应用的多样化、网络化及社会化和测量数据采集与处理的实时化、自动化及数字化，还有测量数据管理的标准化、规格化与科学化，水利水电工程测量技术一定会有一个辉煌的未来。
4结束语
工程测量精准的观测成果，为水利水电工程质量和人民生命财产的安全提供了坚实的保障。水利工程的规划、设计和施工以及运行管理等各环节、各阶段都离不开测量工作。工程测量工作要不断的 总结 工作 经验 ，提升专业素质，引用、掌握先进测量仪器，以满足不同时期水利水电工程的不同需求。
参考文献：
[1]杨玉平,杨玉华.论工程测量在水利水电工程建设中的重要性[J].江西测绘,2014,(4):53-54+57.
[2]李添萍.浅析水利水电工程质量检测的重要作用[J].青海科技,2010,(4):136-138.
《 建筑工程测量施工放样方法及应用 》
摘要:随着我国经济发展水平的不断提高，建筑行业得到了显著发展，建筑工程测量作为建筑工程的重要组成，在整个建筑施工前期阶段发挥着重要作用，需要不断对工程测量施工放样技术进行改进与创新才能满足建筑项目需求。本文将对建筑工程测量施工的放样方法与应用进行分析，从而表现做好测量放样处理对工程的重要性。
关键词:建筑工程测量施工放样方法技术探讨
建筑工程开展过程中对尺寸与施工范围有着严格要求与控制，这就需要应用测量放样技术，工程测量存在于整个施工阶段，对施工质量与施工开展有重要意义，需要对放样精度与测量结果反复对比，增强测量放样的精度。鉴于测量施工结果是施工依据与参照，一旦放样测量出现误差，将会影响立模、打桩、钢筋混凝土施工方方面面，在施工位置上容易出现偏差，对施工方带来损失。
1建筑工程测量施工放样概述
内涵
施工放样就是按照设计图标注的内容实地定标的过程。此过程需要使用到全站仪、测量仪器等设备，需要明确设计图纸上平面位置与高程，使用测量仪将实地位置标记出来，按照建筑物间几何关系将距离与特征确定出来，得到距离、高程、角度等数据，再结合控制点位置，在实际建筑中将建筑物特征点标定出来。
施工放样的主要方式
(1)平面放样。
施工放样分为平面位置放样与高程放样两种。平面位置放样较为常见的方法有直角坐标法、方向线交法以及交汇法，每一种方法基本操作方法都需要按照长度与角度进行;极坐标法则是使用数学极坐标原理将极轴确定为连线轴，将其中的某一极点作为放样控制坐标，将极点距离与放样极点连线方向到极点的夹角计算出来，将其作为放样参考[1]。通常，放样点距离控制点很近，需要极坐标与其保持120米距离，这样在测量时将更加方便，角度测量可以使用经纬仪或者测距仪，在使用电子测距仪时需要将控制点的距离延长，这样才能使放样作业更加方便、灵活;直角坐标法主要就是保持坐标轴的平行控制线，先沿横坐标放样，再沿控制线方向放样，只需将直角测设出来便可。
(2)高程放样。
几何水准测量法应用时需要先控制高程点，将控制点精度引入到施工范围内，使用方便固定与保存的方法，在水准点的保密上可以使用一次仪器完成高程放样。常规测量方法为:放样点附近到控制点存在高差，此时，需要使用较长钢尺对高程测设。具体施工中需要使用木桩将放样高程固定下来，使用红线对木桩侧面标记，需要结合具体情况注记高程。三角高程测量法:对水平距离与天顶距两点进行观测，将两点的高差计算出来，这种观测方法虽然简单，但受条件限制需对大地控制点高程测量。基本原理为:将地面两点设为a、b，站在a点观测b点标高，将竖向角度设为α，两点水平距离为S0，a点仪器高设为i1，i2作为标高，此时a、b两点间高差表示为:S0tgα，假设地球表面是一个平面结构，能利用上述公式将直线条件计算出来，大地测量时，还需要对地球弯曲与大气垂直折光度充分考虑[2]。为将三角高程测量精度提高，可以使用对向观测法，将两点高差推导出来。
建筑工程总定位放样方法
可以使用经纬仪将放样方向确定下来，再使用钢尺将测量距离，对地势较平坦的地区需要将定向设置在平缓点位置，再使用测距仪完成测量。曲线定位放线也是常用手段，分为直线、圆曲线等，先将圆曲线桩坐标设计出来，再对坐标加密处理，利用公式进一步对坐标测算。
2放样中注意的问题
放样工作中，有很多内容需要注意:首先，在主轴点放样中，可以使用三点交会法、三边测距法，不能仅使用两点测角定点法，需要选择至少三个方向，将校核点设定为第三点。如果使用测角定点，则要在观测时从四个方向出发，丈量好轮廓距离，不管使用哪种放样法，都需要与理论值对比，防止出现误差。在使用光电测距法放样定点式，现场至少选择一个放样点，丈量设计间距时，能够使校核作用增强。如果通过规则图放样使，则首先要考虑的是放样点间的几何关系，并反复检查几何关系，使用方向法放样时，在使用仪器时可以确定至少两个方向，对方位观察看是否合格，如果精度过低或者存在倾斜，要使用天顶距观测法，防止出现校核偏差。
3放样过程中的现场平差
现场平差就是指在现场放样，现场测量存在偏差消除时可以使用现场平差法。比如，在测放某一个方向时，需要先定点倒镜与正镜，最终将两个方向中点方向值确定下来。在建筑施工中，对测量放样精度有较高要求，分为严密性与松散性要求，从建筑物角度看，严密性与构件存在相关性，如果放样存在的误差较大，将使建筑质量降低。而建筑各部分间的联系则能体现松弛关系，这种情况下需要对建筑各部分有深入了解，将三维数据规定确定下来，也可以结合施工具体情况将放样影响度降低[3]。要想更深刻了解放样精度特征，需要使放样保持严密性，多对严密性进行考虑。如果针对松散构件，则要将误差分散开，确保总体工程质量不会受到影响。与现场平差不同的是，不是将误差全部消除，而是将其放样到质量相关的地方，对其进行吸纳。如果是精密性较高的建筑部位，则要从控制主轴线上实施放样工作，不用考虑控制网精度设计，在完成对主轴线测设后，就可以将建筑部位设定为主轴线基础，将主轴为基准才能确保建筑具备严密性，减少测设带来的精度误差，保证测设的严密性。在具体施工中，还能在主轴基础上将误差分散到建筑各个部分，防止误差过于集中。
4防范误差的对策
受多种因素的影响，测量经常出现误差，极大影响到了建筑施工的顺利开展，人员组成、操作以及施工管理都是重要的影响因素，必须切实做好这些内容的管理与防范才能减少误差。要想将测量放样误差减少，首先就要做好测量准备工作，反复校核设计图纸中的数据，并核实总平面数据与坐标，将基础图与平面图轴线位置确定下来，对符号与标高尺寸进行检查，确保各项数据、参数的准确，对总平面布设位置与分段尺寸进行设定，使分段长度与各段长度一致。其次，还要在人员组织分配上尽量选择技术精湛、有高度责任心的施工人员，将这些人员分为5组。在具体测量中，需要准备好测量仪器与工具，并调整好仪器的温度，增强仪器使用的效率与准确性。及时将测量结果记录下来，确保测量的数据能够更加真实、准确，并能在核对中及时发现问题、解决问题，必须经过两个人反复核对以后才能将最终结果确定下来，使用加减相消法能够及时发现错误。针对问题采取科学、有效的定位复测措施，完成定位以后，复测建筑平面几何尺寸与角度坐标，对建筑物图纸设计与标高是否相符进行核对，对建筑方向准确性进行检查，发现存在的问题。质量监督机构要定期对放样操作进行监督，将质量管理检查机构建设起来，采取自检、互检以及复检方法使放样精度得到保证。
5结束语
建筑工程测量施工是一个复杂且漫长的过程，是建筑施工中必不可少的组成，一个环节出现误差或者遗漏就会对整个施工质量造成影响，为施工单位带来损失。为此，加强放样管理，强化放样操作，做好校核平差工作显得非常重要。这有这样，才能将测量误差消除，确保建筑工程质量与测量精度。
参考文献
[1]邓志永，冯显征.建筑施工测量误差分析及对施工放样精度要求的探讨[J].建筑工程技术与设计，2014(22):779-779.
[2]袁俊利.采用传统测量技术进行复杂立交桥工程测量的方法和措施[J].建筑技术，2012，43(9):806-809.
[3]郝安华，贾涛.试论市政道路工程测量放样控制工作的要点与对策[J].商品与质量•建筑与发展，2014(5):
《 地铁工程测量技术及应用 》
摘要：在地铁工程项目中，地铁测绘工作及测量技术是项目建设的基础工作，它不仅贯穿于整个地铁工程建设始终，还对地铁工程质量产生重要影响。本文结合地铁测绘工作的实践经验，分析了常见的地铁工程测量技术，就具体的实践应用进行了分析探讨，以期对相关的地铁工程测绘工作有所启示作用。
关键词：地铁测绘;测量技术;地铁工程
伴随我国经济建设的蓬勃发展，各地城市交通建设也面临着全新的发展局面，作为城市交通的最基础建设之一，地铁工程与百姓生活密切相关，其工程质量自然也备受社会关注。地铁测绘工作是地铁工程的一项重要环节，它贯穿于整个地铁工程，从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营，几乎都离不开测绘工作的支持。因此作为工程施工单位，需重视地铁工程测量技术的应用，保证测量的准确性，提高工程建设水平。本文结合具体工程实例，对上述问题进行探析，具有一定的参考价值。
1.地铁工程概述
为方便本次研究分析，本文选取了某地铁工程的具体实践建设作为研究参考对象。工程为某城市的地铁线路，是南北方向的主干线，线路全长约，其中地下线长约，地上线长约，该项工程是解决主城南北客运主流向出行需求的南北主轴线。结合本次地铁工程概述及以往的施工经验，总结本次地铁工程测绘工作和测量技术工作具有以下特点。首先，本次地铁工程项目属于城市地铁线路主干线，对城市交通影响较大;而且地铁项目投资大，工程建设周期长，因此地铁测绘工作要贯穿于整个项目始终，从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营，都需要测量技术支持。其次，地铁工程界限规定严格，施工过程中存在的误差都必须受到严格控制，测量技术必须有精确性和可靠性的保障。最后，地铁测量工作必须抓好每一个细节，要通过测量技术的管理提高项目管理质量，对于施工过程中一些关键环节如铺轨基标测量、隧道施工方面测量等，都要做好严格把控，从整体上提高测量技术水平，为地铁工程打下良好的基础。
2.地铁工程测量技术分析
地铁测绘工作贯穿于整个地铁工程建设项目始终，具体包括工程勘测阶段、地铁施工图设计阶段、地铁施工测量阶段、地铁的运营期等几个方面。本文主要从施工阶段对地铁工程测量技术的应用进行分析，具体如下。
测量机器人的应用
测量机器人是本次地铁工程施工阶段的主要测量技术，其具体实质上属于一种智能型电子全站仪，它能够代替人工来进行一系列的测量工作，如自动搜索、跟踪、识别，此外它还能精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息，在实际工程中取得了良好的测量效果。该项技术的测量优势在于测量精度高，智能自动化，自动照准，锁定跟踪，遥控测量及自动调焦等。本次工程测量实例中应用了测量机器人，对于本次地铁工程测量的可靠性和效率都有明显提升，测量精度度高，测量与绘制工作可以一体化进行。在实际工程中发现，测量机器人有着良好的对数据实时分析处理能力，这对于提高本次工程数据处理能力，提升测量精度发挥了重要作用。此外，电子全站仪的应用实现了集成化管理，可以有效确保数据的共享交换，施工放样的质量和效率都大幅提升，安装误差控制在一个很小的范围内。
定向测量
传统的竖井定向测量手段均采用全站仪、垂准仪和陀螺经纬仪联合的方式，而在本次工程的具体实例中，应用了定向测量系统，在隧道盾构的情况下，利用自动化引导系统进行隧道开挖，而且定向测量能够实现实时显示，对于隧道轴线的点偏移值能够及时发现并处理，保证了隧道开挖的可靠性，提高了隧道开挖的精度程度，对于工程中所存在的误差值也能控制在理想的范围内。此外，在本次工程的地下顶管施工过程中，考虑到传统的施工手段技术(即人工测量)费时费力，施工效益低下，因此在本次实际施工中采用了顶管自动引导测量系统，由计算机远程控制测量机器人来自动完成作业，取得了非常理想的施工效果。
断面测量
在本次工程的断面测量上，施工单位综合采取了断面测量系统，该系统的具体内容包括了全站仪、数据采集器、计算机和觇牌等等。在隧道施工中的各个环节上，该断面测量系统取得了良好的实践效果，放样、测量、检测和计算等诸多环节上都没有出现问题。在隧道的初砌和开挖工作中，测量准确性得到了保证，同时测量效率提升，节约了大量的人力物力。本次施工发现，利用断面测量来保证隧道施工的测量工作，一方面可以大大提高施工进度，测量速度有保障;另一方面，在同等的施工时间内，测量精度可以控制在理想范围内，一般精度范围可控制在毫米，测量精准度大大提升。此外在本次施工工程中，还利用到了无反射和全自动棱镜三维断面测量，一方面保证了测量数据采集的高效性，另一方面由于实现了多断面共同测量，且操作简便高效，可靠性强，因此又进一步提高了测量效率。
无棱镜测量的应用
在本次的地铁工程施工中，还涉及到了无棱镜测量机器人的具体应用。该项技术通过辐射测量极坐标的方式，准确并高效地完成了一系列的工测量工作，具体包括了隧道掘进放样、断面测量、围岩净空位移量测等等，测量精确度高，测量效率好。该项测量技术进行了有针对性的创新，在工程中利用计算机自动处理，有效减少了工程成本，测量起来也十分方便。该项测量技术的一个典型特点是把设计图中的地铁相应物体的位置及大小都放到实地中，这种趋近于真实的参考参照，大大提高了本次工程的放样精确程度。此外，施工基坑监测系统能够实现对数据的及时分析管理，对于地铁基坑监测项目也具有非常高的可行性。
地铁施工铺设阶段
在地铁施工铺设阶段，本次施工也采用了测量机器人。该项技术的主要原理是应用到了无线传输技术，通过它将测量数据持续传输到机载计算机，然后再利用计算机实现对地铁铺设的精确控制。通过该项技术在本次工程施工中的应用，施工铺设的安全性与质量都得到了有效保障。同时在铺设精度得到有效控制的前提下，铺设成本大大降低，工程经济效益得到了有效保证。此外在施工路面扫描系统中，测量机器人也有很高的应用价值，可将监测目标分为圆棱镜，无棱镜和反射贴片三种。
竣工测量阶段
在本次项目的地铁工程竣工阶段，也需要进行大量的数据测量，这些测量的数据将作为竣工验收的参考，并做相应好存档工作。这些具体的测量内容包括了地铁结构的平面位置、埋深、线路等诸多方面。通过测量机器人的应用，可以实现对相关建筑物(包括附属结构)的尺寸测量、线路及高程测量等，提升了轨道测量精度，保障了地铁工程测量放样的顺利实现。
总结
综上所述，地铁测绘工作是一项系统且复杂的内容，它贯穿于整个工程始终，并对工程质量提供了强有力的保障。在当前各地城市交通建设不断发展的新时期，地铁工程自然占据了十分重要的位置，相关单位需要在保证工程质量的前提下，加强工程测量管理工作，强化对地铁工程测量技术的研究，保证测量各个环节的质量与水平，确保工程顺利开展并取得良好的综合效益，推动我国地铁交通事业的发展迈向一个新高度。
参考文献：
[1]张铁斌.地铁工程测量技术及应用分析[J].科技展望,2015,09:39.
[2]龚振文,龙晓敏,胡朝英.昆明地铁工程测量技术分析及测绘新技术应用[J].山西建筑,2013,33:208-210.
[3]程栋.地铁工程测量中平面联系测量的应用[J].科技展望,2015,35:35.
有关有关工程测量论文范文推荐：
1. 有关工程测量论文范文
2. 有关工程测量毕业论文范文
3. 工程测量毕业论文范文
4. 工程测量工程论文范文精选
5. 浅谈工程测量论文范文
6. 工程测量毕业论文例文
7. 工程测量技术论文
请看这里：
“圜，一中同长也！”在古时人们对于圆的认识主要是圆心到圆上距离相等，从而做成了车轮等物品，而今圆已成为我们生活中必不可少的模具，人们广泛运用的东西大多由圆构成。毕达哥拉斯说过，一切立体图形中最美的是球形，一切平面图形中最美的是圆形。由此可见
曾经有数学家说：圆是最完美的形状.在日常生活中也有许多地方要用圆：汽车、火车的轮子都是圆的,我们在搬重物的时候可以把物体放在圆柱或圆管上.有其他形状可以代替圆吗?在不断的探索失败和进一步探索中,我逐渐发现了一个与圆有着许多相似作用的图形——“等宽曲线”.并在这次数学的探索之旅中体会到了探求数学之谜的艰辛,感受到了探索成功的喜悦.一、问题的提出：大街上车水马龙,车来车往,每一辆汽车的轮子都是圆的；我们在搬重物的时候,会把物体放在圆柱或圆管上.看到这些,我非常疑惑：为什么它们都是圆的而不是其他形状的呢?这个问题困扰我很久,直到这个学期我们学习“圆”这一课时,老师在课件中为我们演示了三角形轮子与正方形轮子的可笑表演后,我才明白：把车轮做成圆形,车轴安在圆心上,车轴离开地面的距离,就总是等于车轮半径那么长.这样车轮在地面上就容易滚动了.假如这个轮子是方形、三角形的,从轮缘到轮子圆心的距离各不相等,那么,这种车子走起来,一定会忽高忽低,震动的很厉害.因此车轮都是圆的,搬东西时我们也会选择圆管垫在下面.可我还是在想：真的只有是圆吗?有没有其他形状可以代替圆呢?二、思考与探索：趁着周末,我找了一辆玩具车、一块泡沫板、小刀等,开始了我的探索之旅.1、第一次探索：增加边数我注意到在课件中正方形的轮子虽然也颠簸,但比三角形的轮子平稳了很多,于是我想：如果把轮子做成正六边形,会不会更平稳呢?于是,我做了四个正六边形的轮子,试了试,果然平稳多了.我不由得兴奋起来：只要把边数做得更多,不就更平稳了吗?我开始在脑子里幻想“轮子边数越来越多,车子越来越平稳”的情形,可是想着想着,我觉得不对劲了：边数不断增多,不就慢慢变成圆了吗?这和“圆的面积”中学到的“分的份数越多,拼成的图形就越接近平行四边形”是一个道理啊,这应该就是老师说的“极限”吧.想到这儿,我有些沮丧：这个方法行不通.2、第二次探索：圆的模仿秀一计不成,再生一计.我又想：轮子之所以做成圆的,是因为中心到周围的距离都是一样的.三角形和正方形的轮子会颠簸则是因为中心到边上的距离比到顶点短,如果我们增加中心到边上的距离,使它们一样长,不就行了吗?想到这儿,我画了一个正三角形,找到它的中心（三条中线的交点）,以它为圆心,以中心到顶点的长度为半径,分别画了三段弧.我心中暗暗得意,这样一来,距离不就相等了吗?可画好后一看,我不由得傻眼了：它就是一个圆啊!我不死心,又画了一个正方形,找出中心,画了四段弧.结果,还是一个圆.看来,此路不通.3、第三次探索：换个圆心第二次的失败让我体会到：不能把原来的中心作为圆心,因为这样会让它变成圆.那么圆心定在哪儿比较合适呢?看着面前的几个图形,一个念头油然而生：用顶点作圆心如何?说干就干,我先画了一个正三角形,再将它的三个顶点分别作为圆心,以边长为半径,分别作了三段弧.于是一个怪模怪样的家伙就“诞生”了.我迫不及待地做了四个这样的轮子,试验的结果却让我的满腔希望化为泡影：这种轮子比三角形、正方形、正六边形等平稳了很多,但还是上下起伏,没有达到圆形轮子的效果.4、爸爸的怪主意：接二连三的失败让我非常沮丧,我心灰意冷地呆坐在那儿,一种山穷水尽的感觉涌上心头：也许真的只有圆才能做轮子.爸爸注意到了我沮丧的表情,走过来询问我,我强打精神向他倾述了我的疑惑与几次尝试,希望爸爸能给我出个主意.爸爸边听边饶有兴趣地看着我的“杰作”,过了许久才说：“你的想法都很好,失败了也不要紧,而且你的这个作品很有趣.”他指着我最后做出的怪模怪样的家伙说,“你拿块木板放在它上面试试,注意：要直接放在轮子上,别放在轴上.”“什么?直接放在轮子上?”我简直不相信自己的耳朵,“这真是个怪想法.”尽管心中疑惑,但我相信爸爸不会无缘无故地这么说,于是就照着做了,做好后我推着它前进了一段.怪了!小车是平的!小车居然走得很平稳!就和车轮是圆形的一样平稳!我跳起来,惊讶地看着爸爸,希望他能给我一个答案.爸爸看着我惊愕的表情,呵呵笑着说：“你小子不简单,你“创造”的这个东西叫等宽曲线,有兴趣的话可以上网去找找相关的资料.”三、答案与新的疑惑：我迫不及待地上网查找资料,在网上,我找到了等宽曲线的解释：“等宽曲线是指非圆的等宽曲线,一条相对于“支持线”之间的距离为一固定常数的封闭曲线,当形状为等宽曲线的轮子作水平滚动时,其表现为最高点的高度保持不变.”确实如此,只有当它滚动时最高点不变,才能象刚才这样让小车保持稳定.更让我意外和惊喜的是：等宽曲线也可以当轮子!下面是我在网络上看到的文章和图片：操作：按下启动按钮,观察车轮为等宽曲线形状的小车的运行状况.原理：车轮并非一定要做成圆的,形状近似于“三角形”的等宽曲线车轮,也能使车子平稳行驶.如果在等宽曲线上作两根平行线与之相切,不管瞄在什么位置,夹在这两根平行线之间的距离都相等.所以,当形状为等宽曲线的轮子作水平滚动时,其表现为最高点的高度保持不变.通过本展品的演示,能形象地揭示等宽曲线的奇妙特性及与圆的内在联系,引起观众突破常规的思维方式. 几经周折,终于找到了圆的代替图形——“等宽曲线”,这让我非常高兴,在这次数学的探索之旅中,我既体会到了探求数学之谜的艰辛,又感受到了探索成功的喜悦.这种感觉正像数学家陈省声爷爷说的：数学真好玩!欣喜之余,一个新的疑问慢慢浮现出来：这辆小车的车轴显然不能在中心位置,那它在哪儿呢?
圆是一种几何图形。当一条线段绕着它的一个端点在平面内旋转一周时，它的另一个端点的轨迹叫做圆。在数学中我们通常根据定义，通常用圆规来画圆。 圆，是一个看来简单，实际上是十分奇妙的形状。古代人最早是从太阳、阴历十五的月亮得到圆的概念的。在一万八千年前的山顶洞人曾经在兽牙、砾石和石珠上钻孔，那些孔有的就很圆。到了陶器时代，许多陶器都是圆的。圆的陶器是将泥土放在一个转盘上制成的。当人们开始纺线，又制出了圆形的石纺锤或陶纺锤。古代人还发现搬运圆的木头时滚着走比较省劲。后来他们在搬运重物的时候，就把几段圆木垫在大树、大石头下面滚着走，这样当然比扛着走省劲得多。约在6000年前，美索不达米亚人，做出了世界上第一个轮子——圆型的木盘。大约在4000多年前，人们将圆的木盘固定在木架下，这就成了最初的车子。 在占有材料相同的情况下，圆形具有最大的面积。几何学告诉我们，这时圆的面积比其他任何形状的面积都来得大，如果有相同数量的材料希望做成容积最大的东西，当然圆形是最合适的了。自来水管、煤气管等，就是对这一自然现象的仿造。
研究论文复合池塘循环水养殖系统微生物群落结构分析姚延丹1,2, 李谷1, 陶玲1, 李晓莉1, 张世羊1, 赵巧玲1, 林玉良11. 中国水产科学研究院 长江水产研究所, 湖北 荆州434000; 2. 上海海洋大学 水产与生命学院, 上海 201306摘要: 于2008年6至10月逐月调查研究了新型复合池塘循环水养殖系统各塘水体理化和微生物分子特征。通过提取水样中细菌总DNA, 扩增其16S rDNA基因V3区, 再经DGGE分析获得图谱, 选择其中主要的13条特征条带进行克隆测序。研究结果表现为, 随水流方向(P1→P5), 各循环塘溶氧(DO)和透明度(SD)依次呈明显下降趋势, TP和CODMn水平呈明显上升趋势; 与对照塘相比, 循环塘DO和SD升高, CODMn和营养盐水平降低。而NH4+-N、DGGE图谱分析显示, 各养殖塘微生物种类丰富, 循环塘与对照塘的群落结构存在明显差异, 且差异主要表现在较弱的条带上; 13条特征条带的测序结果表明, 池塘优势菌群分属4个门: 放线菌门(Actinobacteria)、变形菌门(Proteobacteria)、蓝细菌门(Cyanobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes), 其中有2条属于蓝细菌门的条带特定分布于对照塘。典型对应分析(CCA)排序结果显示, DGGE图谱条带分布与理化因子密切相关。与传统池塘养殖相比, 该养殖模式有助于改善养殖池塘微生态环境。本研究旨为池塘微生物群落结构及其功能关系研究提供借鉴。[中国水产科学, 2011,18(2): 407?415]关键词: 复合池塘循环水养殖系统; 微生物群落结构; 人工湿地; DGGE中图分类号: S94 文献标识码: A 文章编号: 1005?8737?(2011)02?0407?09复合池塘循环水养殖系统(Integrated Pond Recirculating Aquaculture System, IPRAS)是运用生态学原理, 将人工湿地、生态沟渠、生物塘等生态工程技术和池塘养殖有机结合构建的一种具有节水和生态安全的新型池塘养殖系统[1]。研究结果表明, 该系统作为一种新的池塘养殖生产方式, 在提高养殖产品品质, 改善养殖产品质量, 节约水资源及有效解决废水排放等方面均具有明显的理论和实践意义[2]。微生物作为营养物质的分解者和转化者、物质和能量的贮存者[3?4]以及食物链中重要生产者[5], 在池塘养殖过程中具有重要作用, 它的群落结构不仅构成水体物质循环基础, 而且明显指示水环境质量变化[6]。传统微生物种群结构研究一直建立在传统分离和培养方法上, 这种方法费时费力, 培养种群数量有限, 不能代表整个微生物群落结构。变性梯度凝胶电泳(Denatured Gradient Gel Electrophoresis, DGGE)是基于16S rDNA 保守性的DNA指纹技术, 能避开分离培养途径的不足, 可以原位研究微生物群落结构组成。该技术从1993年被Muyzer等[7]首次用来分析土壤环境微生物区系以来, 已被广泛应用于各种环境微生物生态学研究[8], 并已发展成为目前研究微生物群落结构的主要分子生物学方法。PCR-DGGE技术可以使碱基序列稍有区别的PCR扩增产物在变性剂浓度逐步提高的聚丙烯酰胺凝胶中具有不同的收稿日期: 2010?06?08; 修订日期: 2010?08?23.基金项目: 农业部农业科技成果转化资金项目(2008GB23260394); 农业部现代农业产业技术体系建设专项资金资助项目(NYCYTX-49); 中央级公益性科研院所基本科研业务费; 中国水产科学研究院渔业水体净化技术和系统研究重点开放实验室开放基金项目(FWT-200701) .作者简介: 姚延丹(1984?), 女, 硕士研究生. E-mail: 通讯作者: 李谷, 研究员. Tel: ; E-mail: 中国水产科学 第18卷迁移位点, 从而实现不同序列的分离。与传统的微生物分离培养技术相比, 具有快速、准确的特点, 为微生物群落结构和功能解析提供了强大的技术手段[9]。本研究利用PCR-DGGE技术, 通过对比分析新型复合池塘养殖系统和传统池塘养殖系统微生物群落结构特点, 以期为进一步优化系统构建与运行提供科学依据。地由一组L×W×H为30 m× m× m的床体, 填埋碎石作为基质, 深度 m, 沿水流方向分别栽种美人蕉(Canna indica)、鸢尾(Iris tectorum)和菖蒲(Acorus calamus) 3种湿生植物
可以从这个角度来写，制作饮料时我们需植物的果实，植物细胞细胞壁的成分是纤维素和果胶，能分解纤维素的微生物就能分解果肉细胞的纤维素，从而提高果汁的产量。
水生物处理实际是水体自净的强化 ，在去除了污水中的污染物后 ，必须将微生物从水中分离出来 ，这种分离主要是通过微生物本身的絮凝和原生动物、轮虫等的吞食作用完成的。本文主要介绍微生物在生活污水处理中的应用，及几种主要的污水生物处理技术。 生活污水可生化性相对较高，所以采用生化法处理效果比较好。大多数城市污水处理厂的原水主要是生活污水，其中掺杂的工业污水只占相当小的一部分，所以生化法一直是城市污水处理厂的首选工艺。 生活污水是一大污染源。生活污水中含有大量的无机物和有机物。无机物如氯化物、硫酸盐、磷酸盐和钠、钾、钙、铁等碳酸盐，有机物有纤维素、淀粉、脂肪、蛋白质和尿素等。排放入环境中促使浮游植物生长和大量繁殖，形成赤潮和水华。 利用微生物处理污水实际就是通过微生物的新陈代谢活动,将污水中的有机物分解,从而达到净化污水的目的。微生物能从污水中摄取糖，蛋白质，脂肪，淀粉及其它有机化合物作为微生物的营养物质，经过一系列的酶促反应，这些有机物在微生物体内得到分解利用，有些合成微生物自身的结构和功能物质，有些则为微生物提供所需的能量。微生物新陈代谢类型有需氧型和厌氧型两种,因此,污水生物处理方法分为好氧生物处理和厌氧生物处理. 好氧生物处理是在水中有溶解氧存在的条件下，借好氧和兼性厌氧微生物(其中主要是好氧菌)的作用来进行的。在处理过程中，绝大多数的有机物都能被相应的微生物氧化分解。用好氧法处理污水，基本上没有臭气，处理所需的时间比较短，如果条件适宜，—般可去除BOD九成以上 。 厌氧生物处理是在无氧的条件下，借厌氧和兼性厌氧微生物(其中主要是厌氧菌)的作用来分解污水中有机物的，也称厌氧消化或厌氧发酵。厌氧生物处理主要应用于有机污泥和高浓度有机污水的处理。由于是密闭发酵，所以在处理过程中不影响周围环境；同时隔绝空气又加以高温发酵，可以钉死寄生虫卵和致病菌；并且可以产生生物能源甲烷。因此厌氧消化法近年来渐渐受到重视，但由于所需时间长，对设备要求严格，因而影响其迅速推广。 在污水处理中，通常是以有机物在氧化过程中所消耗的氧量这一综合性指标来表示有机污染物的浓度，如生化需氧量和化学需氧量。生化需氧量是指在特定的温度和时间微生物分解污水中有机物所消耗的氧量，称为生化需氧量。生化需氧量约占生化需氧总量的一大半，故采用生化需氧量来表示污水中可降解有机物的浓度是比较合适的。但污水中有机物并不是都能较快降解的，在工业废水中，可以结合化学需氧量等指标表示有机污染物的浓度。 只有生化需氧量高的废水才适宜采用生物处理，化学需氧量很高但生化需氧量不高的废水不宜采用生物处理。对于有毒的废水，只要毒物能降解，就可用生物法处理，关键是控制毒物浓度和驯化微生物。 污水生物处理方法包含活性污泥法、生物膜法、生物接触氧化法、厌氧生物化学法、固定化微生物法，生物处理法通常配合化学混凝处理效果更好，化学混凝药剂处理法资料至望采纳.
姓名：王咫毅 学号： 【嵌牛导读】机器学习成为现在研究的一大热门，而机器学习所应用到的领域图像处理 目标检测 图像分割都已经日趋成熟，而cnn是如何应用到图像分割里边的呢？而其发展过程又有哪些呢？ 【嵌牛鼻子】机器学习 cnn 【嵌牛提问】r-cnn和mask r-cnn有什么区别？两者又是怎么形成的？ 【嵌牛正文】 在 Athelas (Athelas 通过深度学习进行血液诊断)，我们使用卷积神经网络（CNN）不仅仅是分类！在这篇文章中，我们将看到如何在图像实例分割中使用CNN，效果很好。 自从 Alex Krizhevsky，Geoff Hinton和Ilya Sutskever在2012年赢得ImageNet以来 ，卷积神经网络（CNNs）已经成为图像分类的黄金标准。事实上，从那时起，CNN已经改进到现在他们在ImageNet挑战中胜过人类的程度！ need-to-insert-img CNN现在在ImageNet挑战中胜过人类。上图中的y轴是ImageNet上的错误率。 虽然这些结果令人印象深刻，但图像分类远比真人类视觉理解的复杂性和多样性简单得多。 need-to-insert-img 分类挑战中使用的图像示例。请注意图像是如何构图良好的，并且只有一个对象。 在分类中，通常有一个图像，其中一个对象作为焦点，任务是说该图像是什么（见上文）。但是，当我们观察周围的世界时，我们会执行更复杂的任务。 need-to-insert-img 现实生活中的景点通常由许多不同的，重叠的物体，背景和动作组成。 我们看到复杂的景点有多个重叠的物体和不同的背景，我们不仅要对这些不同的物体进行分类，还要确定它们之间的界限，差异和关系！ need-to-insert-img CNN可以帮助我们完成这些复杂的任务吗？也就是说，给定一个更复杂的图像，我们可以使用CNN来识别图像中的不同对象及其边界吗？正如Ross Girshick和他的同龄人在过去几年所表明的那样，答案是肯定的。 这篇文章的目标 通过这篇文章，我们将介绍在对象检测和分割中使用的一些主要技术背后的直觉，并了解它们是如何从一个实现发展到下一个实现的。特别是，我们将介绍R-CNN（地区CNN），这是CNN对此问题的原始应用，以及其后代Fast R-CNN和Faster R-CNN。最后，我们将介绍最近由Facebook Research发布的一篇文章Mask R-CNN，它扩展了这种对象检测技术以提供像素级分割。以下是本文中引用的论文： R-CNN： https ： // Fast R-CNN： https ： // Faster R-CNN： https ： // Mask R-CNN： https ： // 2014年：R-CNN - CNN在物体检测中的早期应用 need-to-insert-img 诸如R-CNN的对象检测算法接收图像并识别图像中主要对象的位置和分类。 受多伦多大学Hinton实验室研究的启发，由Jitendra Malik教授领导的加州大学伯克利分校的一个小团队问自己，今天看来是一个不可避免的问题： 在多大程度上[Krizhevsky等。al的结果]推广到物体检测？ 对象检测的任务是在图像中查找不同的对象并对其进行分类（如上图所示）。由Ross Girshick（我们将再次看到的名字），Jeff Donahue和Trevor Darrel组成的团队发现，通过测试PASCAL VOC Challenge，这是一种类似于ImageNet的流行物体检测挑战，Krizhevsky的结果可以解决这个问题。他们写， 本文首次表明，与基于简单HOG类功能的系统相比，CNN可以在PASCAL VOC上实现更高的物体检测性能。 现在让我们花一点时间来了解他们的架构，CNNs区域（R-CNN）是如何工作的。 了解R-CNN R-CNN的目标是接收图像，并正确识别图像中主要对象（通过边界框）的位置。 输入 ：图像 输出 ：图像中每个对象的边界框+标签。 但是我们如何找出这些边界框的位置？R-CNN做了我们可能直观地做的事情 - 在图像中 提出 一堆框，看看它们中的任何一个是否实际上对应于一个对象 。 need-to-insert-img 选择性搜索查看多个比例的窗口，并查找共享纹理，颜色或强度的相邻像素 R-CNN使用称为选择性搜索的过程创建这些边界框或区域提议，您可以在 此处 阅读。在较高的层次上，选择性搜索（如上图所示）通过不同大小的窗口查看图像，并且对于每个尺寸，尝试通过纹理，颜色或强度将相邻像素组合在一起以识别对象。 need-to-insert-img 在创建一组区域提议后，R-CNN通过AlexNet的修改版本传递图像，以确定它是否是有效区域。 一旦提出建议，R-CNN将该区域变为标准的方形大小，并将其传递给AlexNet的修改版本（ImageNet 2012的获奖提交，启发了R-CNN），如上所示。 在CNN的最后一层，R-CNN增加了一个支持向量机（SVM），它简单地分类这是否是一个对象，如果是的话，是什么对象。这是上图中的第4步。 改进边界框 现在，在盒子里找到了这个物体，我们可以收紧盒子以适应物体的真实尺寸吗？我们可以，这是R-CNN的最后一步。R-CNN对区域提议运行简单的线性回归，以生成更紧密的边界框坐标以获得最终结果。以下是此回归模型的输入和输出： 输入 ：与对象对应的图像的子区域。 输出 ：子区域中对象的新边界框坐标。 总而言之，R-CNN只是以下步骤： 1.为边界框生成一组提议。 2.通过预先训练的AlexNet运行边界框中的图像，最后运行SVM，以查看框中图像的对象。 3.通过线性回归模型运行该框，一旦对象被分类，就为框输出更紧密的坐标。 2015年：快速R-CNN - 加速并简化R-CNN need-to-insert-img Ross Girshick写了R-CNN和Fast R-CNN。他继续在Facebook Research推动计算机视觉的界限。 R-CNN效果很好，但由于一些简单的原因，它确实很慢： 它需要CNN（AlexNet）的正向传递，用于每个单个图像的每个区域建议（每个图像大约2000个前向传递！）。 它必须分别训练三个不同的模型 - 用于生成图像特征的CNN，用于预测类的分类器，以及用于收紧边界框的回归模型。这使得管道极难训练。 2015年，R-CNN的第一作者Ross Girshick解决了这两个问题，导致了我们短暂历史中的第二个算法 - 快速R-CNN。现在让我们回顾一下它的主要见解。 Fast R-CNN洞察力1：RoI（感兴趣区域）池 对于CNN的前向传递，Girshick意识到对于每个图像，图像的许多建议区域总是重叠，导致我们一次又一次地运行相同的CNN计算（~2000次！）。他的洞察力很简单 - 为什么不在每张图像上运行CNN一次，然后找到一种方法来分享〜2000个提案中的计算？ need-to-insert-img 在RoIPool中，创建图像的完整前向传递，并从所得到的前向传递中提取每个感兴趣区域的conv特征。 这正是Fast R-CNN使用称为RoIPool（感兴趣区域池）的技术所做的事情。在其核心，RoIPool分享CNN的前向传递，以在其子区域中形成图像。在上图中，请注意如何通过从CNN的要素图中选择相应的区域来获取每个区域的CNN要素。然后，汇集每个区域中的要素（通常使用最大池）。所以我们所需要的只是原始图像的一次传递而不是~2000！ 快速R-CNN洞察力2：将所有模型组合到一个网络中 need-to-insert-img 快速R-CNN将CNN，分类器和边界框回归器组合成一个单一网络 Fast R-CNN的第二个见解是在单个模型中联合训练CNN，分类器和边界框回归器。之前我们有不同的模型来提取图像特征（CNN），分类（SVM）和收紧边界框（回归量），而 快速R-CNN则使用单个网络来计算所有三个。 您可以在上图中看到这是如何完成的。快速R-CNN用在CNN顶部的softmax层替换SVM分类器以输出分类。它还添加了一个与softmax图层平行的线性回归图层，以输出边界框坐标。这样，所需的所有输出都来自一个网络！以下是此整体模型的输入和输出： 输入 ：带有区域提案的图像。 输出 ：每个区域的对象分类以及更严格的边界框。 2016年：更快的R-CNN - 加速地区提案 即使有了所有这些进步，快速R-CNN过程仍然存在一个瓶颈 - 区域提议者。正如我们所看到的，检测对象位置的第一步是生成一堆潜在的边界框或感兴趣的区域进行测试。在Fast R-CNN中，这些提议是使用 选择性搜索 创建的，这是一个相当缓慢的过程，被发现是整个过程的瓶颈。 need-to-insert-img 微软研究院的首席研究员孙健带领团队领导更快的R-CNN。 在2015年中期，由Shaoqing Ren，Kaiming He，Ross Girshick和Jian Sun组成的微软研究团队找到了一种方法，通过他们（创造性地）命名为快速R-CNN的架构，使该区域提案步骤几乎免费。 更快的R-CNN的见解是区域建议取决于已经通过CNN的前向传递（分类的第一步）计算的图像的特征。 那么为什么不为区域提案重用那些相同的CNN结果而不是运行单独的选择性搜索算法呢？ need-to-insert-img 在Faster R-CNN中，单个CNN用于区域提议和分类。 实际上，这正是R-CNN团队更快取得的成就。在上图中，您可以看到单个CNN如何用于执行区域提议和分类。这样， 只有一个CNN需要接受培训 ，我们几乎可以免费获得地区建议！作者写道： 我们的观察结果是，基于区域的探测器（如Fast R-CNN）使用的卷积特征图也可用于生成区域提议[从而实现几乎无成本的区域提议]。 以下是其模型的输入和输出： 输入 ：图像（注意不需要区域提议）。 输出 ：图像中对象的分类和边界框坐标。 如何生成区域 让我们花点时间看看R-CNN如何通过CNN功能更快地生成这些区域提案。Faster R-CNN在CNN的功能之上增加了一个完全卷积网络，创建了所谓的 区域提案网络 。 need-to-insert-img 区域提案网络在CNN的功能上滑动窗口。在每个窗口位置，网络输出每个锚点的分数和边界框（因此4k框坐标，其中k是锚的数量）。 区域提议网络通过在CNN特征映射和每个窗口上传递滑动窗口来工作，输出 k个 潜在的边界框以及每个框预期有多好的分数。这些 k 盒代表什么？ need-to-insert-img 我们知道人们的边界框往往是矩形和垂直的。我们可以通过创建这样的维度锚来利用这种直觉来指导我们的区域提案网络。 直觉上，我们知道图像中的对象应该适合某些常见的宽高比和大小。例如，我们知道我们想要一些类似于人类形状的矩形盒子。同样，我们知道我们不会看到很多非常薄的盒子。以这种方式，我们创建 k 这样的常见宽高比，我们称之为 锚盒 。对于每个这样的锚箱，我们输出一个边界框并在图像中的每个位置得分。 考虑到这些锚框，我们来看看这个区域提案网络的输入和输出： 输入 ：CNN功能图。 输出 ：每个锚点的边界框。表示该边界框中图像成为对象的可能性的分数。 然后，我们将可能是对象的每个这样的边界框传递到Fast R-CNN，以生成分类和收紧的边界框。 2017：Mask R-CNN - 扩展更快的R-CNN以实现像素级分割 need-to-insert-img 图像实例分割的目标是在像素级别识别场景中不同的对象是什么。 到目前为止，我们已经看到我们如何能够以许多有趣的方式使用CNN功能来有效地定位带有边界框的图像中的不同对象。 我们是否可以扩展这些技术以进一步找到每个对象的精确像素而不仅仅是边界框？这个问题被称为图像分割，是Kaiming He和包括Girshick在内的一组研究人员在Facebook AI上使用一种名为 Mask R-CNN 的架构进行探索的。 need-to-insert-img Facebook AI的研究员Kaiming He是Mask R-CNN的主要作者，也是Faster R-CNN的合着者。 就像Fast R-CNN和Faster R-CNN一样，Mask R-CNN的潜在直觉也是直截了当的。鉴于Faster R-CNN在物体检测方面的效果非常好，我们是否可以扩展它以进行像素级分割？ need-to-insert-img 在掩码R-CNN中，在快速R-CNN的CNN特征之上添加完全卷积网络（FCN）以生成掩码（分段输出）。注意这与Faster R-CNN的分类和边界框回归网络并行。 Mask R-CNN通过向更快的R-CNN添加分支来完成此操作，该分支输出二进制掩码，该Mask 表示给定像素是否是对象的一部分。与以前一样，分支（上图中的白色）只是基于CNN的特征映射之上的完全卷积网络。以下是其输入和输出： 输入 ：CNN功能图。 输出 ：矩阵在像素属于对象的所有位置上为1，在其他位置为0（这称为 二进制掩码 ）。 但Mask R-CNN的作者不得不进行一次小调整，以使这条管道按预期工作。 RoiAlign - 重新调整RoIPool更准确 need-to-insert-img 而不是RoIPool，图像通过RoIAlign传递，以便RoIPool选择的特征图的区域更精确地对应于原始图像的区域。这是必需的，因为像素级分割需要比边界框更细粒度的对齐。 当在原始的快速R-CNN架构上运行而没有修改时，Mask R-CNN作者意识到由RoIPool选择的特征图的区域与原始图像的区域略微不对准。由于图像分割需要像素级特异性，与边界框不同，这自然会导致不准确。 作者能够通过巧妙地调整RoIPool来解决这个问题，使用一种称为RoIAlign的方法进行更精确的对齐。 need-to-insert-img 我们如何准确地将感兴趣的区域从原始图像映射到特征图？ 想象一下，我们有一个大小为 128x128 的图像和一个大小为 25x25 的特征图。让我们想象一下，我们想要的特征区域对应于原始图像中左上角的 15x15 像素（见上文）。我们如何从要素图中选择这些像素？ 我们知道原始图像中的每个像素对应于特征图中的~25 / 128像素。要从原始图像中选择15个像素，我们只选择15 * 25 / 128~ = 像素。 在RoIPool中，我们将它向下舍入并选择2个像素，导致轻微的错位。但是，在RoIAlign中， 我们避免了这种舍入。 相反，我们使用 双线性插值 来准确了解像素处的内容。这在很大程度上是允许我们避免RoIPool引起的错位的原因。 生成这些掩模后，Mask R-CNN将它们与Faster R-CNN中的分类和边界框组合在一起，生成如此精确的分割： need-to-insert-img Mask R-CNN能够对图像中的对象进行分段和分类。 期待 在短短3年时间里，我们已经看到研究界如何从Krizhevsky等进步。al的原始结果是R-CNN，最后一直到Mask R-CNN这样强大的结果。孤立地看，像面具R-CNN这样的结果看起来像天才的难以置信的飞跃，是无法接近的。然而，通过这篇文章，我希望你已经看到这些进步如何通过多年的努力和合作实现直观，渐进的改进。R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN以及最后的Mask R-CNN提出的每个想法都不一定是量子跳跃，但它们的总和产品已经产生了非常显着的结果，使我们更接近人类水平了解视力。 让我特别兴奋的是，R-CNN和Mask R-CNN之间的时间只有三年！通过持续的资金，关注和支持，未来计算机视觉能够进一步提升？
(该分享持续更新中...) 这篇论文主要有三个贡献点： 目前，物体检测、语义分割等技术都是集中在如何在图片上检测出物体，但是忽略了物体与物体之间的关系。一项最近的工作提出了用图（场景图）来代表一个场景。场景图是图像的可解释的结构化表示，可以支持更高级别的视觉智能任务，如captioning。 将每一对节点(对象)视为潜在的边(关系)的自然方法本质上是对全连通图的推理，这种方法在建模上下文关系时通常是有效的，但对对象数量的缩放效果很差(二次)，很快就变得不切实际。嘴朴素的修正方法是采用随机采样，虽然它是efficient，但不是effective，因为对象之间的相互作用的分布远远不是随机的。 作者的解决办法： 图1.给一张图片，模型从图片中抽取出objects(a), 所有节点考虑可能存在的边（b），通过一个医学系的方法‘relatedness’裁去不可能发关系，从而产生更稀疏的候选图结构（c）。最后，利用aGCN去集成全局信息并且更新物体节点和关系的标签（d） 在这项工作中，我们提出了一个新的框架，Graph R-CNN，它通过两种机制有效地利用对象关系规则来智能地稀疏化和推理候选场景图。我们的模型可以分解为三个逻辑阶段:1)对象节点提取，2)关系边缘剪枝，3)图上下文集成，如图1所示。 在对象节点提取阶段，我们使用了一个标准的对象检测的pipeline（faster rcnn）。这就产生了一组localized object regions，如图1b所示。我们将在剩下的pipeline中引入两个重要的新特性，以合并上面讨论的对象关系中的真实世界的规则性。首先，我们介绍了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地计算对象对之间的关联分数，这些分数被用来智能地修剪不太可能的场景图连接(与之前工作中的随机修剪不同)，剪枝后的稀疏图如图1c所示。其次，给出了稀疏连接的候选场景图，我们应用了一个注意图卷积网络(aGCN)来在整个图中传播higher-order上下文——更新每个对象及其基于其邻居的关系表示。与现有的工作相比，我们预测每个节点的边attention，使我们的方法能够学习调节不可靠或不太可能的边缘之间的信息流。我们在图1d中显示了细化的图形标签和边缘attention(与边缘宽度成比例)。 现有对于场景图生成的指标是基于召回⟨主题、谓词、对象⟩三元组或给定ground truth的object localizations的对象和谓词。为了揭示这些度量标准存在的问题，考虑一个方法，该方法将图1a中的boy误认为是man，但在其他方面识别出他是1)站在消防栓后面，2)靠近一辆汽车，3)穿着一件毛衣。在基于三元组的度量标准下，这个小错误(boy vs man)将被严重惩罚，尽管大多数boy的关系被正确识别。尽管提供ground-truth区域的度量方法通过严格关注关系预测来回避这个问题，但是它不能准确地反映整个场景图生成系统的测试时性能。 为了解决这种不匹配，我们引入了一种新的评估度量(SGGen+)，它更全面地评估场景图生成的性能，包括对象、属性(如果有的话)和关系。我们提出了度量SGGen +计算总的recall对于独立实体(对象和谓词),pair 实体⟨对象,属性⟩(如果有的话),和三元组实体⟨主题、谓词、对象⟩。我们在这个新的度量下报告现有方法的结果，发现我们的方法也显著地优于最先进的方法。更重要的是，这个新的度量为生成的场景图和真实场景图之间的相似性提供了一个更鲁棒、更全面的度量。 具体来说，本工作通过引入一种新的模型(graph R-CNN)来解决场景图生成问题，该模型可以利用对象关系的规律性，并提出了一种更全面的场景图生成评价指标(SGGen+)。我们将我们的模型与现有的标准度量方法进行基准测试，而这个新度量方法的性能优于现有方法。 利用上下文来提高场景理解的想法在计算机视觉中有着悠久的历史[16,27,28,30]。最近，Johnson等人受到图形界研究的表示方法的启发，提出了从图像中提取场景图的问题，这将对象检测的任务[6,7,22,31,32]概括为也检测对象的关系和属性。 已经提出了许多方法来检测对象及其关系。尽管这些工作中的大多数指出，对场景图中二次关系的推理是棘手的，但每个都采用了启发式方法，如随机抽样来解决这个问题。我们的工作是第一个引入一个可训练的关系建议网络(RePN)，它学会了在不牺牲efficacy的情况下从图中删除不可能的关系边缘。RePN提供了高质量的候选关系，我们发现它提高了场景图生成的整体性能。 大多数场景图生成方法还包括上下文传播和对候选场景图进行推理的机制，以细化最终的标记。在[40]中，Xu等人将问题分解为两个子图，一个用于对象，另一个用于关系，并执行消息传递。类似地，在[17]中，作者提出了两种消息传递策略(并行顺序)，用于在对象和关系之间传播信息。Dai等人将场景图生成过程建模为条件随机场(CRF)的推理。Newell等人提出直接从图像像素中生成场景图，而不需要使用基于关联图嵌入的对象检测器。在我们的工作中，我们开发了一种新的注意图卷积网络(aGCN)来更新节点和关系表示，通过在候选场景图的节点之间传播上下文来操作视觉和语义特征。虽然在功能上类似于上述基于消息传递的方法，但aGCN是高效的，可以学习将注意力放在可靠的边缘，并减弱不太可能的影响。 以往的许多方法都注意到在场景图生成过程中具有很强的规律性，从而激发了我们的方法。在[23]中，Lu等人整合了语言中的语义先验，以改进对对象之间有意义关系的检测。同样，Li等人[18]证明了region caption也可以为场景图生成提供有用的上下文。与我们的动机最相关的是，Zeller等人将motifs的概念(即经常出现的图结构)形式化。并在VG数据集[14]中检测它们的出现的概率。作者还提出了一个令人惊讶的强基线，它直接使用频率先验来明确地综合图结构中的规律来预测关系。 我们的关系建议网络(Relationship Proposal Network, RePN)受到了RPN的启发，与用于对象检测的faster R-CNN[32]的区域建议网络(region Proposal Network, RPN)紧密相关。我们的RePN在本质上也类似于最近提出的关系建议网络(Rel-PN)[45]。这些方法之间有许多细微的差别。Rel-PN模型独立地预测主题、对象和谓词的建议，然后重新对所有有效的三元组进行评分，而我们的RePN根据对象生成关系，允许它学习对象对关系的偏差。此外，他们的方法是类无关的，并没有用于场景图生成。 GCNs最初是在[13]的半监督学习环境中提出的。GCNs将图数据上的复杂计算分解为一系列局部化操作(通常只涉及相邻节点)，用于每个节点的每个时间步。在计算之前，结构和边缘强度通常是固定的。为了完整起见，我们注意到即将出版的出版物[36]同时独立地开发了一个类似的GCN注意机制(如aGCN)，并在其他(非计算机视觉)上下文中显示了它的有效性。 在这项工作中，我们将场景图建模为包含图像区域、关系及其标签的图。 代表image， 代表nodes集合(一个node对应一个localized object region)， 代表物体间的关系， 分别代表object和relationship的labels。因此，我们的目标是为 建模，在我们的工作中，我们把场景图的生成分解为三部分： 将图的构造(节点和边)与图的标注分离开来。这个因式分解背后的直觉很简单。首先，object region proposal 通常使用现成的对象检测系统(如faster rcnn[32])进行建模，以生成候选区域。值得注意的是，现有的方法通常将第二个关系建议项 建模为顶点 之间潜在边的均匀随机抽样。相反，我们提出了一个关系建议网络(RePN)来直接建模 ——使我们的方法成为第一个允许学习整个生成过程端到端。最后，图标记过程 通常被视为迭代求精过程。模型的pipeline如图2所示：每一个object proposal 都与一个空间区域 , 一个合并的特征向量 , 一个初始化估计标签分布 over 相关联。我们将对于所有n个proposals的向量集合表示为矩阵 以及 Relation Proposal Network 给定上一步提出的n个对象节点，它们之间可能有 个连接;然而，正如前面所讨论的，由于真实对象交互中的规则性，大多数对象对不太可能有关系。为了对这些规律进行建模，我们引入了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地估计对象对之间的关联性。通过对不太可能关系的边缘进行剪枝，可以有效地稀疏化候选场景图，保留可能的边缘，抑制不太可能的边缘带来的噪声。 在这篇论文中，我们利用估计的类别分布( )来推断关联性——本质上是学习软类别关系的先验。这种选择与我们的直觉一致，即与其他类相比，某些类相对不太可能交互。具体,给定初始对象分类分布 ,我们给所有的 有向对 评分, 计算 时的相关性，其中 是一个习得的相关性对函数。 的一个直接实现可以将连接[p^o_i, p^o_j]作为输入传递给一个多层感知器，该感知器输出分数。然而，考虑到对象对的平方数，这种方法将消耗大量的内存和计算。为了避免这种情况，我们考虑一个非对称的内核函数: 分别代表在关系中主语和宾语对映射函数。这个分解使得，仅使用 的两个投影过程，然后执行一次矩阵乘法就能获得分数矩阵 。对于 和 ，我们使用两个多层感知器(mlp)与相同的架构(但不同的参数)。我们还对分数矩阵S进行了sigmoid操作，使得每一个元素都为0～1之间。 在获得分数矩阵后，我们将其降序排序，然后选择前K对。然后，我们使用非最大抑制(NMS)来过滤出与其他对象有明显重叠的对象对。每个关系都有一对边界框，组合顺序很重要。我们计算两个对象对 and 之间对重叠： 计算两个box交集的区域， 计算并集区域。剩余的m个对象对被认为是具有意义关系E的候选对象。利用E，我们得到了一个图 ，它比原来的全连通图稀疏得多。随着图的边的提出，我们还通过从每个对象对的联合框中提取特征，得到所有m个关系的可视化表示 。 为了整合由图结构提供的上下文信息，我们提出了一个注意图卷积网络(aGCN)。在描述我们提出的aGCN之前，让我们简要回顾一下“普通的”GCN，其中每个节点 都有一个表示 如在[13]中提出的那样。简单,目标节点图中,相邻节点的表示 首先通过学习改变线性变换矩阵 .然后,这些转换表示与预先确定的权值α聚集,紧随其后的是一个非线性函数σ(ReLU [25])。这种分层传播可以写成: 或者我们可以把节点整合进一个矩阵中，就可以得到：与i不相邻的节点设定为0，并且设定αii为1。在传统的GCN中,图中的连接是已知并且系数向量αi是基于对称规范化邻接矩阵的特性预设的。 在这篇论文中，我们将传统的GCN拓展了attention版本，通过调节α。为了能够从节点features预测attention，我们通过一个拼接的节点feature学习了一个两层的MLP，并且对得到的分数进行一次softmax。对于节点i的attention是：and 是习得参数，[·, ·] 是拼接操作。通过定义，我们设定 and 。由于注意力机制是节点特征的函数，每次迭代都会导致注意力的改变，从而影响后续的迭代。 回想一下，在前面的小节中，我们有一组N个对象区域和m个关系。在此基础上，我们构造了一个图G，其中节点对应于对象和关系建议。我们在关系节点及其关联对象之间插入边。我们还在所有对象节点之间直接添加了跳转连接边。这些连接允许信息直接在对象节点之间流动。最近的研究表明，对目标相关性进行推理可以提高检测的性能。我们将aGCN应用于此图，基于全局上下文更新对象和关系表示。 注意到我们的图捕获到不同类型到连接（ ↔ relationship, relationship ↔ subject and object ↔ object）。此外，每个连接之间的信息流可能是不对称的(the 信息量 of subject on relationship might be quite different from relationship to subject)。我们学习了每种类型和顺序的不同转换——将节点类型a到节点类型b的线性转换表示为 ，其中s=subject、o=objects和r=relationships。Object node的representation的更新公式如下（object features为 , relationship features为 ）：with and similarly for relationship nodes as: 一个开放的选择是如何初始化object and relationship node represenstions ，它可能被设置为任何intermediate feature representations，甚至是对应类标签的pre-softmax输出。在实践中，我们同时运行可视化的和语义化的aGCN计算——一个具有可视化的特性，另一个使用pre-softmax输出。通过这种方式，我们既可以推断出较低层的视觉细节，也可以推断出较高级别的语义共现(即汽车轮子)。进一步地，我们把语义aGCN的注意力放在视觉aGCN上——基于视觉线索有效地调节语义信息流。这也加强了两个图中表示的真实对象和关系以相同的方式与其他对象交互。 Loss Function 在Graph R-CNN，我们把场景图生成过程分解成三个子过程： 。在训练阶段，这些子过程都是使用监督训练。对于 ，我们用RPN相同的损失（binary cross entropy loss on proposals，regression loss for anchors）。对于 ，我们使用另一个binary cross entropy loss on the relation proposals。对于最后的场景图生成 ，两个muti-class cross entropy losses是被用于object classification and predicate classification。 场景图生成是一个结构化的图上预测问题，如何正确、有效地对预测进行评价是当前场景图生成研究中尚未解决的问题。我们注意到图论[5]对基于最小图编辑距离的图相似度进行了深入的研究;然而，计算准确的解决方案是np完全和ap近似的APX-hard[20]。 以前的工作通过在[40]中引入一个简单的基于三元组回归的度量来评估场景图的生成，从而绕过了这些问题。根据这个指标,我们将称之为SGGen, the ground truth of 场景图表示为一组
传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，下面我给大家分享一些检测与传感技术论文，大家快来跟我一起欣赏吧。
传感器与检测技术课程教学探索
摘 要：传感器与检测技术属于自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，文中针对课程的特点及现存的问题,对该课程的教学内容调整与 教学 方法 改进进行了有益的探讨，以期获得更好的教学质量与效果。
关键词：传感器与检测技术;教学改革;教学方法
中图分类号：G71 文献标识码：A
文章 编号：1009-0118(2012)05-0132-02
传感器与检测技术是自动化专业、电气工程及其自动化专业及过程装备与控制专业的技术基础课程，主要研究自动检测系统中的信息提取、信息转换及信息处理的理论与技术为主要内容的一门应用技术课程。传感技术是自动检测系统，更是控制系统的前哨，它广泛的应用于各个领域，在在促进生产发展和现代科技进步方面发挥着重要作用。学生学好这门课程不仅能为后续课程打下好的基础，也对学生综合运用所专业学知识有着关键的作用，自从2005年课程教学大纲调整以后，在教学中出现了一些新的问题，原有的传统教学模式很难获得良好的教学质量与效果。
一、课程教学现存的问题
自2005年起我校重新制定了自动化专业的教学大纲，其中将传感器与检测技术由考试课调整为考查课，并将课时由64学时更改为32课时，通过几年的 教学 总结 出该课程在教学中存在的一些困难：
(一)教学内容多而散
课程内容多且散，涉及知识面广，有物理学，化学，电子学，力学等等，属于多学科渗透的一门课程，学生学习有难度，特别是对于一些基础不太好的同学更是有困难。
(二)典型应用性
传感器与检测技术属于典型的应用课程，要学习各种传感器的原理，并掌握它的使用，在此基础上掌握搭建检测系统的方法，单靠理论的学习必定是有差距的。而实验课时不充裕，实验条件也有限。
(三)学时越来越少
学校目前对学生的定位是“培养优秀的工程应用型人才”，为了加大实践环节的因此对课程设置与课时作了调整，本课程课时被缩减至32课时。
(四)学生的学习主动性差
由于本课程被定为考查课，所以有相当一部份同学从 学习态度 上不太重视，没有投入必要的精力和时间，学习主动性差，直接影响教学效果。
二、教学内容与教学方法的探索
(一)教学内容的调整
目前大部分的传感器与检测技术的教材多侧重于传感器的工作原理、测量线路及信息处理等方面，而对具体应用涉及较少，针对课程的内容多课时少的情况，教学时无法做到面面俱到，教学内容必须做适当调整。根据学校对工科本科生工程应用型人才的定位，教学内容的调整遵循以下原则：
1、避免繁琐的理论推导过程，以避繁就简的方式向学生讲解传感器的工作原理。例如：用幻灯片演示使用酒精灯分别燃烧热电偶的两端，在两端存在温差的时候两电极间即出现电势差，无温差时电势差消失，通过这个实例讲解电势差之所以存在的原因，可以配以大家能够理解的简单的公式推导，而不把重心放在构成热电偶的温差电动势和接触电动势形成的公式推导上。
2、重点讲述传感器的实物应用。增加实际案例是学生能够对传感器的应用有更感性的认识。
3、适当补充传感器与系统互联的方法。在先期几种传感器的应用中加入传感器接入控制器的方式介绍，使其思考所学课程之间的关联，对所学专业课程之间的联系能更加深入的认识，建立起系统的概念。
(二)教学方法的改革
为了克服课程教学中客观存在的困难，获得良好的教学效果，在课堂教学使用多种教学方法和手段，力求将教学内容讲解得更加生动、具体。
1、采用多媒体技术，使用现代化的教学手段来提升教学效果和教学质量
采用多媒体课件教学，一方面可以省去教师用于黑板板书的大量时间，克服课时减少的问题;另一方面，以动画的形式生动形象的演示传感器的工作原理，展示所学传感器的各种照片、复杂检测系统的原理图或线路图，使学生能够直观地认识传感器，更容易理解传感器的工作原理和应用。例如，学习光栅传感器时，使用传统的教学手段，很难使同学们理解莫尔条文的形成及其移动过程，使用对媒体课件就可以以动画的形式使同学们直观的明暗相间的莫尔条纹是什么样子，还可以以不同的速度使指示光栅在标尺光栅上进行移动，清晰的看出条纹移动的方向与光栅夹角及指示光栅移动方向的关系。学习增量式光电编码器时，很多同学很难理解编码器的辨向问题，通过使用幻灯片展示编码器的内部结构，直接了解光栏板上刻缝、码盘及光电元件的位置关系后，同学们就能更容易的理解辨向码道、增量码道与零位码道形成脉冲的相位关系，佐以简单的辨向电路就可以使同学们更高效的学习该传感器的工作原理及应用方法。
总而言之，利用多媒体技术使学生能够获取更多的信息，增强学习的趣味性和生动性。
2、重视绪论，提升学生的学习主动性
很多教材的绪论写的比较简略，但我个人认为这不代表它不重要，特别是面对学生主观上不重视课程的情况下，更要下大力气上好绪论这第一次课，吸引学生的注意力，激发学习兴趣，使学生认识到这门课程的实用价值。通过幻灯片演示传感器与检测技术在国民经济中的地位和作用，使同学们了解到小到日常生活，大到航空航天、海洋预测等方面都有着传感器与检测技术的应用，更根据各种行业背景中需要检测的物理量，自动控制理论在实现过程中传感器与检测技术的关键作用，使学生认识该课程的重要性。另一方面，我校长年开展本科生科研实训项目，在开设本课程时已有部分同学成功申请实训课题，一般本专业的同学还是围绕专业应用领域申请课题，其中大部分会涉及传感器与检测技术的内容，所以也就他们正在进行的课题中使用传感器解决的具体问题进行讨论，更加直接的体会到本课程的关键作用，从而提升学生学习的兴趣，增强主动性，克服考查课为本课程教学带来的部分阴影。
3、加大案例教学比重、侧重应用
根据培养工程应用型人才的目标，本课程教学的首要目的是使学生能够合理选择传感器，对传感器技术问题有一定的分析和处理能力，知晓传感器的工程设计方法和实验研究方法。所以在教学中注意分析各类传感器的区别与联系，利用大量的具体案例分析传感器的应用特点。
例如，教材中在介绍电阻应变式传感器是，主要是从传感器的结构、工作原理及测量电路几个方面进行分析介绍的，缺乏实际应用案例。在教学中用幻灯片展示不同应用的实物图，譬如轮辐式的地中衡的称重传感器，日常生活中常见的悬臂梁式的电子秤、人体称、扭力扳手等。用生动的动画显示不同应用下的传感器的反应，例如，进行常用传感器热电偶的学习时，展示各种类型热电偶的实物照片，补充热电偶安装的方式，以换热站控制系统为案例，分析热电偶在温度测量上的应用，重点讲解传感器的输出信号及与控制系统互连问题。在介绍光电池传感器时补充用于控制的干手器、用于检测的光电式数字转速表及照度表的应用案例，通过案例是同学们对传感器应用的认识更加深入。
4、利用学校的科研实训提升学生的学习兴趣、加强学生的实践能力
我校学生自二年级起可以开始申请科研实训项目，指导老师指导，学生负责，本课程在学生三年级第一学期开设，在此之前已有部分同学参加了科研实训项目，在这些项目中，譬如智能车项目、数据采集系统实现等实训项目中都包含传感器与检测技术的应用，上课前教师了解这些项目，就可以就实际问题提出问题，让学生带着问题来学习，提升学习的兴趣。另外可以在学习的同时启发同学们集思广益，与实验中心老师联系，联合二年级同学进行传感器的设计制作，或者进入专业实验室进行传感器应用方面的实训实验，鼓励同学申报的科研实训项目，提高学生的实践能力。
三、结束语
通过几年的教学与总结，对教学内容、教学方法进行了分析研究，作了适当的改革。调整的教学内容重点更突出，侧重应用，补充了丰富的案例，激发了学生的学习兴趣，多媒体的教学方法增强了教学的生动性，与科研实训的相结合，对课堂教学进行拓展，加强了学习的主动性，提升了实践能力。从近几年的网上评教结果来看，所做的教学调整与改革受学生的欢迎和好评，取得了较好的教学效果。
参考文献：
[1]袁向荣.“传感器与检测技术”课程教学方法探索与实践[J].中国电力 教育 ,2010,(21):85-86.
[2]陈静.感器与检测技术教学改革探索[J].现代教育装备,2011,(15):94-95.
[3]周祥才,孟飞.检测技术课程教学改革研究[J].常州工学院学报,2010,(12):91-92.
[4]张齐,华亮,吴晓.“传感器与检测技术”课程教学改革研究[J].中国教育技术装备,2009,(27):42-43.
点击下页还有更多>>>检测与传感技术论文