金永涛
- 作品数：157 被引量：165H指数：7
- 供职机构：北华航天工业学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国防基础科研计划河北省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学电子电信更多>>
- 中美高等职业教育的比较研究被引量：4
- 2008年
- 高等职业教育是我国重点支持的教育领域。美国的高职教育具有比较完善的管理体制。中美两国高职教育的差异性,可以给我国高等职业教育以启示。
- 解春苓金永涛
- 键盘任意修改程序
- 1994年
- 金永涛
- 关键词：键盘按键
- DBGrid的颜色装饰技巧
- 1997年
- Delphi提供了多种数据库管理手段,DBGrid是其中一个较常用的组件,通过DBGrid中的Color及Font.Color属性只能改变网格的前景和背景色,也就是说只能使用两种基本颜色,显得很单调。利用它的CANVAS(画布)属性可以方便地实现多颜色的网格显示效果,实现按字段、按记录或者按数据项值分别着色操作,使DBGrid更加清晰醒目地显示数据库内容。 一、基本原理 CANVAS(画布)是一种功能极强的特殊属性,在Delphi中只有少数的控件具有此属性,而DBGrid即是其中的一个。所谓的画布,就是把某些控件的表面作为一张画板,允许操作者在其表面进行作图、显示图像或显示字符等操作,这种控制机制完全可以改善某些控件本身的表现形式。
- 金永涛
- 关键词：DBGRID图像处理数据库
- 获得硬盘最大空间的方法
- 1997年
- 目前,硬盘容量从以前的20M、40M渐渐发展到500M、800M甚至更大,拥有1G以上硬盘的用户也非常普遍。大硬盘的使用其中一个问题就是参数的设置与以前的小硬盘相比存在很大差别,也就是说CMOS中的硬盘类型已经不是硬盘的真正物理参数。这里可引入逻辑参数的概念。同一个硬盘可能有多种逻辑参数设置方法,且不同的设置会得到不同的硬盘可用空间,下面就有关这方面的问题谈一下笔者的体会。 一、硬盘模式与逻辑参数 对于一个IDE硬盘来说,可以有多种逻辑参数来合成真正的物理容量。
- 金永涛
- 关键词：硬盘
- 全文增补中
- 一种基于人工智能的导航路径规划方法
- 本发明涉及人工智能机器人路线规划技术领域，具体为一种基于人工智能的导航路径规划方法，S100：在开始导航前，构建全局2d环境；S200：对扫描到的2d构图作栅格化处理；S300：机器人头部和身体部位占比a的传感器感应到有...
- 赵云峰刘必友张兰宋玉彬任鑫张文豪田晓敏朱霞金永涛李国洪董胜飞吉喆杨文浩
- 基于随机森林模型的训练方法、小麦识别方法和训练系统
- 本发明提供了一种基于随机森林模型的训练方法、小麦识别方法和训练系统，涉及计算机应用技术的技术领域，包括：获取随机森林模型，其中，随机森林模型包括多颗决策树；获取多个训练样本数据，训练样本数据包括类别数据和特征样本数据；依...
- 李旭青刘世盟金永涛李龙
- 文献传递
- 建筑图像数据的提取方法及装置
- 本发明提供了一种建筑图像数据的提取方法及装置，涉及遥感的技术领域，上述方法包括：获取包含有目标建筑的遥感影像；将遥感影像和预先设置的遥感影像对应的初始轮廓线输入至预先建立的频域边界能量模型中，输出目标建筑的最终轮廓线；频...
- 任旭红李国洪金永涛王刚常文鹏李雅妮
- 文献传递
- 基于“高分二号”卫星影像的黑臭水体识别被引量：2
- 2022年
- 黑臭水体的遥感识别对水环境监测治理具有重要意义。文章对廊坊市及其周边区域地面采集水体数据的光谱信息进行了分析,在此基础上提出基于决策树的黑臭水体识别算法,并利用“高分二号”(GF-2)卫星影像进行验证,分析黑臭水体空间分布特点及成因。利用决策树模型对GF-2卫星2020年5月影像黑臭水体空间分布进行排查识别,研究结果表明:1)通过卫星同步样点验证,决策树算法识别准确率达到80%,在迁移实验中也有79%准确率,优于传统的阈值法与波段指数法,能有效地识别出黑臭水体;2)黑臭水体分布广泛且不连续,水体受到工业生产、人类生活影响较大,窄小河道、坑塘和断头浜容易发生黑臭现象。利用文中所提方法进行黑臭水体遥感识别,精度高且响应迅速,在水环境管理监测过程中具有较高的应用价值。
- 韩文龙赵起超金永涛苑林罗巍
- 关键词：黑臭水体决策树遥感应用
- 卫星遥感影像SHP点文件的数字水印嵌入和提取方法
- 本发明公开了一种卫星遥感影像SHP点文件的数字水印嵌入和提取方法，属于信息安全技术领域，该方法能够在对SHP格式的卫星遥感影像进行产品质量监督、保障产品信息安全、追溯相关责任的同时，减少存储冗余信息，进而在少量空间中存放...
- 金永涛安志远吴俊聪陈曦
- 文献传递
- 基于机器学习的遥感影像云检测研究进展被引量：1
- 2023年
- 在对地观测领域中云检测是遥感定量化应用的重要环节,同时也是卫星气象应用的关键步骤。近年来,基于机器学习的遥感影像云检测逐渐成为该领域的研究热点,并且取得了一系列研究成果。系统阐述了近10 a来国内外基于机器学习的遥感影像云检测的研究进展,将算法模型分为传统的机器学习模型和深度学习模型两类,并对两类中的具体模型进行详细介绍,对比分析不同模型的优缺点及其适用情况。重点介绍了传统机器学习中的支持向量机(SVM)、随机森林等方法,深度学习中的神经网络模型,包括卷积神经网络(CNN)、改进的U-Net网络等模型。在此基础上,分析了基于机器学习的遥感影像云检测研究中存在的问题,讨论了未来潜在发展方向。
- 邴芳飞金永涛张文豪徐娜徐娜张丽丽裴莹莹
- 关键词：云检测神经网络遥感影像
