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World File Search System测水
通过灯丝和等离子探测器检测水中的痕量金属...
胡梦云，a,b,c 李芳芳，a,b 石申成，a,b 乔宇，a,b 葛金曼，d 李小军，d 曾和平 a,b,e,f,* a 华东师范大学，精密光谱国家重点实验室，上海，中国 b 华东师范大学重庆学院，重庆市精密光学重点实验室，重庆，中国 c 上海理工大学，光电与计算机工程学院，光学仪器与系统教育部工程研究中心，上海市现代光学系统重点实验室，上海，中国 d 中国空间技术研究院（西安），空间微波国家重点实验室，陕西省西安市 e 上海量子科学研究中心，上海，中国 f 重庆市脑与智能研究院，广阳湾实验室，重庆，中国
2022 年 8 月 15 日 主题：临时授权请求 - 2 类许可证修改请求，MDB 的 RWCS 滑橇释放药剂监测水平变化 蓝草化学药剂销毁试验工厂 (BGCAPP) 蓝草陆军仓库 (BGAD) EPA ID #KY8-213-820-105，AI #2805 SDN：24915-00-TKD-GGPT-20693 肯塔基州环境保护部废物管理司危险废物处 收件人：April J. Webb 女士，PE，经理 300 Sower Boulevard，2 楼 肯塔基州法兰克福 40601 亲爱的 Webb 女士：根据 BGCAPP 许可要求和 401 KAR 39:060，第5（包含 40 CFR § 270.42），请求批准随附的临时授权（40 CFR § 270.42(e)）。此临时授权要求将当前的行动水平 0.25 VSL 更改为 0.50 VSL，直至 2 级许可证修改申请获得批准。随附的还有 401 KAR 39:060 第 5 节所要求的其他信息。如果您有任何疑问或需要更多信息，请联系 BGAD 环境主管 Ramesh Melarkode 先生，电话 (859) 779-6268，或 Bechtel Parsons Blue Grass (BPBG) 环境经理 John McArthur 先生，电话 (859) 625-6447。“我谨依法证明，本文件及所有附件均在我的指导或监督下按照旨在确保合格人员妥善收集和评估所提交信息的系统准备。根据我对该人或该人目录的询问
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预测水管故障的人工智能
• VODA.ai 将所有故障中的 50% 正确放置在按故障可能性 (LoF) 排序的前 1% 管道中 • 在前 1% 中正确识别的管道中，86% 的管道之前没有发生过故障
图像预处理策略，用于改善Aruco标记检测水下
摘要 - 在水下计算机视觉中，由于浊度和可变照明条件等环境因素，提高了Aruco标志物的特征提出了重大挑战。本研究探讨了旨在改善非杂种环境中Aruco标记检测性能的图像预处理策略。研究了三种不同的预处理方法：对自适应直方图均衡的增强，一种基于频率域的方法，重点是局部和全局处理，以及一种针对照明校正，降低降低，对比度增强和颜色调整的自动预处理技术。实验验证是为了使用实际水下图像评估这些策略的有效性。这项研究阐明了针对水下Aruco标记检测应用量身定制的有效预处理技术，为开发强大的水下计算机视觉系统提供了见解。索引术语 - 进行处理，视觉，Aruco，水下，ROV
SeaDroneSim：模拟空中图像以探测水面上的物体
无人驾驶飞行器 (UAV) 以其速度快、功能多样而闻名，可用于收集航空图像和遥感数据，用于土地利用调查和精准农业。随着无人机的可用性和可访问性的增长，它们现在作为船舶监控和搜索救援 (SAR) 行动等海洋应用的技术支持至关重要。无人机上可以配备高分辨率摄像头和图形处理单元 (GPU)，以有效和高效地帮助定位感兴趣的物体，适用于紧急救援行动，或者在我们的案例中，用于精准水产养殖应用。现代计算机视觉算法使我们能够在动态环境中检测感兴趣的物体；然而，这些算法依赖于从无人机收集的大型训练数据集，而目前在海洋环境中收集这些数据集非常耗时且费力。为此，我们提出了一个新的基准套件 SeaD- roneSim，它可用于创建具有真实感的照片级航空图像数据集，并为任何给定对象的分割掩模提供地面实况。仅利用 SeaDroneSim 生成的合成数据，我们在真实航拍图像上获得了 71 个平均精度 (mAP)，用于检测我们感兴趣的对象，即本可行性研究中流行的开源遥控水下机器人 (BlueROV)。这款新模拟套装的结果可作为检测 BlueROV 的基准，可用于