XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现场校准
评估和提高天然气的可靠性... - NSF PAR
摘要。环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器组是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器组与高质量参考仪器放在一起一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。尽管这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。 因此，在现场训练的传感器包可能会提供
热成像和光学的现场几何校准...
UAS 图像已成为地貌研究中广泛使用的信息来源。当使用摄影测量方法来量化地貌变化时，相机校准对于确保图像测量的准确性至关重要。基于调查数据的自校准不足会导致系统误差，从而导致 DEM 变形。消费级传感器的几何稳定性通常较低，因此需要进行现场校准，因为实验室校准的可靠性会受到运输的影响。在本研究中，提出了一种强大的现场工作流程，可以同时对热传感器和光学传感器进行省时且可重复的校准。以石头建筑为校准对象，并以 TLS 扫描为参考。该方法使用两个传感器（DJI Phantom 4 Pro 和 Workswell WIRIS pro）、两个软件解决方案（视觉测量系统 (VMS) 和 Agisoft Metashape）和每个传感器的两个不同图像子集来计算八个单独的相机校准。所呈现的结果表明，该方法适用于确定预校准摄影测量调查的相机参数。
评估和提高气体的可靠性... - AMT - 最近
摘要：环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器包是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器包与高质量参考仪器共置一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。虽然这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。因此，在现场训练的传感器包在移动或转移到其他位置时可能会提供不太可靠的数据。对于寻求在监管监测点以外进行监测的应用（例如个人移动监测或高分辨率的社区监测），这是一个潜在的问题。
客户参与指南
功能：Warner Robins空气物流综合体为C-5，C-17，C-130和F-15飞机提供编程/未编程的仓库级维护维修和修改。飞机维护小组维护探险仓库维护（EDMX）和仓库现场团队的能力，可为应急操作和全球部署支持提供支持，以返回撞车和战斗损坏的飞机。商品维护组（CMXG）为C-5，C-17，C-130，F-15，B-2和KC-46提供广泛的库级维护支持。CMXG执行库级测试，维护，修改，制造，组件和特殊过程维修，资产大修以及工程专业知识，以支持主要的武器系统。电子维护组（EMXG）提供空中电子，航空电子学和仪器库级维护支持。EMXG在库级测试，维护，维修，修改，制造，认证，解密和工程支持中维护核心功能和流程，对武器系统和相关的支持设备。维护支持小组（MXSG）提供工业，设施，设备，工程和测试服务支持。MXSG执行仓库工业工厂设备和地面支撑设备维护，并提供各种实验室测试，分析和电子测试人员的现场校准。
低漂移推力平衡，高分辨率
虽然 AST 推力平衡器目前的状态已经超出了其设计目标，但它还有进一步改进的潜力，以实现更高的分辨率和更低的噪音。从我们的角度来看，机械结构似乎尚未达到极限。目前，AST 正在构建基于非常相似的机械设计的推力平衡器的新版本，它将具有改进的电子元件。目前，音圈致动器能够产生从 -1.8 N 到 1.8 N 范围内的力，固有分辨率为 16 位，通过插值技术略有增强。新版本的推力平衡器将使用分辨率更高的组件，因此在高达 1 N 的整个测量范围内表现出更好的性能。此外，还将开发一种专用于推力噪声测量的新型音圈电流源。它仅覆盖较小的推力范围，从而显着提高分辨率并降低此特定应用的噪音。在目前的状态下，推力平衡电子设备仅由标准型部件组成。在全新改进的电路设计的关键部分使用低噪声部件也有望显著降低整体本底噪声。作为一项附加功能，新型推力平衡器将配备第二个独立的现场校准装置，该装置基于物理原理而非音圈致动器。因此，这种新装置与现有的第二个音圈致动器相结合，将提供两种独立的现场校准方法，从而实现绝对推力测量的高精度。
基于深度学习的流程，用于通过连续捕获的立体视频估计不受约束的水下环境中水生生物的数量和大小
摘要：使用固定式水下摄像机是一种现代且适应性强的方法，可提供持续且经济高效的长期解决方案来监测特别感兴趣的水下栖息地。此类监测系统的共同目标是更好地了解各种海洋生物种群的动态和状况，例如迁徙或商业相关鱼类种群。本文介绍了一种完整的处理流程，用于从固定式水下鱼类观测站 (UFO) 的立体摄像机捕获的立体视频数据中自动确定生物种群的丰度、类型和估计大小。记录系统进行了现场校准，然后使用同步记录的声纳数据进行了验证。视频数据在德国北部波罗的海入口基尔峡湾连续记录了近一年。它展示了水下生物的自然行为，因为使用被动低光摄像机代替主动照明来减弱吸引力并实现尽可能少的侵入性记录。记录的原始数据通过自适应背景估计进行预过滤，以提取具有活动的序列，然后由深度检测网络（即 Yolov5）进行处理。这提供了在两个摄像机的每个视频帧中检测到的生物的位置和类型，用于按照基本匹配方案计算立体对应关系。在后续步骤中，使用匹配的边界框的角坐标来近似所描绘生物的大小和距离。本研究中使用的 Yolov5 模型是在一个新颖的数据集上训练的，该数据集包含 10 类海洋动物的 73,144 张图像和 92,899 个边界框注释。该模型实现了 92.4% 的平均检测准确率、94.8% 的平均精度 (mAP) 和 93% 的 F1 得分。