DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 客车行业的升级方向 在经济转型升级的大背景下，铁路从过去脏和挤的绿皮、快车，一转变成“高大上”的动车、高铁；民航从原来的“贵族出行”和“大城市专机”变为现在的全天侯、多网点的全民交通工具，从城市到机场的附加交通也越来越便利；城市道路里奔驰着的小车从公家车、出租车，到现在私家车已经驶入寻常百姓家，且性能、外观选择越来越丰富、实惠。可以说，整个交通运输行业都朝着“更便利、更舒适、更经济”的消费和使用体验在升级。 市场对客车的交通需求在于安全、稳定，营运需求在于经济、耐用，乘坐需求在于舒适和扩展可能性。客车行业要升级，就要在技术上提升其原有的“车性”，在乘用上强化其“客性”，同时增加客车的智能化和商业服务附加值，争取通过新能源实现更经济更环保的交通。 5.1. 保持和提升“车性” 客车是公共交通工具，营运安全责任首当其冲，车子扎实才敢拉人，跑得稳才敢跑快。客车生产企业应从研发技术、生产装配技术、产品质量管理方面抓，提升客车的稳定性和耐用度，加强整车运行的协调性，是客车生产技术的升级方向，客车在报废期前保持良好一贯的工况就是目标。 2015年春运期间河南等几起重、特大客车交通事故再次警示我们，提高车辆主动安全技术含金量和有效性是“车性”的最有价值的升级。车辆主动安全技术，如熟悉的安全带系扣警告、轮胎压力监测警告、防抱死制动等，都属于该范畴。通过成系统的主动安全技术配备，可以实时监测、主动预警、自动或辅助协调车辆功能部件的运行情况和故障，最大化实现车辆工况稳定，辅助行驶安全。 5.2. 更“客性”化 更“客性”化的客车来源于调整产品结构和改良产品细节。 产品结构方面，高铁的快速成网和新旅游法的实施，催生了中短途客运市场和旅游团体客运市场对8~9米中型客车的青睐。替代大型客车，可以实现降低采购和营运成本、加密班次、降低通行费用、承包费等[ 2 ] 。轻客的外观应更注重商务化设计，从观感上应有不输轿车和越野车的视享效果；客货两用轻客则可提供转换更自如的设计，适应不断拓展的复合型商务需求。 中国是礼仪之邦，自古有“礼客”的传统，好客、尊宾客、厚待贵客……都是“礼客”的体现。客车过去主要使用他的交通功能，更在乎其“车性”；现在交通手段多了，人们的消费需求提升了，客车应更多地强调“客性”，将客拉回来。开发适用于复合型商务需求的产品、设计更商务化的车型外观，朝提供“更舒适的乘坐感”的方向提升车内空间的设计和部件品质。 客运讲究经济性。不同品牌同等价格的客车对比经济性，除了比节能省油，就是比座位数。在交通部2013年颁布的行业标准《营运客车类型划分及等级评定(JT/T 325-2013)》实行后，规定了各类型客车的座位数，这意味着下一步客车要琢磨在固定的空间内提供更舒适的乘用体验。宽大的多向调节座椅、排间距、窗户，配备桌板，与飞机头等舱没有什么区别甚至更宽裕，便利的行李架、舱，质感好且耐用的内饰和车内部件，都是逐步升级的方向。 5.3. 主动导入车联网 车联网是围绕驾驶和乘坐、车辆和交通过程、车内和车外的多源信息的实时、准确、高效汇聚。目前车联网应用主要在最基础的一些层面，如GPS导航，ETC电子不停车收费系统等，车载无线网络等。真正的车联网系统，可以解释为一个云架构的车辆运行信息平台，它的生态链包含了ITS（智能交通）、物流、客货运、危特车辆、汽修汽配、汽车租赁、企事业车辆管理、汽车制造商、4S店、车管、保险、紧急救援、移动互联网等，是围绕车辆的数据汇聚、计算、调度、监控、管理与应用的复合体系。 车联网技术能提升客车智能化附加值，让驾驶员的驾驶、车辆保养、交通过程更便捷更紧凑，让乘客在乘坐过程中“去交通感”，车内如车外、如室内，生活、工作不因交通而停止，同时能让客车成为无线商务和第三方服务新平台。 2015年，无线互联网5G技术时代呼之欲来，物联网开始进入城市商业和居民生活，周围产业链条的逐渐丰满势必倒逼客车融入这个云联生态圈。目前，北京、武汉、重庆等城市欲打造全国性车联网产业基地，上汽、一汽、吉利等企业纷纷与电信运营商签订车联网业务战略合作协议。前瞻产业研究院分析认为，到2018年，我国车联网市场规模接近2000亿元，车辆网普及率将达10% [ 3 ] ，未来还将会有长足的发展。客车作为公共交通单元，无疑是车联网不可缺少、高效益的终端，客车和客运企业于此大有可为，应积极主动有所作为。客车整车制造和客货营运业者应主动承接一定的研发和技术引进，甚至可以外包合作，尽量在起跑线上与产业链上的终端制造商、方案商、图商、传媒、电信通讯商等抢蛋糕、共做蛋糕，而不是甘做田地等人开垦。 5.4. 挑战节能技术，迎接新能源趋势 我国经济持续、高速发展同时，引出日益突出的燃油供求矛盾和环境污染问题，2014年我国能源的引进和对外依存度将近60%，天然气对外依存度达32.3%。发展节能与新能源汽车是降低汽车燃料消耗量，缓解燃油供求矛盾，减少尾气排放，改善大气环境，促进汽车产业技术进步和优化升级的重要举措。 新能源汽车是指采用新型动力系统，完全或主要依靠新型能源驱动的汽车，主要包括纯电动汽车、插电式混合动力汽车及燃料电池汽车。节能汽车是指以内燃机为主要动力系统，综合工况燃料消耗量优于下一阶段目标值的汽车。 我国新能源汽车经过近10年的研究开发和示范运行，基本具备产业化发展基础，电池、电机、电子控制和系统集成等关键技术取得重大进步，纯电动汽车和插电式混合动力汽车开始小规模投放市场。近年来，汽车节能技术推广应用也取得积极进展，通过实施乘用车燃料消耗量限值标准和鼓励购买小排量汽车的财税政策等措施，先进内燃机、高效变速器、轻量化材料、整车优化设计以及混合动力等节能技术和产品得到大力推广，汽车平均燃料消耗量明显降低；天然气等替代燃料汽车技术基本成熟并初步实现产业化，形成了一定市场规模。 政策方面，国务院《汽车产业调整和振兴规划》 (2009)和《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》 (2012)、发改委与工信部《汽车产业发展政策》 (2009)等国家层面规划均把新能源汽车摆在重要位置。新能源汽车作为国家七大战略新兴产业之一，也是具有产品形态的七个产业之一，受重视程度无须赘言。节能技术和新能源之于客车的应用和推广，必然是客车产业的升级方向。截至2014年年中，国内新能源客车产业投资规模已达252亿元。现在，节能与新能源汽车已成为国际汽车产业的发展方向，许多国家已积极展开新能源汽车产业部署，未来10年，全球汽车产业将迎来转型升级的重要战略机遇期。
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user: 6. 结语 客车让社会服务更加完善、社会效率和秩序更高效，社会和经济环境则还给客车广袤的发展空间。当人们选择客车作为交通工具时，觉得比其他方式更便捷；当人们乘坐客车时，觉得比其他方式更舒适，就是客车行业升级的方向。
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user: 摘 要 提出了一种基于提升小波变换的图像融合改进算法。针对提升小波分解后的低频和高频分量各自的特点，选用不同的规则进行融合，即低频系数采用选择法和加权平均相结合的策略，高频系数时，把小波系数的方差与绝对值综合起来考虑决定融合小波系数。实验结果表明，当采用平均梯度、信息熵、标准差、均方根误差和峰值信噪比作为客观评价准则，该算法的融合图像比拉普拉斯金字塔融合图像和传统的小波变换的融合图像具有更好的融合效果，较好地提高了图像融合精确度。 关键词 :图像融合，融合规则，小波变换，提升小波变换
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user: 1. 引言 图像融合是将两个或两个以上的传感器对某一场景获取多幅图像信息加以综合，从而获取单一传感器无法获取的信息。图像融合的目的是减少不确定性。 由于现有的基于小波变换的图像融合算法计算较复杂、速度较慢等缺点，本文提出了一种基于提升小波变换的图像融合改进算法。针对提升小波分解后的低频和高频分量各自的特点，选用不同的规则进行融合，该方法在保持原有的基于传统小波变换融合方法的融合性能的前提下，可以使融合处理的计算量大大减少，融合速度显著提高。
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user: 2. 提升小波的分解与重构 Sweldens提出了用提升方法构造小波的新思路，并证明所有经典小波分析都可以找到相应等效的提升方法[ 1 ] 提升方案把第一代小波变换过程分为分裂、预测和更新(或修正)三个阶段[ 2 ] 。 1) 分裂：是将信号偶数和奇数样本分离，即 (1) 其中： 表示信号 的低频近似分量， 表示信号 的高频细节分量。 2) 预测：预测过程是一个对偶提升的过程，应保持偶样本不变，利用数据间的相关性，定义预测算子 ，用相邻的偶数序列来预测奇数序列。预测误差为 (2) 3) 更新：经过以上两个步骤产生的系数子集 的某些性质(如均值)并不和原始数据中的性质一致，因此需要构造一个更新算子 去更新 ，使得修正后的 (记为 )只包含信号的低频成分。即 (3) 与经典小波分析方法相比，第二代小波构造方法的优越性体现在：a) 与经典的Mallat算法相比，其运算量减少一半，在对图像数据的进行处理时，可以减少约3/4的运算量[ 3 ] 。b) 易于构造非线性小波变换[ 4 ] 。 提升小波重构就是将分解的三个步骤倒过来： 1) 反修正 (4) 2) 反预测 (5) 3) 合并 (6) 式中的 表示将 和 分别作为偶数序列和奇数序列拼接成原始信号。采用基于提升方案的小波变换对信号进行分解和重构的过程如图1所示。 信号进行传统小波变换是用滤波器对信号进行卷积滤波，由于时域卷积在频域变为乘积，所以传统小波变换往往依赖于傅立叶变换在频域中进行设计。从以上的分析可以看出：对信号进行提升小波变换用的是时域中的函数插值思想，即对信号进行预测来产生高频信号，然后再通过更新来获得低频信号，只需在时域中进行，大大节省了内存。Daubechies和Sweldens证明了[ 5 ] ；任意具有有限长滤波器的离散小波变换都可以通过对它的多相矩阵进行因式分解化为有限的提升步骤来解决，传统的小波变换转化为提升算法之后，运算速度大有提高。另外，提升小波变换可以实现整数小波变换，计算过程不产生任何浮点误差，具有精确的重构原始信号，以及对原始图像的尺寸没有严格的要求等优点。
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user: 3. 算法的改进 相对于传统的小波变换，提升小波变换具有良好的、适合硬件实现的特点。提升算法不依赖于傅立叶变换，在空间域就能完成小波变换，实现对频率域信号的分析，因此不需要很强的傅立叶分析背景便可以理解小波的特性和小波变换。由于摒弃了传统的傅立叶变换，将高低通滤波器转化成一系列的预测和更新步骤，而预测和更新步骤的实现往往很简单，并且具有很大的重复性，从而简化了小波分解和重构的实现结构，降低了运算复杂度。提升算法可以进行同址运算，大大减少了程序所需要的存储开销。这些特点使得提升算法非常适合硬件实现，可以有效地提高硬件系统的性能，以及硬件资源的利用率，极大地改善了运行速度、占用少量内存空间。 基于提升小波变换的图像融合基本原理与基于传统小波变换的图像融合方法类似。首先采用提升方案对已配准的源图像先进行提升小波分解，然后对各分解层分别进行融合处理，各分解层上的不同频率分量可采用不同的融合算子进行融合处理，最后进行提升小波逆变换重构融合图像[ 6 ] [ 7 ] 。以两幅图像为例，融合原理如图2所示。 大部分基于小波变换的图像融合算法主要研究如何选择融合图像中的高频细节系数，而对低频近似系数直接采用“平均法”处理，这在一定程度上降低了图像的对比度。图像的低频成分包括了图像的主要能量，决定了图像的轮廓。因此，正确地选择低频系数能够很好地提高图像的视觉效果。综合考虑融合图像的质量和执行速度，本章提出了一种基于提升小波变换的图像融合改进算法，在以往的低频与高频融合规则上，均进行了改进，融合图像较好地保留了输入图像的细节和边缘，全局清晰，融合效果好。 3.1. 低频部分融合规则 图像经过提升小波变换[ 8 ] 后得到低频分量是对源图像的近似描述，包含了图像的轮廓和纹理信息，以及平均灰度，一般采用加权平均法来处理。但是由于聚焦的不同，图像差异较大，这样处理会弱化它们之间的差异，降低目标的可识别性。由于这个原因，本文采用以下方法来处理低频分量： 图1. 提升小波变换的分解和重构示意图 图2. 提升小波变换融合算法原理图 (7) 其中， 为融合后的低频分量， 和 分别为左聚焦和右聚焦图像的低频部分， 和 分别为低频分量的均值。 3.2. 高频部分融合规则 对于图像的高频成分，小波系数绝对值越大表示相应位置的灰度值变化也越大，同时还表示其包含着比较多的图像信息，这也说明其重要性程度也越大，它在一定程度上反映了源图像对融合图像的贡献程度的大小。方差的大小对应着数据组分布情况，方差值越大对应着数据组分布程度也越大。在图像数据中，图像数据的像素值变化越大，那么就表明方差也越大，比如含边缘的图像数据块对应的方差值相对来说比较大，清晰图像块的方差值要比不清晰图像块的方差值大。基于小波系数的上述性质，对于小波系数先后有人提出了基于小波系数绝对值取大的融合规则和基于小波系数窗口方差取大的融合规则，这两种方法的融合过程计算简单，而且融合效果都不错，但是这两种方法有可能引入噪声系数。针对此问题，本文提出了将小波系数绝对值大小和小波系数窗口方差大小结合起来考虑，融合规则如下： 1) 两幅图像A和B，如果图像A在点 的小波系数绝对值比图像B在点 的小波系数绝对值大，且图像A在以点 为中心元素的窗口方差比图像B在以点 为中心元素的窗口方差大，则取图像A在点 的小波系数作为融合图像在 的小波系数。 2) 两幅图像A和B，如果图像A在点 的小波系数绝对值比图像B在点 的小波系数绝对值大，但图像A在以点 为中心元素的窗口方差比图像B在以点 为中心元素的窗口方差小，则取图像B在以点 为中心元素的窗口的各小波系数绝对值均值和作为融合图像在 的小波系数。 3) 两幅图像A和B，如果图像A在点 的小波系数绝对值比图像B在点 的小波系数绝对值小，且图像A在以点 为中心元素的窗口方差比图像B在以点 为中心元素的窗口方差小，则取图像B在点 的小波系数作为融合图像在 的小波系数。 4) 两幅图像A和B，如果图像A在点 的小波系数绝对值比图像B在点 的小波系数绝对值小，且图像A在以点 为中心元素的窗口方差比图像B在以点 为中心元素的窗口方差大，则取图像A在以点 为中心元素的窗口的各小波系数绝对值均值和作为融合图像在 的小波系数。 5) 其他的情况就取两幅图像A和B在点 小波系数的平均值作为融合图像在 的小波系数。 上述思想用数学公式可表示为： (8) 其中， 为融合图像在点 的融合系数， 为图像A在点 的小波系数， 为图像B在点 的小波系数， 为图像A在以点 为中心元素的窗口的各小波系数绝对值均值和， 为图像B在以点 为中心元素的窗口的各小波系数绝对值均值和， 为图像A在以点 为中心元素的窗口方差系数， 为图像B在以点 为中心元素的窗口方差系数。 由于该融合规则把小波系数绝对值大小和小波系数窗口方差大小结合起来考虑，所以在一定程度上克服了融合两幅图像小波系数时有可能引入噪声系数的不足。
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user: 4. 实验结果及分析 通过实验我们将本章提出的算法与拉普拉斯金字塔、传统的小波变换以及低频近似系数直接采用“平均法”处理的融合算法相比较。图3中，(a)、(b)分别是两幅已经过配准的多聚焦图像[ 9 ] [ 10 ] ，其中图(a)为聚焦右边的钟表图像，图(b)为聚焦左边的钟表图像，大小都为256 × 256。图(c)和图(d)为分别使用基于拉普拉斯金字塔和DBSS(2，2)小波变换[ 11 ] 的融合图像，这两种算法都采用本文提出的融合规则。图(e)为使用提升小波 + 均值规则的融合图像，即融合规则采用低频部分取平均，高频部分取系数绝对值最大的融合算法。图(f)为本章算法融合图像。实验中，拉普拉斯金字塔中的滤波器 = [1 4 6 4 1]/16，提升小波变换使用db4作为小波基，四种方法的分解层数均为2。从图3融合结果来看，四种算法融合后的图像都包含了源图像的有用信息，得到了左右聚焦都清晰的图像。相比较容易看出，提升小波 + 均值规则的融合图像效果最差，其他三种算法融合图像的细节和边缘较好，全局清晰，视觉效果差不多。 (9) 式中， 、 分别为图像的行数和列数； 表示图像在像素点 的灰度值， ， 。 2) 信息熵 对于灰度范围 的图像直方图， 为灰度值等于 的像素数与图像总像素数之比， 为灰度级总数，其信息熵定义为 (10) 图像信息熵反应了图像携带的信息量的多少。融合图像的熵值越大，说明携带了源图像越多的信息量，融合效果越好。 3) 标准差 标准差是一种表示分散程度的统计观念，它反映了图像灰度值的分布情况。标准差的大小与图像质量正相关。标准差越大，说明图像灰度级分布越分散，图像的有用信息就越多；标准差越小，图像灰度级分布集中，图像的对比度也减小，色调单一得不到太多有用的信息。标准差的计算公式为： (11) 式中： 表示融合后图像的灰度， 表示融合图像灰度的均值。 4) 均方根误差 均方根误差表示融合图像与标准图像的偏离程度，均方根误差越小，说明融合效果越好。其计算公式为： (12) 其中： 为融合图像， 为标准图像。 5) 峰值信噪比 峰值信噪比越大，图像的视觉效果就越好。其计算公式为： (13) 式中： 表1是对图3中融合图像的客观数据统计。本章算法的融合图像中的平均梯度、信息熵、标准差和峰值信噪比都比其他几种算法的高，并且均方根误差比其他几种算法的小，说明本章算法较好地提高了清晰度和提取更多源图像的信息，融合效果更好。所以，从主、客观分析来看，本章算法的融合效果在这几种方法中是最好的。 Table 1 The average gradient， information entropy， standard deviation， root mean square error and peak signal to noise ratio of multifocus image fusion result 平均梯度 信息熵 标准差 均方根误差 峰值信噪比 拉普拉斯金字塔融合 7.4913 7.7252 52.3190 7.4844 68.4616 DBSS(2，2)小波融合 7.6967 7.8983 52.3112 7.2883 69.3075 提升小波 + 均值融合 7.4877 7.7146 51.4169 7.4226 70.3351 本章算法融合 7.7723 7.9528 52.3593 7.0789 71.4028 表1. 多聚焦图像融合结果的平均梯度、信息熵、标准差、均方根误差和峰值信噪比
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user: 5. 小结 本文提出了一种基于提升小波变换[ 12 ] -[ 16 ] 的图像融合改进算法，该算法使用提升小波变换代替传统的小波变换或拉普拉斯金字塔，提出了采用不同的融合策略合并相应的低频系数和高频系数，本文通过仿真比较，性能明显优于拉普拉斯金字塔、传统的小波变换以及低频近似系数直接采用“平均法”处理的融合算法，本文算法简单、执行速度快、节省内存空间，融合图像能够较好地保留细节和边缘，同时保留了源图像的有用信息，全局清晰，融合效果良好，在自动目标识别与跟踪、遥感、医学图像处理、智能机器人等领域有着广阔的应用前景，特别适用于实时系统。
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user: 科研情况 国家自然科学基金项目——由二维图像序列重建三维图像拼接与融合方法研究(编号：61272216)。
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user: 摘 要 本文针对重建三维人脸模型对人脸图像姿态要求较高，提出基于单张人脸图像姿态预估计的模型重建算法。首先介绍单张人像的三维姿态估计方法，然后通过建立的人脸形状模型样本库，利用主成分分析(PCA)进行三维人脸稀疏模型的重构，最后利用径向基函数变换得到对应的密集三维人脸形状向量。试验结果表明，算法可重构精确的三维人脸形状模型，对有旋转姿态的人脸图像有很好的重建效果。 关键词 :主成分分析，三维模型重建，稀疏模型，人脸姿态估计，径向基函数
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user: 1. 引言 人脸的计算机模拟长期以来一直是计算机图形学及人机交互中非常活跃的研究领域，随着人脸识别技术、视频通信、人脸3D动画、虚拟技术的发展，三维人脸建模受到人们越来越多的关注，其中3D人脸模型重建是三维人脸建模的关键技术之一。 自Parke [ 1 ] 在1972年的开创性工作以来，在人脸建模方面已经有很多相关研究 [ 2 ] [ 3 ] 。根据输入数据的不同，人脸重建方法大致分为以下几类：基于扫描的方法，用数字化仪器(如3D激光自动扫描仪、立体摄像机等)获取人脸全景轮廓信息，得到重建模型，但是仪器的价格十分昂贵。从图像来建立人脸模型，Pighin等人 [ 4 ] 在利用多张人脸图像中标定特征点，从而重建人脸结构，但是仍然存在配准误差。Zhao、Chellappa等人 [ 5 ] [ 6 ] 在传统SFS (shape from shading)方法 [ 7 ] 的基础上，利用了人脸的对称性先验知识，提出了SSFS方法(symmetric SFS)，该方法只需要一幅输入人脸图像即可，但它需要通过其他方法估计输入图像的光照情况以及精确的对称轴信息，增加了该方法在实用上的困难；Blanz、Vetter等人 [ 8 ] 使用主分量分析的方法表达输入人脸图像的形状、纹理及光照等情况，建立了复杂成像模型，难以满足有些实时系统的要求；Jiang等人 [ 9 ] - [ 11 ] 利用PCA技术，通过迭代求得人脸模型的姿态、缩放尺度、位置等参数，重构3D人脸形状模型，但其主要用在人脸识别方面，且重构精度有限；王成章等人 [ 12 ] 用遗传算法进行形变模型参数优化，但模型匹配时间较长。 本文提出一种基于单张输入图像人脸姿态估计的三维人脸形状模型的精确重构方法。首先介绍计算单张人像的三维姿态的方法，然后介绍了基于PCA技术的3D人脸形状重构算法及模型重建的过程，最后给出本文的实验结果。
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user: 2. 人脸姿态估计 根据人脸测量统计的知识，在人面部存在着一个平面区域(相对平行区)，这部分由发际点、眼角点、口角点和颌下点连线构成一平面 [ 13 ] 。由于该区域内特征器官基本处在一个平面上，且在正视状态下该平面与Z轴垂直，因此人脸的姿态估计转化成为求该人脸平面的旋转角度问题。本文采用两个外眼角点E 1 、E 2 ，两个内眼角点E 3 、E 4 ，两个鼻翼点N 1 、N 2 ，和两个口角点M 1 、M 2 作为对人脸姿态估计的特征点，如图1所示，它们在像平面上投影点分别对应为e 1 、e 2 、e 3 、e 4 、n l 、n 2 、m l 、m 2 。 利用以下的面貌形态特征：人脸部的眼角点在空间上连成一条直线，并且当人脸处于正视状态时，此直线平行于X轴；在空间上，两个口角点的连线与眼角点的连线平行；两条内眼角点和鼻翼点的连线(左右各一条)相互平行，且垂直于口角点连线和眼角点连线；以上四条直线在一个平面上。由于E 1 、E 2 的连线与M 1 、M 2 的连线平行，因此这两条直线若与像平面不平行，则它们在像平面上的投影线e 1 、e 2 和m 1 、m 2 将汇聚为一灭点vp 1 (x 1 ，y 1 ，z 1 )，同理，内眼角点和鼻翼点的连线E 3 、N 1 与E 4 、N 2 相互平行，它们在像平面上的投影线产生灭点vp 2 (x 2 ，y 2 ，z 2 )。设向量M = {i，j，k}代表E 1 、E 2 连线的方向向量，N = {m，l，n}代表E 3 、N 1 连线的方向向量，F为人脸平面的法线向量，可得：F = M × N，又M垂直于 图1. 人脸姿态估计特征点 N，故它们的内积为零，推导可得： (1) 上式只与两个灭点的坐标有关，这样就可以求出人脸平面法线的方向向量，从而确定三维旋转姿态。设α、β、γ分别代表人脸相对X，Y，Z轴的旋转角度，则它们可通过下式计算得到 [ 11 ] ： (2) 对于γ，可由外眼角连线e 1 e 2 在像平面上的斜率得到，即关于Z轴的旋转角度就是外眼角连线与水平轴的夹角。
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user: 3. PCA算法分析 主成分分析算法就是利用相关模型的独立与非独立数据的关系来完成建模。最基本的要点就是将二维模型与三维模型分解到一个低维空间里，用主成分分析系数来表示真实模型 与 。 将表示人脸的n个顶点的坐标串接起来，组成形状向量来描述人脸的3D形状S，每个3D人脸形状向量可以描述为S i ，其中 ，m为样本库中用于训练的3D人脸形状模型的数目 [ 14 ] 。这些形状向量都已经在位置和尺度上进行了规一化处理，则任意一个新的3D人脸形状向量S可以表示为训练样 本形状向量的线性组合形式 。 采用PCA算法对训练集合中的3D形状向量进行分析，通过对协方差矩阵的特征值进行降序排列，根据所占能量选择前d个最大的特征值构成形状特征向量，得到投影矩阵P，形成统计变形模型： ，其中 是平均的人脸形状向量，t是对应于d维投影矩阵P的系数向量。当人脸姿态发生旋转时，则有： 其中R代表旋转矩阵， 代表旋转后的形状向量。根据上式，任意姿态下的3D人脸形状向量都可以由变换到同姿态下的PCA模型来表示，且重构系数不变。将提取的k个2D人脸图像上的关键点的坐标串接起来，表示为S I ，本文试验系统中k = 28，如图2所示。 建立每一个2D的特征点与3D形状向量上的点的唯一的对应关系，将3D形状上的对应于2D特征 图2. 形状模型特征点提取 点S I 的点抽取出来，表示为 。对平均形状向量和投影矩阵做同样的处理，得到 和 ，再经旋转矩阵处理后可得： (3) 把变换后的3D模型经过投影矩阵L投影到输入图像的平面上，则有下面等式成立： (4) 通过将 投影到变换后的特征空间 中，求得重构系数t，公式如下： (5) 其中 为S I ，即输入提取的图像的特征点， 是伪逆转置矩。
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user: 4. 人脸库建立 利用GTAV Face Database里的人脸正面、侧面两张图像对三维人脸样本库进行了建立，对每个人的正面图像手动提取56个特征点，如图3(a)所示，并在candide模型中找到对应的点，依据Radial Basis Function变换确定其他点的x、y坐标，径向基函数选择 ；在侧面图像中选取25个特征点，如图3(b)所示，也在candide模型中找到对应的点，依据RBF变换确定其他点的y、z坐标；然后把正、侧面模型的尺度进行规一化处理，建立3D人脸模型，如图3(c)所示；最后把所有的3D人脸模型统一到一个尺度(本实验把瞳孔距离统一到同一尺度)，并规定眉心为坐标原点，并且认为人脸中轴线上的点的x坐标都为零，即都在人脸对称平面上。
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user: 5. 实验结果 首先根据本文算法估计出旋转角度并重构出稀疏的3D人脸形状向量，然后利用RBF变换把一般的密集3D人脸形状模型变换为特定的密集3D人脸形状模型，图4所示为重构的3D人脸形状模型效果图，第一行为输入的带偏转角度的人脸图像，第二行为重构的3D人脸形状模型正面图像，第三行为原有的人脸正面图像。 对比第二行和第三行可看出本文算法的重构效果可以令人满意。 为了衡量本文算法的精确性和对旋转姿态、特征点定位误差的鲁棒性，以真实的3D人脸模型经过旋转、投影后得到的特征点作为无噪声时的输入参数，并对这些特征点加均值为0、方差为0，1.0，2.0的高斯噪声，分别进行3D人脸形状重建，按式(6)计算误差，从而验证本文算法的精确性和鲁棒性，如图5所示，实线为本文算法，点线为传统算法。第1行到第3行分别表示输入特征点加上均值为0、方差为0.0，1.0，2.0的高斯噪声后的重构误差图，第1列到第3列对应α = 0:10:20，γ = 0:1:2，每个小图的x轴的0:15对应β = 0:2:30，α和β单位为度，y轴表示误差值。试验结果表明，对人脸旋转姿态和噪声来说，本文算法的误差无明显变化，且有噪声时本文算法误差比传统算法[ 9 ] 误差减小一半以上，证明了本文算法有很好的精确性和鲁棒性。 (6) 式中：S r 和S分别代表重构的和真实的3D人脸形状模型；k为特征点数；c为模型尺度。 图3. 建立3D人脸模型 图5. 本文算法与传统算法图误差对比图
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user: 6. 结论 本文首先把输入图像中提取的特征点变换到以眉心为坐标原点，去掉位置变化的影响；再根据输入图像人脸的高度对所建的模型进行尺度调整，使其形状大小大致匹配，去掉比例的变化；根据输入人脸图像上两个灭点位置计算出旋转矩阵R；通过所建立的3D人脸模型样本库得到平均人脸，对其进行旋转并投影；最终根据计算式重构出人脸形状向量。 本文算法用较少的特征点对输入人脸图像的姿态进行了估计，重构时间在1 s以内，可以满足实时应用。但对某些比较特殊的人脸图像重构误差较大，其主要原因是有限的三维人脸样本库，因此下一步将考虑进一步扩充三维人脸库，同时考虑通过对图像的处理，找到一种可靠、自动的人脸特征点提取方法，实现特征点的自动定位。
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user: 资助信息 秦皇岛市科学技术研究与发展指导计划资助项目(2012021A048)。
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user: 摘 要 高应力是深部巷道在开挖时所必然遇到的现实客观情况，深部岩石在高应力情况下会出现分区破裂化现象。通过FLAC3D数值模拟软件，模拟分析了深部巷道在复杂应力场下的脆延转换、分区破裂化等新的现象，同时也研究了埋深以及软化模量对深部巷道的影响。研究结果表明：500米埋深是深部巷道稳定应力变化的临界条件，低于500米时，稳定应力随着深度的增加而降低；大于500米时，稳定应力随着深度的增加而增加。 关键词 :分区破裂化，脆延转换，软化模量，数值模拟
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user: 1. 引言 目前对于深部的界定还没有一个统一的标准，一般认为开采深度超过600 m的矿井为深部开采。但是在不同的地质条件下，应力水平不同，在同一深度下巷道的破坏变形并不一样，所以超过某一深度并不一定呈现深部特性。深部的定义不是以深度为唯一标准，还应考虑有无深部巷道的变形特征或者有无深部岩石特有的力学现象。浅部和深部的区分并不是绝对的，中间还存在过渡区域，其变形和破坏特点也介于两者之间。何满潮、谢和平、彭苏萍 [ 1 ] 等对深部与浅部这两种情况下巷道开挖引起的岩体工程力学特性差异进行了详细的阐述，分析了深部特殊的地质环境、深部岩石变形特征以及深部灾害特点，指出深部工程岩体应采用非线性力学以及多场耦合方法去研究，以前用于浅部的理论方法和技术已经不在适用。最后提出深部开采问题应该从深部岩石强度，巷道稳定性控制和支护设计这三个方面进行解决。 柏建彪，侯朝炯[ 2 ] 以现场试验结果为依据，利用理论分析和数值模拟的手段，对深部巷道围岩稳定性机理进行研究，并通过现场实际支护进行实践。根据其研究结果可以知道，控制围岩稳定性主要有三种手段：一是提高围岩自身强度；二是通过人工手段转移围岩高应力；三是采用合理有效的支护技术。贺永年，韩立军等从深部原岩应力及岩石强度、深部岩石峰后破坏、岩石时间效应等几个方面对深部巷道稳定性进行了分析。 了解地应力的分布和大小对巷道的开挖和围岩支护有重要的影响，巷道的开挖方向最好平行于最大水平主应力方向，避免最大水平主应力沿着巷道轴向。目前，地应力测量方法种类很多，主要有水压致裂法、声发射法、局部应力解除法等一些方法。前面三种可以直接测得地应力大小，后面一种需要一定的转换可以得到地应力大小。
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user: 2. 巷道围岩力学特征 在高应力条件下，特别是处于三向应力状态下，以脆性破坏为主的岩石在超过脆延转换临界点后，会出现延性特征。延性的主要特征是存在较大的塑性变形，并且岩石的承载能力得到提高。脆延转换的内在机理非常的复杂，目前主要的研究还主要集中在判定标准上，对其机理的研究较少。其中最早是由冯·卡门于1911年测试了在不同围压作用下大理岩力学性能。现在随着诸如刚性试验机等实验设备的不断更新，对于岩石的这一特性的研究将进一步深入。 深部巷道在开挖过程中，围岩中会发生破裂区和非破裂区交替出现的情形[ 3 ] ，这一现象被称为分区破裂化现象(见图1)。 这是与深部围岩受到拉压域复合这种复杂应力条件相关。有一种观点认为这种现象与岩体内储存的弹性能有关，未开挖之前，大量的弹性能积聚在岩体内部；当巷道开挖之后，原岩应力发生变化，其中一部分能量的形式释放出去，产生第一次破裂区；其余能量向围岩深部转移，若围岩内部应力再次超过了岩体破坏强度，则会出现第二次破裂区，此时围岩应力将再次发生转移。依此类推，会产生更多的破裂区。 对于分区破裂化现象，目前主要集中在定性研究，研究手段主要有现场观测、相似实验以及理论研究。理论研究要求模型要有一定的简化和严格的边界条件，所以其结果很难用于工程实际；实际矿井与相似试验中可以真实的观察到分区破裂化形态，但是试验过程复杂。 巷道断面主要有圆形、梯形、矩形以及直墙半圆拱形等，目前对于不同形状巷道解析解，研究最多的是圆形巷道。其余形状的单一巷道理论上均可由复变函数方法求得，但是求解过程复杂。本小节主要分析圆形巷道在应变软化条件下的应力和位移解。 基本假设： 1) 围岩属于均质各向同性材料，小变形，蠕变和粘性行为不存在； 2) 原岩应力处于静水压力状态，不考虑模型范围内的岩石自重影响； 3) 半径为R 0 巷道处于深埋状态(H > 20R 0 )且无限长，可看作平面应变问题。 4) 围岩分区依次为残余区、软化区、弹性区(见图2)。 图1. 部(左边)与深部(右边)破坏特征 图2. 深埋圆形巷道计算模型 1) 软化区 平衡方程： (1) 边界条件 (2) 圆形巷道C-M准则 (3) 若软化区满足体积不发生变形，则 (4) 把几何方程式 (5) 带入式(2)，然后根据边界条件式，求得 (6) 假设软化模量与围压无关，则不同围压下峰后应力应变曲线斜率平行；其次，应变软化参数取为最大主应变。所以内聚力 和最大塑性剪应变 的关系式： (7) 其中： 为峰值内聚力； 残余内聚力； 为残余最大塑性剪应变 改为： (8) 其中： 为软化模量， 为极限弹性应变。 (9) 联立式(1)、(2)、(3)、(8)可以求得应力。 (10) 其中：C为积分常数。 根据式(1)边界条件，可以求得 (11) 则切向应力 (12) 2) 残余区 边界条件 (13) 联立式(1)、式(3)和式(13)，可以得到残余区应力 (14) 其中： 根据式 (15) 可以得到 (16) 把几何方程式(5)和式(14)带入式(16)可以解得残余区位移 (17) 其中：C 1 为积分常数， 根据边界条件，可以得到 (18)
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user: 3. 深部巷道变形数值模拟分析 深部巷道的变形受多种因素的影响，如巷道的埋深、地质构造应力以及岩层的岩性等[ 4 ] -[ 7 ] 。本小节利用FLAC3D数值模拟软件来模拟研究高应力条件下这些因素对巷道的影响过程以及内在机理。 3.1. 数值模型的建立 模型是否建立合理会极大影响计算机数值模拟结果的可靠性。作为巷道变形的问题，建立模型遵守如下原则： 1) 边界条件和初始条件尽量符合实际情况，如模型需要施加地应力场。 2) 边界效应对模拟结果影响很大，依据圣维南原理，模型尺寸应当至少设定为巷道宽度的10倍。 巷道的形状为直墙半圆拱，直墙高度H = 2 m，拱半径为R = 2 m。考虑到边界效应以，取模型的长度为80 m，宽度和高度为60 m，共91，200个单元。边界条件：模型左右两侧为约束X方向位移，底部约束Z方向位移；上部施加均布荷载。模型采用应变软化本构关系，岩石参数采用泥岩，如表1所示。 3.2. 埋深对深部巷道变形的影响 埋深越深，上覆岩层重力对巷道施加的作用越大。本小节主要是探讨不同埋深条件下巷道变形破坏的特征以及巷道开挖对周围岩体的影响。分别选取300 m、400 m、500 m、600 m、700 m、800 m以及900 m七组不同埋深的巷道，通过巷道的主应力、主应力差以及塑性区等方面变化进行分析。 帮部沿路径各点的主应力变化如图3所示，具体变化规律如下： 1) 最大主应力沿巷道帮部路径各点先增大到峰值，然后下降直到稳定，所以峰值前围岩处于低应力区，峰值后为高应力区。当埋深为300 m时，最大主应力峰值为8.87 MPa，位于帮部深度3.8 m处；稳定值为8.53 MPa，降幅达到3.83%。当埋深为400 m时，最大主应力峰值为12.33 MPa，位于帮部深度4.1 m处；稳定值为10.01 MPa，降幅达到18.81%。当埋深为500 m时，最大主应力峰值为17.02 MPa，位于帮部深度4.7 m处；而稳定值为11.25 MPa，降幅达到33.90%。当埋深为600 m时，最大主应力峰值为19.95 MPa，位于帮部深度5.6 m处；而稳定值为13.48 MPa，降幅达到32.43%。当埋深为700 m时，最大主应力峰值为22.13 MPa，位于帮部深度6.8 m处；而稳定值为15.74 MPa，降幅达到31.59%。当埋深为800 m时，最大主应力峰值为26.88 MPa，位于帮部深度7.1 m处；而稳定值为18.05 MPa，降幅达到32.84%。当埋深为900 m时，最大主应力峰值为32.80 MPa，位于帮部深度8.6 m处；而稳定值为20.42 MPa，降幅达到37.74%。综上可知，随着埋深的增大，最大主应力峰值和稳定值都增大且峰值的位置越往围岩深处移动，应力降幅出现先增大后稳定的现象。 2) 最小主应力沿巷道帮部路径各点增大直到基本稳定。当埋深为300 m时，最小主应力稳定值为7.43 MPa。当埋深为400 m时，最小主应力稳定值为9.34 MPa。当埋深为500 m时，最小主应力稳定值为10.88 MPa。当埋深为600 m时，最小主应力稳定值为11.93 MPa。当埋深为700 m时，最小主应力稳定值为13.03 MPa。当埋深为800 m时，最小主应力稳定值为14.23 MPa。当埋深为900 m时，最小主应力稳定值为15.52 MPa。综上可知，随着埋深的增大，最小主应力稳定值不断增大且稳定位置往帮部围岩深处移动。 3) 巷道的开挖使得围岩从高应力环境转变为低围压高应力差的环境。从图4可以看出，主应力差峰值随着埋深的增大不断增大，且峰值位置往围岩深处移动。但是不同埋深的主应力差在稳定状态出现了 图3. 不同埋深条件下沿帮部路径的应力水平 Table 1 Mechanical properties of roc 密度/(kg/m 3 ) 弹性模量/GPa 泊松比 峰值内聚力/MPa 残余内聚力/MPa 摩擦角/(˚) 抗拉强度/MPa 等效塑性剪应变 2100 1.835 0.325 1.89 0.90 22 0.1 0.0238 表1. 岩石力学参数 图4. 不同埋深条件下沿帮部路径的主应力差 差异，当埋深小于500 m时，主应力差的稳定值随埋深增大而降低；当埋深大于500 m时，主应力差的稳定值随埋深增大而增大。所以埋深500 m在当前模拟条件下是一个临界值，另外峰值见表2所示。 不同埋深的塑性区与残余区变化规律如图5所示，具体规律如下： 1) 随着埋深的增大，整个塑性区范围在不断扩大。其中残余区扩大位置主要在两帮和底板，而顶板的残余区范围扩大较慢。这可能与顶板拱形结构有较强的承载能力有关。底板的残余区当随埋深向下发展到一定阶段时开始向两侧扩展。 2) 软化区的范围也随埋深的增大而扩大。当埋深较浅时，软化区主要位于顶板和底板；当埋深较深时，软化区在巷道周围分布比较均匀。 从图6看出巷道各部位位移对埋深变化趋势。随着埋深增大，巷道顶底板和帮部位移都增大，且底板位移一直大于顶板位移。当巷道深度超过500 m时，位移与埋深的曲线斜率增大，特别是帮部位移急剧增大，超过顶底板位移大小。在埋深小于500 m时，位移与埋深成近似线性关系，位移增长幅度不大。
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user: 4. 软化模量对深部巷道变形的影响 软化模量反映了岩石峰后破坏过程，在相同的残余强度下，软化模量越大岩石破坏程度越大。根据表1中泥岩软化模量选取30 MPa、40 MPa、60 MPa、80 MPa和100 MPa五组，研究在不同软化模量对巷道破坏变形的作用(见图7)。 不同软化模量巷道位移变化如图8所示，具体规律如下： 1) 软化模量越大，帮部位移和顶板位移越大。当软化模量为30 MPa时，帮部位移为0.081 m，顶板位移为0.063 m；当软化模量为100 MPa时，帮部位移为0.125 m，顶板位移为0.089 m，增大幅度分别为54.3%和41.2%。 图5. 不同埋深条件下塑性区的发展(绿色：软化区；红色：残余区) 图6. 不同埋深位移结果 图7. 不同软化模量示意图 图8. 不同软化模量位移结果 Table 2 Stress difference peak and its position of the roadway side under different depth 埋深(m) 300 400 500 600 700 800 900 峰值(MPa) 6.91 9.58 11.00 13.33 14.59 17.02 20.37 位置(m) 3.2 3.8 4.7 5.3 6.2 7.7 8.6 表2. 不同埋深帮部应力差峰值及所处围岩深度 2) 软化模量在40 MPa前位移增大幅度要大于40 MPa后。从30 MPa到40 MPa，帮部位移增大0.019 m，顶板位移增大0.011 m；从40 MPa到50 MPa，帮部位移增大0.011 m，顶板位移增大0.007 m。 不同软化模量沿巷道帮部路径方向应力变化规律如图9所示，具体规律如下： 1) 随着软化模量变化，最大主应力峰值大小几乎不变，但是峰值位置越往围岩深处移动。软化模量只对应力峰值前后产生影响，对于应力的稳定值几乎没影响，沿帮部围岩深处13.1 m处曲线就几乎重合。 2) 软化模量越大最小主应力也越大，但是随着软化模量增大，最小主应力曲线越来越重合。所以软化模量的增大对最小主应力大小影响越来越小。 3) 不同软化模量的主应力差峰值大小几乎不变。峰值前软化模量越大，主应力差越小；峰值后软化模量越大，主应力差越大。主应力差稳定值为1.5 MPa左右，约在围岩深处21.8 m以后。 1) 深部巷道在复杂应力场下出现了许多诸如脆延转换、分区破裂化等新的现象。适用于浅部的力学理论和支护方法已经不完全适用于深部，需要非线性力学等新理论和耦合支护等新支护手段去解决深部问题。 2) 研究了埋深对深部巷道的影响。结果表明：埋深越大，帮部主应力差峰值和稳定值都增大且峰值位置越往围岩深处移动。但是顶板主应力差峰值基本不变而峰值位置越往顶板围岩深处移动。巷道周边软化区和残余区范围都随埋深增大而增大。 3) 研究软化模量对深部巷道的影响。结果表明：软化模量越大位移越大。软化模量对主应力差峰值大小影响较小。但是软化模量越大，峰值位置越往围岩深处移动。软化区范围随软化模量增大而减小，残余区范围随软化模量增大而增大。
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user: 摘 要 随着三维激光扫描技术的广泛应用，三维激光扫描仪的精度检测、评估也更加重要。本文提出了一种以高精度全站仪为基准对三维激光扫描仪水平角测角精度进行检测和改正方法，建立平差模型，并编写计算程序。在检校场中，以Leica TCA2003高精度全站仪的标靶角度测量结果作为基准，对Leica ScanStation C10三维激光扫描仪经过扫描、反算得到标靶角度进行检校。通过程序计算对三维激光扫描仪的水平角测量精度进行评定和改正。 关键词 :三维激光扫描，测角精度，检校场，平差模型，精度评定
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user: 1. 概述 三维激光扫描技术，主要通过三维激光扫描仪获取大量三维观测数据，然后通过一定的算法软件对观测数据进行处理，从而得到需要的三维立体模型等成果 [ 1 ] 。三维激光扫描技术能够快速、方便、准确地获取近距离静态物体的空间三维模型，以便对模型进行分析和处理。激光扫描仪所获得的数据是由离散的三维点构成的点云。三维激光扫描技术获取的点云数据，可以达到毫米级的采样间隔，从而激光扫描技术可以应用于工程测量、古建筑和文物保护、数字城市等领域，并已有许多成功例子[ 2 ] [ 3 ] 。 然而，三维激光扫描仪在使用过程中，对于仪器的精度和指标都有严格的研究。事实上，三维激光扫描仪的分辨率、回波、时间和大气影响等都是影响点云精度的误差来源 [ 4 ] 。通常情况，仪器与被测点的距离越近，激光光斑越小，分辨率越高，回波信号越强，相应的测量精度就越高，反之，则测量精度越低。此外，回波还受目标材质的反射率和边缘效应影响。 现有关于三维激光扫描技术的研究较多集中在逆向工程中的应用及数据处理，然而三维激光扫描仪作为三维激光扫描技术的硬件核心，仪器的精度检校是实际工程中需要面对的重要问题，激光扫描测量仪器的精度也影响三维点云模型的建立和应用，因此三维激光扫描仪的检校与精度评估对于三维激光扫描仪的有效应用是十分必要的、重要的。 本文以Leica ScanStation C10三维激光扫描仪作为待检仪器，该仪器标称角度精度(水平/垂直)为12 [ 5 ] 。采用Leica TCA2003测量机器人作为基准仪器，其标称测角精度为0.5。
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user: 2. 水平角角度检校模型 三维激光扫描仪和电子全站仪同样是在固定位置获取观测值的仪器，本文假设三维激光扫描仪与电子全站仪有类似的误差来源，并借鉴了全站仪的轴系误差校正方法 [ 6 ] ，布设一定的控制点进行检校。 本文所采用的激光扫描仪的工作原理与传统测角仪器不同，不能通过盘左、盘右来消除视准轴误差提高精度。可认为该扫描仪存在如下的轴系误差： 1) 激光光束不垂直于扫描棱镜旋转轴的误差c，它对水平角的影响为ccosα； 2) 棱镜旋转轴倾斜误差k，它对水平角的影响为ktanα。其中α为扫描目标的垂直角。 因此，三维激光扫描仪的第i个水平角观测值 可表示为： (2-1) 其中 ， ， 表示基准仪器第i个水平角观测值。相应的误差值可表示为： (2-2) 故，列立误差方程式为： (2-3) 其中， ， ， ， 。 根据最小二乘原理，得到法方程为： (2-4) 利用间接平差解算得到轴系误差估值 及 ，同时计算出角度观测值改正数v i 。 并计算出水平角观测中误差估值 ： (2-5) 其中，n为观测值个数，t为待估参数个数，这里取t = 2。 水平角内符合精度m可按照公式计算。 (2-6) 本文所做实验取n = 8，即每个水平角重复测量8次。 根据上述平差模型，编写Matlab程序[ 7 ] ，解算待估参数。
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user: 3. 检校方案设计 3.1. 建立角度检校场 水平角的检校场为如图1所示，在离墙壁一定距离处的地面上确定一设站点，在墙上沿水平方向布设A~H，共8个平面黑白靶标。每个黑白标靶均与仪器间隔30~40 m，其平均间距约为35 m，待检三维激光扫描仪的理想工作距离为50 m以内。 3.2. 基准角度测量 如图3所示，将Leica TCA 2003全站仪置于仪器位上对中整平，按照国家四等导线限差标准[ 8 ] ，采用一测回全圆测回法，分别测设墙上8个平面靶标的方向值，并计算测站与各平面靶标间的水平角。记录每个测站观测时间、温度和气压，以便对数据进行误差分析。因该全站仪标称测角精度为0.5，而待检三维激光扫描仪的标称测角精度为12，故可将该全站仪测量得到的水平角观测值作为基准值。 3.3. 三维激光扫描仪角度扫描 为了避免对中整平误差，固定三脚架与对中器不变，将Leica ScanStation C10三维激光扫描仪置于设站点，分别对8个墙上平面黑白靶标进行扫描，记录测站扫描时间、温度和气压，以便对数据进行误差 图1. 扫描仪水平角检校网图 分析。每个平面标靶测量8次，根据8次扫描结果分别进行标靶拟合，并反算出水平角值，可以分析出三维扫描仪测角内符合精度对其水平角测角精度的影响。图2为黑白标靶及其点云模型。 然后由Leica Cyclone后处理软件，计算各个标靶三维坐标 ，然后反算出各个水平角 ，以全站仪水平角观测结果为基准，并由公式(2-4)计算出激光光束不垂直于扫描棱镜旋转轴的误差估值 和棱镜旋转轴倾斜误差估值 ，同时计算出角度观测值改正数v i 。并由公式(2-5)计算出水平角观测值的中误差估值 。
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user: 4. 数据处理与分析 根据设计方案，建立水平角检校场。首先，按照四等导线精度要求，利用Leica TCA2003全站仪测量8个平面黑白标靶间水平角值，测站平差后得到的基准角度，如表1所示。 应用待检三维激光扫描仪Leica ScanStation C10对8个平面黑白标靶进行扫描均扫描8次，应用式(2-6)计算，分别得到8个水平角的内符合精度如图3所示。 内符合精度均值为0.56，与基准仪器标称精度相当，与待检三维激光扫描仪标称精度12相比，本文认为其影响可以忽略，故采用每个水平角度8个重复扫描结果的均值作为其水平角度。 按照本文提出的水平角平差模型，可由式(2-5)计算，改正前的水平角中误差为9.0。由公式(2-3)列立误差方程。计算得到： ； ；同理由式(2-5)可知，改正后的水平角中误差为2.8。 本仪器采用纸质黑白标靶进行角度检测时，得到的激光光束不垂直于扫描棱镜旋转轴的误差为9.5；棱镜旋转轴倾斜误差4'42.4。 由图4可知，在忽略基准仪器误差和标靶获取误差的情况下，该三维激光扫描仪在室外工作条件下，部分标靶水平角扫描精度略低于标称精度。经过测角常数改正后，该仪器水平角扫描精度明显提升，且符合标称精度要求。
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user: 5. 结论 本文通过建立三维激光扫描仪水平角检校平差模型、建立检校场和检校实验，以Leica TCA2003高精度全站仪为基准，对Leica ScanStation C10三维激光扫描仪的水平角进行了检校，得到其测角精度和改正参数。通过实测结果，可得到以下结论： 1) 在30~40 m的测量范围内，待检三维激光扫描仪，水平角测角内符合精度可以达到0.56； 2) 待检三维激光扫描仪在野外工作环境下，未经测角常数改正时，水平角测角精度部分超限，基本满足标称精度要求； 图2. 黑白标靶及其点云模型 图3. 扫描仪水平角内符合精度 图4. 扫描仪测角改正前后水平角差 Table 1 The reference horizontal angle of total statio 基准角度 序号 ˚ ' “ 1 0 0 0.0 2 45 15 8.3 3 128 21 47.4 4 173 31 34.4 5 230 8 18.1 6 302 44 4.2 7 308 29 46.0 8 322 4 1.0 表1. 全站仪基准角度值 3) 根据本文提出的水平角检校模型，可以得出待检三维激光扫描仪的激光光束不垂直于扫描棱镜旋转轴的误差为9.5；棱镜旋转轴倾斜误差为4'42.4； 4) 待检三维激光扫描仪经过测角常数改正后，水平角测角精度明显提高，完全满足标称精度要求。
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user: 摘 要 AMMECR1是X-连锁邻近基因缺陷综合症AMME关键区域基因之一。它是一个非常古老而且保守的基因，从古细菌，细菌，酵母、线虫、果蝇到哺乳类和人，这一蛋白都有很高的同源性，应该在基本的生物学过程中执行某个重要的功能。但AMMECR1的生物学功能研究还很匮乏。本文从AMMECR1的表达、同源蛋白的晶体结构、磷酸化、功能相关蛋白、靶向AMMECR1的miRNA、AMMECR1可能的相互作用蛋白等方面进行综述，为开展AMMECR1研究的提供参考。 关键词 :AMMECR1，磷酸化，相关蛋白，miRNA
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user: 1. 引言 AMMECR1 (Alport syndrome， mental retardation， midface hypoplasia， elliptosis chromosomal region gene 1)是X-连锁邻近基因缺陷综合症(contiguous gene deletion syndrome) AMME关键区域基因之一[ 1 ] 。AMMECR1是一个非常古老而且保守的基因，从古细菌，细菌，酵母、线虫、果蝇到哺乳类和人，这一蛋白都有很高的同源性，可以想见，它一定在细胞生命活动的核心过程中发挥作用。目前比较明确的是该区域内编码Ⅳ型胶原a-5链基因COL4A5点突变或基因内删除将引起血管性球性肾炎。然而带有不包含COL4A5基因但含有包括AMMECR1在内的9个基因的X染色体删除的患者，仍表现中等智力障碍(moderate intellectual disability)，神经性听力损失(sensorineural hearing loss)，面部发育不全(facial dysmorphism)，幽门狭窄(pyloric stenosis)以及肠梗阻(intestinal obstruction) [ 2 ] 。不过，AMMECR1是否和这些病理现象直接相关有待进一步研究。 AMMECR1有6个外显子，产生4种拼接形式转录子(transcripts)，最长的转录子编码333个氨基酸的多肽，是AMMECR1的常见形式；位居第二的转录子缺失了第二外显子(氨基酸159-195)；如果翻译从mRNA 5′端第二个甲硫氨酸密码子开始则形成缺少N端123个氨基酸(氨基酸1-123)的多肽；第一外显子和其下游内含子中一个额外的外显子(外显子2′)拼接则形成仅含N端157个氨基酸的多肽[ 1 ] 。AMMECR1的生物学功能研究是极其匮乏的。本文探讨AMMECR1研究现状及可能参与的生物学过程。
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user: 2. AMMECR1的表达 本AMMECR1组织分布一般比较广泛，但还能在一些特殊细胞或条件下表达、不表达甚至被删除(表1)。如在兔白内障手术后水状液(aqueous humor，AH)样品中以及在养殖于含乙炔雌二醇(ethinylestradiol)水体达14天的鱼类精巢组织中均有表达[ 3 ] [ 4 ] ；但在鼠滋养层干细胞K4GFP中，AMMECR1不表达[ 5 ] ；而在智力障碍者的外周血白细胞及人类不同恶性程度的眼色素层黑色素瘤(Uveal melanoma)细胞，AMMECR1是染色体删除的 [ 2 ] [ 6 ] 。如果AMMECR1酵母(S. pombe)同源物Spac688.03c删除、酵母细胞对紫外线中等敏感 [ 7 ] ，因此，它可能和DNA的修复有关。
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user: 3. AMMECR1同源蛋白的晶体结构 Pyrococcus horikoshii OT3蛋白PH0010和人AMMECR1 C-端氨基酸序列类似， PH0010晶体结构显示它有大小两个结构域，两个结构域间有一个可变的裂隙 [ 8 ] ，结构比较分析显示，它含有一个RAGNYA (Ribosomal proteins L3 and L1， ATP grasp modules， the GYF domain， DNA recombination proteins of the NinB family from caudate bacteriophages， the C-terminal DNA-interacting domain of the Y-family DNA polymerases， the uncharacterized enzyme AMMECR1)折叠，像tRNA Wybutosine生物合成酶Tyw3p， AMMECR1可能催化某个RNA的碱基修饰 [ 9 ] 。 Table 1 AMMECR1 expressio 物种 细胞或组织 条件 mRNA 参考文献 兔 AH手术样品 表达 [ 3 ] 青鳉 精巢 含乙炔雌二醇水体养殖14天 表达 [ 4 ] 鼠 滋养层干细胞K4 GFP H3K27me3甲基化减少 不表达 [ 5 ] 人 外周血白细胞 智力障碍者 删除 [ 2 ] 人 眼色素层黑色素瘤细胞 易发MM、MS、DM 删除 [ 6 ] 酵母 Spac688.03c基因删除 UV中等敏感 删除 [ 7 ] 表1. AMMECR1的表达
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user: 4. AMMECR1磷酸化 相对于其它AMMECR1同源物，人AMMECR1N端多出一段富含甘氨酸和丝氨酸的多肽。生物信息学分析显示AMMECR1有6个PKC (protein kinase C)磷酸化位点(S121、T150、T163、S249、T291、S299)和3个酪蛋白激酶(casein kinase II)磷酸化位点(T206、T221、S305)，23个潜在的N-豆蔻酰化位点 [ 1 ] 。有趣的是，这些磷酸化位点都不在人AMMECR1富含甘氨酸和丝氨酸的N端，但质谱结果显示人AMMECR1有六个磷酸化位点(S15、S16、S19、S21、S29和S34) [ 10 ] - [ 13 ] ，它们都分布在富含甘氨酸和丝氨酸的N端，可见，需要实验证实人AMMECR1真正的磷酸化位点。