一种基于场景合成和锚点约束的SAR目标检测网络

随着深度学习方法在计算机视觉领域的崛起,如何将其应用于具有全天时、全天候等优点的SAR图像也成为一大研究重点.相较于传统图像,SAR图像由于其难判读、应用人群较少等原因难以获得大量标注数据.本文提出一种基于场景合成和锚点约束的SAR图标检测方法.通过区域生长算法和阈值法对SAR车辆目标及其阴影进行分割,然后随机嵌入SAR复杂场景中的合理区域来合成目标检测数据集.针对SAR车辆目标的几何特性、图像分辨率参数,对Faster-RCNN中的锚点大小进行约束,减少不符合SAR车辆目标检测框尺寸的候选框,大量约简冗余计算,提升训练、测试效率及精度.     

基于双目视觉的船舶跟踪与定位

设计了基于双目视觉的船舶跟踪与定位系统,并且完成对应算法设计.算法分为摄像机标定、目标跟踪、立体匹配、视差定位4个模块,其中,跟踪模块以目标窗口的形式给出跟踪结果,匹配模块在跟踪结果中进行左右目立体匹配,定位模块根据左右目匹配点对的像素位置计算其在物理空间的坐标,减少了匹配时间.实验结果表明,该方式可实现实时跟踪目标并给出目标的准确位置,满足应用要求.该定位系统可同时完成动态目标跟踪和定位,提供三维图像的丰富信息,具有很强的推广应用价值.     

基于相关点均值处理的Kinect人手位置检测方法研究

在人机交互领域中,人手的位置信息往往直接用于交互指令的解读与交互结果的计算,因此高精度的实时人手位置检测是实现非接触式的、自然的人机交互的重要基础.针对Kinect 2.0追踪人体骨骼点获取的三维坐标数据的波动和误差较大的问题,本文提出了基于相关点均值处理的人手位置检测算法.该算法基于深度信息,以手腕为分割阈值点,进行人手图像分割,并对人手位置信息相关点进行空间平均处理与时间平均处理,提高位置检测精度.实验结果表明：基于相关点均值处理的人手位置检测算法是有效的,检测误差在5 mm以内,能够满足在人机交互等应用系统中的基本要求.     

基于亮度对比度和暗原色先验原理的白天道路图像能见度检测方法

低能见度是对道路通行影响最为严重的气象要素之一。随着数字摄像技术和图像识别技术的发展以及气象和交通部门间信息共享工作的开展,利用高速公路沿线摄像头视频数据快速识别能见度成为提高能见度时空监测精度的重要手段。本文提出了一种基于亮度对比度和暗原色先验原理的白天道路图像能见度检测方法。首先根据霍夫变换直线检测方法提取道路兴趣域,然后根据亮度对比度方法检测人眼可分辨最远像素点,将其作为目标点,最后基于暗原色先验原理求取目标点的透射率,并根据能见度与消光系数的关系公式求取图像能见度值。利用安徽省京台高速吴玗北段和宁绩高速宁国互通段视频图像资料和邻近交通气象站能见度监测资料,采用绝对误差和能见度等级误差对能见度检测效果进行检验。结果表明,本方法对能见度的变化较为敏感,能见度等级的检测效果较好,准确度可达95%,对开展公路交通视频图像能见度识别工作具有较好借鉴应用意义。     

一种基于立体视觉的车轮中心测量方法

在车辆尺寸参数测量系统中,车轮中心是一个很重要的过程参数,目前该参数都是由人工进行手动测量,为此提出一种基于立体视觉的车轮中心高精度测量方法．该方法以车轮钢圈作为处理对象,首先根据边缘分组算法和椭圆拟合判别算法提取出车轮钢圈的圆形特征;其次利用立体匹配算法获取车轮钢圈圆形特征上点的三维坐标;最后通过三维平面拟合、坐标转换以及平面圆拟合算法获取车轮中心的三维坐标．实验结果表明:该方法能够有效地获得车轮中心的三维坐标,为后续车辆尺寸参数的测量奠定良好基础．     

微热弯成形的微位移计算机视觉测量方法

为实现微热弯成形系统中微位移的高精度测量,构建了微位移计算机视觉测量系统.应用Matlab编写摄像机标定程序并计算摄像机的内外参数,利用OpenCV对被测对象的图像进行灰度化、二值化和Canny边缘提取,采用序贯相似性检测算法(SSDA)进行模板匹配,实现了热弯曲成形过程中模具与工件位置微位移的实时在线检测.实验结果表明,该系统对微位移的测量具有操作简单、高效的特点.     

极轨气象卫星图像的两种投影算法

本文通过读取极轨气象卫星1B(1A5)资料和MODIS的HDF文件,实现了极轨图像的两种投影算法--后向映射法、抛点法.后向映射法通过粗扫描、精扫描两步,经计算循环数最小值得出最佳的粗扫描步长,同时也是精扫描的子窗口大小,从而得到原始极轨图像的投影变换算法;抛点法通过获取源始图像中每个像素值的地理位置,将其投影到新的投影图中,充分利用了源文件的所有像素信息,最后将投影图上由于变形而没有数据的位置进行插值,从而实现数据的投影变换,该方法最大的优点是速度快,算法简单,可以应用到各种极轨图像的投影中去.     

投影网格中的坐标确定及在台风数值试验中的应用

在数值计算中,对于已知经纬度的某点,需确定其在不同投影法得到的矩形网格中的具体位置坐标.导出在极射赤面投影、麦卡托圆柱投影和兰勃脱正形圆锥投影等算法中确定位置坐标的精确公式.通过台风路径预报对比试验表明:该方法能有效地减少计算误差的引入,具有较好的应用价值.     

基于双目成像云底高度测量方法

采用基线长为60 m的一对数字摄像机,构成双目成像云底高度测量系统,随着数字摄像技术和立体视觉传感器的发展,尤其是双目成像视觉传感器以结构简单、使用方便、测量精度高等诸多优点而被广泛应用。通过直方图均衡化方法对图像进行增强,利用亚像素角点检测器检测角点提高测量精度,并采用归一化互相关方法进行区域相关检测寻找同名点,将外极线约束引入图像匹配过程中进行同名点粗差去除,提高测量准确度;再根据匹配特征点得到相对视差,利用摄影测量原理计算云底高度;建立三维实验室标校场对相机进行内外方位元素标校,利用星星相对位置与相机姿态角的关系对相机进行现场标校,简化标校系统提高测量精度。利用2011年5月1日—6月30日采集的样本,在北京市观象台与维萨拉生产的CL31激光云高仪进行对比试验,并对产生云底高度测量系统误差的可能原因做出具体分析。     

农作物实景监测中的图像数据质量控制方法研究

农作物实景自动监测系统具有自动、非接触、非破坏性等优点,是传统农业气象观测的补充。开展图像质量控制是合理使用农作物实景自动监测系统资料的基础。利用郑州、泰安和固城三地的历史农作物实景图像资料,设计了基于颜色特征参数检测和基于暗通道先验直方图检测的图像数据质量控制方法。通过对2010—2012年三年夏玉米和冬小麦等不同天气条件下得到的农作物实景自动观测资料进行质量控制与应用效果检验。结果表明:两种质量控制方法均可判断出农作物实景自动监测系统中图像观测资料的异常数据;基于颜色特征参数检测方法可有效识别出像素缺失图像,准确率达100%;基于暗通道先验直方图检测方法能有效识别出污染图像,平均准确率为95.7%,平均召回率为87.5%。该质量控制方法可减小模型估算值与观测数据之间的误差,目前已应用于省级农业自动观测业务系统。     

Evaluation of horizontal gradients in sigma‐coordinate shallow water models

Abstract

Evaluating horizontal gradients in three‐dimensional shallow water models that use bottom‐following sigma coordinates can lead to large errors near steep bathymetry. A technique that has been proposed to minimize this problem involves computing horizontal gradients in cartesian coordinates, while treating all other terms in a sigma coordinate framework. We study this technique through both truncation error analysis and numerical experimentation, and compare it to the direct application of sigma coordinates. While the Cartesian coordinate method has better convergence properties and generally smaller truncation errors when horizontal gradients are zero, the sigma coordinate method can be more accurate in other physically relevant situations. Also, the Cartesian coordinate method introduces significant numerical diffusion of variable sign near the bottom (where physical diffusion is particularly small), thus potentially leading to instabilities. Overall, we consider the sigma coordinates to be the best approach.     

遥感图像几何校正的实现

描述了遥感图和何畸变的原因,阐述了几何精校正原理,并在此基础上给出了一个简单衫的精校正方案及其算法。理论上,此校正方法具有小于一个像素点的误差,满足业务上所需的订正精度。     

基于空-谱先验条件随机场的高分辨率遥感影像变化检测方法

高空间分辨率遥感影像能够提供丰富的空间细节信息,使利用遥感影像进行精细变化检测成为可能.为充分挖掘高分辨率影像中的光谱、空间信息,本文提出一种基于影像空-谱先验信息的条件随机场（Conditional Random Field based on Spectral-Spatial Prior,SSPCRF）模型,该方法使用显著性检测方式自动提供先验光谱-空间样本信息,提高一元势能构建精度,有效缓解一元势能构建不准确导致的推理过程中的误差传递问题,并在二元势能中综合考虑标记场与观察影像的空间上下文信息以保持变化地物轮廓信息.最后,使用基于消息传递机制的推理方法将模型进行全局优化.在2组高分辨率影像数据集上的实验结果表明该方法能够提供较精确的初始变化检测信息,使得在减少变化检测结果中虚警点的同时保持变化地物细节信息.     

以黑体为目标的能见度参考标准试验研究

黑体为目标的能见度测量是从科西米德定律出发,通过工业相机对黑体目标物进行拍摄,建立黑体和背景天空的数学模型,求得能见度。分析表明:当能见度小于30 km,黑体黑度和CCD(change-coupled device)工业相机的面非均匀性对该方法测得的能见度造成的误差约为3.7%。该方法与前向散射能见度仪测量进行对比,能见度变化趋势上具有一致性;但在高能见度时,黑体能见度测量值大于前向散射能见度测量值,低能见度时,黑体测量值小于前向散射能见度测量值。     

前向散射能见度仪校准技术

基于前向散射能见度仪的工作原理、结构特点及使用环境,分析了前向散射能见度仪的测量误差来源、产生测量误差原因及误差模型,归纳了前向散射能见度仪出厂标定方法、标定参数及标定参数修正方法。为确保能见度观测数据具有准确性,并根据将来量值传递需要,在分析了能见度量值传递参数基础上,提出了前向散射能见度仪的实验室标定条件和方法,梳理了前向散射能见度仪现场光学装置校准、校准板校准及人工校准方法,为今后建立能见度量值传递体系和编写相关校准规范提供参考。     

Effects of terrain-following vertical coordinates on high-resolution NWP simulations

With increasing resolution in numerical weather prediction(NWP)models,the model topography can be described with finer resolution and includes steeper slopes.Consequently,negative effects of the traditional terrain-following vertical coordinate on high-resolution numerical simulations become more distinct due to larger errors in the pressure gradient force(PGF)calculation and associated distortions of the gravity wave along the coordinate surface.A series of numerical experiments have been conducted in this study,including idealized test cases of gravity wave simulation over a complex mountain,error analysis of the PGP estimation over a real topography,and a suite of real-data test cases.The GRAPES-Meso model is utilized with four different coordinates,i.e.,the traditional terrain-following vertical coordinate proposed by Gal-Chen and Somerville(hereinafter referred to as the Gal.C.S coordinate),the one-scale smoothed level(SLEVE1),the two-scale smoothed level(SLEVE2),and the COSINE(COS)coordinates.The results of the gravity wave simulation indicate that the GRAPES-Meso model generally can reproduce the mountain-induced gravity waves,which are consistent with the analytic solution.However,the shapes,vertical structures,and intensities of the waves are better simulated with the SLEVE2 coordinate than with the other three coordinates.The model with the COS coordinate also performs well,except at lower levels where it is not as effective as the SLEVE2 coordinate in suppressing the PGF errors.In contrast,the gravity waves simulated in both the Gal.C.S and SLEVE1 coordinates are relatively distorted.The estimated PGF errors in a rest atmosphere over the real complex topography are much smaller(even disappear at the middle and upper levels)in the GRAPES-Meso model using the SLEVE2 and COS coordinates than those using the Gal.C.S and SLEVE1 coordinates.The results of the real-data test cases conducted over a one-month period suggest that the three modified vertical coordinates(SLEVE1,SLEVE2,and COS coordinates)give better results than the traditional Gal.C.S coordinate in terms of forecasting bias and root mean square error,and forecasting anomaly correlation coefficients.In conclusion,the SLEVE2 coordinate is proved to be the best option for the GRAPES-Meso model.