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.     

一种稳健的角点匹配方法

在不同的图像之间寻找若干稳健的匹配点是许多计算机视觉算法有效应用的关键.SIFT(Scale Invariant Feature Transforms)算法已经证明了能够实现稳健匹配点提取的任务,然而SIFT算法提取的匹配点往往处于目标内部的某些均匀的区域,并不包括目标的边角点.考虑到角点往往包含了目标关键的结构信息,因此利用SIFT匹配点的稳健性结合角点检测,既能够提高角点匹配的稳健性又能够减小角点匹配搜索范围.匹配实验证明了该方法能够有效抵御噪声的干扰以及尺度和视角变化的影响,具备良好的匹配稳健性.     

基于静止气象卫星的三维云图测量技术研究

云图三维数据有着广泛的实际应用,在航空气象中,利用云图三维数据生成的云顶高度图用处非常大。同时,它也是识别天气系统强度,尤其是确定最强对流云区的有效工具。研究方法通过确定两幅或多幅图像之间的对应点,得到视差数据,从而计算物体在三维空间的位置、朝向和深度等信息,重建三维场景。本文应用静止气象卫星FY-2E、FY-2C的VISSR云图数据进行三维云图测量,使用FY-2E、FY-2C在不同角度对同一区域进行同时拍摄的两幅图像对,进行数据处理获取VISSR云图的三维数据。使用的数据处理方法中,视差图中准确匹配的点在70%左右,可以分辨最低的云顶高度在3km左右。重点介绍云图数据处理中的虚拟相机模型建立、图像匹配及空间三维获取等关键技术。     

基于雷达回波概率特征的雷达部分遮挡区域识别算法

部分遮挡是影响雷达观测资料质量的重要误差源之一。基于雷达回波的概率特征,本文提出一种不依赖高精度地形信息的雷达部分遮挡区域识别算法。该算法无须以人工方式建立样本数据库,只需直接检测实际业务应用中雷达连续观测的反射率因子,统计雷达探测范围内的每个格点出现大于某一反射率因子阈值(定义为Z阈值)的概率,并通过设置适当的概率阈值(定义为C阈值)来确定不同遮挡性质的雷达探测区域。应用该算法,使用2012年5-10月金华、衢州及上饶雷达连续探测资料,识别得到金华、衢州和上饶三部雷达距离地面3 km高度层上CAPPI的完全遮挡区域、部分遮挡区域和无遮挡区域;同时,通过对比2013年4月29日金华、衢州、杭州、上饶、黄山雷达3 km高度重叠探测区域的雷达反射率因子,检验了雷达部分遮挡区域识别结果的有效性,并分析了算法阈值的敏感性;最后,结合剔除部分区域弱回波的方案,对雷达组网拼图算法进行优化改进。结果表明:通过选择适当的Z阈值和C阈值算法,可以有效识别雷达部分遮挡区域;算法阈值的设置是识别部分遮挡区域的关键,较为适中的Z阈值有利于C阈值的选择;优化后的组网拼图算法可以有效解决部分遮挡问题,有效地提高了组网拼图数据的质量。     

新一代天气雷达布网设计的有效覆盖和地形遮挡分析

一般情况下,地形影响造成的雷达波束遮挡是长期保持不变的。研究雷达地形遮挡情况有助于提升雷达探测资料的有效性和可靠性。利用先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型地形数据,对我国已建成的208个新一代天气雷达站点进行地形遮挡分析,计算业务体扫模式(Volume Coverage Pattern modes, VCP)21的九个仰角下200 km范围内雷达反射率的波束阻挡系数,绘制观测仰角分别为0.5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°时雷达有效观测区域的覆盖图,计算相应的有效覆盖面积。结果表明全国新一代天气雷达站200 km范围内0. 5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°仰角平均遮挡比例分别为30. 7%、8. 5%、2. 5%和1.0%,平均有效覆盖面积分别为83210.5、109354.2、118170.9、121631.5 km~2,只有少数几个雷达站受邻近山脉地形遮挡影响严重,雷达站总体有效覆盖情况较好。     

三维重建算法研究综述

三维重建技术能够应用在医学中的三维CT图像、机器人中的路径规划及考古工作中的遗迹的展示等诸多领域中.三维重建效果的完整性、精确性与稀疏点云重建（Structure From Motion,SFM）、稠密点云重建（Multi-View System,MVS）有着直接关系,本文对这两个方法展开了具体的介绍.稀疏点云重建中主要介绍了特征点检测与匹配以及SFM重构方法,本文对近几年关于特征点检测与匹配的研究进行了总结,将SFM重构方法分为全局式、增量式、混合式,并进行了详细介绍.稠密点云重建中主要介绍了深度图估计,就传统的几何计算法、深度学习与几何计算相结合的方法、基于深度学习的方法进行了总结,同时介绍了三维重建的评价指标.最后对基于图像的三维重建进行了总结,并列举出了在未来可能面对的问题及发展趋势.     

清江和长江上游干支流域面雨量计算方法及其应用

将气象站点雨量以算术平均、加权平均两种算法所获得的面雨量,与稠密的水文站点雨量按算术平均计算得到的面雨量进行比较分析,得到了应用气象站资料计算长江上游不同干支流域及清江流域面雨量的最佳方案。     

基于Delaunay三角网的区域等值线绘制关键算法

基于三角网格法进行等值线绘制比常用气象绘图软件的矩形网格法更客观更快速,而在众多的三角网剖分方案中,以Delaunay三角网最好最正规.本文是关于二维离散场等值线绘制的算法集成,详细介绍了Delaunay三角网的逐点插入生成算法中所涉及到的凸壳生成、初始三角网生成、逐点插入、LOP优化、寻找包含插入点P的三角形等过程的算法流程,并给出了不规则区域等值线绘制中所采用的二次B样条曲线光滑、交点计数法点面关系判识、互为异侧法线段相交判识等关键算法.     

基于SRTM数据的天气雷达探测环境分析研究

利用SRTM高程数据作为选址基础数据,结合天气雷达工作方式和探测方法,计算得到天气雷达在0.5°、1.0°、2.4°仰角上地物遮挡情况;利用高程格点数据获得3个仰角的地物剖面数据,提高了SRTM数据利用精度和运算速度;分析中结合地球曲率和电磁波折射影响,改进算法获得站点遮蔽角图,站点上空1 km、海拔3和6 km等射束高度图及数据,该分析结果充分体现了SRTM数据的高分辨率特点。最后将结果数据与GIS地图结合,完成了四川省天气雷达网探测环境分析,并给出了各个台站评估结果。     

基于视图内字典原子不一致的多视图字典学习算法

传统的多视图字典学习算法旨在利用多视图数据间的相关性,未能考虑多视图数据的差异性,这可能会降低字典的学习性能.受此启发,提出一种基于视图内字典原子不一致的多视图字典学习算法.该算法为每个视图学习类属字典和共享字典,同时,引入编码系数方差的最小化约束,以降低视图间字典的差异性;此外,通过每个视图编码系数与所有视图编码系数均值之间距离的加权和的最小化来约束相应特征的贡献度;然后,施加视图内字典原子的不一致性约束以降低视图内字典的冗余.最后,在两个数据集（AR和Extended Yale B数据集）上的实验验证了所提算法的有效性.     

一种基于实景图像的低能见度识别算法

为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。     

利用云导风矢量的台风中心自动定位

文中提出了一种利用云导风矢量图进行台风中心自动定位的方法。云导风矢量通过对具有一定时间间隔的两幅相关卫星云图进行模板匹配而得出。模板匹配就是根据已知模式的图像在一幅陌生图像中寻找对应于该模式的子图像的过程。根据气象知识 ,台风云系运动的特点是中心平移量大而自旋很弱 ,且台风中心与台风云系整体的移动方向一致 ,因此求出云导风矢量图中与台风整体移动矢量大小和方向一致的矢量集合的最密集区 ,经过数学形态学处理后便得到台风中心     

一种基于模糊判别的指纹识别算法

利用模糊判别技术提出了一种指纹识别方法，改进了Anil Jain等提出的细节匹配算法，有效地解决了图像质量很差时经常检测到很多伪细结点而丢掉很多真细结点、细节匹配难有大作为的情况。该算法有较强的抵抗噪声与非线性形变的能力。     

Grads在绘制站点等值线图及热带气旋路径中的应用

以绘制广西雨量等值线图为例,介绍利用GrADS处理站点资料、绘制热带气旋路径的方法,以及介绍开发自定义背景地图文件的关键技术。通过使用背景地图文件,可大大简化绘图程序,并实现将高分辨率的地理信息添加到分析图中。     

Delineation of Mesoscale Features of Ocean on Satellite IR Image

An ICSED (Improved Cluster Shade Edge-Detection) algorithm and a series of post-processing technique are discussed for automatic delineation of mesoscale structure of the ocean on digital IR images. The popular derivative-based edge operators are shown to be too sensitive to edge fine-structure and to weak gradients. The new edge-detection algorithm is ICSED (Improved Cluster Shade Edge-detection) method and it is found to be an excel lent edge detector that exhibits the characteristic of fine-structure rejection while retaining edge sharpness. This char acteristic is highly desirable for analyzing oceanographic satellite images. A sorting technique for separating clouds or land well from ocean at both day and night is described in order to obtain high quality mesoscale features on the IR image This procedure is evaluated on an AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) image with Kuroshio. Results and analyses show that the mesoscale features can be well identified by using ICSED algorithm.     

Weather maps classification over Greek domain based on isobaric line patterns

The paper presents a semi-supervised weather classification method based on 850-hPa isobaric level maps. A preprocessing step is employed, where isolines of geopotential height are extracted from weather map images via an image processing procedure. Α feature extraction stage follows where two techniques are applied. The first technique implements phase space reconstruction, and yields multidimensional delay distributions. The second technique is based on chain code representation of signals, from which histogram features are derived. Similarity measures are used to compare multidimensional data and the k-means algorithm is applied in the final stage. The method is applied over the area of Greece, and the resulting catalogues are compared to a subjective classification for this area. Numerical experiments with datasets derived from the European Meteorological Bulletin archives exhibit an up to 91 % accurate agreement with the subjective weather patterns.     

基于GIS的沙澧河流域面雨量算法对比分析

为了获取更客观有效的沙澧河流域面雨量计算方法,提高暴雨强度和落区监测与预报的准确率,利用ArcGIS9.3中的空间分析功能,以沙澧河流域1∶25万地理信息数据、16个气象站和217个加密自动雨量观测站的实况雨量资料为背景数据库,选取反距离加权算法、克里金算法、样条函数算法、泰森多边形算法,对沙澧河流域6个分片区的面雨量进行计算,并对计算结果进行了对比分析。结果表明,面雨量计算精度与雨量观测站密度与分布、降雨强度有关。其中,克里金算法计算的流域面雨量精度较高,更适合于整个沙澧河流域面雨量的计算;其次是泰森多边形算法和反距离加权算法,样条函数法算法应用效果较差。当雨量站点分布密集且比较均匀、降水空间分布均匀时,4种算法均适用于面雨量的计算,其中以克里金算法计算的面雨量使用效果最好;当雨量站点分布密集且比较均匀,降雨强度大,降水空间分布不均匀时,反距离加权算法、克里金算法、泰森多边形算法均适用于流域面雨量的计算,其中以泰森多边形算法计算的面雨量效果最好,样条函数法算法不适用此情况下面雨量的计算。当雨量站点分布密集且比较均匀、降水空间分布均匀时,计算的面雨量较站点或降水空间分布不均匀时计算的面雨量更接近实际情况。