基于极限强度和逐步坍塌分析的空间框架有限元研究

对海洋工程结构基于极限强度和逐步坍塌的理念进行有限元分析中的几个问题进行了探讨,给出了有限元分析的弹性分析理论和塑性考虑方法,并对实施有限元分析过程中的控制进行了分析,对几个主要问题进行了讨论,为提高分析的可靠性奠定了坚实的基础。     

海原地震石碑塬液化滑移地表特征形成机制探讨

海原大地震诱发石碑塬地区发生大规模液化滑移,因其多元地层结构和土体液化性质的差异,在滑移发生过程中形成节律性极强的后部似台盾,前、中部尺度差异性不强的波浪型地貌。而这种表性特征是滑移体成灾过程中发生模式的直观表达,因此,对其滑移体地表表性特征的形成机制分析是对该类致灾形式机制、机理研究分析一种理想研究角度的选择。文章结合实地调研、滑移体走向、地层剖面及前人对不同砂质黄土层的液化势判定成果,对波浪型峰谷地貌的峰、谷形成机制和运动特征进行细致的分析和探讨。     

利用视角转换的跨视角影像匹配方法

目前遥感影像跨视角匹配技术无法直接使用大幅卫星影像进行匹配,难以满足大范围复杂场景匹配的任务需求,且依赖大规模数据集,不具备良好的泛化能力。针对上述问题,本文在质量感知模板匹配方法的基础上结合多尺度特征融合算法,提出一种基于视角转换的跨视角遥感影像匹配方法。该方法首先利用手持摄影设备采集地面多视影像,经密集匹配生成点云数据,利用主成分分析法拟合最佳地平面并进行投影变换,以实现地面侧视视角到空视视角的转换;然后设计了特征融合模块对VGG19网络从遥感影像中提取的低、中、高尺度特征进行融合,以获取遥感影像丰富的空间信息和语义信息;最后利用质量感知模板匹配方法将从视角转换后的地面影像上提取的特征与遥感影像的融合特征进行匹配,获取匹配的软排名结果,并采用非极大值抑制算法从中筛选出高质量的匹配结果。实验结果表明,在不需要大规模数据集的情况下本文方法具有较高的准确性和较强的泛化能力,平均匹配成功率为64.6%,平均中心点偏移量为5.9像素,匹配结果准确完整,可为大场景跨视角影像匹配任务提供一种新的解决方案。     

基于粗集理论的声呐图像中值滤波

保边去噪是图像滤波中的主要问题。声呐图像像素少品质恶劣,保边去噪显得尤为重要。将基于粗集理论的中值滤波应用于声呐图像处理中,给出了实验结果。结果表明这种方法具有可行性。     

一种基于动态规划的遥感影像与GIS矢量数据匹配方法

针对遥感影像与GIS数据的匹配,提出了一种基于动态规划的结点匹配、线段匹配再到折线匹配逐级优化的全局一致性匹配方法.该方法首先利用遥感影像的概略方位参数实现预处理后的GIS数据与遥感影像概略叠加;接着进行遥感影像特征自动提取;然后以局部匹配优选的待匹配结点和待匹配线段为前提,利用动态规划的匹配方法,进行折线整体匹配;最后进行匹配结果的优化.实验证明该匹配方法速度快、可靠性高.     

结合卷积神经网络与显著性特征的机场检测

遥感影像机场检测中，针对传统人工设计特征的方法稳健性差、检测耗时的问题，提出了一种结合卷积神经网络与显著性特征的遥感影像机场检测算法。利用卷积神经网络快速准确地检测出机场目标，确定兴趣区域，对兴趣区域进行显著性检测和连通区提取，从而获取更加精确的机场边界，最后利用多种场景下的影像进行测试。结果表明，本文方法具有明显的精度和速度优势；利用频率视觉显著性分析方法对获得的机场区域进行视觉显著性检测，可有效获取机场和跑道的精确边界，提高机场检测的效果和实用价值。     

CAWS600-B型自动站风速故障的检修方法及实例

介绍了CAWS600．B型自动站风速数据异常时,如何利用示波器和传感器模拟器进行故障排除的步骤和检测维修方法,并通过济宁嘉祥国家级自动气象观测站风速数据异常的一次故障检修,详细描述了故障分析和修复过程,分析了困扰台站多时的风速分钟数据突然异常偏高跳变的原因,提出了风速数据异常偏高时的一种故障点寻找思路。     

基于动态规划和Hough变换的遥感影像与GIS矢量数据匹配方法

由于遥感影像与GIS矢量数据性质不同,并且两者叠加后存在一定的平移、旋转和尺度变化等原因,准确建立两者之间的对应关系是一个难点.为此,提出一种多阶段、由粗到精的匹配方法.该方法在遥感影像特征自动提取的基础上,以局部匹配优选的待匹配结点和待匹配线段为前提,利用动态规划匹配方法,进行折线整体匹配;然后利用匹配的同名点,解算...     

一种基于直线特征的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法

提出了一种基于直线特征的对尺度变化和旋转变化不敏感的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法。该方法利用在变换模型转换后GIS数据中参考线段上的端点和影像上对应特征线段的距离为零建立相似性测度,以共线条件方程作为变换模型,通过改进的霍夫变换进行优化求解,同时得到变换模型参数即外方位元素和匹配结果,实现了遥感影像和GIS数据的自动配准及遥感影像的外部定向。实验结果表明,该方法具有较高的可靠性和配准精度。     

多尺度并联卷积神经网络遥感影像油罐目标检测算法

针对传统遥感影像油罐目标检测算法依赖油罐圆形特征,对于背景复杂和存在大量小目标的情况检测效果差的问题,提出一种多尺度并联卷积神经网络油罐目标检测算法.首先根据油罐目标尺寸对各神经网络检测效果的影响规律,采用不同网络架构分别检测不同尺寸的油罐目标;其次利用经过训练的分类网络对上述检测结果进行后处理,剔除可能存在的误检;最后将所有结果共同进行非极大值抑制,从而实现不同尺寸油罐目标的检测.对多个数据集下的遥感影像进行了测试,实验结果表明,与传统经典的目标检测算法相比,该算法明显提高了油罐目标的检测精度、召回率和鲁棒性;同时级联分类网络对检测结果的后处理过程也大大降低了油罐目标检测的虚警率,提高了可靠性.