基于连续帧间差分的抛弃式探头三维下沉运动处理方法研究

抛弃式探头由无人机装载,能够在较远目标区域和危险海域开展海洋水文环境剖面参数的测量。通过安装不同传感器,可以实现对温度、盐度的剖面测量,其深度的测量采用数学方法计算得到。针对双摄像机水箱实验获得的5个不同攻角实验结果,分析了常用的运动目标的检测方法,最终选择基于连续帧间差分法,确定探头的三维坐标位置,进而得到探头下沉运动的三维运动轨迹和速度曲线等信息。探头从水面释放后攻角在下沉过程中不断调整,改变运动姿态,同时伴随自身的旋转,抵消水平方向阻力作用,初始攻角产生的深度测量误差主要体现在加速过程,探头达到匀速运动后测量误差不变,在不考虑横流的情况下,探头最后以匀速垂直下落运动。     

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

直线特征辅助的靠岸舰船检测

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。     

多目标视频运动分析系统中的多几何特征参数快速提取实现

首先通过将整个图像区域看成系列行、行内的各线段构成的集合，然后判断相邻行各线段是否满足合并条件，最后根据判断结果实现对应的目标区域几何特征参数的设计。理论与应用都表明该算法优点是：对图像只扫描一次，即可同时、并行地获得多目标区域多个几何特征参数。     

初轨计算中的病态分析

本文对现有初轨计算方法进行病态性分析与误差分析；研究结果表明：病态对现有初轨算法的影响，主要来源于法方程系数中包含观测误差．系数行列式愈大，定轨精度的损失愈多，当■被随机误差项△μ淹盖时，现有初轨算法将失效．此外，仿真结果还显示：■与△μ的大小还极大地依赖观测弧段的空间位置，当观测弧段包含近站点作为中点时，■最大，而■小，此时定轨精度较高；当观测弧段位于近站点的某一侧时，■小，而■大，此时定轨精度较低，观测弧段愈偏离近站点，病态影响愈大；因而在观测时，应尽量使观测弧段与近站点对称（此时μ值较大），这是提高短弧定轨的一种有效途径．     

关于改进的Encke方法中参考轨道的选择和校正

对于改进的Ｅｎｃｋｅ方法，选择适当的参考轨道是一个关键．然而，对于人造地球卫星长弧轨道计算，目前所给出的几种参考轨道均需要逐段校正，这将给定轨问题带来附加的复杂性．本文将仔细探讨如何选择参考轨道和减少校正次数．     

基于C＋＋的VCT2．0文件格式检测程序的设计与实现

主要讨论了如何利用C＋＋来实现VCT2．0数据库文件的格式检测。利用C＋＋中文件输入输出流和字符串处理功能，根据《城镇地籍数据库标准》和《土地利用数据库标准》中对VCT2．0数据库文件中分隔符和拓扑关系等格式信息的相关定义，完成了VCT2．0数据库文件的读取，文件格式错误检测，输出相关错误报告。     

小波分析理论在GPS技术中的应用

在GPS数据处理中 ,存在着误差影响、影响波的干扰、周跳和数据量大等问题。误差影响和影响波的干扰实质是在接收卫星信号时受到其它因素的影响 ;周跳是由于卫星信号的失锁而造成信号的不连续 ;数据量大是因为GPS观测需要采样间隔小又连续观测所致。由于小波理论具有时频分析、波形分解、特征提取和快速小波变换等特性 ,应用小波变换和波形分解可以解决误差影响和影响波的干扰的问题 ;应用特征提取可以解决周跳检测问题 ;应用快速小波变换可进行数据压缩