CRTSⅢ型轨道板自动化检测系统性能评价方法

针对当前CRTSⅢ型轨道板各类板检测方法没有统一检测方法性能评价技术标准这一问题,本文提出了一种CRTSⅢ型轨道板自动化检测系统性能评价方法,主要包括系统检测效率和检测稳定性分析、平面翘曲检测精度分析、垂向和横向检测精度分析、环境温度变化对系统测量精度的影响分析等.工程实例数据表明,该方法可全方位、多角度地对CRTSⅢ型轨道板自动化检测系统进行性能评价,可靠性和实用性较强,对各类高铁轨道板检测方法的科学系统地性能评价具有参考价值.     

高分辨率遥感影像飞机目标的双阶段检测方法

针对现有方法进行真实应用场景中大批量的遥感影像进行特定目标检测时耗时且困难的问题,该文根据由粗到精的思路提出了一种遥感影像飞机目标的双阶段检测框架。首先,对预训练模型进行迁移训练,在下采样影像中利用机场检测模型搜索机场区域,实现对目标区域的锁定。然后,对机场场景,利用第二次迁移的模型进行飞机目标检测。结果表明,所提方法可以提高遥感影像检测飞机目标的效率和精度。通过不同阶段的筛选可以去除大部分无效区域,有效避免了在非机场区域产生的误检,提高了准确率。     

高分辨率遥感影像普通车辆自动检测方法探讨

利用高分辨率遥感影像数据,研究停车场上普通车辆的自动提取方法。基于影像的灰度信息,分别采用边缘检测法、阈值分割法、区域生长法和点特征提取法等方法对遥感影像中的车辆目标进行检测。通过对比分析各种算法实验结果,探讨不同算法进行车辆检测的效果,并利用灰度线性变换的方法对阈值分割法进行了改进,提高了普通车辆目标检测效果。     

地面激光三维扫描中球面标靶自动检测方法

提出了一种从地面激光点云数据中提取球面标靶目标的有效方法。该方法首先在单站数据的栅格结构中利用邻域距离突变提取遮挡边界点,同时对其进行空间聚类;然后,利用随机采样一致性方法,在各聚类结点中的二维栅格结构中探测近圆结构,同时,根据点到扫描中心距离和扫描角差估算圆半径和圆的一致集数,在通过估算半径约束的圆形区域所对应的三维点集中探测球体模型;最后,通过预设球体半径和估算球面点数约束的球体模型,作为最终球面标靶模型。实验结果表明,该方法能够在1 min之内完成千万级点云数据中的球面标靶探测工作。     

附约束条件的零件轮廓线的多特征提取

在常用的多特征提取方法的基础上提出一种附加约束条件的零件轮廓线的多特征提取方法,即在已有方法提取的多特征结果上附加轮廓上圆弧与直线相切、相邻圆弧与圆弧相切等约束条件,对轮廓上的特征进行迭代精确提取,将组成轮廓的各特征如直线、圆弧和圆,进行精确分段识别,获得各特征的参数。最后使用模拟图像和实际的工业零件图像分别进行了试验验证,结果证明约束关系的引入能够有效地提高轮廓线多特征提取的精确度。     

基于支持向量机的特定目标检测方法

提出了运用支持向量机进行目标检测的方法。通过对航空影像中的军事目标和自然背景两类样本进行学习，支持向量机检测方法建立了针对目标和非目标有效区分的识别模型，该模型能够对航空影像中所有的区域进行快速的检测和识别，检测到所有感兴趣的人造军事目标。试验表明，该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性。     

建设工程竣工验收中房屋结构安全检测方法

在房屋安全结构检测时,传统安全检测方法准确性低。故此提出城市规划竣工验收中房屋结构安全检测方法。显微观察计算出气泡频数、体积大小后,识别气泡的射线强度图像,预测出腐蚀发生的位置。进行腐蚀速率数据分析计算出腐蚀速率,得出房屋结构的实际结构参数,确定房屋安全情况。对传统检测方法与本文提出的安全检测方法进行仿真实验。实验结果表明城市规划竣工验收中房屋结构安全检测方法比传统安全检测方法准确性要高出10%左右。本文研究的房屋结构安全检测方法弥补了传统方法数据不准确,为房屋结构安全检测方法提供了新思路。     

光纤陀螺的信号检测方法比较

本文介绍了干涉式光纤陀螺的基本原理，评述了光纤陀螺的信号检测方法。对开环和闭环检测方案进行了比较分析。分析认为全数字闭环检测方案优于其它方案，更适合于研制高精度的光纤陀螺。最后介绍了信号处理硬件系统的功能和组成。     

空间点相对关系的精密检测

工业检测的精度一般要求很高，常规的检测手段难以达到。本文对空间点相对关系的精密检测方法和精度进行分析，实践表明该方法行之有效。     

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。     

Multi-source change detection with PALSAR data in the Southern of Pará state in the Brazilian Amazon

Optical data is broadly used for change detection studies, despite being hindered by atmospheric conditions. Synthetic Aperture Radar (SAR) data can be useful for change detection in areas with frequent cloud coverage as SAR systems are capable of obtaining images almost independently from atmospheric conditions. This study aims to verify the difference in results of using SAR data instead of optical data for change detection purposes. Different levels of one hierarchical legend and both pixel and region-based classifiers were used. Change results were evaluated considering the use of rectangular matrices to incorporate the occurrence of impossible changes and relative comparison between change maps. Although the change maps obtained using only optical data were more accurate than those using either one or two land cover classifications based on L-band SAR data, the difference in the accuracy of change maps decreases with the use of less detailed legends. Additionally, results indicate that L-band SAR and multi-sensor approaches are adequate for deforestation identification even if post-classification results did not achieve global accuracy values superior to 0.86. The most accurate change detection results obtained in this work were not associated with the overall accuracy of land cover classifications, but with the distribution and accuracy of specific land cover classes.     

基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法

SAR图像变化检测是近几年SAR图像应用研究的新领域,现有的SAR图像变化检测算法大多针对单通道图像数据,而利用多通道SAR图像数据进行变化检测,可以充分利用图像信息,能够得到更好的检测效果。论文研究了基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法,通过融合图像不同通道信息,实现变化检测;并重点论述了算法的基本原理和算法实现过程,通过实验对比,证明了论文提出的算法可以得到较高的检测精度。     

机载SAR影像定向中像点粗差的拟准检定方法

结合距离-多普勒模型,推导了SAR(synthetic aperture radar)影像定向中像点坐标粗差对误差方程的影响,分析了像点坐标粗差探测的必要性和难点;依据粗差的拟准检定法,针对SAR影像定向中的像点坐标粗差检定问题,设计了具体的解算流程和策略,首次将粗差的拟准检定法运用到机载SAR影像定向中。并分别利用模拟和实测数据进行了系统性的实验,结果表明,该方法不仅能够准确探测出多个粗差的位置,而且能够估计出粗差的大小。与SAR影像定向通常采用的最小二乘方法相比,该方法能够明显提高SAR影像定向参数的解算精度以及后续的立体定位精度,对于修复受粗差影响的SAR影像数据具有重要意义。     

SAR图像多尺度积增强的目标检测算法

合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。     

一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法

合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。     

新型Canny算法的SAR图像边缘检测

干涉作用会使合成孔径雷达回波信号产生相干斑点噪声,以致在图像边缘检测时产生许多虚假边缘;Canny边缘检测器能检测图像形状密度的变化,并寻找图像的边界。针对SAR图像的噪声特点和低像素级的特点,引进了小波去噪的方法来代替传统的高斯滤波,提出了在搜索算法上以广度搜索来代替深度搜索,由此改进了Canny算法,使用VC++编程实现了改进的算法对SAR图像进行边缘提取实验,对比结果证明此方法比以往算法有明显改进。     

Matlab和C#混合编程在SAR图像船只检测中的应用

目前,SAR图像船只检测只能在当前编程软件中实现,无法被其他软件调用,很难在后续开发的软件系统中得到广泛的应用。为此,本文基于C#和Matlab混合编程,开发出了一种可以被调用的SAR图像船只检测界面性应用窗体。该窗体运行后,生成K分布、G^0分布和直方图统计模型的概率密度函数曲线和相应的检测结果图像,通过比较,可判别出K分布更适合应用于SAR图像的船只检测中。     

一种快速的SAR图像目标检测方法

针对SAR图像检测方法效率低等问题,提出了一种联合灰度和纹理特征的快速检测算法,通过利用全局检测算法与垂直方向纹理边缘的并行检测来提高检测速度,并给出了一个实例,验证了所提方法的有效性。     

一种多孔径SAR图像目标检测方法

提出了一种多孔径SAR图像目标检测方法,充分利用SAR图像幅度和相位信息来区分人造目标和杂波。由于人造目标的回波能量往往集中在部分方位角范围内,当该部分方位角范围所对应的多个子孔径图像中存在目标时,其局部相关性较强,因此,该方法利用多个子孔径图像之间的相干系数检测目标。实验结果表明,该方法有效地提高了目标检测概率,同时降低了虚警概率。     

基于边缘分析的海面溢油检测

提出一种基于边缘检测的快速溢油信息提取方法, 首先对溢油图像进行ROA(radio of average)边缘检测, 根据检测结果进行AOI(area of interest)提取, 然后使用改进的Weibull-CFAR检测算法对AOI进行溢油检测, 并与全局CFAR检测结果进行对比。实验结果证明, 所提出的方法对于非均匀灰度SAR图像溢油检测准确性较好、效率较高, 特别适用于大图像的快速溢油检测。