基于多模态感知的水下目标检测应用构想

水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。     

中国碳减排目标的地区分解方法研究述评

碳减排目标的区域分配是中国当前控制CO2排放的紧迫问题。通过文献研究,评述了国际上针对国家之间的碳排放权的区域分解方案以及中国碳减排目标的国内区域分解方案,提出了要想真正公平、公正、可行以及可持续地进行碳减排目标的地区分解,必须明确以下几个方面的关键和核心问题:分配对象、分配原则、分配方案必须考虑的因素、分配标准、分配方法、分配模型以及分配结果的可靠性和合理性。     

双基准站RTK检测及精度分析

对影响RTKGPS测量精度和可靠性的因素进行分析,提出用双基准站观测对RTK成果进行检测的方法,并进行精度分析。     

低空无人机交叉口悬停影像抖动纠正

低空无人机影像在交通规划、城市管理、应急监控等领域正逐渐体现出其独到的优势,而将影像快速、准确地纠正与配准则是其发挥功用的必要前提。以拍摄于道路交叉口上方的无人机悬停视频为研究对象,探讨对其实现影像抖动纠正配准的方法。视频中的连续影像包含大量的近似地物及移动地物,难以直接采用传统的空间域或频率域方法进行配准。由此,提出了一种基于横道线识别的影像配准方法,经由图斑提取、筛选分类、轴线拟合及影像配准等步骤,实现了影像任意帧间的配准。利用无人机悬停拍摄的交叉口视频进行了验证,结果表明,该方法稳健、有效。     

基于仿射变换的带状影像数据处理技术研究

带状影像数据处理是数字正射影像图生产中的一项重要工作内容.现针对传统带状影像处理方式的不足,根据影像坐标配准信息的特点,提出基于仿射变换的带状影像数据裁切处理方法,并以带状矩形为基本数据处理单元,利用ArcGIS Python语言实现了带状影像数据的自动处理,简化了数据处理流程,减少了成果影像的数据冗余,对于提高数字正射影像图的生产和使用效率有重要的实践意义.     

全景地图隐私信息处理的关键技术研究

全景地图系统在数据生产中存在一些可能涉及泄漏个人隐私的信息。本文提出了通过采用特征提取和监督学习分类的方法来检测和处理隐私信息的方法。以人脸和车牌号为例,分别采用支持向量机和投影定位的方法进行了隐私信息定位检测。试验证明,该方法具有较好的可行性。     

顾及同步差的POS系统视准轴误差检校

推导了POS系统视准轴误差检校的数学模型,提出将POS系统的同步差作为一项检校内容,并给出了严格的同步差估算方法。试验表明,顾及同步差的视准轴误差检校精度与转换所得的角元素精度均有明显提高。     

基于高效配准算法的CBERS数据规模化生产系统

中巴地球资源卫星影像具有广泛的应用价值,且数据量巨大,本文讨论构建一套完整的CBERS CCD产品生产系统,实现了对其几何精纠正产品、正射纠正产品和镶嵌产品的自动化和批量化生产。论文重点探讨了系统的核心——高效准确的影像自动配准功能,在此基础上实现了对CBERS数据的正射纠正、几何精纠正及产品镶嵌等功能。本文详细介绍了系统所采用的策略、生产流程及核心算法。该系统已在实际生产中得到应用,满足相关精度指标,完全适合中低分辨率遥感影像规模化生产。     

基于多目标进化算法的地图注记自动配置技术的研究

在计算机数字制图过程中,地图注记的配置直接影响数字地图的效果.针对地图注记配置过程中两个或多个注记之间冲突处理的问题,本文参照格式塔原则,从地图注记的易读性、位置优先性、形状相似性、地物关联性四个格式塔因子出发对地图注记的候选位置进行评价;同时根据多目标决策理论,用进化算法模拟地图注记的自动配置过程,实现了地图注记自动配置的全局优化.