基于遗传小波神经网络的海底声学底质识别分类

分割海底声纳探测图像,提取单元特征向量进行主成份分析,选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量,构建小波神经网络。利用遗传算法优化小波神经网络的初始权值及小波参数,对砂、礁石、泥3种底质类型分别进行训练,并得到3种底质的测试精度都在90%以上,优于单独利用小波神经网络进行训练时的测试精度,克服了小波神经网络训练时易陷入局部极小的固有缺陷,表明基于遗传算法的小波神经网络可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。     

海岛礁光学和雷达影像基于改进非子采样小波变换的自动配准

Homologous feature point extraction is a key problem in the optical and synthetic aperture radar （SAR） image registration for islands. A new feature point extraction method using a threshold shrink operator and non-subsampled wavelet transform （TSO-NSWT） for optical and SAR image registration was proposed. Moreover, the matching for this proposed feature was different from the traditional feature matching strategies and was performed using a similarity measure computed from neighborhood circles in low-frequency bands. Then, a number of reliably matched couples with even distributions were obtained, which assured the accuracy of the registration. Application of the proposed algorithm to SPOT-5 （multi-spectral） and YG-1 （SAR） images showed that a large number of accurately matched couples could be identified. Additionally, both of the root mean square error （RMSE） patterns of the registration parameters computed based on the TSO-NSWT algorithm and traditional NSWT algorithm were analyzed and compared, which further demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm. The algorithm can supply the crucial step for island image registration and island recognition.     

Nonlinear optimization method of ship floating condition calculation in wave based on vector

Ship floating condition in regular waves is calculated. New equations controlling any ship＇s floating condition are proposed by use of the vector operation. This form is a nonlinear optimization problem which can be solved using the penalty function method with constant coefficients. And the solving process is accelerated by dichotomy. During the solving process, the ship＇s displacement and buoyant centre have been calculated by the integration of the ship surface according to the waterline. The ship surface is described using an accumulative chord length theory in order to determine the displacement, the buoyancy center and the waterline. The draught forming the waterline at each station can be found out by calculating the intersection of the ship surface and the wave surface. The results of an example indicate that this method is exact and efficient. It can calculate the ship floating condition in regular waves as well as simplify the calculation and improve the computational efficiency and the precision of results.     

基于平面基准深度图像建模的研究

散乱数据的TIN模型构建,存在数据量大、构网复杂、存储不便、内存消耗大等缺点。本文提出一种快速判断点在不规则多边形区域内的方法和快速提取点云边界的方法,继而提出一种基于平面基准的深度图像建模方法。该方法能够实现有效的快速构网、减少数据存储量、几何纹理清晰、纹理贴图方便、可进行多分辨率LOD(level of detail)表达等优点。     

天宫一号高光谱数据辐射校正的CUDA并行优化

高光谱图像经过辐射校正后,消除了探测元的响应差异,能更好地满足专题信息提取的数据要求.利用探测元的列均值、列标准差等统计信息对天宫一号高光谱短波红外数据进行辐射校正检验,并基于GPU CUDA计算模型对均值归一化、矩匹配、相邻列均衡等3种相对辐射校正算法进行了并行计算优化.通过辐射校正计算流程拆分,CPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并建立CUDA的计算单元与数据单元的映射关系,获得5—7倍的计算加速比,这些辐射校正算法依据图像自身统计信息,且易于进行并行计算优化,满足实时校正的处理时效要求,为未来高光谱数据在轨实时辐射校正提供了新思路.     

一种多极化SAR图像融合方法研究

本文针对多极化SAR图像的融合问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。此方法用NSCT对已配准的多极化SAR图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;采用简化的PCNN模型分别对低频子带和高频子带系数进行智能决策,并进行NSCT逆变换得到融合图像。经实验表明该方法能够最大程度地保留原始极化SAR图像的信息,融合效果好于基于单个像素和局部特征的融合方法。     

结合异质性及分水岭变换的遥感影像分割方法

面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。     

改进的HRNet应用于路面裂缝分割与检测

针对利用传统卷积神经网络进行路面裂缝分割时存在准确率低、信息丢失及边缘模糊的问题,本文提出了基于改进HRNet模型的路面裂缝分割算法。模型在原始HRNet的基础上进行改进,主干网络部分采用DUC模块代替双线性插值上采样;下采样改为passthrough layer代替原始卷积;在模型解码部分,进行逐级上采样的同时引入SE-Block,对不同特征层的融合重新标定权重。通过与原始HRNet及传统卷积神经网络U-Net对比可知,本文算法在公共数据与自制数据集上的分割精度表现优秀,F1分值分别达到了91.31%和78.69%,可以很好地满足实际工程的需求。     

基于GPU和UNITY的嵌入式图像实时传输方法

智能化无人矿山对作业现场环境的可视化要求较高,现有的可视化方法仍存在诸多问题:数据采集方式单一,存在监控盲区;数据传输线缆布设困难且易被损坏,传输延时较高;表现形式不够全面立体,并且不能用于VR/AR、SLAM、机器人定位避障等应用场景。为了满足智能矿山建设的可视化需求,本文结合当前传感技术、矿用机器人以及5G技术的发展,探讨了从数据采集、服务器部署到接收显示的详细步骤。针对全景及深度影像这类新型三维数据,提出一种基于GPU和UNITY的嵌入式视频实时传输方法,包括实时编码、异步传输、轻量级的嵌入式流媒体系统、利用UNITY实时处理以及元数据的同步传输。借助UNITY平台,将三维可视化任务从CPU转移至GPU,仿真实验表明,最高渲染帧率为60 fps时,GPU占用率在35%以下。最后,以全景和深度传感器为例进行了测试,对数据编码、位移贴图、纹理纠正进行有效性验证,并从延迟、帧率、CPU占用率3个方面评估性能。结果表明,所提关键技术均可有效提高运行效率、减少资源占用,相比FFplay延时更低。全景影像的可视化代替了视角固定的传统监控,深度数据为智能矿山巡检机器人定位及避障提供实时数据源,传输方法整体向下兼容。不仅解决传统方法视角单一、布线困难的问题,而且考虑到了智能矿山建设过程中的新需求。