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。     

基于深度学习的像素级全色图像锐化研究综述EI北大核心CSCD

全色图像锐化是遥感数据处理领域的一个基础性问题,在地物分类、目标识别等方面具有重要的研究意义和应用价值。近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大进展,也推动了像素级全色图像锐化技术的发展。本文提出从经典方式和协同方式两个方面对深度学习在全色图像锐化中的研究进行系统的综述,并在此基础上进行前景展望。首先,给出全色图像锐化常用的数据集和全色图像锐化的质量评价指标;接着,从经典方式与协同方式两个方面对基于深度学习的全色图像锐化最新研究成果进行分门别类的介绍,并进行算法性能的对比、分析和归纳;然后,对全色图像锐化的3个主要应用领域如地物分类、目标识别和地表变化检测进行分析;最后,本文探讨了基于深度学习的全色图像锐化的5个未来研究方向。     

南美典型铁矿床遥感找矿模型研究

针对南美地区两种典型铁矿—苏比利尔湖型和阿尔果玛型铁矿,基于ETM+遥感数据,采用光谱角方法提取研究区的羟基、铁染蚀变信息;通过影像增强,波段合成等预处理结合人工解译,进行赋矿地层和控矿构造信息提取。总结分析示矿信息规律和特征,建立遥感找矿模型,圈定2处遥感找矿靶区,缩小了野外地质调查范围。     

绿泥石对CO2-水-岩石相互作用的影响

为了解关键性矿物在“超临界CO₂-水-岩石”系统中的地球化学作用,利用先进的数值模拟软件TOUGHREACT,结合我国鄂尔多斯盆地深部咸水含水层的基础地质条件,建立一维垂向模型,研究了盖层中绿泥石含量分别为3%、9%、15%时对CO₂-水-岩石相互作用的影响.发现CO₂进入盖层后,盖层的矿物成分和渗透率发生了较大变化.当绿泥石体积分数为3%时,盖层渗透率在5 000 a期间一直处于增大状态,不适合CO₂封存;当绿泥石体积分数为9%和15%时,盖层渗透率呈现先增大后减小的趋势,产生自封闭现象,有利于CO₂封存.结果表明,绿泥石的溶解为盖层中钙蒙脱石、铁白云石、片钠铝石、菱镁矿的沉淀提供了必要的Mg2+、Fe2+、AlO₂-等离子.绿泥石含量越多,CO₂矿化捕集量越大,盖层的自封闭效应越明显,其渗透率最大减少10%.本研究结果可为CO₂地质封存的长期性和稳定性评价提供理论依据.      

遥仰宇宙 感知地球

遥感,又称Remote Sensing,简称RS。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测,并根据其特性对物体的性质、特征和状态进行分析的理论、方法和应用的科学技术。1957年第一颗人造地球卫星升空标志着人类进入了太空时代,从此人类以崭新的角度开始重新认识自己赖以生存的地球。     

基于经验模型的Hyperion数据植被叶绿素含量反演

对于反演植被叶绿素含量而言,基于Hyperion等高光谱传感器数据、利用经验方法建模是一种快速准确的方法。利用多种植被的实测数据以及Hyperion模拟数据,分析植被反射率及其变化形式与叶绿素含量的相关性,并进一步针对红边参数、植被指数等分析植被反射率与叶绿素含量的关系,选取最准确的经验建模方法。经过对比,改进的简单比值指数(modified simple ratio,MSR)与叶绿素含量相关性最高,其回归模型能比较准确地反演出叶绿素含量。通过Hyperion图像、利用MSR指数与实测叶绿素含量得到回归模型,建立区域叶绿素含量分布图;并对张掖地区植被叶绿素含量进行了反演,反演结果具有较高精度,相对误差低于5%。     

一种基于扫描线分析的自动去除无效像元方法

在遥感数字影像处理中,几何纠正影像周围一般会被大量无效像元填充。这些无效像元往往引起全局统计的偏差,导致遥感影像分类等处理结果的异常。针对这种现象提出一种基于扫描线分析的图像边缘无效像元自动去除方法,并通过实验证明方法的有效性和实用性。