结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建

针对利用生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)重建SAR(Synthetic Aperture Radar)图像存在边缘细节信息不足和“伪影”(artifacts)现象,该文基于增强型超分辨率生成对抗网络(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,ESRGAN)光学模型,重新设计生成网络上采样重建模块和结构损失函数,提出一种结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建算法,包括特征提取、特征增强和上采样重建3个模块:在特征提取模块采用小尺度卷积层对输入SAR图像进行低层次特征提取;在特征增强模块采用多个级联残差密集块(Residual-in-Residual Dense Block,RRDB)和卷积层提取输入特征;在上采样重建模块交替使用最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation,NNI)和亚像素卷积(Sub-Pixel Convolution,SPC)对特征进行放大重建,使特征信息交互融合。与传统插值算法和经典深度学习重建算法相比,该算法在视觉效果和定量评价方面均有显著提升,能够在保持原网络模型重建图像内容信息不丢失的基础上,增强重建图像边缘细节信息和减缓“伪影”现象,有利于后续目标识别和灾害监测等工作开展。     

考虑震害因子耦合作用的砌体建筑群破坏概率模型研究

砌体建筑群在地震中往往破坏严重损失巨大,合理评估地震作用对不同种类砌体结构造成破坏的风险变得至关重要。传统基于后验概率的地震危险性分析方法忽略了砌体建筑个体差异性的影响,未深入考虑多种震害因子的耦合作用。本文以华南地区砌体建筑群为例,开发了一种集成概率方法来对城市砌体结构的破坏风险进行建模,考虑建筑年代、层数、使用用途和墙厚四类震害因子的耦合影响,采用(Kolmogorov-Smirnov)K-S检验,在设定地震动参数下选取Gaussian分布、Log-Normal分布、Gumbel分布和Beta分布四种概率分布对该地区砌体建筑物的破坏状态概率分布参数进行拟合。通过均方根误差(Root Mean Square Error)RMSE进行拟合优度评价,最终建立基于Gaussian分布和Log-Normal分布的砌体建筑物破坏联合概率模型。最后,以华南地区三个城市典型砌体建筑物为例进行实例对比验证,将基于本文建立的建筑破坏概率模型推算出的砌体建筑群震害矩阵与基于单体结构分析得到的震害矩阵进行对比,与理论值最大偏差为0.033 3。研究表明：本文构建的集成概率方法能够获得更加合理的城市砌体建筑...     

一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络

近年来各国对于海洋生物的保护意识日益强烈,用来监测海洋生物生存状态的水下机器人装备的研发是保护海洋生物资源的关键。水下相机是这类机器人在水下进行海洋生物监测时的光学感知设备。然而水下环境复杂,拍摄到的图像模糊不清,为解决水下图像模糊等问题,提出了一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络。在网络的编码器中采用双通道结构,其中一个通道采用了密集连接和高效通道注意力机制,提取水下图像的细节特征,另一个通道采用多尺度结构,提取原始图像的多尺度语义特征。接着,在网络中引入残差注意力模块和自适应特征融合模块,进一步优化了特征。最后将优化后的特征输入解码器重建出增强后的水下图像。试验表明：提出的网络算法在UIQM指标和Entropy指标上分别为3.005 6和7.654 7,较第二名的算法分别高出0.097 5和0.123 2。     

砌体和钢混结构建筑群的破坏概率模型研究

通过对已有震害预测的易损性矩阵进行研究,对目前易损性矩阵的概率模型进行了修改。分析了华南地区建筑群的3种主要结构类型:钢混结构,砖混结构和砖木结构。将3种结构在各种烈度下的破坏状态分别进行了拟合和参数计算,针对其差异性提出了偏态分布和正态分布,给出了不同的破坏概率模型。在广东省惠州市数据的验算下,证明了对于砌体和钢混建筑群易损性矩阵的呈现有一定的参考意义。     

多尺度特征融合深度学习建筑物的提取方法

提出一种基于多尺度特征融合的建筑物提取方法,结合新的网络DenseASPP-UNet,以实现影像多尺度特征的融合,进而高精度提取建筑物.通过Inria开源建筑物航空影像数据集进行验证,表明DenseASPP-UNet相比其他深度学习方法建筑物提取精度有很大的提升.     

一种基于Hough变换直线检测的城区影像SGM改进算法

在众多双目影像密集匹配算法中,半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)算法相比局部匹配算法和全局匹配算法在精度和效率方面具有较高优势。相较于一般影像,城市场景影像往往存在大量人造建筑物。针对城市区域立体影像的这一特点,本文提出一种基于Hough变换直线检测的城区影像SGM改进算法,将Hough变换获得的直线信息融入SGM的匹配框架,提高密集匹配算法的精确度和准确度。     

注意力密集卷积网络遥感影像多目标检测

针对遥感影像目标检测中背景复杂、正负样本严重不均衡问题,提出一种基于注意力与密集连接的遥感影像目标检测模型。在特征提取层使用卷积注意力模块分别沿通道、空间域聚合特征图正样本特征,同时通过密集连接加强层间交流;利用上下层特征融合与连续上采样构建3个尺度的特征增强金字塔。实验结果表明,本文模型对不同复杂程度场景下的各类别目标均能够实现稳定检出,且精度优于现有主流目标检测模型,具有良好的泛化能力与实时性。     

城市建筑群地震灾害风险评估技术探索及应用

地震灾害风险评估是开展风险治理和隐患排查的重要手段,在分析研究国内外地震灾害风险评估研究现状的基础上,开展地震工程多学科的交叉研究,综合考虑震源破裂过程、地震动传播路径、场地条件、建筑结构地震响应等因素,构建城市建筑群地震灾害风险评估体系;以嘉兴市为研究示范区,基于设定地震和多概率地震危险性水平开展城市群体建筑结构地震时程反应分析及震害模拟,构建城市建筑群地震灾害可视化分析平台。该项研究旨在探索城市地震灾害风险评估的有效方法,为地震灾害风险管理提供科技支撑。     

地震台阵监测能力综述

根据各大网站地震目录和前人研究成果,分析全球地震台网与地震台阵、我国区域台网与地震台阵的监测能力,阐述了地震台阵与密集台网/台阵的区别。研究表明,对同一地区所检测的地震数,地震台阵是地震台网的3-10倍,而震级下限可降低1.2-2级。一般情况下,以微弱信号检测为目的的地震台阵监测能力均优于以结构研究为目的的密集台网/台阵,2种台阵是目的、性质、孔径、形状、台间距、技术手段、研究方法均不同的监测系统。