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在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。 相似文献
182.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
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合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天际、月际)构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天(PM2.5浓度大于100 μg/m3)的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。 相似文献
190.
随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分:① 通过全连接卷积网络(CNN)对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。 相似文献