基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu...     

基于多GPU的Harris角点检测并行算法

提出了一种基于多图形处理器(graphic processing unit,GPU)设计思想的Harris角点检测并行算法,使用众多线程将计算中耗时的影像高斯卷积平滑滤波部分改造成单指令多线程(single instruction multi-ple thread,SIMT)模式,并采用GPU中共享存储器、常数存储器和锁页内存机制在统一计算设备架构(com-pute unified device archetecture,CUDA)上完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于多GPU的Har-ris角点检测并行算法比CPU上的串行算法可获得最高达60倍的加速比,其执行效率明显提高,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。     

GPS接收机天线相位中心偏差的一种检定与计算方法

GPSA接收机的天线相位中心是指微波天红线的电气中心,其理论设计应与天线几何中心一致,天线相位中心与天线几何中心之差称为天线相位中心偏差,在GPS检定中,天线相位中心偏差的是必不可少的,本文利用几何关系和最小二乘法来计算天线相位中心偏差。     

黄金无损检测方法浅析

对近年来普遍采用的黄金无损检测方法做了简单综述,并在此基础上提出了以Ｘ射线萤光光谱法＋静水力学法为主的商业性检测手段。     

复杂环境下地基SAR粗差探测及应用

雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明：本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。     

基于PID控制下的检测机器人在规划核实测量中的应用与研究

在规划核实测量中,针对建筑物内低矮、狭小空间的情况获取及面积测量较为困难的问题,提出了运用管道CCTV检测机器人进行低矮、狭小空间面积测量的方法,并在此基础上运用PID控制实现了检测机器人自动行走及量测,最后结合试验数据对测量精度进行了统计与分析,进一步印证了该方法的可行性与准确性,也为低矮、狭小空间结构面积测量成果的质量检验提供新手段。     

防雷检测业务系统数据库的实现

利用桌面数据库创建防雷检测业务系统数据库,可方便地对防雷检测业务、防雷检测信息进行追加、浏览、修改和查询等操作,查询结果可以打印或者生成文本文件,还可以利用OLE技术生成word文档、Excel文档保存.数据库经过加密,用户必须登陆才能操作数据库,保存用户使用信息,包括登陆时间、进行的操作等.系统具有完善的备份功能,可以保证数据库在误删除的情况下被安全恢复;具有较好的可移植性,可以应用于具有防雷检测业务的气象台站.     

圆柱体的拟合与质量检测

为检测空间圆柱体的位置和形态变化,利用无反射电子全站仪观测圆柱体外表面上均匀分布的若干点位,将不同测站上观测的点位坐标通过公共点归算到同一坐标系下,根据观测点的三维坐标,选择合适的方法拟合出圆柱体的空间位置参数和形状参数。文章介绍了一种基于最小二乘原理的空间圆柱体拟合方法,详细阐述了圆柱体质量检测的原理与计算过程。文中算例验证了该圆柱体拟合方法的正确性与可靠性,以及质量检测方法的可行性。     

ICT切片重构模型的剖切及应用

在ICT切片重构模型的可视化中,为了分析重构模型的任意截面形状,并且观察该截面的内部结构,需要对重构模型进行剖切.本文针对剖切提出一种简单方法,该方法利用剖切面对重构模型所在的立方体图像空间进行剖切,生成交点集合,然后将空间剖切平面映射到二维图像平面上,最后计算空间剖切平面图像的灰度值,得到剖面图像.通过剖面图像,可以直观地看到内部结构形状,为后续无损检测奠定基础.     

利用Faster R-CNN进行立交桥自动识别与定位

立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义.传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差.本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位...