联合LoFTR与自适应IRLS的立体测绘卫星高程误差检查

立体测绘卫星产品精度受多种因素的影响,采用一定的技术手段对立体像对接边的平面高程误差进行准确和全面的量测,不仅可以有效保障测绘产品的生产质量,还有助于检查影像内部可能存在的畸变和异常。本文提出了一种立体测绘卫星高程接边误差检查方法,首先通过LoFTR算法对具有重叠的异轨立体卫星像对进行特征匹配后获取大量的高精度匹配点;然后找出能够分别在两个像对上进行前方交会的匹配点,并计算这一位置的高程接边误差;最后通过自适应迭代再加权最小二乘法(IRLS)方法对单一区域中的匹配点对应的高程接边差的平均值进行稳定性估计,剔除检查结果中的异常值,得到可信结果。通过国产资源三号立体像对和高分七号立体像对的试验,证明了该方法达到的精度水平足以满足立体测绘卫星高程误差检查的精度需求,并验证了该方法的有效性。     

一种基于域适应的动态商品视觉识别方法北大核心CSCD

由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,然后在此基础上识别商品的类别并给予推荐,辅助完成消费结算。针对商品拿取视频与商品库图像、训练图像之间的跨域差异,引入邻域风格自适应模型(IBN)和卷积注意力模块(CBAM),提升模型的域适应能力。为了验证该方法的有效性,构建了一个真实的场景数据集Commodity247,数据由智能货柜的顶视摄像头采集,包含247类常见的零售商品,以及37 050张带标注框和商品类别的图片。试验结果表明,在Commodity247数据集上,商品识别的准确率(mAP)可达96.84%,第一推荐正确率(Rank1)可达98.41%,最难样本检索准确率(mINP)可达85.24%;与基于ResNet搭建的基础模型相比,mAP提升了2.91%,Rank1提升了0.60%,mINP提升了10.86%,有效降低了多角度、多光线、多背景的影响。     

城市元胞自动机扩展邻域效应的测量与校准研究

城市元胞模型由于在定量分析与预测城市动态的潜力而受到众多研究者的持续关注.邻域规则是主导城市元胞模型模拟过程的关键组件.研究表明,不同土地利用组合间存在显著的邻域效应,且邻域效应具有惯性、排斥和吸引等影响.然而,传统城市元胞模型主要考虑的是特定分辨率下较小窗口的邻域范围.本文尝试刻画更大窗口的邻域效应及其对元胞模型的影响.基于测量的扩展邻域因子,应用粒子群优化算法校准大窗口邻域规则,并创建了考虑扩展邻域效应的城市元胞模型.为验证模型有效性,将其应用于模拟厦门市1995-2010年期间的城市扩张动态.与3×3摩尔邻域的逻辑回归模型相比较,1995-2010年期间的建设用地模拟精度从80.7％提高到83.9％,总体精度从87.8％提高到89.6％,Kappa系数从70.0％提高到74.5％,表明考虑扩展邻域效应的城市模型取得了更好的模拟效果.     

基于航摄影像的滇池捞鱼河湿地植物类型提取

为了获取滇池湿地的植物类型分布信息,以捞鱼河湿地为示范区,采用分辨率为0.15 m的航摄影像为影像数据源,利用人机交互和面向对象相结合的影像解译方法,实现捞鱼河湿地植物类型分布信息的提取.在植物类型边界提取过程中,发现过高的影像分辨率(≤0.3m)不利于成片具有空间异质性植物类型边界的正常提取,容易出现同一类型过度分割情况.通过邻域降分辨率重采样技术,将影像分辨率降至0.6m时,能有效解决过度分割问题.当分辨率降至更低时,虽然能解决过度分割问题,但会导致地物边界出现不同程度的锯齿而与地物边界不符的后果.研究所应用的基于Feature Extaction模块的植物类型边界提取方法,能有效减少人机交互方法中人工勾绘边界的工作量,在保证分类精度的同时减少人力投入,对航摄影像在大范围湿地植物类型的提取中具有重要借鉴意义.     

遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用

海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。     

一种改进的无人机航摄影像快速拼接方法

为提高无人机航摄影像快速拼接的速度和精度,针对无人机影像处理特点,提出重叠区分块并行处理策略;通过对不同图像分辨率和尺度下的特征匹配情况进行分析,提出分块阈值自适应调节方法来改进尺度不变特征转换(SIFT)算法;利用匹配点距离中误差进行粗差去除,获取最优随机一致性检验(RANSAC)样本,得到更精确匹配点对。试验结果证明,改进策略既可保证拼接精度,又可提高拼接效率。     

区域Gamma混合模型的SAR图像分割

针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。     

组合导航中一种新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。     

结合空间上下文与慢特征分析的多光谱影像变化检测

为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。     

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.