基于多波束前视声呐的水下静态目标的探测识别技术

基于声呐的水下目标检测是具有重要意义的研究课题.由于声呐图像质量差、对比度低、边缘模糊等,基于特征提取的识别方法在精度和速度上无法满足现有要求.鉴于此,将基于卷积神经网络的YOLOv3引入声呐图像的目标识别任务中,首先通过动态亮度分配和中值滤波对图像进行预处理建立数据集,然后对YOLOv3模型进行训练和测试,最后根据静...     

利用极化SAR数据进行土地覆盖分类研究

基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵。目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度。对荷兰F levoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复W ishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复W ishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。     

极化SAR目标相对最优极化研究

目标相对最优极化就是选取一种极化状态,使得研究目标和背景地物的接收功率对比达到最大。通过讨论了目标相对最优极化问题,提出了改进的模型和解算方法,利用实际数据对其模型和方法进行了实验,验证了其有效性和正确性。     

目标采集技术在西部新区地震勘探中的应用

目标采集技术是根据复杂的地下地质构造提出来的,它是针对诸如小断层、小断块、复杂断裂带、特殊岩性、泥岩裂缝等主要地质构造目标而进行的有针对性的目标观测系统设计及目标采集施工方法设计的技术。针对目标采集的特点,在观测系统设计中提出了以地质模型正演模拟分析为核心的观测系统设计技术;在老资料分析和采集参数论证中提出了细化、量化分析技术。通过目标采集技术在西部探区的应用,有效的解决了西部新区勘探开发中广泛存在的复杂隐蔽油气藏勘探难题。     

应用光谱扫描技术进行海上石油污染责任的判定

文章介绍了应用光谱扫描技术对被测油品进行鉴别的实验方法,操作简便、快速,所得谱图直观反应实验结果,可以为海洋环境管理提供很好的技术支持。     

一种动态场景下的双目视觉里程计算法

在同步定位与地图构建领域,视觉里程计因其传感器成本低廉、定位精度高、蕴含丰富环境信息等优势而得到广泛应用,但环境中的动态物体会显著降低其解算的精度与鲁棒性。针对此问题,提出了一种深度学习辅助的双目视觉里程计,基于几何约束与目标位置约束的方法,能够准确筛选出环境中的动态物体,以提高结果精度,同时能够恢复动态物体的运动轨迹,便于建立语义地图。在KITTI和TUM RGB-D的动态场景数据集上进行测试,得到的结果精度较高。     

一种基于锚系垂直阵列的水下移动目标警戒方法

提出了一种基于锚系垂直阵列的对水下移动目标警戒的方法,论述了基于锚系垂直阵列时频瞬态特性探测和空间相关性探测的原理。利用海洋环境与目标噪声在时-频域与空间上的差异,对水下移动目标探测警戒,探测概率高且计算相对简便。垂直阵列悬挂于锚系潜标的系留缆或直接作为潜标的系留缆,布放机动灵活、适应水深范围广,可用于对水下移动目标的长周期、定点、大范围实时监测。     

基于深度学习的目标检测定位系统设计与实现

针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。     

一种基于复合表达模型的方向相似性算法

复合表达模型结合了锥形模型与方向关系矩阵模型的优点,较好地顾及了目标的形状、大小和距离对方向关系的影响,但该模型仅能对两目标之间的方向关系进行定性描述,对于两目标间的方向关系相似性尚未进行研究。本文在对复合表达模型的方向关系矩阵进行优化的基础上,建立一种基于复合表达模型的面目标方向关系相似性计算模型,将该模型的相似值计算转化为交通运输最小代价问题求解。通过认知实验验证了算法的科学性,同时比较实验说明该算法精确度更高。