无人机自主着陆图像识别压缩技术研究

近些年来,随着遥感测绘需求日益增加,测绘型旋翼无人机的使用变得愈加频繁。测绘型旋翼无人机以其独特的气动性能及应用特点,使得其与固定翼无人机可以共同应用于航片拍摄。目前,由于地形及地域等多重因素的影响,测绘型旋翼无人机在执行任务期间经常遇到气流扰动、遥控信号干扰、GPS辅助信号中断等意外情况,需要应用其自主模式进行辅助着陆。而要实现自主着陆首先需要解决的是无人机对地面着陆地标的识别处理等一系列问题,本文就相关的图像识别压缩技术进行设计研究。     

油管图像识别系统的设计与实现

针对难以提取已刻码油管特征而导致的识别率低的问题,设计开发了一套用于识别油管身份标识的系统。该系统利用线阵CCD扫描相机采集油管图像,并参考相关计算机图像处理算法,实现了对油管刻码标识的准确识别。实验数据表明,该系统采用的算法识别率高,已在Windows平台下用Java语言实现,具有较好的鲁棒性。     

基于用户点击数据的细粒度图像识别方法概述

近年来,细粒度图像识别逐渐成为计算机视觉领域的研究热点.由于不同类别图像间的视觉差异小、语义鸿沟问题严重,传统的基于视觉特征的细粒度图像识别性能往往不尽人意.针对这些挑战,目前许多学者都在研究基于用户点击数据的图像识别.本文围绕点击数据在图像识别中数据预处理、特征提取和模型构建3大模块中的应用,总结了已有的基于点击数据的识别算法及最新的研究进展.     

岩性识别：方法、现状及智能化发展趋势

岩性识别是地质工作中一项基础而又重要的工作。传统的岩性识别方法过于依赖经验和地质专业知识积累,不仅耗时长、专业性强,还易受主观因素影响,导致准确率不理想。笔者等首先回顾了传统的岩性识别方法,之后总结了最新涌现的智能化识别方法,最后详细介绍了基于岩石图像、镜下图像、图像与元素信息融合等的智能识别方法。基于岩石图像的识别方法对于文中的岩石识别准确率可达90%以上,基于图像与元素融合的岩性识别方法可以缓解图像相似度高、风化破坏表观特征等因素对识别准确度的影响。笔者等认为当前岩性智能化识别研究仍处于初级阶段,无法满足工程需求。综合各类数据源的优势,利用机器学习深度挖掘岩石元素、矿物、光谱和表观特征间的内在关联性,有利于突破单源信息的局限性,实现岩性快速准确识别。     

乔灌木对台风暴雨型滑坡稳定性影响

在降雨工况下,乔灌木通过其根系对边坡体的加筋锚固和茎叶减少坡体被雨水冲刷,对边坡稳定性产生了积极作用。然而台风暴雨季节,台风又通过植被的摇曳使地表开裂,强化了降雨入渗效果,进一步使土体的基质吸力、黏聚力下降,使边坡的稳定性降低。为了探索台风暴雨季节乔灌木对边坡起到正向作用还是反向作用,文章通过室内模型试验和数值模拟进行量化分析,比较有无台风作用和不同强度台风作用对边坡稳定性的影响。结果表明：随着台风从无到有、由弱变强的过程中,边坡体内孔隙水压力和含水率发生突变的时间不断提前;同时施加台风暴雨耦合作用的滑坡相对于单纯降雨作用的滑坡,其滑坡破坏的面积与体积更大,且台风等级越强,坡体的破坏的面积体积区域越大。通过Geostudio数值模拟软件进行验证,比较模拟边坡的稳定性发现：在无台风作用下初始稳定性系数最大且下降速度最慢,台风作用次之,强台风作用下最差。     

《新一代天气雷达图像分析与应用》

该书以新一代天气雷达观测为基础,以雷达图像识别为重点,讲述了天气雷达在天气分析和强天气预报中的应用。介绍了中国新一代多普勒天气雷达的建设和应用情况,讲解了天气雷达的基本探测原理和雷达气象方程的建立过程;阐述了径向速度、反射率因子等基数据的识别方法,及基数据和各种物理量产品在识别大气流场、降水云系和天气发展过程中的应用;分析了利用雷达资料分析强对流天气的方法和技术,总结了暴雨、冰雹、龙卷和阵风锋等特殊天气的雷达回波特征。本书可作为本科院校大气科学类专业的教材或教学参考书,也可供从事天气、大气物理、大气探测的业务科技人员参考。     

图像预处理对人脸识别系统性能影响研究

目前多数工程化人脸识别系统是基于子空间算法的,针对子空间算法识别系统中稳定性和抗干扰性不高的问题,从图像预处理的角度出发,通过Matlab仿真Eigenface和Fisherface两种算法识别过程,建立起图像差值模型,同时引入不同预处理方法进行比较,根据类间距离和类内距离的变化,从中确定出最优的预处理方法,改善算法识别率和效率,实验结果表明,加入合适的图像预处理可以增强识别系统的强壮性.     

滇西地震重点监视防御区中强地震潜在震源区的综合图像识别

本文利用滇西地区近些年来的地震地质、地球物理及地壳形变等方面的资料，经深入研究分析，最终选定了１２个较理想的特征参数，通过综合图像识别，在６４个研究对象中得到了２８个Ｄ类对象，占研究区总面积的４３％。其中有１６个对象历史上已有６级以上地震的记载；１２个为新判定的中强地震潜在震源区；１个为判定不稳定对象。最后给出了云南滇西地震重点监视防御区中强地震潜在震源区预测图。     

云南中东部地区M≥6地震潜在震源区的综合图像识别

利用云南中东部地区多年来有关的地震地质、地球物理、地壳形变等方面的研究成果,分析选定了15个与强震较为相关的特征标志,并通过图像识别方法最终筛选出12 个标志作为特征参数。通过综合图像识别在100个研究对象中得到了47个M≥6地震的潜在震源区,再在确定出的有可能发生及原已发生过6级地震的49个研究区中识别出27 个M≥7 地震的潜在震源区,给出了云南中东部地区中强震潜在震源区预测图。     

活跃破碎的图像识别

破碎波峰线长度的速度谱Λ(c)及其高阶矩是研究破碎能量耗散、动量通量等关键问题的有效工具。活跃破碎的图像识别是正确计算Λ(c)的一个关键前提。Kleiss等2011年给出了一种基于对数累积灰度函数(L)的导函数区分活跃破碎与尾迹的阈值方法,但阈值的确定仍存在一定的主观性,得到的破碎阈值可能偏低。我们通过对渤海海域拍摄的白冠破碎观测资料的分析,发现L函数的二阶导数往往存在稳定的次峰,次峰所对应的灰度值正可作为区分活跃破碎与尾迹的灰度阈值,由此提出一种基于L函数二阶导数次峰的阈值确定方法。