复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

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。     

点吸收式波浪能俘获装置结构优化方法研究

根据布设海域波浪能资源特征,对点吸收式波浪能装置结构进行优化,可有效提高装置的能量俘获效率。本文以威海褚岛北部海域为装置布设目标海域,在对该海域波浪资源特征进行统计分析的基础上,计算得到装置的直径,同时利用数值软件计算出多组工况下点吸收装置吃水深度和装置固有周期的对应关系,并利用统计学方法得出装置固有周期随吃水深度的变化规律,进而分析得出装置在该海域的最佳设计吃水深度,为点吸收波浪能装置结构优化设计提供了新的思路。该方法对于其他技术类型波浪能装置的结构优化设计同样具有借鉴意义。     

基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测

海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。     

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料,利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值,与原始 WRF 预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。     

水下图像目标检测研究综述

在海洋开发的环境下,水下物体探测技术得到广泛应用,随着水下机器人与计算机技术的发展,该技术越来越受到研究人员的重视。根据当前的水下图像目标检测研究进展,简要介绍水下图像目标检测流程（即图像采集、图像的预处理、以及图像检测的方法）,对总结发展现状、发现技术的不足及挖掘未来的研究方向有重要意义。针对基于光学图像的水下目标识别问题,论述了图像采集、图像的预处理、以及图像检测等方面的主要进展,阐述了基于深度学习实现水下图像目标识别的技术发展现状。通过对水下目标处理过程的讨论和分析,指出水下图像目标识别领域中需要解决的问题,并预测该领域技术发展趋势。     

基于吸力量测确定膨胀土活动带和裂隙深度

采用M itchell公式和裂隙扩展深度方程两种吸力法确定安康地区膨胀土大气影响深度和裂隙开展深度。其一通过对安康地区两处天然边坡开挖观测井,利用张力计进行不同深度处吸力值的现场量测,根据M itchell提出公式计算大气影响深度;其二根据非饱和土抗拉强度公式,建立膨胀土裂隙扩展深度方程,利用基质吸力量测结果求其理论解。结果表明,安康地区膨胀土吸力变化曲线随深度增加变幅减小,呈波浪式推移。M itchell公式确定安康地区膨胀土的大气影响深度为3.35m以内,裂隙深度方程确定裂隙开展深度为3.063.14m。利用M itchell公式计算大气影响深度与膨胀土断裂理论公式确定的裂隙开展深度结果接近。     

确定区域大地水准面的K-means-RBF神经网络方法

确定区域大地水准面的几何水准方法在拟合大地水面时未顾及重力场信息,仅是一种单纯的数学拟合,忽略了重力场数据自身的物理性和不同数据间的相关性.近年来,深度学习方法得到广泛重视与研究.本文提出了一种有监督学习的RBF神经网络精化大地水准面的方法,使用包含重力异常和大地水准面高的重力场数据进行神经网络训练,并采用K-mean...     

人工智能技术在地震减灾应用中的研究进展

近年来人工智能(AI)技术的迅猛发展,引领了包括地震减灾在内的众多科技领域的前沿.为反映和描述当前人工智能技术的引入和促进地震减灾科技发展的全貌,本文系统整理和回顾了近10年来已发表的相关文献,解读了其在地震监测预警、地震预测、风险防治、应急处置与风险管理四个方面取得的主要技术进展,具体包括事件检测、震源参数测定、事件...     

车载激光雷达点云快速栅格化算法研究及应用

针对车载激光雷达点云数据量大、密度高且存在分层错位和噪点等情况,提出了一种具实时性激光点云快速栅格化算法,该算法根据雷达扫描精度预设栅格单元大小,可在不丢失对象形状特征的情况下,能快速完成点云数据平滑及降采样处理,并将数据量缩小为处理前的60%。将该栅格算法处理后的点云数据应用于深度学习,作为pointnet++神经网络的训练集及测试集,完成语义分割模型训练与测试。实验结果表明,该算法可在1 s内完成上百万量级的点云栅格处理,并且经该算法处理后的点云数据能有效缩短训练时长、提升网络测试精度。