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。     

河南省人工增雨飞机云微物理探测设计

人工增雨是一项研究型业务,飞机外场作业、探测是它的重点,只有根据一定目的方案设计下才能体现探测、作业资料的研究价值。根据河南省人工增雨作业、探测分析研究的需要并结合行业专项飞机探测,探讨了5种云微物理探测目的及相应飞机探测设计:1典型锋面云系垂直剖面结构探测;2降水性层状云垂直结构探测;3人工增雨催化作业效果检验飞行探测;4云中过冷水探测;5催化剂在云中的扩散及其物理响应的探测。以2013年3月25日飞机人工增雨探测为例,探讨了飞行探测人工增雨的催化作业效果检验。     

激光雷达点云树木建模研究进展与展望

三维树木几何模型是数字城市与数字林业工程的重要组成部分.针对点云树木建模,深入分析了基于广义(泛在)激光雷达点云的树木模型重建方法,提出了聚类思想建模、图论方法建模、先验假设建模、拉普拉斯算子建模与轻量化表达建模5类建模体系,归纳总结了不同建模体系在树冠枝干的细节表达、建模算法性能、树木模型的多层次细节表达、建模体系综...     

地电阻率供电回路故障检测板的研制与使用

地电阻率仪器在工作中容易出现无电流、电流不稳等故障现象,不易排查维修.通过对仪器工作原理和供电回路过程进行研究,发现供电回路中间仪器的内部或外部各接头接触不良是造成上述现象的主要因素.根据存在的问题,洛阳地震台研制出供电回路故障检测板.该检测板可利用其继电器上LED灯的工作状态和动作时序,快速查找、排除相关供电回路故障...     

毛乌素沙区1961-2016年降水特征

基于毛乌素沙区10个气象站1961-2016年观测资料,应用Mann-Kendall方法和t检验法对各气象站年降水量进行了突变检验,借助小波分析讨论了各气象站年降水量的周期特征,根据降水量等值线划分结果对整个研究区分区分析了年、季、月和日尺度上的降水变化特征,并在两个时段上分析了季节性降水的差异。结果表明：毛乌素沙区年降水量空间特征差异明显,东部亚区呈上升趋势,中西部亚区呈下降趋势,但变化趋势不显著且无突变发生;降水年内分配不均,干湿季分明,降水集中在5-9月,夏秋季降水占全年降水比重大,季、月和日尺度降水量存在梯度递减变化;年降水量的年际变化过程存在多重时间尺度的自相似结构;近26年的冬春季降水增加显著,但降水波动幅度小于前30年。     

基于北斗短报文的震源船跟踪系统设计与实现

通过在震源船上部署3套GPS接收机,并对3个点的位置信息进行汇总和压缩,利用北斗短报文将压缩后的位置信息推送到陆海联测指挥部,实现对震源船航速、航向的实时监控.根据3个点位信息计算的实时震源船航向,有助于准确把握震源船在进行固定点悬停激发时的航向,克服了以往使用前后两个时刻推算的平均航向代替实时航向等问题.使用我国自主知识产权的北斗短报文进行通讯,大大提高了系统的安全性、可靠性和稳定性;同时陆海联测指挥部可以实时查看震源船是否按事先设定的测线、事先设定的速度和航向进行作业,有效保障了监控平台对震源船的监控,进一步提升安全生产的风险控制能力.     

COSMO-SkyMed颜色变换强度RC法南京建设用地变化检测

基于非局部滤波的SAR强度RC合成变化检测法对小图斑、线型地物等动态监测灵敏,且对数据获取无时空基线要求,在多云多雨城市地表要素变化检测中具备潜力。本文研究以多时相SAR强度RC合成图为数据源,提出一种基于色彩空间变换的变化图斑半自动提取方法,即通过色彩空间转换、训练样本选取、监督分类影像分割、变化区域提取4步骤,可实现基于SAR强度图的城市建设用地动态监测与图斑高效更新。选取南京河西新城与江北新区为示范,以最优参数配置（3特征向量与10样本类别）进行试验,实现了优于88%的建设用地查准率指标。     

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%.     

新型移动三维激光扫描技术在盾构管片椭圆度检测中的应用

铁运营阶段对隧道结构的变形监测保证了地铁运行的安全,而椭圆度检测是地铁隧道结构检测的重要工作。本文简单介绍了传统椭圆度检测的基本方法,分析了新型移动三维激光扫描检测系统基本原理及隧道椭圆度检测的方法和处理流程。通过工程案例实际应用以及对检测结果的综合分析,证明了移动三维激光扫描技术在盾构管片椭圆度检测中的优势。     

建筑物侧面轮廓线约束的高分辨率遥感影像建筑物高度估算方法

针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题,提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先,利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度,再将遥感影像进行旋转,使建筑物像点位移沿水平方向;然后,利用Canny算法进行轮廓检测,并构建一定长度的矩形形态学结构元素,对轮廓图像进行形态学开运算,以提取侧面轮廓线,再利用Hough变换与建筑物角点约束,对所提取的轮廓线进一步筛选;最后,根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证,并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明,利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m,且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。