基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类

面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.     

“海棠”台风远距离强降水分析

对2005年"海棠"台风倒槽造成河南特大暴雨过程的湿位涡分析结果表明:倾斜涡度发展是暴雨产生和加强的重要机制之一,暴雨产生在eθ线陡立密集区内,湿位涡在这次暴雨过程中边界层内925hPa具有MPV1>0、MPV2<0的特征,此次暴雨产生在正的MPV1中心附近,有利的地形条件在一定程度上增加了降水量。     

MT法中利用阻抗相位资料对畸变视电阻率曲线的校正

从理论上论证了在一定条件下大地电磁响应中的相位资料将不受随机电磁噪声的影响，介绍了由相位资料递推计算视电阻率的方法，通过与远参考资料的比较，证明利用阻抗相位资料可分段恢复校正畸变的实测视电阻率数据。     

利用卫星影像和航空影像更新基础地理信息方法研究

基础地理信息的更新,是保证地理信息系统现势性的充要条件.卫星遥感影像数据具有周期短、信息丰富、现势性强等特征.利用卫星影像数据来更新基础地理信息数据是一种行之有效的方法.如何利用遥感数据融合技术,将多传感器获取的各种影像数据中所含的信息优势有机地结合起来,更是成为目前研究的热点.利用航空影像和Landsat多光谱波段影像进行数据融合,能够有效地提高影像空间分辨率,以获取更高质量的信息.     

有色示踪剂模拟槽实验图像分析法

图像分析法是处理有色示踪剂模拟槽实验结果的常用方法之一。本文以食用亮蓝为示踪剂,从污染物的检测精度和污染羽描绘的准确度两个方面将图像分析法与传统取样法进行对比,并利用Matlab编程对模拟槽内的污染物贮存质量进行定量计算。结果表明,与传统取样法结果相比：图像分析法的检测精度可提高1个数量级;污染羽的描绘准确度至少可提高3%左右,在实验所设置的非均质条件下可提高17%左右。利用自行编制的Matlab程序对本实验模拟槽内贮存亮蓝质量进行计算可得,当剖分格数为3 700²（1 369万）时,亮蓝贮存质量的计算值最接近实测值,最小误差仅为0.5%。综合来讲,图像分析法是一种准确度高、空间分辨率高的信息采集和处理手段,可实现对非均质地层中有色示踪剂运移过程更为精细的描述。     

去除EOS/MODIS 1B数据中"弯弓"效应的方法

分析了中分辨率成像光谱仪EOS／MODIS的扫描方式,在此基础上研究了EOS／MODIS1B数据集“弯弓”效应的成因。对EOS／MODIS1B数据02级产品HDF文件的格式进行了探讨,并以250m分辨率资料为例,在2002年7月13日10时的MODIS资料中选取鄱阳湖以北部分地区,读取其数据进行插值、Lambert投影、重采样等处理,从而消除了影响资料使用的“弯弓”效应,同时也完成了对EOS／MODIS数据的几何校正,取得了一定的效果,为EOS／MODIS遥感资料在今后得以广泛应用作了有益的尝试。     

青藏高原地区MODIS反照率两种反演结果差异的对比分析

采用对照反演比法对比分析了青藏高原地区相同时空条件下的MODIS反照率当量反演结果和全反演结果的差异。利用2002—2004年青藏高原地区Terra MODIS数据开展的对照反演试验表明:(1)黑空反射率BSA两种反演结果的绝对偏差小于0.03,白空反射率WSA两种反演结果的绝对偏差约为0.04;BSA两种反演结果绝对偏差的标准差约为0.05,而WSA的则更大。(2)BSA两种反演结果和WSA两种反演结果的绝对偏差及其标准差均存在一定的年际差异。(3)可见光区反照率两种反演结果的绝对偏差及其标准差一般大于红外光区两种反演结果的绝对偏差及其标准差。(4)两种地表反照率反演结果的绝对偏差及其标准差在青藏高原地区三种主要地表类型的差异不大。     

准格尔丘陵沟壑区五分地沟流域土地覆盖分析(英文)

以准格尔丘陵沟壑区五分地沟流域为研究区,应用彩红外航片和IKONOS卫星影像,绘制了1987、2002年土地覆盖/植被类型图,并数字化基于地面土地利用调查绘制的1979年土地利用图.利用景观格局指数,评价了研究区土地覆盖/植被空间格局现状及土地覆盖类型动态变化;并以ETM 数据为信息源,绘制了2002年土地覆盖/植被类型图.研究表明:2002年研究区土地覆盖/植被呈现出一个耕地、草地、人工乔木林和人工灌木林以及种植稀疏灌木的草地高度镶嵌的景观格局特征;20年内土地覆盖类型发生了显著的变化,景观异质性增强.基于研究区景观的高度破碎化,绘制小流域精细尺度土地覆盖图,高空间分辨率遥感数据十分必要.     

黑龙江省呼玛地区TM图像解译新发现及其找金意义

通过呼玛地区ＴＭ图像解译新发现的分析，阐述了其对原生金矿找矿的意义。     

卫星面降水估计人工神经网络方法

介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.