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从高压水射流技术在水下工程中应用及高压水射流的作用效应和伤害特征着手,分析影响水下高压水射流作业安全的因素,总结各国制订高压水射流作业的安全标准规程现状,提出制订我国水下高压水射流作业安全规程若干认识和设想。 相似文献
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通过对闽江口南侧柱状样沉积物开展高分辨率的粒度、粘土矿物分析及AMS14C测年,揭示了中晚全新世以来闽江口水下三角洲物质来源及古环境演变。中全新世(7 ka BP—4 ka BP)高海平面时期,梅花水道可能是闽江口南侧陆源物质输运的主要通道,沉积了以砂为主[(58.6±8.7)%]的沉积物,平均粒径为(3.76±0.49)φ,为较高能的沉积环境。期间,增强的浙闽沿岸流携带更多的长江物质沉积到闽江口,导致沉积物中蒙脱石含量增多。然而,到晚全新世(3 ka BP)海平面略有下降,梅花水道衰退,闽江口南侧的水动力条件减弱,形成以粉砂为主[(58.1±4.4)%]的沉积物,平均粒径为(6.30±0.32)φ。晚全新世浙闽沿岸流有所减弱,闽江口沉积物中的蒙脱石含量明显减少,而来自闽江的高岭石含量增加。 相似文献
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无人化、智能化的目标探测与跟踪是未来水下探测的必然趋势。针对水下移动小目标,通过固定位置的声呐接收的角度与距离二维信息,提出了一套自动跟踪方法。首先,对图像声呐进行恒虚警处理,同时引入时域参量,通过在门限计算中增加之前时间的权重,抑制位置恒定的静态强背景干扰。之后,基于空间上目标的连续运动,提出了小目标的自动跟踪算法。湖试数据实验处理表明:该方法能有效抑制干扰,实现水下小目标的自动探测跟踪。 相似文献
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水下图像增强因其在海洋勘测和水下机器人中的重要意义而备受关注。在过去的几年中,已经提出了许多水下图像增强算法。已有的深度学习方法由于忽略水下图像的预处理过程和对红色通道信息的增强或者弱化了这个过程,导致增强结果并不显著,其往往只适应特定的场景,缺乏泛化能力。为此,基于卷积神经网络建立了一种全新的水下图像增强算法,为了充分利用特征图的通道信息,在相同维度的特征图之间采用不同尺寸的卷积核获取更多通道数目的特征。然后,基于红色通道构建了注意力机制,以加强对于图像中容易丢失信息的红色通道的特征提取。最后,在EUVP,UFO120数据集做了消融实验,证明了红色通道注意力机制的有效性。通过对对比实验的增强结果进行各项指标分析,证明增强结果有着更高的结构相似性和峰值信噪比,并且在无参考指标方面有着更高的颜色平衡、清晰度以及对比度,综合性能优于以往的方法。 相似文献