基于残差神经网络改进的密集人群计数方法

为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点（即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征）,同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。     

包头市人工影响天气综合业务系统中三维地形图的实现方法

在"包头市人工影响天气综合业务系统"中以1:5万的数字高程模型(DEM)为基础,将图像平面与三维地形叠加,采用三维场景的模拟方法绘制包头地形图,其核心是三维地形的可视化显示。三维地形可视化通常采用DEM作为基础地理数据,在上面叠加遥感影像,这就保证了三维模型能够较为真实地反映实际的场景。     

海底三维声学图像实时处理系统设计

结合多核CPU硬件PC平台,设计了一种海底三维声学图像实时处理系统,主要包括声学前端信号处理子系统、数据传输控制子系统和PC客户端图像处理系统三个部分。声学前端信号处理子系统统根据接收到的多路声学换能器信号,通过两级FPGA信号处理,采集多通道水声信号,进行实时电子聚焦波束形成。为了解决海量声学数据快速传输问题,数据传输控制子系统未采用传统用户空间TCP/IP传输机制,而是直接通过嵌入式PowerPC处理器在Linux内核态采用DMA通道进行声学数据转发,减少系统调用和数据拷贝开销,有效提高网络传输效率。针对海量声学数据实时处理需求,PC客户端图像处理系统通过对复杂、耗时的单帧重建和数据拼接算法模块根据声学数据点的角度范围进行等分分割,对每个子范围声纳数据采用多线程并行处理,均衡多个CPU核之间负载,实现高性能三维声学图像实时处理。通过室内水池和湖试实验,结果表明该系统能够实时高效地进行三维声学图像采集、传输与处理。     

声波探测技术在海底输油管道检测中的应用

介绍了多波束测深系统、侧扫声纳和浅地层剖面等声波探测技术的基本原理及在海底管道检测中常用设备与参数选择。结合工程实例给出了各种检测方法在海底输油管道检测中应用效果。介绍了海底管道检测流程,分析了各种检测方法的优缺点和不足之处。结果表明,海底管道检测时应充分利用各种方法的互补性,提高检测效率和准确性。     

基于遗传小波神经网络的海底声学底质识别分类

分割海底声纳探测图像,提取单元特征向量进行主成份分析,选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量,构建小波神经网络。利用遗传算法优化小波神经网络的初始权值及小波参数,对砂、礁石、泥3种底质类型分别进行训练,并得到3种底质的测试精度都在90%以上,优于单独利用小波神经网络进行训练时的测试精度,克服了小波神经网络训练时易陷入局部极小的固有缺陷,表明基于遗传算法的小波神经网络可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。     

Multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors

The rapid development of remote sensing technology has facilitated us the acquisition of remote sensing images with higher and higher spatial resolution, but how to automatically understand the image contents is still a big challenge. In this paper, we develop a practical and rotation-invariant framework for multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors (COPD). The COPD is composed of a set of representative and discriminative part detectors, where each part detector is a linear support vector machine (SVM) classifier used for the detection of objects or recurring spatial patterns within a certain range of orientation. Specifically, when performing multi-class geospatial object detection, we learn a set of seed-based part detectors where each part detector corresponds to a particular viewpoint of an object class, so the collection of them provides a solution for rotation-invariant detection of multi-class objects. When performing geographic image classification, we utilize a large number of pre-trained part detectors to discovery distinctive visual parts from images and use them as attributes to represent the images. Comprehensive evaluations on two remote sensing image databases and comparisons with some state-of-the-art approaches demonstrate the effectiveness and superiority of the developed framework.     

轨道约束的资源三号标准景影像区域网平差

考虑到同轨道拍摄的长条带卫星影像具有相同的误差分布特性,针对资源三号的标准景影像产品,提出了基于轨道约束的卫星影像区域网平差方法。首先,根据同轨相邻影像的偏移量计算轨道影像坐标系下的像点坐标;其次,通过同轨每景影像的RFM重新生成轨道影像的RFM,同时生成补偿格网;然后,根据基于像方仿射变换的RFM对轨道影像进行区域网平差;最后,利用求得的轨道影像的仿射变换参数重新计算原始单景影像的仿射变换参数。利用不同地区资源三号测绘卫星影像数据的试验表明,基于轨道约束的卫星影像区域网平差（以下简称轨道平差）在稀疏控制条件下,其精度明显好于单景影像平差的精度。在6控情况下,太行山试验区达到平面2.504m高程3.117m,在渭南试验区达到了平面4.061m高程2.895m。试验结果证明了轨道平差的有效性和可行性。     

海底三维建模关键技术

分析了当前海底三维建模流程中的关键技术,为建模人员提供指导。海底三维建模方法分为基于图像内容建模和基于点状地形数据建模。前者模型精确,视觉效果较好,但建模速度较慢,适合于小范围建模;后者建模速度较快,且满足海底大范围三维建模的精度要求。在海底三维建模中,对于小物件,采用基于图像的建模方法,而大范围的海底地形,采用基于点状数据的建模方法。     

面向航空倾斜影像空三转点的特征提取算子比较

首先对4种常见的尺度和旋转不变特征算子：SIFT,SURF,MSER,ORB进行简单的介绍。为定量比较各种特征算子在航空影像自动转点中的性能,本文提出了3种与倾斜影像相关的指标,并结合常用的4种指标组成本文的7个定量评价指标。在此基础上,采用一组倾斜影像数据进行了试验,结果表明,SURF/SIFT算子在航空倾斜影像空三转点中具有相对较好的性能,MSER次之,而ORB的效果较差。     

利用方向纹理特征从影像上搜索道路中心线

针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。