基于深度学习的水面无人艇目标检测算法综述

随着人工智能的发展,水面无人艇可代替人工进行危险任务作业,目标检测是其完成自主探测的核心技术。深度学习技术克服了人工特征提取精度低、通用性差等局限性,已成为图像处理的主流方法。首先,对当前基于深度学习的目标检测算法的发展现状进行了全面总结,对算法分类进行了详细的定义,并指出了不同类型算法的优缺点及适用场景;然后,分析了无人艇水面目标检测技术的研究现状,指出了各类深度学习工作的贡献、优势和局限性;最后,总结了面向水面无人艇的深度学习目标检测算法中亟需解决的关键科学问题,并对可行的方案以及该应用研究领域的未来发展做了进一步的展望。     

近47 a来黑龙江省地面最大冻土深度变化分析

利用黑龙江省1960～2006年20个地面测站最大冻土深度资料,分析了最大冻土深度的空间和时间变化特征,讨论了最大冻土深度与气温的关系,得出的结论可为公路工程设计提供理论依据。     

全球生产网络与本土创新网络的战略耦合动态——以中国生物医药产业为例

构建显示性比较优势指数,分析"走出去"全球化下中国医药产业的国际竞争力;识别企业战略连接类型,分析"引进来"全球化下生物医药全球生产网络(GPN)与本土创新网络(IIN)间的战略耦合过程;运用超效率SBM模型,测度GPN-IIN战略耦合目标实现的达成效率,并从静、动态视角探究其时空变化的原因。发现:(1)中国医药产业通过转口、代加工进入北美市场的难度加大,东盟、金砖国家成为其重要的出口对象,与欧盟加强贸易有助于其形成高标准的自由贸易协定网络。(2) 2000—2006年,多数外商直接投资(FDI)企业形成"两头在外"的产业布局,在GPN中处于被俘虏地位,大多内资企业学习能力不足,处于IIN边缘。2007—2013年,部分FDI企业由GPN价值链末端向高端转移,部分内资企业由IIN边缘向核心转移,但转移过程中具有强松脚性。2014—2019年,GPN-IIN战略耦合克服上一阶段嵌入不足、松脚性等问题,两者间的关系通道日益增多和稳固。(3) GPN-IIN耦合绩效经历了"大分散、小集聚→简单结构孕育→局部结构构建→级联秩序分异"的演变,在此过程中技术进步对其促进效果最强,规模效率次之,纯技...     

基于大型科研基础设施共享的区域创新网络研究——以山东省为例

在产业革命和科技革命的背景下,创新在区域发展中发挥着越来越重要的作用,网络化创新模式成为当下创新的主流模式之一.基于创新网络视角,利用大型科研仪器共享大数据,对山东省创新网络的空间特征和主体特征进行分析,研究发现:山东省创新网络在形态上呈现出以济南为创新核心辐射带动济宁和淄博等周边边缘城市发展,同时形成东部青岛、威海和...     

滇西北构造地热特征及对地震活动的影响

温泉的水化学组分、循环路径和构造地热特征是分析活动断裂中流体耦合机制及讨论流体对地震发生影响的有效约束之一.本文通过对滇西北地区多条活动断裂附近的温泉资料进行收集, 应用硅-焓模型估算了该区域温泉的热储温度, 对温泉的出露温度、离子组分、热储温度、循环深度及同位素组成特征(δD和δ¹⁸O)等进行了分析.首先对区域内的地震进行了重定位分析, 讨论了小震震源深度与热储温度的关系, 而后分析了该区域的b值特征, 论述了以热储温度表示的区域浅层地热特征与地震活动的关系.结果表明2021年5月21日云南漾濞6.4级地震发生在浅层地温场高值区与低值区转换的地热温度梯度异常区内.

     

AUV地形匹配导航快速收敛滤波

地形匹配定位（terrain aided position,TAP）的似然函数反映了AUV（autonomous underwater vehicle）的位置在空间中的分布概率,由于地形的强非线性、随机性以及测量误差的非高斯分布使得似然函数也表现出非高斯分布的特点。TAP的误差与局部地形特征和地形测量误差密切相关,由于现有的方法未考虑局部地形特征,仅考虑了测量误差的统计置信区间,使得TAP置信区间的估计结果明显偏小。为解决TAP置信区间的估计问题,建立了TAP定位点的跳变模型。设TAP定位点X^p可以向搜索区间内任一点跳变,且向某一点的跳变概率与该点的似然函数值正相关,X^p向某一点跳变的置信度小于α时,认为x^α不会向该点跳变,该点设为置信区间的边界点。另外,设地形匹配定位点的置信区间内匹配残差平方和函数为二次曲面,而X^p视为该曲面的待估计参数,则可以通过曲面参数的置信区间估计方法获得1-α置信度下的置信区间。新方法得到的置信区间范围大于现有的估计方法,试验结果表明,测量波束较少时,置信区间估计会出现异常,增加测量波束可以提高潮差和测量误差的估计精度,从而提高置信区间的估计精度,但测量误差非高斯分布条件下的补偿方法仍然需要进一步研究。     

基于深度学习的GF-1卫星WFV影像赤潮探测方法

赤潮是我国主要的海洋生态灾害,有效监测赤潮的发生和空间分布对于赤潮的防治具有重要意义。传统的赤潮监测以低空间分辨率的水色卫星为主,但是其对于频发的小规模赤潮存在监控盲区。GF-1卫星WFV影像具有空间分辨率高、成像幅宽大和重访周期短等优点,在小规模赤潮监测中表现出较大的潜力。然而,GF-1卫星WFV影像的光谱分辨率较低,波段少,传统面向水色卫星的赤潮探测方法无法应用于GF-1卫星WFV数据。而且赤潮具有形态多变、尺度不一的特点,难以精确提取。基于此,本文提出了一种面向GF-1卫星WFV影像的尺度自适应赤潮探测网络（SARTNet）。该网络采用双层主干结构以融合赤潮水体的形状特征与细节特征,并引入注意力机制挖掘不同尺度赤潮特征之间的相关性,提高网络对复杂分布赤潮的探测能力。实验结果表明,SARTNet赤潮探测精度优于现有方法,F1分数达到0.89以上,对不同尺度的赤潮漏提和误提较少,且受环境因素的影响较小。     

浅层气对下伏地层深度预测影响定量研究及在渤海B油田中的应用

浅层气的存在造成下伏地层地震反射出现假象,使得深度预测不准确,增大了油田开发钻井风险。为提高浅层气下伏地层深度预测精度,利用理论模型分析量化描述浅层气对下伏地层的影响范围和影响程度,同时通过正演模拟手段构建时差定量校正量版,指导储层高精度深度预测。根据研究成果和认识,成功解释了渤海B油田两口已钻井深度误差出现的原因,并进一步利用时差校正量版提高了该油田区目标储层深度预测的精度,成功指导了后续多口开发井的准确钻探。