基于连续帧间差分的抛弃式探头三维下沉运动处理方法研究

抛弃式探头由无人机装载,能够在较远目标区域和危险海域开展海洋水文环境剖面参数的测量。通过安装不同传感器,可以实现对温度、盐度的剖面测量,其深度的测量采用数学方法计算得到。针对双摄像机水箱实验获得的5个不同攻角实验结果,分析了常用的运动目标的检测方法,最终选择基于连续帧间差分法,确定探头的三维坐标位置,进而得到探头下沉运动的三维运动轨迹和速度曲线等信息。探头从水面释放后攻角在下沉过程中不断调整,改变运动姿态,同时伴随自身的旋转,抵消水平方向阻力作用,初始攻角产生的深度测量误差主要体现在加速过程,探头达到匀速运动后测量误差不变,在不考虑横流的情况下,探头最后以匀速垂直下落运动。     

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

直线特征辅助的靠岸舰船检测

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。     

沉积物中硬质粘土层的研究进展

大量的钻孔资料表明,平原地区及其海域沉积物中普遍有硬质粘土层的存在。硬质粘土层在工程地质、地理学研究等方面具有重要的价值,它不仅是高层建筑的持力层,而且是研究全球环境变化事件、古气候演变的良好载体。该文阐述了硬质粘土层的一般特征、成因以及在粒度、地球化学元素、年代学、沉积环境等方面的研究进展,并展望了硬质粘土层在年代、物质来源和沉积环境等方面的研究方向,认为黄河三角洲硬质粘土层研究较少,需要开展大范围的、系统深入的、多学科的宏观和微观综合分析,挖掘硬质粘土层蕴含的古环境意义和应用价值。     

多目标视频运动分析系统中的多几何特征参数快速提取实现

首先通过将整个图像区域看成系列行、行内的各线段构成的集合，然后判断相邻行各线段是否满足合并条件，最后根据判断结果实现对应的目标区域几何特征参数的设计。理论与应用都表明该算法优点是：对图像只扫描一次，即可同时、并行地获得多目标区域多个几何特征参数。     

基于C＋＋的VCT2．0文件格式检测程序的设计与实现

主要讨论了如何利用C＋＋来实现VCT2．0数据库文件的格式检测。利用C＋＋中文件输入输出流和字符串处理功能，根据《城镇地籍数据库标准》和《土地利用数据库标准》中对VCT2．0数据库文件中分隔符和拓扑关系等格式信息的相关定义，完成了VCT2．0数据库文件的读取，文件格式错误检测，输出相关错误报告。     

格网DEM中基于坡度信息的粗差检测与剔除方法试验

提出了一种基于格网DEM的粗差检测及剔除方法,其基本思想是对每个表面上的点,在坡度上,高程或突变量引起的形状不连续,可能被怀疑有误差,通过坡度上每个点,应用坡度逼近或改变量来计算,考虑坡度变化的相对值,并以这些相对值计算一个统计值为判断该点合法性的阈值,使计算结果更为可靠。     

小煤矿储量检测工作中存在的主要问题及对策

通过对小煤矿资源储量检测工作中存在的原保有资源储量不实、基础资料不全、越界开采较严重、保有资源储量变化较大、储量动态监管不连续及检测工作关系协调不顺等方面的问题进行分析探讨,进而提出一些改进建议。