机器视觉的背景颜色对水稻种子图像分割的影响

在机器视觉识别水稻种子的发展过程中,背景颜色对水稻种子的图像分割直接影响着识别分析的准确性.采用4种不同的背景颜色进行图像采集,即将黑色、蓝色、绿色和红色涂在种子上,分析其图像识别效果,研究背景颜色对水稻种子图像分割的影响.利用LabVIEW软件实现图像处理,对水稻种子的长度、宽度等简单参数进行测量,根据水稻种子的实际长度和宽度计算不同背景色下的图像识别误差.研究发现,蓝色背景下种子长度和宽度的识别对比度更好,识别准确度更高.     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

多维度深海鱼类识别算法

针对深海光线分布不均匀导致鱼类识别检测困难的问题,提出了符合视觉认知的多维度深海鱼类识别算法.该方法从时间维度优化传统的高斯混合模型(GMM)初步确定变化区域,从空间维度构建目标特征,完整提取运动目标,从时空关联维度建立深度学习的鱼类识别框架,试验结果表明:本算法可在多种复杂条件下准确提取运动目标,面积交迭度(AOM)达到80％以上,优于当前主流算法.     

船舶运动建模与仿真研究进展及未来发展趋势

梳理和分析了国内外学者对船舶运动建模与仿真所做的工作,概括了在风、浪、流、冰、船间效应、岸壁效应等作用下的船舶操纵性预报,介绍了船舶运动仿真的主流方法及在模拟中的应用,总结归纳了船舶运动建模与仿真研究进展中的关键技术,并指出智能化建模和仿真将会成为未来发展趋势.     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于地形遮蔽的自旋弹测高雷达回波建模与仿真

为解决导弹自旋运动模型复杂、建模计算量大的问题, 建立了一种新的导弹自旋运动模型。在该运动模型的基础上, 考虑了地形起伏对弹载测高雷达回波遮挡的影响, 利用仿真地形, 采用地形遮蔽算法, 建立地形遮挡下的雷达回波模型, 仿真得到不同高度下的雷达回波图和频谱图。通过对回波的分析、得到在高度为10 km, 雷达斜照射角度超过65.3°时, 地形起伏对于雷达回波有显著遮蔽影响雷达回波发生频谱搬移等若干结论。该结论与实际情况一致, 验证了模型的准确性, 为后续弹载测高雷达回波模拟提供一定的理论支撑。     

青藏高原东北部一次暴雨过程分析

本文利用NCAR/NCEP资料,对发生在青海东部农业区的一次区域性大到暴雨过程进行了诊断分析。结果表明,本次暴雨天气过程主要受西伸到青藏高原东部的副热带高压及500 hPa风场上冷空气入侵青藏高原北部的影响。热低压中的上升气流与冷锋后的下沉气流构成纬向闭合环流,青藏高原热低压中的上升气流与副热带高压中的下沉气流形成径向闭合环流,垂直闭合环流的形成提供了源源不断的暖湿气流和稳定的上升气流,持续的降水造成了暴雨天气。副热带高压外围强盛的西南气流的稳定维持使得充足的水汽输送到青藏高原东部暴雨地区。     

中国代表团取得冬奥会历史最好成绩

<正>2月20日晚，北京冬奥会圆满落下帷幕。连日来，中国奥运健儿们奋勇拼搏，带领中国冰雪运动实现新跨越。中国体育代表团在本届冬奥会多个项目上实现新突破，共收获九金四银两铜共15枚奖牌，位列奖牌榜第三名，取得了自1980年参加冬奥会以来的历史最好成绩。短道速滑是中国的传统优势项目。在2月5日首个比赛日，短道速滑队拼下一枚混合接力金牌，为中国代表团赢得首金。     

基于形态结构特征的对流单体自动分割方法研究

风暴单体是形成各类强对流灾害天气的基本单元,它们的雷达回波形状复杂、内部分布不一、外层相互交织,从而造成单体分割困难.提出了一种基于形态结构特征的对流单体自动迭代分割方法.以雷达图片中区域树结构单体分割结果为初始输入,在每次迭代分割过程中,首先计算各个分割结果的3个形态结构特征,然后通过一个预先训练的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器判断分割结果是否为对流单体,对非单体的分割结果进行再次分割.通过3种不同类型的风暴案例进行测试,结果表明,本文方法能够有效地识别出聚集的单体和处于分裂/合并状态的单体,并且能够获得单体的完整结构.在定量评估测试中,本文算法获得了0.84的临界成功指数评分,高于传统的风暴单体识别与跟踪算法(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)方法(0.55)和单阈值方法(0.49).     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.