基于轻量化卷积神经网络模型的云与云阴影检测方法

大多数遥感影像数据不可避免地受到云层的污染导致数据的失效。因此,对云进行检测是非常必要的预处理步骤。随着航天技术的飞速发展,更加轻便的卫星被设计出来,为了在这些算力有限的微小卫星上配备遥感影像预处理模型。设计一种高精度、算力要求低的轻量化云与云阴影检测网络模型具有重要意义。针对上述问题,本研究提出一种基于深度可分离卷积的轻量化卷积神经网络模型（Lightweight M-shaped Network,L-MNet）,L-MNet网络模型是在M-Net（ M-shaped Network）网络模型的基础上引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）,设计一种深度可分离卷积模块（DS-Conv Block）,以减小算法的复杂度及计算量。实验结果表明,本研究所提方法在保证检测精度的前提下,可以有效减小像素级云检测的模型大小及计算量,有助于实现微小卫星在轨云检测的任务。     

基于形状控制的烟雾动画模拟

近年来基于物理的流体模拟成为计算机动画领域的一个研究热点。采用基于物理的方法来模拟烟雾,在烟雾形状控制方面,提出了一种新的而有效的方法;即在流体运动控制方程组的基础上,通过增加形状控制力来使烟雾迅速形成指定的形状。采用这种方法,人们只要指定烟雾的形状,系统就可产生烟雾逐步形成给定形状的动画。     

面积增加了多少

正【题目】一个长方形操场,长50米,宽40米,扩建后长和宽分别增加了5米。扩建后,操场的面积增加了多少平方米?【解法1】如右图,要求增加的面积(阴影部分),用扩建后操场的面积减去原来操场的面积即可:(50+5)×(40+5)一50×40=55×45—2000=2475—2000=475(平方米)。     

视频运动目标提取的实现

针对混合高斯模型建模实现背景差分获取的运动目标中含有较多的阴影这一问题,对基于Phong光照模型的判断和检测阴影的准则作了改进,并给出了视频运动目标检测算法.使用基于混合高斯模型的背景差分法和对称差分法相结合获取运动目标,使用改进的阴影判断准则检测和去除阴影.结果表明:改进后的阴影判断准则去除阴影所用时间比原方法平均减少了18%~30%,并且能够取得较好的去除阴影效果,最终获得精确的运动目标.     

基于阴影法和对角优先的RNAM图像表示

研究了基于对角优先的矩形子模式搜索策略,即在矩形子模式的扫描过程中首先令横坐标和纵坐标不断同时加1,直到其为非同类块为止;然后再令横坐标（或纵坐标）不断增加,直到其再次为非同类块时停止搜索.通过使用扩展的Gouraud阴影法和对角优先的子模式搜索策略,提出了一种基于Gouraud阴影法和对角优先的RNAM（矩形非对称逆...     

飞机货舱烟雾扩散受烟源温度影响的研究

目前的事故统计数据表明飞机烟雾事件发生概率大于1/10 000,因此有必要关注烟雾探测系统的符合性及其适航审定过程。基于CFD软件,研究不同烟源温度对烟雾扩散规律的影响。由仿真结果得出不同烟源温度造成热羽流浮力与颗粒之间的作用力有很大差距,影响了飞机货舱内的烟雾扩散与烟雾探测时间。     

基于多层码书模型的运动阴影检测算法

在实际监控场景中,运动阴影的存在将对目标检测的准确性产生直接影响.针对此问题,本文提出了一种采用三层码书模型以此来提高阴影检测识别率的算法.该算法首先通过传统码书模型获取前景,然后对前景部分建立备选码书模型,再从备选码书中提取出具备阴影特质的点,构建阴影码书模型,最后通过该模型去除运动阴影.实验结果表明,与传统算法相比,该算法对阴影检测识别率有较大的提高.同时,通过对不同场景的对比,结果说明该算法具备良好的鲁棒性.     

一种多高斯模型下的阴影检测方法

分析了混合高斯模型阴影检测算法的不足,提出了一种基于贝叶斯更新的多高斯模型阴影检测算法.基于Porikli提出的阴影流算法,根据实际情况改进了其中的阴影区域预分类算法,更新了贝叶斯参数,最后检测阴影.实验结果证明了该方法的有效性.     

活在“光环效应”的阴影里

“美术课，我忘带彩色笔了。我向同学们借，可他们一个个都嚷着：不借，不借!你自己不带关我什么事，活该!赵苑鹏还叫徐康辉也不要借给我。我只好用铅笔画了一幅图交了上去……”     

日照阴影三维可视化

论述了日照阴影的三维可视化分析研究的必要性 ,着重探讨了在虚拟三维模型环境中建筑物受日照影响生成虚拟阴影的原理和方法 ,并在此基础上对阴影的生成进行了实验研究。由此基于投影几何学理论及计算机三维可视化技术 ,建立了日照阴影问题最有效的方法。