基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

“国家形象”的内涵、功能之辨与中国定位探讨

如果说中国的国家形象因为难得历史机遇而面临着新的提升空间,那么对国家形象内涵、功能和定位的探讨就更需要不同学科角度的深入思考.虽然一个良好的当代中国形象,可以借助强大的综合国力、依靠成功的国际传播策略来主动塑造和鼎力提升,但还需要以公共关怀、普遍参与的方式,鼓励各行各业对中国丰富多彩的符号、形象、意象和信息系列进行价值观上的深入理解和意义把握,并让这种价值层面的开拓与政治、经济、社会和文化实践层面和国际关系层面的公关工作相互联结起来.     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

锥形束图像重建的一般公式

在一般扫描路径背景下推广了Tuy反演公式,使得计算速度更快,实现了图像的快速重建．     

一种基于视觉感知的复合医学图像分割算法

为提高医学图像分割的视觉效果,依据人类视觉感知的分层特性,提出了一种新的复合医学图像分割方法.该方法通过提取医学图像的底层特征,利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对医学图像进行连续两次分割.实验结果表明,该医学图像分割方法能有效地解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果.     

基于重构相图相似性检测的单相接地故障选相方法

配电线路在发生单相高阻接地故障时,由于故障特征微弱导致传统以求解电气参量为依据的选相方法存在困难.依据故障支路附加状态的三相电流中健全相与故障相存在幅值相角不一的差异,提出一种利用相空间重构方法对故障附加状态的三相电流进行升维重构,然后依据重构相轨迹图的差异作为故障特征进行单相接地故障选相的新方法.该方法可通过重构相轨...     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

南大洋冰山特征初步分析

基于中国第19次南极科学考察从2002年12月至2003年1月在南大洋航行期间利用船舶雷达对航线两侧冰山的观测,给出了从雷达图像中获取冰山尺寸及其运动速度、方向的方法,获得了航线周围冰山的运动速度和尺寸分布.通过比较分析发现R oss海和W edde ll海冰山长度主要集中在880 m和1 180 m左右,冰山运动主要呈东北或西北向,运动速度与北极冰山的速度接近;P rydz湾的最大冰山尺寸则在65.4°S~68.2°S内随着接近Am ery冰架先增大后减小,符合一般物体崩塌的力学规律.另外,通过多元回归分析建立了冰山运动速度和同步测量的风速、流速间的关系,发现在当地典型情况下,风速对冰山运动的贡献是流速贡献的一半.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合,充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。