基于图像分割的效应靶自动报靶系统研究

破片战斗部因其可产生大量杀伤破片群而被广泛应用。为了准确分析破片战斗部对效应靶的毁伤作用,解决人工统计方法效率低下且准确率低的问题,将数字图像处理技术应用于报靶工作中,提出基于偏微分方程方法的靶孔图像分割算法,完成了不同靶板上靶孔自动识别系统的设计。通过输入试验后钢靶和网靶图像后,系统自动生成包含破片孔数量、尺寸、位置分布等参数的统计结果及标识靶孔边界的靶板图片,实现了自动报靶功能。     

川中须家河组致密砂岩储层含气性预测

川中须家河组气藏为典型的大面积、低丰度、致密岩性气藏类型,资源潜力巨大,是四川盆地增产上储重要层系;但该类气藏储层薄、非均质性强、气水关系非常复杂,如何提高含气富集区(甜点)预测精度和建立气水识别方法是须家河组气藏勘探开发最关键的问题。从储层岩石物理分析和模型正演等基础研究入手,深入分析不同岩性组合下气层和水层的振幅随偏移距变化(amplitade variation with offset,AVO)响应特征,建立了一套以AVO叠前道集、近远道叠加剖面对比分析为基础,AVO主振幅主频率技术为核心的须家河组致密气藏检测及气水层识别新思路和新方法,生产应用效果显著。     

一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法

为了提高从背景图像中提取目标的速度和精度,设计了一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法;该算法利用肤色信息和手指轮廓特征进行目标识别,利用提出的9点快速定位算法进行目标定位。仿真结果表明,该算法能正确识别出手指的特征;并对其进行快速定位。在实物系统上对算法的实时性、识别准确率、定位精度等性能进行了测试,测试结果表明,算法运行时间不超过40 ms,能保证系统对实时性的要求;在无手指状干扰物存在的情况下,目标识别的准确率可达95%以上;定位精度误差小于8 mm,可满足系统对定位精度的要求。这种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法为增强人机交互系统的和谐性提供了一种新的技术途径。     

基于三维视觉的运动易损动作识别方法研究

在对运动易损动作进行识别时,一直由于无法克服外界条件带来的影响,存在识别精度低、误差大的问题。提出基于三维视觉的运动易损动作识别方法,对运动动作的三维视觉空间进行三维梯度值求解,获取三维视觉梯度直方图特征;并进行降维出来,得到低维隐空间下的运动模型,在此基础上,对其进行序列映射,求出测试序列与训练序列的吻合度。通过匹配计算,获取匹配度,实现运动易损动作的识别。实验结果表明,所提方法具有很高的识别精度,所需时间较短,识别性能高。     

基于车道线识别和多特征的前车检测算法

前车检测是安全辅助驾驶系统的主要研究领域,实时鲁棒的检测方法能够使智能车实现有效的防偏防撞预警和控制。提出了一种基于车道线识别和多特征的前车检测方法。首先基于车道线识别方法将感兴趣区域定位于两条车道线之间,然后依据车底阴影特征自适应确定中远距离车辆假设区域,最后利用纹理特征、垂直梯度投影均值和边缘对称性特征三层约束来验证车辆区域。实验结果表明:该方法能够实时准确地检测出不同光照条件下本车车道前方中远距离的车辆。     

SOFM网络下的深圳市城市用地功能识别分析

基于88814条POI数据, 并借助自组织映射网络(SOFM网络), 对深圳市城市土地利用的功能进行分析和识别, 并与中国基本城市土地利用类型制图(EULUC-China)进行比较验证。结果表明: 1) 深圳市城市街区尺度呈现功能混合的特征, 主要分为第二产业和生产性服务业主导、交通设施主导、居住+第二产业及生产性服务业+商业服务业设施混合、居住+公共管理和服务混合以及商业+公共管理和服务混合5类空间用地。2) 基于SOFM网络的用地功能识别模型, 结果更为细致, 混合功能用地的分类更能突出地域特征。     

基于注意力机制多尺度网络的自然场景情绪识别

情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.     

融合场景及交互性特征的多人行为识别

人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset（CAD）数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.     

基于MSPA的南京市绿色基础设施网络构建

【目的】针对城市建设空间快速扩张、绿色空间破碎化且逐渐丧失问题,探寻优化城市绿色基础设施体系的有效方法,为市域尺度绿色基础设施体系构建提供科学的依据。【方法】以南京市为研究对象,运用形态学空间格局分析(MSPA)法,以土地利用类型图为基础,识别南京市现有绿色空间中核心区、边缘、孤岛、桥接、环、穿孔、分支等7类重要景观类别。通过斑块面积计算和连通性指数评价,发掘具有生态潜力的绿色基础设施网络中心,并计算最小成本路径生成潜力廊道,结合现有核心区、潜力节点、现有廊道、潜在廊道构建未来南京市绿色基础设施网络体系。【结果】通过MSPA法,识别出南京市绿色基础设施核心面积为538.16 km²,占研究区域总面积的37.57%,其中综合筛选出一级网络中心16个,二级网络中心24个。基于阻力模型构建生态廊道73条,其在长江以南地区分布较密,重要性等级较高,长江以北区域生态廊道数量较少,重要性等级有待提升。【结论】MSPA法具有数据量少、便于可视化等特点,能够为市域尺度绿色基础设施构建提供生态特征较为精确的景观要素识别结果,有效增强绿色基础设施的系统性和结构性。根据南京市绿色基础设施网络构建结果,建议加强南京市域长江以北网络中心和廊道的建设,提高长江以南网络中心和廊道质量,从而提升全市域的生态功能。     

白龙浮标数据全球通信系统共享的解决方案

为实现白龙浮标数据按照标准格式全要素参与国际交换,设计了从浮标数据测量、卫星传输、岸站接收、实时数据质量控制、云服务器存储到FTP数据上传中国气象局的数据传输链路;采用WMO推荐的标准BUFR格式对原始数据进行格式转换和重新编报,并按照全球通信系统(GTS)的规则进行封装和编发,实现了白龙浮标气象和海洋观测数据实时向GTS的分发共享,全球用户可以通过GTS收集数据并进行分拣后,按照报头识别并解码得到白龙浮标实时数据。白龙浮标成为我国第一个实时数据共享到GTS的锚系浮标,表明我国锚系浮标数据提供能力达到世界先进水平。