林火目标遥感多光谱识别指数构建方法研究

针对现有高温目标识别方法中波段筛选、识别指数构建缺少数学定量评判指标的问题,以内蒙古大兴安岭地区一次森林火灾为例,选用Landsat 8 OLI遥感影像数据进行林火目标多光谱识别指数构建方法的研究。研究发现,基于方差分析原理的"可分性度量"指标可作为高温目标识别方法研究中波段筛选、识别指数构建的数学定量评判指标,改进以往识别方法的定性分析方式。在区分林火目标与其他地物过程中,上述数学定量评判指标均具有遥感目标识别与分类的物理意义;其分类适宜性对林火目标的识别与提取具有重要作用。经过验证分析,利用"可分性度量"评判指标筛选出的适宜火点识别指数,在实际分类中效果良好、精确度较高,与理论结果相吻合。     

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。     

基于积分通道特征的异常行为检测算法

对视频中的行人异常行为检测问题进行了研究。针对传统行人异常行为检测算法在准确性和兼容性方面的不足,提出一种基于积分通道特征的异常行为检测算法;该算法利用背景分割和行人信息统计的方式,对不同背景下的视频模型进行了建模。结合对行人个体的轨迹分析,对运动个体的位置进行异常行为检测。算法首先对检测区域采取区域划分,然后采用改进的积分通道特征行人检测算法对目标进行检测,最后采取Mean-shift算法对目标进行跟踪。最后的实验数据表明该算法整体性能有所提高。     

基于颜色不变量和轮廓特征的地面多圆形目标检测

研究了一种室外环境旋翼无人机对地面多圆形目标检测的方法。考虑室外环境光照变化、阴影等自然因素以及无人机飞行高度、姿态变化等因素对目标检测带来的不利影响,首先引入颜色不变量特征;并采用改进K-means算法进行图像分割;其次根据目标轮廓特征,设置面积与圆形度阈值滤除干扰区域;最后,采用基于对称性的最小二乘法与残差度确定目标位置。实际实验及无人飞行器大赛验证了所研究方法的实时性和准确性。     

基于自适应方向局部三值模式的人脸识别

为了解决局部三值模式特征向量维数过高和不能自适应选取阈值的问题,引入方向局部二值模式的思想,提出了一种具有自适应性的方向局部三值模式(SD-LTP)。SD-LTP通过具有降低特征向量维数的方向局部三值模式来描述图像,将图像全局灰度特征引入编码中以增强算法对全局特征的描述;引入具有自适应性的阈值增强算法的抗噪能力。在ORL和FERET标准人脸库上的实验结果表明,SD-LTP有效地降低特征维数;并显著提高了人脸的识别率。     

Forstner特征点分类和精确定位方法探讨

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Forstner点特征提取算子探讨一种Forstner特征点分类和精确定位方法。首先利用一定的方法判定Forstner特征点的类别(即角点、圆点、中间点中的一种),然后根据该特征点的类别进行精确定位。通过对一组无人机数据进行实验,试验表明:相比Forstner算子的初步定位,精确定位的特征点精度显著提高。     

基于SWAT模型的鄂西犟河流域非点源污染模拟

分析非点源污染对于水污染防治具有重要的指导意义,运用数学模型模拟是非点源污染研究的重要方法之一.该文为了解犟河流域的非点源污染的时空分布特征,为当地提供污染防治的研究依据,基于SWAT(soil and water asssesment tool)模型,在缺乏水文资料的犟河流域采用参数移植法进行非点源污染模拟.结果表明：可以采用参数移植法,通过上级流域的模拟得到用于犟河流域模拟的各参数.模型模拟精度评价分别为(氨氮R2＝0.77,NSE＝0.75;总磷R2＝0.77,NSE＝0.73).研究表明SWAT模型在犟河流域具有适用性,基于SWAT模型进行的非点源污染模拟的时空分布特征明显,犟河流域经过多年治理,其污染负荷量均表现出下降的趋势.     

长三角城市群空间分区与城市边缘区的扩展特征分析

以中国长江三角洲城市群为研究区,选取全球人造不透水面、可见光红外成像辐射仪(VIIRS)夜间灯光、道路、人口等多源数据,从土地利用、人类活动、道路设施3个视角出发构建分区指标,基于人工神经网络对长三角城市群地域空间进行划分,并探讨城市边缘区的时空分异与扩展特征.结果表明:使用多源数据与人工神经网络方法识别城市边缘区具有可行性,空间分区的3个指标较为合理;使用自组织特征映射模型将长三角城市群分为城市核心区、城市边缘区、乡村地区3类;2012-2018年间城市边缘区占长三角城市群总面积的比例由7.82%增长至11.27%,年均空间扩展强度指数为7.35%,城市边缘区面积扩展呈现集聚特征,热点区主要位于江苏省大部及浙江省北部,冷点区则分布于安徽省大部和浙江省南部.     

反射分量分离的特征融合图像翻拍检测

针对翻拍图像对相关人脸识别系统的欺骗性,将基于同态滤波的反射分量分离特征作为新特征加入图像中,形成四通道图像,并将其作为简单卷积神经网络的输入的翻拍图像检测方法.结果表明:在拍摄环境复杂、干扰噪音较多、活体数量较大的环境下,该方法有较高且稳定的准确率、较好的鲁棒性及使用价值.     

度量空间中弱交换压缩型映象的公共不动点定理

在完备度量空间中,证明了弱交换压缩型映象的几个新的公共不动点定理,其结果改进和推广了Rhoades等人的已知结果.