基于Web的油指纹在线检索鉴别方法的设计与实现

油指纹鉴别技术在海洋溢油源追查和事故裁决中得到了日益广泛的应用.应用Web技术设计并实现基于Internet的在线油指纹检索鉴别功能,既可扩展传统油指纹鉴别技术的应用范围,又能实现相关技术和资料的共享.研究了Web环境下进行油指纹检索鉴别的方法,创新性地将油指纹检索鉴别技术移植到Web环境下,完成了油指纹数据库和数据流程设计,并应用AJAX技术,基于重复性限法和相关系数法实现了在线油指纹检索鉴别.     

基于支持向量机与尺度不变特征转换算法相结合的线状矢量数据匹配方法

由于不同来源或不同时间,导致了同一地物在存储方式或属性等方面存在着很多差异,这给后期的数据处理和使用带来了诸多不便,因此矢量空间数据匹配已经成为了关键性问题。提出了一种基于栅格化的线状矢量数据匹配方法,其主要思想是对线状矢量数据栅格化,利用SVM(Support Vector Machine, SVM)算法提取出所要研究的数据,然后利用Harris算子提取特征点,用SIFT(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法计算特征向量并对其进行匹配,最后把匹配结果转换为矢量数据。该算法不受平移、旋转、缩放、明亮度变化等的影响,弥补了矢量匹配过程中因数据旋转等问题而无法匹配的不足,将矢量数据栅格化处理,使其数据结构更简单,操作容易,更易于算法的实现。提出了一种基于栅格化的线状矢量数据匹配算法,实现了对道路的匹配。     

基于深度学习的高分遥感影像典型地物检测方法应用实践

传统的基于高分辨率遥感影像的典型地物检测方法难以兼顾检测精度、处理速度和自动化程度,而深度学习方法在图像处理领域中的应用为解决上述问题提供了可能.选用RSOD-Dataset数据集,基于TensorFlow深度学习框架,采用Faster R-CNN、YOLOv3和SSD三种经典深度学习目标检测算法,对高分辨率遥感影像数...