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海岸带实时实地视频观测ARGUS技术 总被引：2，自引：0，他引：2
区别于传统的定时定点野外测量方法,近年来各种遥感监测技术被应用于海岸带的实地观测领域。其中基于岸线的近岸实时实地视频观测技术(ARGUS系统)可获取大范围、长时间内的海岸带动力环境要素实测资料(诸如波浪、水流、岸线、地貌特征等),在海岸工程研究领域被广泛应用。通过对ARGUS系统的回顾,叙述了该技术的发展概况、视频数据类型和特点、图像分析方法和实际应用举例,同时简介了我国第一套ARGUS系统的构建。此外,也简要介绍了X波段雷达影像系统和红外线摄像系统在海岸工程研究中的应用。期望进一步推动上述近岸视频观测技术在我国海岸工程研究中的应用,为海岸带的综合管理利用和合理开发规划提供相应的科学支撑,同时促进各相关学科间(如海岸工程、测绘、图像分析等)的交叉合作。 相似文献
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水下视频可直观记录和反映海洋牧场生物资源的现状和变动,目前亟待开展基于图像的海洋牧场生物识别分类方法研究,以充分发挥图像处理技术在海洋牧场生物群落监测领域的应用潜力。利用采集自我国北方烟威地区包含鱼礁、藻床和泥沙三种图像背景的水下视频,开展了图像增强、图像分类数据集的建立和3种分类模型的应用。对比了基于绿通道的色彩补偿和限制对比度的自适应直方图均衡等方法在海洋牧场水下图像增强上的效果。建立了北方海洋牧场常见岩礁生物图像分类数据集,包括花鲈(Lateolabraxjaponicus)、(Lizahaematocheilus)、许氏平鲉(Sebastes schlegelii)等鱼类11种、棘皮类3种和蟹类1种,共23 211张图像。基于飞桨深度学习框架和PaddleX全流程开发工具,选择AlexNet、MobileNetV3和ResNet50三种图像分类卷积神经网络进行迁移学习,并分别验证了其在含噪音水下图像上的鲁棒性。结果表明,三种模型在测试集的类准确率分别达到96.64%、94.75%和99.23%,其中ResNet50模型在含有高斯噪音的图像集验证具有更好的鲁棒性。综之,基于深度学习的计算机视觉技术在我国海洋牧场生物群落监测中具有较大应用潜力,可为我国海洋牧场监测和管理提供新的思路和方法。 相似文献
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由 ＤＳＰ（数字信号处理器）芯片 ＴＭＳ３２０Ｃ５０构成的视频图像数字化系统较好地解 决了模拟视频图像在复杂的海洋声信道传输的信源编码问题。由 Ｃ５０汇编语言设计的系统 软件,充分利用 Ｃ５０芯片的阴影寄存器,将视频信号的行、场信号作为 Ｃ５０的外部中断 １和 ３的申请信号,快速完成了视频图像的实时数据采集。采用查表法在 １２８ ｕｓ的时间内完成一 个 ８×８子块的 ＤＣＴ变换。这种软件设计方法使系统即使在采集高密度（６４ Ｋ×８ｂｉｔ）图像 时也能在规定的时间内完成模拟图像的数字化和数字化后的数据处理。 相似文献
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为了将图像处理技术应用于智能客流检测,准确及时地获取运动信息,对视频图像中运动物体的分割与跟踪技术进行研究,将图像分割与跟踪技术有机地结合在一起。采用帧间与帧内相结合的分割算法,将图像填充技术应用于图像分割,消除了背景区域的干扰以及图像处理过程中造成的失真,达到了准确获取视频流中运动物体的目的。在图像跟踪过程,引入了边缘衍生点的概念,在此基础上,提出基于部分轮廓线特征点集的多线程跟踪算法,把运动物体跟踪转变为连续帧间特征点集匹配的问题,极大地减少了运算量,解决了图像跟踪处理领域中目标物体自遮挡与不完全遮挡的难题。经客流测试证明,文中方法能够对上下车客流数量进行准确统计。 相似文献
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近岸潮位观测是海洋工程应用、海岸防灾减灾、海岸带管理以及海洋有关科研工作中最基础的工作之一。文章基于视频图像深度学习的方法,使用YOLOv5目标检测算法从安装在近岸的固定摄像机拍摄的视频帧中提取潮汐水位特征进行潮位分析。研究采用厦门高崎码头的分辨率为1920×1080的高清摄像头2023年2月的影像数据作为训练集和验证集,2023年3月的影像数据作为测试集,利用岸边验潮井逐时潮位数据进行标注,采用YOLOv5目标检测算法来训练。计算结果显示,通过视频观测潮位在训练集和测试集上的误差分别为3.9 cm和5.3 cm。视频中1个像素点代表3.8 cm,因此潮位观测的平均误差为像素级。研究表明在近岸通过高清摄像头基于图像深度学习进行潮位观测的方法是可行的,观测精度取决于图像目标物的分辨率。 相似文献
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水下视频图像压缩一直是有限带宽水声信道实时传输海量视频数据的关键技术之一。本文首先介绍了目前水下机器人和水下视频图像压缩研究存在的主要问题,并综合分析了目前几种高效视频压缩方法的特点并探讨了进一步研究的方向。此外,根据水下视频的成像特点,提出了高效的全局与局部运动混合补偿方案和基于小波变换的预处理方法。初步实验结果表明：本文提出的预处理方法可以有效去除视频图像中存在的大量视觉冗余和空间冗余,提出的混合运动补偿方案可以获得很高的压缩编码效率;但必须进一步研究快速、有效的全局运动估计方法。 相似文献
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针对现有海面溢油检测技术难以在石油泄漏初期（尚未形成海面大规模油膜覆盖）及时发现油膜的难题,本文在前期基于热红外图像测算海面油膜面积方法研究的基础上,结合油泄漏至海面后油膜的扩散特征,提出了一种基于热红外视频图像监测油膜面积变化以及时识别海面溢油的方法。首先,基于单帧热红外图像处理算法提取海面前景区域（包含油膜区域与相似物干扰区域）并计算各区域所代表的实际物理面积。基于视频图像处理技术跟踪测算前景区域中各连通区域的实际物理面积变化情况,根据各连通区域的面积变化率识别前景区域中是否存在油膜,从而判断海面是否发生溢油。实验结果表明:所提出的方法能有效识别不同黏度的石油泄漏至海面形成的扩散油膜,在水面包含波浪与相似物干扰时也具有良好的识别精度。该方法适用于特定场景下（如码头、船舶等）的溢油事故的鉴别,能为溢油事故的及时发现和预警提供技术支持。 相似文献
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由于近岸视频监测技术具有构建成本低、时空分辨率高的特点,近年来已成为海岸动态监测的互补手段。在近岸视频监测中,水边线可作为岸滩边缘位置变化的替代指标,受复杂海滩地形及不规则的波浪及潮汐变化影响,如何从视频图像中准确检测水边线是近岸视频监测所面临的挑战问题之一。本文针对传统图像处理方法在水边线提取中存在的效率不高和抗噪声能力差等问题,将CIELab颜色模型和蚁群优化算法相结合,对台风风暴潮期间石老人海滩的水边线进行提取和定量分析,并与传统算法进行对比。对青岛石老人海滩2011年台风期间的实时影像资料分析结果表明,与传统的提取算法相比,本文提出的方法在数字视频影像的水边线监测应用中可靠性高,并具有良好的细节呈现能力和抗边缘噪声能力,适用于弱边缘水边线的提取。分析结果验证了本方法在极端天气条件下对视频影像中水边线动态变化的自动提取可行性,对构建长时序海滩岸线动态变化影像自动分析系统具有较好的应用价值。 相似文献
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在海洋开发的环境下,水下物体探测技术得到广泛应用,随着水下机器人与计算机技术的发展,该技术越来越受到研究人员的重视。根据当前的水下图像目标检测研究进展,简要介绍水下图像目标检测流程（即图像采集、图像的预处理、以及图像检测的方法）,对总结发展现状、发现技术的不足及挖掘未来的研究方向有重要意义。针对基于光学图像的水下目标识别问题,论述了图像采集、图像的预处理、以及图像检测等方面的主要进展,阐述了基于深度学习实现水下图像目标识别的技术发展现状。通过对水下目标处理过程的讨论和分析,指出水下图像目标识别领域中需要解决的问题,并预测该领域技术发展趋势。 相似文献