水下智能潜器的神经网络运动控制   总被引：10，自引：4，他引：10  

彭良  卢迎春  万磊  孙俊岭 《海洋工程》1995,(2)

本文介绍一种基于神经网络的水下智能潜器的运动控制方法，该方法通过在线学习，融控制与滤波为一体。计算机仿真与水池实验验证表明，该方法的控制与滤波性能良好，对环境的学习与适应能力强。该方法事实上可用于一般动力系统的控制。  相似文献   

Multifractal filtering method for extraction of ocean from remotely sensed imagery     

GE Yong DU Yunyan CHENG Qiuming LI Ce 《海洋学报(英文版)》2006,25(5):27-38

Traditional methods of extracting the ocean wave eddy information from remotely sensed imagery mainly use the edge detection technology such as Canny and Hough operators. However, due to the complexities of ocean eddies and image itself, it is sometimes difficult to successfully detect ocean eddies using these methods. A mnltifractal filtering technology is proposed for extraction of ocean eddies and demonstrated using NASA MODIS, SeaWiFS and NOAA satellite data set in the typical area, such as ocean west boundary current. Results showed that the new method has a superior performance over the traditional methods.  相似文献   

海底小目标声呐图像一维最大熵分割的改进方法     

郭海涛  杨志民  田坦  戴愚志 《海洋学报》2007,29(4):152-155

作为海洋高新技术,水声技术日益成为海洋水下探测的主要手段,而且有时是惟一的手段(比如对浑水或对远距离的情况).海底物体搜索、海底救捞、海底探宝、海底“黑烟囱”探测、海底施工以及海洋军事活动(如探测水雷)等多方面都涉及海底小目标(这里的“目标”泛指物体,包括各种人工制造物和自然形成物)探测.对海底小目标探测是一个困难而有意义的课题.高分辨成像声呐在海底小目标探测方面具有良好的应用前景.将高分辨成像声呐应用于海底小目标探测,图像处理是关键.图像分割是图像处理中的主要问题,也是机器视觉领域低层视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.  相似文献   

Dereverberation of marine reflection seismic data by a spatial combination of predictive deconvolution and velocity filtering     

C. Samson  G. F. West 《Marine Geophysical Researches》1995,17(1):1-15

Contamination of seismic reflection records at early times by first-order water reverberations can be especially severe during survey operations over hard and flat sea floors on the continental shelf or in lake environments. A new dereverberation scheme based on two classical techniques — predictive deconvolution and velocity filtering — has been developed to address this problem. The techniques are combined spatially to take advantage of their complementary offset- and time-dependent properties. Stage I of the scheme consists of applying predictive deconvolution at short offset. The data are previously conditioned by a normal moveout correction with the water velocity which restores the periodicity of the reverberations in the offset-time plane and enhances the performance of deconvolution. Stage II of the scheme involves velocity filtering in the common-midpoint domain which is particularly effective at long offset where the moveout difference between primary reflections and reverberations is largest. The dereverberation scheme is well suited for the initial processing of large volumes of data due to the general availability of cost-effective deconvolution and velocity filtering algorithms in seismic processing software packages. Practical implementation issues are illustrated by a field example from the GLIMPCE survey in Lake Superior.Lithoprobe Publication No. 475.  相似文献   

北斗三星无源导航定位技术研究     

方兆宝  夏哲仁  赵培海  周琼华  田震华  许泽明 《海洋测绘》2007,27(2):15-17

简述北斗三星无源导航定位的原理及定位误差源。探讨用最优估计理论和方法,即卡尔曼滤波技术,消除北斗三星无源定位数据中随机误差的方法。对华南沿海北斗三星无源定位实验数据进行滤波处理,结果表明:(1)北斗三星无源定位单点定位精度在纬度方向为±58m,经度方向为±4.3m,经卡尔曼滤波后其单点定位精度在纬度方向为±43m,经度方向为±3.6m;(2)北斗三星定位误差主要分布在纬度方向;(3)通过卡尔曼滤波可使北斗三星无源定位精度提高25%。  相似文献   

改进的自适应遗传算法在遥感图像分割中的应用     

张京钊  江涛  程凤菊 《测绘科学》2008,(Z1)

为了自动确定遥感图像分割的最佳阈值,本文提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Otsu图像阈值分割函数进行了全局优化,提高了分割闻值的求解速度。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间。  相似文献   

一种改进的基于坡度变化的机载激光雷达点云滤波方法   总被引：2，自引：0，他引：2  

杨洋  张永生  邹晓亮  张皓 《测绘科学》2008,(Z1)

机载激光点云数据滤波是获取高精度数字表面模型和数字高程模型的关键。本文分析了几种重要的滤波算法,在研究基于坡度变化的滤波算法的基础上,提出一种改进的分块滤波处理的方法。实验表明:该方法能有效对点云数据进行分类。  相似文献   

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用   总被引：1，自引：1，他引：0  

张皓  刘军  纪松  杨靖宇 《测绘信息与工程》2008,33(4)

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.  相似文献   

陡坡林区的LIDAR点云滤波方法     

王明华  张小红  郭斐  唐菲菲 《测绘信息与工程》2008,33(6):1-3

提出了基于坡度对陡坡林区LIDAR点云数据滤波的预处理算法,结合迭代最小二乘滤波方法改进了滤波效果,实测数据表明,有效地降低了第一类误差和第二类误差。  相似文献   

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割     

李利伟  马建文  欧阳赟  温奇 《遥感学报》2008,12(1):64-69

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.  相似文献