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本文重点阐述基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之二:高精度影像在轨实时云检测方法。随着技术发展,数据获取能力不断提升,待处理的数据量呈爆炸式增长;同时,对处理精度需求的提升,导致所需计算量的不断增长,二者凸显了智能摄影测量面临的效率问题。对光学卫星影像而言,高达50%的平均云覆盖率严重制约了高效精准在轨智能摄影测量的实现。针对于此,本文结合机器视觉中“自底向上”的图像理解控制策略,提出一种可供借鉴的基于流式计算的高分辨率光学卫星影像高精度在轨实时云检测方法,采用适合在轨搭载的嵌入式GPU实现实时流式计算,为后续的智能摄影测量处理提供输入。本文方法采用不依赖外存的快速处理机制,对持续流入的数据实时分块,通过负载均衡机制将数据块依次分发至各个单元并行处理,从而实现“流入、处理、流出”的实时处理。利用高分二号数据对本文方法进行试验验证,结果表明本文方法在显著提高云覆盖区域检测精度的同时,综合加速比达14,可满足在轨实时处理需求。 相似文献
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舰船目标快速检测是星载合成孔径雷达的重要应用之一,也是SAR星上处理首先发展的应用方向.目前SAR舰船快速检测普遍使用的图像恒虚警(CFAR)检测方法中,低虚警一直是研究的重点,多通道SAR中舰船目标存在多通道虚假目标,进一步增加了虚警剔除的难度.为此,本文提出了一种基于置信度计算和SVM判别的低虚警CFAR(Cons... 相似文献
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射电干涉仪阵列规模的不断扩大使其观测能力越来越强,但与之俱来的密集型数据的实时处理对传统解决方案的性能和成本等带来巨大的挑战,针对该挑战设计并验证了GPU解决方案。首先着重分析了射电干涉仪的相关器在运算和传输等方面的基本需求,然后根据射电干涉阵列信号的特征,尝试了多种GPU相关器模型,通过将相关器的计算任务有效映射为GPU线程模型,显著提高了GPU的利用率,使单GPU的实际计算性能达到了理论峰值性能的77%。最后以我国正研制的天籁计划为依托,开展了多种关键技术的先导实验,为进一步在GPU集群环境下针对大型射电干涉仪的需求研发一套同时兼备成本低、性能高、功耗少等优势的相关器打下了坚实的基础。 相似文献
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甚长基线干涉测量(VLBI)是重要的射电天文技术,具有极高的空间分辨率,是国际上广泛采用的深空探测器高精度角位置测量手段[1]".相关处理机是VLBI数据预处理的核心设备.由于VLBI观测数据的相关处理具有数据密集和计算密集的双重特点,普通计算机的性能难以达到对数据处理速度的要求,需要有专用的高速硬件数据处理单元来完成相关处理.我国探月工程VLBI地面测控系统中所使用的硬件相关处理机是基于大容量、高性能的在线可编程门阵列(FPGA),自主研制的高速数据处理单元,可以实时处理每台站最高速率达1 Gb/s的数据,其数据处理结果,经过软件验证并与欧空局(ESA)提供的数据进行了比较,结果符合良好. 相似文献
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用载波相位宽巷组合高精度确定大数值变形 总被引:3,自引:2,他引:3
利用监测点变形前精确位置已知的奈件,反求出双差相位观测值的整周模糊度;利用单历元观测数据,通过多种载波相位组合,获得高精度的变形值.当瞬间变形值较大时(O.5m),也能获得满意的效果。 相似文献
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