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991.
本文围绕海上无人值守平台周界安防技术需求,以800 m范围内的快艇、渔船、客轮和商船为航行目标构建运动目标跟踪监控系统,并集成开发了基于水下被动声学检测和水上云台控制的光学视频系统为一体的声光一体化监控系统,设计了一套基于深度学习的目标检测算法,实现了对水面航行目标的跟踪检测与分类识别。本文在目前基于单一方法进行水面目标跟踪的基础上进行了突破,系统综合了水听器远距离目标监控跟踪和近距离的水面视频监控目标识别,当两者同时确认目标,由声警器发出警报驱离可疑目标,系统将水下声学监控和水面视频监控有效结合,极大地降低了平台的误报概率,同时实验测试结果表明该系统可有效实现对4类水面航行目标的跟踪检测和特征提取,且改进后的算法可有效提升目标检测效果与识别精度,具有较好的鲁棒性和有效性。  相似文献   
992.
太湖地区河网水体石油类浓度预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
逄勇  姚琪  褚君达 《湖泊科学》1997,9(4):374-376
利用完全混合系统水文动力学模型,对太湖地区河道改造后,由于船型及船流量发生变化而导致的水体石油类浓度的变化进行了预测。通过类比分析得出:预测结果基本符合实际。  相似文献   
993.
夏季新安江水库(千岛湖)颗粒物吸收光谱特征分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
通过对2013年夏季新安江水库(千岛湖)53个站点悬浮颗粒物的吸收光谱进行研究,系统分析了总颗粒物吸收系数ap(λ)、非藻类颗粒物吸收系数ad(λ)和浮游藻类光谱吸收系数aph(λ)的变化规律以及影响因素.结果表明:总颗粒物吸收除西北河流区上游段外,其他各站点均呈现出明显的浮游藻类吸收特性,反映新安江水库总颗粒物中浮游藻类贡献较高.全库ap(440)在0.068 ~0.629 m-1之间变化,西北河流区总颗粒物吸收系数显著大于其他水域,而湖泊区与西南河流区则显著小于其他水域.非藻类颗粒物吸收光谱随着波长增加大致呈现出指数函数衰减的规律,其光谱斜率Sd均值为8.52±1.62μm-1,存在显著的空间差异,但整体偏低,与新安江水库无机颗粒物含量低有关.ad (440)与浮游藻类色素浓度存在显著的线性相关,表明夏季新安江水库非藻类颗粒物可能主要来源于浮游藻类降解.浮游藻类的光谱吸收在440和675 nm附近有明显的吸收峰.aph(440)和aph(675)存在显著的空间差异,其与浮游藻类色素浓度存在极显著的正线性关系,而与总悬浮颗粒物浓度相关性较弱.  相似文献   
994.
芦苇化感组分对羊角月牙藻和雷氏衣藻生长特性的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了从芦苇(Phragmitis communis Trin)中分离得到的化感组分对羊角月牙藻(Selenastrum caprtcornutum)和雷氏衣藻(Chlamydomonas reinhardtii)生长特性的影响.在藻类生长的对数期向培养液中投加不同浓度的化感组分,分别测定并观察了培养期间受试藻种藻密度和藻细胞形态的变化情况.结果表明,该化感组分对羊角月牙藻藻密度的增长具有明显的抑制作用,半效应浓度(EC50.7d)值为0.60mg/L,同时使羊角月牙藻细胞内部结构改变,形态变大.投加6mg/L化感组分后,藻细胞平均宽度是对照组的1.5倍.该化感组分对雷氏衣藻藻密度的增长没有明显的抑制作用,但使其运动性能降低.  相似文献   
995.
建筑倒塌检测是震后损失评估、紧急救援的重要内容。面向2023年土耳其Mw 7.8地震的紧急救援,综合利用卫星遥感智能解译技术,耦合高空间分辨率卫星遥感影像和夜间灯光影像,以较低的时间和人力成本高效评估了土耳其Mw 7.8大地震中极灾区的建筑倒塌情况。设计了一种多层次的极灾区域与倒塌建筑快速定位方案,首先利用中等分辨率夜光遥感数据确定极灾区,然后利用高分辨率光学遥感影像深度学习技术提取倒塌建筑。设计了一种半监督深度学习方案,只需要初始化人工采集少量倒塌建筑样本,就可以通过在训练中增广获取当地样本,增强深度网络的表征能力,最终实现定位坍塌房屋。监测到阿德亚曼-卡赫拉曼马拉什-安塔基亚一线的阿拉伯板块-欧亚板块交界地带的6个城市受灾严重。从极灾区中共检测出2 377栋倒塌建筑,除努尔达吉和安塔基亚市的倒塌建筑比例超过2%外,伊斯拉希耶、蒂尔克奥卢、卡赫拉曼马拉什和阿德亚曼市倒塌建筑比例均接近于1%,通过人工核查,智能解译方案的查全率为74%~93%,证明所提方案可以及时为震后紧急救援决策提供参考。  相似文献   
996.
针对传统随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对复杂屋顶的分割缺陷,提出一种复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法。首先,在点云法向量估计的基础上,利用点法式方程优化种子点选取过程,提高初始平面选择的有效性;然后,采用距离与法向加权法抑制虚假平面生成,并利用加权函数进行平面内点的迭代修正,提高面片分割的准确性;最后,利用面片竞争方法优化分割结果,实现屋顶点云的分割处理。多组点云分割实验结果表明,该方法能有效抑制虚假平面,对复杂建筑物的屋顶平面分割结果的精确率、召回率和整体精度分别达到96.8%、98.2%和95.1%。相比传统方法,该方法在点云分割结果正确率及耗时方面均有明显优势。  相似文献   
997.
分析了表面活性剂和非水溶相有机污染物在水和土壤环境中的相互作用,以及表面活性的特性,解释了表面活性剂增效修复水和土壤环境中非水溶相污染物的机制。表面活性剂溶液通过增溶作用和增流作用,驱除地下水含水层中的非水相液体以及吸附于土壤颗粒物上的污染物,提高地下水和土壤中憎水性有机污染物的现场修复速率。增效修复效果依赖于临界胶束浓度(CMC)、污染物和表面活性剂的吸附特性、污染物的溶解性和土壤类型等。表面活性剂能增加化合物的溶解度,降低与水的界面张力,并形成乳液。  相似文献   
998.
提出一种基于连接载荷相似度的蠕虫检测方法 ,利用汉明距离计算载荷相似度检测未知蠕虫。与最长公共子串算法相比,这种方法更能减少计算资源消耗。并在此基础上,提出结合粗粒度异常检测和细粒度行为分析的检测系统。进一步排查非蠕虫流量,锁定蠕虫报文组,减少相似度的计算量。实验证明,这种方法能够检测出未知蠕虫。  相似文献   
999.
低表面亮度星系(Low Surface Brightness Galaxy, LSBG)的特征对于理解星系整体特征非常重要, 通过现代的机器学习特别是深度学习算法来搜寻扩充低表面亮度星系样本具有重要意义. LSBG因特征不明显而难以用传统方法进行自动和准确辨别, 但深度学习确具有自动找出复杂且有效特征的优势, 针对此问题提出了一种可用于在大样本巡天观测项目中搜寻LSBG的算法---YOLOX-CS (You Only Look Once version X-CS). 首先通过实验对比5种经典目标检测算法并选择较优的YOLOX算法作为基础算法, 然后结合不同注意力机制和不同优化器, 构建了YOLOX-CS的框架结构. 数据集使用的是斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)中的图像, 其标签来自于$\alpha.40$-SDSS DR7 (40%中性氢苜蓿巡天与第7次数据发布的斯隆数字化巡天的交叉覆盖天区)巡天项目中的LSBG, 由于该数据集样本较少, 还采用了深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN)模型扩充了实验测试数据. 通过与一系列目标检测算法对比后, YOLOX-CS在扩充前后两个数据集中搜索LSBG的召回率和AP (Average Precision)值都有较好的测试结果, 其在未扩充数据集的测试集中的召回率达到97.75%, AP值达到97.83%, 在DCGAN模型扩充的数据集中, 同样测试集下进行实验的召回率达到99.10%, AP值达到98.94%, 验证了该算法在LSBG搜索中具有优秀的性能. 最后, 将该算法应用到SDSS部分测光数据上, 搜寻得到了765个LSBG候选体.  相似文献   
1000.
对于南极冰芯记录资料,全球变暖怀疑论者喜爱的一个简单解释是:在全球走出上一个冰期的变暖进程中,二氧化碳只起到了微弱的甚至无足轻重的作用。但是,有关上个冰期结束时首个连续的、近乎全球的气温记录显示,二氧化碳的确对全球变暖起到了促进作用。有关南极冰芯的问题在于:冰芯记录的气温上升早于二氧化碳浓度的上升。这是气候变暖怀疑论者质疑温室气体引起全球变暖的原因之一。然而,气候科学家们知道,没有任何一个地区能够代表全球的气候趋势。因此,哈佛大学的Jeremy Shakun及  相似文献   
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