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基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法 总被引：9，自引：0，他引：9
相位解缠作为SAR干涉测量数据处理中的一个关键步骤,受到越来越广泛的关注,出现了各种各样的算法。但现有的相位解缠算法仍无法解决高噪声问题,由此导致噪声区域的误差传递到其它区域,产生全程误差,从而影响相位解缠精度。针对这种情况,我们根据网络优化原理,提出了一种基于不规则网络下网络流算法的解缠方法,以干涉相干作为评价相位质量的标准,从含有大量噪声的干涉纹图中剔除低质量的相位,只对高质量相位进行处理,最终获取有用信息。该方法可以避免低质量区域的误差对高质量区域解缠的影响,保证高质量区域的相位解缠,从而获得较理想的解缠结果。 相似文献
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随着人工智能的发展,基于深度学习的有监督密集匹配方法在虚拟、室内及驾驶等近景数据集上取得了不错的表现。针对航空影像密集匹配标签数据获取困难的问题,本文在无监督密集匹配框架下,借鉴多个有监督网络结构,分别在航空影像数据集和作为参照的近景数据集上测试了匹配精度,实现了网络结构模块与精度关系的定性分析,为进一步探索深度学习在测绘领域的实用化提供了重要的参考。试验在相同损失函数条件下,分别采用DispNetS、DispNetC、iResNet、GCNet、PSMNetB及PSMNetS网络结构进行测试。经分析,得出如下结论：①测试的网络结构中,PSMNetS在航空影像数据集和近景数据集上表现稳定,且精度最高,训练整体耗时少,具有实用化的潜力;②在监督方法中效果更好的网络结构在无监督方法中效果不一定更好,其精度不仅取决于网络自身的匹配能力,同时也依赖于网络与损失函数的兼容性;③孪生网络模块、相关信息融合模块、金字塔池化模块和堆叠沙漏模块与无监督损失函数兼容性良好,可提升网络精度,而iResNet的图像重构迭代精化模块与重构损失函数重复约束,会产生“负优化”的作用。 相似文献
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为了能够较快速、较准确地估计出穿越活断层城市地铁隧道的抗震薄弱部位,基于拟静力弹塑性有限元方法,以北京地铁7号线工程的区间隧道作为研究对象,采用数值模拟的方法研究了在走滑断层位错作用下地铁隧道的非线性反应。通过在数值计算模型中嵌入合理的损伤塑性本构模型,利用损伤指标研究了走滑断层下衬砌结构的破坏形式,重点分析了结构损伤的开始部位、发展过程以及最终的损伤程度,并建立了能够估计结构损伤范围及破坏最严重位置的统计关系式。结果表明,在走滑断层作用下衬砌结构出现损伤的区域主要发生在活断层附近一定范围内,拱腰部位的损伤最为严重;增加基岩上覆土层厚度能够减轻衬砌结构的破坏程度,当基岩上覆土层厚度大于等于临界覆盖土层厚度时可以不考虑走滑断层断裂对于浅埋隧道的影响。衬砌结构损伤区域长度与震级的大小和土层厚度有关,损伤最严重的位置随土层厚度的变化而改变。研究成果为穿越活断层地铁隧道的抗震设计和安全性评价提供了参考依据。 相似文献
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震后桥梁结构震害快速评估能够为地震应急救援提供重要参考信息,对减灾工作具有重要价值。为了快速准确地评估遭受地震影响梁式桥的破坏状态,使梁式桥震害评估方法在地震应急中发挥更大作用,基于统计回归模型、神经网络模型和推断模型等三种梁式桥震害评估模型,采用VC++6.0及Access2003数据库软件开发了有关评估软件,并以桥梁震害资料为算例验证了软件的可靠性。 相似文献
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