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41.
根据布设海域波浪能资源特征,对点吸收式波浪能装置结构进行优化,可有效提高装置的能量俘获效率。本文以威海褚岛北部海域为装置布设目标海域,在对该海域波浪资源特征进行统计分析的基础上,计算得到装置的直径,同时利用数值软件计算出多组工况下点吸收装置吃水深度和装置固有周期的对应关系,并利用统计学方法得出装置固有周期随吃水深度的变化规律,进而分析得出装置在该海域的最佳设计吃水深度,为点吸收波浪能装置结构优化设计提供了新的思路。该方法对于其他技术类型波浪能装置的结构优化设计同样具有借鉴意义。 相似文献
42.
琼东南海域地震剖面上存在大量的含气特征,同相轴下拉、明显的速度横向变化等,因此水合物之下地层存在成像模糊且归位不准等问题,本文利用基于非线性层析的深度偏移方法提升成像精度。该方法采用全三维体的层析成像反演法建立深度域速度模型,通过对深度偏移道集拾取RMO量,并对其进行反偏移计算运动学不变量;在建立层位、倾角等骨架信息约束的混合模型基础上,利用运动学不变量进行速度层析,使得RMO最小以实现模型更新。该方法避免了常规速度更新的多次迭代偏移,能极大地提升层析效率,并能充分利用剖面骨架和倾角信息,获得高精度的速度模型。在琼东南水合物资料的实际应用中,有效地消除了含气对地层的影响,获得高精度的深度域成像结果。 相似文献
43.
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难，传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题，提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法，实现图片清晰度分类处理；其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度，消除海雾遮挡对目标识别的影响，运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾；最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只，对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献
44.
45.
利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区 总被引：2，自引：0，他引：2
针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。 相似文献
46.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。 相似文献
47.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。 相似文献
48.
提出了给定淹没水量条件下基于流域排水区间分布的城市暴雨积水过程计算模型。该模型针对城市暴雨积水过程的形成机理和特点提出了两个基本假设,以各积水淹没源的空间分布特征规律为依据将城市流域划分为若干个排水区间,并将排水区间作为积水淹没计算的基本单元。为了保证计算的效率,根据流域地形起伏分布状况,该模型将各个排水区间内的空间区域范围简化为一个规则几何体,并结合体积法和多种漫流计算思想模拟暴雨积水在各排水区间内部和淹没源点之间的漫延过程。实验结果表明,该模型高效、可行,对流域资料要求较低,在信息不完备条件下的城市暴雨积水模拟中具有一定的应用价值。 相似文献
49.
不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。 相似文献
50.
卫星影像匹配的深度卷积神经网络方法 总被引：1，自引：1，他引：0
本文侧重于智能化摄影测量深度学习的第一个方面：深度卷积方法。传统的影像同名点对提取算法通常利用人工设计的特征描述符及其最短距离作为匹配准则进行匹配,其匹配结果易陷入局部极值,造成部分正确匹配点对的遗漏。针对这一问题,本文引入深度学习方法,设计了一种基于空间尺度卷积层的两通道深度卷积神经网络,采用其进行影像间的匹配模式学习,实现了基于深度卷积神经网络的卫星影像匹配。试验表明,在处理异源、多时相、多分辨率的卫星影像情况下,本文方法比传统匹配方法能提取到更为丰富的影像同名点对,且最终匹配提纯结果正确率优于90%。 相似文献