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复杂卫星图像中的小目标船舶识别 总被引：1，自引：1，他引：0
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。 相似文献
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本文是《测绘产品价格问题分析》的第一部分,主要介绍测绘产品的理论价格,价格形式,定价主体等方面的基本理论和基本概念,第二部分将介绍测绘产品成本补偿,价格核算,人格预测及提出深化测绘产品价格改革的有关政策建议。 相似文献
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正本刊讯为深化党的群众路线教育实践活动,进一步提升党员干部党性修养,河南省国土资源调查规划院党支部于国庆节前后,分两批组织全院党员干部赴中国革命的摇篮——井冈山,以瞻仰革命圣地,缅怀革命先辈,开展红色教育。在井冈山,同志们怀着对革命圣地的无限向往和对革命先辈的崇高敬仰,先后参观了黄洋界哨口、井冈山革命历史博物馆、革命烈 相似文献
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针对主成分分析法提取时变重力场模型信号中存在信号泄漏和去条带噪声不明显的问题，提出对球谐位系数主成分分析的改进方法。首先对球谐位系数进行主成分分析，提取主要的模态，再对不同模态根据其自身噪声特点选择合适的滤波方法和参数，最后在此基础上进行信号提取。以CSR发布的2005-01~2013-12(108个月)GRACE时变地球重力场模型进行实验，提取2006-06和2006-12等效水高数据和改进前的主成分分析进行比较，表明此方法在有效地剔除条带误差的同时又使得信号泄漏减小。 相似文献
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对2010年8月在云南腾冲利用芬兰Vaisala RS80和低温霜点仪 (Cryogenic Frostpoint Hygrometer,CFH) 两种探空仪测量大气湿度的垂直分布进行对比分析,同时比较它们白天和夜间测量误差的差别,并对国产GTS1,RS80和CFH共3种探空仪测量水汽总量与地基GPS遥测结果进行比较。结果表明:RS80湿度测值在整个对流层比CFH测值偏干 (23.7±18.5)%;因太阳辐射白天RS80偏干较夜间更明显,比夜间偏干 (13.5±14.8)%。而在对流层上层向平流层过渡区域内RS80湿度数据基本无效。CFH在低温、低湿环境下对湿度能有效测量,但在湿度较高的对流层低层测值偏高,导致比较中CFH水汽总量平均比GPS遥测的水汽总量偏高 (4.3±2.0) mm (样本数为11),而RS80,GTS1与GPS的水汽总量差别分别是 (0.2±1.4) mm (样本数为12), (-0.2±2.2) mm (样本数为43)。地基GPS遥测的水汽总量对对流层上层至平流层的水汽变化不敏感。由于RS80测量相对湿度在高空偏低,通过RS80相对湿度测值来确定中、高云结果是偏低的,特别是对6000 m以上的高云判别上,RS80相对湿度的探测几乎很难甄别到云的存在。 相似文献
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运用博弈论耦合主观和客观权重,构建基于模糊综合评价法的流域洪灾风险评价模型,并以北江流域为例,评价了研究区1990、2000和2010年的洪水灾害风险,揭示了洪灾风险年代际的时空演变特征。结果表明：1）运用博弈论组合主客观权重可以避免单一权重的片面性,得到更合理的、符合实际情况的综合权重;2）北江流域3期洪灾风险总体分布相似,大多数区域表现为低风险区,高、中、低风险区占全流域面积比分别约为60%、15%和20%,高风险区主要位于清远―怀集一带,以及佛冈、翁源等地,这些地区具有地势低洼、人口分布密集、经济较发达、暴雨集中等特征;3）高风险区仍表现出逐渐扩大的趋势,在2000―2010年高风险区扩大较为显著,风险上升主要由土地利用类型、人口密度和区域经济发展等的变化所导致。 相似文献
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为在径流模拟中充分考虑水库的综合调蓄作用,改善了SWAT（The Soil and Water Assessment Tool）模型的水库算法,在水库模块中增加基于水库供水发电调度规则的水库出流模拟算法,以提高径流模拟精度。选择东江流域作为典型流域,分别应用改进前后的SWAT模型进行径流模拟,并分析模型改进的效果,结果表明：修改后的SWAT模型解决了水库模拟出流量在非汛期过低、汛期过大的问题,能更有效地模拟枯季径流和洪峰流量,明显提高了月径流及日径流的模拟精度,其中,月径流模拟中率定期内R2提高了0.06~0.22,NS提高了0.06~0.52,验证期内R2提高了0.1~0.19,NS提高了0.12~1.22;日径流模拟中率定期内R2提高了0.04~0.16,NS提高了0.04~0.46,验证期内R2提高了0.11~0.15,NS提高了0.15~1.21。 相似文献