面向目视解译的全极化SAR船只精细化特征表征方法

随着卫星技术的发展,极化合成孔径雷达(PolSAR)数据的分辨率和数据质量得到大幅提升,为人造目标的精细化目视解译提供了良好的数据条件。目前主要采用多分量分解的方法,但是易造成像素错分问题,为此,该文结合Yamaguchi极化分解和极化熵提出了一种非固定阈值划分的方法用于实现全极化SAR图像船只结构精细化特征表征。Yamaguchi极化分解能够识别基本散射机制,其修正后的体散射模型更符合实测数据,可有效对人造目标进行表征。极化熵H在弱去极化状态下可以看成某一指定等效点的目标散射机制,能够有效突出船只主散射特征。因此,该文通过将Yamaguchi极化分解算法的非固定三分量与极化熵的低中高熵内嵌,将其分为非固定阈值的九分类成分,从而降低硬阈值处理在阈值边界处受噪声影响产生的类别随机性。并且将二次散射和单次散射均显著的区域称为混合散射(MSM),以更好匹配实验中船只典型结构的散射类型。在此基础上,利用广义相似性参数进一步缩短类内距离,采用改进后的GSP-Wishart分类器进行迭代聚类,旨在通过提高二次散射和混合散射机制以提高不同类型船只可区分度。最后,该文采用中国上海某港口的高分三号全极化SAR数据进行实验,为了验证每艘船只特征表征正确性,通过船舶自动识别系统(AIS)收集并筛选了该港口船只信息及光学数据,并与极化SAR数据中每艘船只进行匹配。实验结果表明该方法可有效区分散货船、集装箱船和油轮3种类型船只。

船只对南京长江江豚的行为影响分析

长江江豚(Neophocaena asiaeorientalis)仅分布于我国鄱阳湖、洞庭湖、长江中下游及支流中,繁忙的船只不可避免地对长江江豚产生影响。本课题组在2019—2023年对南京长江江豚开展了112d截线抽样船只监测,调查船只对长江江豚行为的影响。结果表明:船只的出现改变了长江江豚的行为类型,觅食行为比例由48%下降到33%,同时旅行行为比例由32%提高至43%;船只距离对长江江豚的反应有显著影响,300 m以上时江豚对船只的中立反应占95%,未发现逃离行为,但是随着距离的减少,逃离行为逐渐增加,在100 m内逃离反应比例接近30%;不同船只类型和集群规模对长江江豚的行为有一定影响,但不显著。综上,船只有无、船只距离对长江江豚的正常活动均有较大的影响,应加强重要栖息地航行船只的管理,限速或禁止靠近岸边行驶,最大限度地保护长江江豚。

基于改进的YOLOv5小目标检测SAR船只方法

为了有效管理海上交通、实施海上救援和保护海洋环境,需要精确地掌握海上船只目标的位置和分布情况,但传统的检测方法(如CFAR)往往会出现船只细节丢失和小目标漏检的情况。为了解决以上问题,将YOLOv5模型进行改进。首先通过数据增强,提升数据的多样性,进而提高模型的泛化能力;之后加入SE注意力机制和小目标检测层来增强模型对船只的特征提取能力。实验结果表明,加入SE注意力机制和小目标检测层后,平均准确度mAP分别提高了2%和3.1%,可以有效改善船只密集分布、沿岸分布等不同场景下的检测准确率,实现整体准确率的提高。

“杜苏芮”台风期间厦门港小型船只避风场所选择分析

针对“杜苏芮”台风期间厦门港内小型船只避风场所选择的实际情况进行调查,分析总结小型船只避风场所选择特点、避风坞使用和管理存在的不足,提出优化船只进出坞流程、对现有避风坞内进行分区停泊管理及建设客船/小型油船专用避风坞等建议,供相关管理部门参考。

Ves-YOLOv4:复杂海域下船只目标检测技术

本文针对复杂海域船只目标检测成功率低的问题,提出来一种基于YOLOv4的船只目标检测网络架构Ves-YOLOv4,在输入端进行Mosaic数据增强、自适应图片缩放优化等技术,提高架构的泛化能力;基于注意力机制构建特征注意模块,嵌入到CSPDarknet-53中,提高模型在复杂环境下的特征提取能力;针对网络过深导致特征消失的问题,优化PANet特征融合结构。实验在自定义数据集中进行,结果表明:本文所应用的复杂海域船只目标检测算法,可识别出散货船、集装箱船、渔船、游轮、岛屿等目标信息,保持了较高的识别精度和识别速度。在RTX3060上,模型的mAP可达到85.2%,FPS可达23.1,可以达到实时检测的基本要求。

通过220 kV输电线路时船只吊臂顶端三维电场仿真分析

船只经过跨河输电线路时引起线路跳闸停运事故时有发生,这严重影响电网的安全可靠运行。为了确保船只安全通过跨航道输电线路,研究船只通过输电线路下方时吊臂顶端电场情况是很有必要的。利用有限元分析软件建立仿真模型,分析不同吊臂形状、吊臂长度和位置的船只通过220 kV输电线路正下方时吊臂顶端电场情况。仿真结果表明,吊臂的存在对船只吊臂顶端电场畸变有一定的影响,吊臂宽度越窄、长度越长、船只距离输电线路弧垂最低点越近,吊臂顶端电场最大值和平均场强越大。研究结果对校核跨航道输电线路放电的安全距离裕度具有指导意义。

船只目标三维转动对SAR成像影响的定量分析

在分析船只三维转动(横滚、俯仰、偏航)对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像质量的影响方面,现有文献只考虑了仅存在一维转动时的影响,未考虑三维转动同时存在时对SAR成像质量的影响。另外,现有文献主要基于船只转动对船只散射点瞬时多普勒频率的影响进行分析,并未真正与对SAR图像质量的影响关联起来。本文推导了适用于船只存在三种一维转动、同时存在三维转动时的SAR图像二维时域表达式,以及散射点方位向坐标的表达式。在上述表达式的基础上,通过分析船只上的散射点在SAR图像中的偏移情况,扩展到分析船只整体在SAR图像中的形变情况;通过分析一维转动对SAR成像的影响,扩展到分析三维转动同时存在时对SAR成像的影响。研究表明:船只三维转动引入了包络误差和相位误差,导致SAR图像中散射点模糊并在方位向偏移,且不同散射点的偏移量不同,从而使船只形状发生畸变。仿真结果验证了所推导表达式的准确性及理论分析的正确性。

改进YOLOX的SAR近岸区域船只检测方法

针对SAR近岸区域船只检测准确率低与虚警率高的问题,提出一种基于改进注意力机制与旋转框的SAR近岸区域船只检测方法。该方法首先通过改进坐标注意力机制并引入至特征提取网络中,提升网络的特征提取能力;其次,增加角度分类头,并引入二维高斯分布,计算预测分布与目标分布的KL散度评估旋转框损失值,完成目标的角度信息提取;再基于YOLOX算法中的无锚框(AF)机制,减少候选框冗余,使模型轻量化并进一步提高定位精度。最后在公开数据集offical-ssdd上进行测试,在嵌入式平台(NVIDIA Jetson AGX Xavier)上对模型进行推理验证。该算法模型计算参数仅1.14 M,在近岸情况下平均检测精度较YOLOX模型提高了18.77%,总体检测精度达到94.2%。验证结果表明,该算法适用于复杂场景下任意方向的密集船只目标检测,满足实时处理需求。

多时相SAR船只目标的特征点匹配方法对比分析

多时相合成孔径雷达(SAR)卫星数据的组合能有效缩短重访周期、提高船只目标匹配跟踪能力,但多时相SAR工作参数(波段、分辨率等)、船只特点(尺寸小、常处于运动等)均会影响匹配跟踪方法的精度与效率。因此,将Harris方法、FAST(Features from Accelerated Segment Test)方法、尺度不变特征转换(SIFT)方法和SAR尺度不变特征转换(SAR-SIFT)这4种匹配方法应用至多时相SAR船只目标,从抗噪性、描述目标能力以及特征点稳定性三方面综合评估各方法的性能。在抗噪性方面,SAR-SIFT、FAST和Harris方法均未检测到海洋背景的干扰特征点;在描述目标能力方面,SAR-SIFT方法提取的特征点数比其他方法高出15%,并且特征点分布均匀;在特征点稳定性方面,SAR-SIFT方法的同名特征点重复检测率比其他方法高10%以上。实验结果表明,SAR-SIFT方法在多时相SAR船只目标特征点提取匹配中更具优势。

基于GEE云平台的舟山海域船只多源遥感监测

基于Google Earth Engine(GEE)遥感大数据分析云平台,综合利用GF-3 FSI、Sentinel-1 IW干涉宽测绘带模式数据和Sentinel-2 MSI多光谱数据等多源遥感数据,对舟山海域海上船只进行识别和分析。结果表明:(1)基于光学数据利用归一化水体指数进行陆地剔除,可有效提升SAR船只的识别精度;(2)GF-3 FSI对于小目标船只的识别能力优于Sentinel-1 IW,在船只识别上具有较大的应用潜力和价值。

基于Mask-RCNN算法的无人机巡检影像船只目标检测方法研究

为了进一步保护水库饮用水源地一级保护区的水质安全,采用测绘无人机手段对水库进行周期性无人机航拍巡检,进而对无人机巡检影像数据中水库船只非法捕捞、非法养殖违法特征目标智能识别、提取,提高水库生态环境检测与管理效率。本文基于卷积神经网络思想,提出了一种基于Mask-RCNN算法的无人机水库巡检影像船只目标检测方法,采用迁移学习方法,利用COCO训练集对船只目标影像进行预训练,再根据本文创建的样本数据集进行训练得到训练模型。通过对增强训练样本并采用ResNet+FPN作为特征提取器得到最优化的无人机巡检影像船只目标检测模型。在不同场景图像中,可以检测识别出水库违法特征目标,实验结果达到了预期要求,提高了无人机水库巡检影像中违法特征目标识别的准确性。

高分辨率SAR船只样本集构建与特征分析

随着高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术的不断发展,船只类型识别已成为遥感领域的重要研究课题.为满足在大样本支撑下的船只类型精确识别,文章利用RADARSAT-2和中国高分3号(GF-3)SAR数据构建了名为HR4S的高分辨率SAR船只样本集,详细阐述了构建HR4S的方法,并建立了一套完整的船只样本提取流程.该样本集涵盖1962个不同极化方式、分辨率以及类型的船只样本,在此基础上开展了船只几何参数分析,以及不同分类器与特征组合的船只类型识别性能分析等方面工作.结果表明:RADARSAT-2在HH、VH、VV极化中提取的几何参数均优于GF-3,并且航向在VV极化对船只几何提取影响最小;在类型识别性能上,随机森林(random forest,RF)分类器对GF-3船只分类精度最优达到了61.85%,而对于RADARSAT-2的船只分类精度最优达到了60.80%,GF-3船只分类精度优于RADARSAT-2.本文所构建的HR4S不仅进一步完善了高分辨率船只样本,并且在海上船只类型识别等方面具有的重要意义.

大型船只作业中的消防安全风险及对策

大型船只作业中的消防安全问题是关乎人员生命财产安全的重要课题。随着航运业的发展和船舶规模的不断扩大,消防安全风险日益凸显。对大型船只作业中的消防安全风险进行了研究,并提出了应对策略。通过分析大型船只作业的特点和存在的安全隐患,提出加强预防、应急处置和持续改进的措施,以提高船舶作业中的消防安全水平。

基于改进Hough变换的ASAR图像船只尾迹检测算法研究

为能更准确地对先进合成孔径雷达(ASAR)图像中船只尾迹进行探测,提出了一种基于改进Hough变换的船只尾迹检测算法。切割ASAR窗口图像,以尾迹为中心、略小于尾迹长度为高度,确定含船只目标及其尾迹的窗口,将船只用窗口图像灰度均值替代以使其不影响尾迹检测。用改进Hough算法,先后对亮尾迹和暗尾迹进行检测,在变换域中由设定的阈值寻找峰值,反演出尾迹所在直线,再由阈值条件确定尾迹的起点和终点。给出了用于ASAR图像船只尾迹检测算法的流程。对两幅含船只尾迹的ASAR图像进行了检测,结果表明:与传统算法相比,该算法运算简单,实现速度快,能较准确地检测到船只尾迹及其起点和终点。

清代出洋闽台商渔船只组织的形成及运作

船只组织是出洋商渔船进行经济活动的基础,其在满足海洋经济活动基本的技术需要之外,也能因组织结构和运作机制的不同而对海洋经济活动产生或推动或阻碍的作用。康熙二十二年(1683)清朝统一台湾,促进了闽台海洋经济的恢复和发展,但闽台商渔船只组织受制于清廷以"绥靖海疆"为目的的管理政策,其形成与运作均受到较大限制,未能有效推动中国海洋社会经济的发展。这亦从一个侧面反映了中国海洋社会经济发展迟滞的原因。

基于G^0分布的高海况SAR船只目标检测方法

高海况条件下船只目标检测一直是SAR船只检测的难点之一,选用何种分布来精确描述强海杂波对目标检测效果有重要影响。文章将常用于陆地城区SAR图像建模的G0分布应用于高海况条件下杂波建模,分析了G0分布对不同星载SAR数据的建模效果,验证了其用于海面杂波拟合的适应性,得出G0分布对极不均匀区域海杂波建模能力要优于常用分布;结合恒虚警目标检测算法,提出了基于G0分布的星载SAR船只目标检测算法;利用海上同步实验,验证了此方法的有效性。

一种新的SAR图像船只检测方法

提出一种新的基于恒虚警率(CFARConstantFalseAlarmRate)技术,确定SAR图像中检测船只整体阈值的方法。该方法采用高斯分布(正态分布)作为SAR图像灰度的概率密度函数,由CFAR技术直接导出用于检测船只整体阈值的计算公式,用记数滤波器滤波去除虚警。该算法避免了复杂公式迭代和求解形状参数计算过程,也避免了用二分法寻找阈值的循环解算过程,提高了检测速度。使用XSAR和ERSSAR图像对该算法进行检验,并与其它算法进行比较,结果显示所提出的算法在检测精度和检测速度上都有明显的改进。

双频率高频地波雷达船只目标点迹关联与融合处理

单频率高频地波雷达海上目标探测会受到一阶海杂波和高频谐振区目标回波强度起伏的影响,引起目标漏检。利用实测船只探测实验数据,分析了双频地波雷达目标探测的特点,并重点分析了海杂波对目标探测的影响,指出双频雷达可以克服单一频率目标探测中漏检的缺陷,提高船只目标的检测率。通过分析双频地波雷达检测结果的不同分类及处理方式,给出了双频地波雷达目标点迹融合处理方法,讨论和分析了目标点迹关联中距离门、速度门和方位门等参数的选取原则及影响因素。最后利用实测同步的自动识别系统数据,评价了目标点迹融合的探测精度。

低速运动船只撞击埋置框架结构动力分析模型

通过引入合理的撞击模型,建立了水面运动船只低速撞击埋置框架结构的传递矩阵-节点耦合矩阵动力分析模型。该模型可模拟船只与结构在撞击过程中的短暂脱离,并分析撞击力时程曲线和整个撞击系统的动力响应。与有限元方法的比较验证了结构传递矩阵-节点耦合矩阵动力分析方法的有效性。不同于规范计算方法,分析发现撞击过程中的最大撞击力不仅与船只的初始动能有关,还受船只与结构间的接触刚度及结构的自身刚度影响,这两种刚度越大,则最大撞击力也越大,撞击持续时间则越短,而撞击力时程曲线的振荡越明显,甚至在船只撞击结构后的很短时间内就可能产生较大的撞击力峰值。