基于雷达视频累积的海冰密集度检测精度优化

针对海冰流速较慢的特点和雷达海冰监测系统对海冰密集度检测精度的需求,提出视频累积和优化均值滤波算法,分别在时间域和空间域两个维度对数据滤波。采用去卷积算法处理雷达回波,减小水平波束宽度θ导致的角向误差和雷达脉宽效应引起的径向误差。以噪声的统计特性为基础,利用数值仿真验证视频累积和优化均值滤波算法对海冰雷达回波图像信噪比的提升效果。以车载移动雷达FAR-2117在夏家河水域实测数据为例试验,结果表明,利用该方法检测海冰密集度的精度较高,误差在工程要求可接受的范围内。

基于深度学习的客滚船危险品检测技术

随着客滚船大型化发展,危险品查堵工作有了更大的挑战。应用深度学习的方法自建滚装车辆车厢扫描图像数据集并设计了图像分类模型代替人工检测滚装车辆车厢扫描图像中的潜在危险品,经过多轮次的训练迭代模型在检测任务上取得了非常高的准确率,论证了在实际应用场景中使用深度学习方法检测客滚船车载危险品的可行性。