GVF Snake与显著特征相结合的高分辨率遥感图像道路提取

高分辨率遥感图像中的道路信息,对地理信息系统数据库的更新具有重要的意义。本文通过分析道路在遥感图像中所呈现的特性,提出了一种基于显著特征和GVF Snake的高分辨率遥感图像道路提取方法。该方法根据视觉认知理论将道路的几何特性和辐射特征作为显著特性。首先,通过融合颜色对比度和空间统计特征计算显著性图,并以输出的显著图的最大值作为GVF Snake的初始种子点;再利用区域生长法求出道路的初始边界,通过梯度矢量流模型的迭代求解,并最小化能量函数,实现道路信息的自动提取。试验结果表明,本文所提出的方法提高了不仅可以提高计算效率,还具有较好的检测精度。

基于离散小波变换和邻域模糊C均值的变化检测方法

提出了一种基于离散小波变换和邻域模糊C均值(FCM)的变化检测方法。首先,采用差值法和比值法获取已配准后的两幅遥感图像的差值图和比值图;其次,对求取的差值图和比值图进行离散小波变换,采用基于区域强度信息和区域能量信息的融合规则分别对低频带小波系数和高频带小波系数进行融合,并采用离散小波逆换获取最终的差异图像;最后,采用基于邻域FCM的方法从差异图像中检测出变化区域,提出了把空间距离信息和邻域灰度差值信息引入到FCM的目标函数中,以避免误分类、提高检测概率。实验表明,所提出的方法具有较强的抑制噪声的能力和较高的检测概率,对城市面积变化检测概率达到了98.45%,对于变化区域不连续的森林面积变化的检测概率也达到了87.5%。

基于改进Retinex的城市交通图像增强

为提高在雾霾天气条件下获取的城市交通图像的对比度和清晰度,本文提出了一种基于引导滤波平滑约束和分数阶积分的改进Retinex的图像增强方法.Retinex理论把一幅图像视为照射分量与反射分量乘积的形式.首先,利用引导滤波作为Retinex算法的目标函数的平滑约束项,通过最小化该目标函数获取照射分量;反射分量为原始图像与照射分量的比值,其主要体现图像的局部细节,对反射分量进行分数阶积分掩膜,在去除噪声干扰的同时保留图像的细节信息;最后,将处理后的反射分量与照射分量相乘,得到最终的增强图像.实验结果表明,本文方法在图像平滑和细节保持方面得到了很好的平衡,有效地提高了雾霾天气条件下城市交通图像的对比度和清晰度,使得增强后的图像更加真实自然.

农业大棚智能检测环境系统

介绍了以STC89C52单片机为核心的光照和温度控制系统的工作原理和设计方法。系统由TSL2561光传感器和DS18B20温度传感器采集数据传输给控制器,通过外围设备LCM12864显示现场光照度和温度值,并设计上位机程序,通过串口通信实时获取光照度和温度,所采集的数据放入到Access数据库当中,然后从数据库读出光照度和温度的值,通过曲线显示到PC机上,进行实时曲线监控。同时,系统具有温度和光强报警功能。

基于三维激光扫描技术的路面断板深度检测

针对传统的路面检测方法无法直接获得路面的深度信息,设计了一种基于三维激光扫描技术的路面断板深度检测方法。该方法首先通过三维激光扫描仪得到路面点云数据,其次将路面断板数据沿水平方向分为若干切片,然后对每一断板切片上下平面分别进行拟合,最终根据上下平面之间的距离确定断板的深度。根据实际工程需要,提出了一种基于动态阈值的平面拟合迭代算法,不仅可以有效地识别并去除断板点云数据中的无效点,而且可以在点云数据三个方向都存在误差的情况下实现平面计算。实验结果表明,该方法不仅能得到整个路面断板的深度信息,还能反映出断板深度沿水平方向的变化趋势。

矿山岩石节理裂隙检测方法综述

岩石节理裂隙的精确检测是判定矿山开挖稳定性的关键,一般的检测步骤是从原始图像中提取出有效的裂隙信息,通过识别感兴趣区域来获取特征知识,从而完成对图像的理解。首先对矿山岩石节理裂隙的特征进行概括分析;然后对近30 a来岩石节理裂隙检测方法进行分类,系统地介绍了模式识别方法、数学形态学方法和分形学方法的理论依据、优缺点以及研究成果,并对这几种方法进行了分析比较;最后对岩石节理裂隙检测方法的现状及发展趋势进行了总结。

面向密集场景结合TC-YOLOX的小目标检测方法

密集场景下小目标的高效精确检测是目标检测领域的关键问题。为了解决环境的多样性和小目标自身复杂性存在着特征难以提取、检测精度低等问题,提出一种面向密集场景结合TC-YOLOX的小目标检测方法。首先,通过在CSPNet中引入Transformer Encode模块,不断更新目标权重实现增强目标特征信息,提高网络的特征提取能力;其次,在特征金字塔网络中增加卷积注意力机制模块,关注重要特征并抑制不必要特征,提高不同尺度目标的检测准确度;然后,采用CIoU代替IoU作为回归损失函数,使得模型训练过程中网络收敛更快,性能更好;最后在PASCAL VOC 2007数据集上验证。实验结果表明,所设计的TC-YOLOX模型能够有效的检测出多样化场景中正常、密集、稀疏、黑暗条件下的小目标物体,mAP和检测速度可以达到94.6%和38 fps,与原始模型相比提升了10.9%和1 fps,对多种密集场景下的小目标检测任务均具有较好的适用性。

基于融合思维的计算机学科大数据课程设计

推动大数据与各行业融合发展是“十四五”时期建设数字中国的新使命。针对目前大数据专业培养模式的局限和应用型人才供需矛盾突出的现状,针对计算机人才投身大数据行业的强劲需求,围绕培养具备融合思维的计算机学科大数据人才主线,分析现有大数据课程知识结构缺陷,提出涵盖课程设计、教学模式和评价机制的改革路径,从学科、产教、“数智”“教研”等多元视角将大数据与产业融合思维融入课程,具体化对大数据应用能力的培养。

融合坐标注意力和BiFPN的YOLOv5s交通标志检测方法

针对不同光照条件下的小目标交通标志检测存在的不易检测、错检等问题,提出了一种融合坐标注意力机制和双向加权特征金字塔(BiFPN)的YOLOv5s交通标志检测方法。首先,在特征提取网络中融入坐标注意力机制,提升网络对重要特征的关注程度,增加模型在不同光照条件下的检测能力;其次,在特征融合网络中使用BiFPN,提升模型的特征融合能力,改善对小目标交通标志的检测能力;最后,考虑到真实框与预测框之间的方向匹配问题,将CIoU损失函数改为SIoU损失函数,进一步提升模型的检测性能。在GTSDB数据集上进行验证,与原始模型相比,平均精度均值(mAP)提升了3.9%,推理时间为2.5 ms,能够达到实时检测的标准。

基于分数阶积分和邻域FCM的道路信息变化检测

为了提高道路信息变化检测的精度,提出了一种基于分数阶积分和空间邻域信息的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法,用于道路特征变化检测。首先,对经过配准和几何校正的双时相遥感图像进行灰度差值运算,重新生成差值图像;其次,采用较小的分数阶积分阶次构造上下、左右、4个对角线8个各向同性的去噪图像掩模,对差值图像进行分数阶积分计算,在提高图像信噪比的同时保留图像的边缘和纹理细节信息;最后,针对去噪后的差值图像采用结合邻域空间信息FCM聚类进行计算,聚类初始化中心点选择差值图像灰度值最高和最低的点,利用邻域的欧式距离来刻画不同的权重值,以表征领域像素点对中心像素的影响程度,剔除无效孤立点。通过检测概率、虚警率、漏警率指标对提出的算法进行评价。结果表明:基于分数阶积分和邻域空间信息的FCM聚类道路信息变化检测方法能有效提取道路变化信息,当积分分数阶数取0.2,FCM平滑参数取2.5时,检测概率高出对比算法18%~46%,虚警率指标低于对比算法15%~38%,漏警率低于对比算法3%~7%;提出的算法在抑制噪声信息和增强纹理细节方面能够取得较好的效果,尤其当中心像素点为噪声时,由于引入邻域空间信息,其受周围邻域正常像素点的影响,能够自动调整隶属度,较好地避免误分类;该方法还能有效抑制邻域噪声点对正常像素分类造成的影响,降低虚警率。

基于紫外图像的隧道岩体样本节理裂隙二维面积及三维体积估计

通过对隧道施工断面的岩体裂隙发育程度的量化测量,实现对隧道断面内部岩体的节理裂隙量化评价,对隧道施工安全和维护进行决策支持;结合计算机图像处理技术,提出了一种基于紫外图像的施工样本岩体裂隙测量的方法。采用该方法对获取的施工岩体节理裂隙样本浇灌环氧树脂液体,并将其做成固定厚度(18mm)的切片,建立岩体节理裂隙特征模型,使用最佳匹配搜索特征方法自动确定节理裂隙区域,利用紫外线光对切片进行照射并获取样本岩体裂隙的紫外图像;最后通过图像处理技术对样本裂隙图像进行处理,对施工岩体样本的节理裂隙二维面积和三维体积精确估计。对19个岩体样本(100多幅紫外图像和100多幅可见光图像)进行采样试验,并进行数据分析。研究结果表明:该算法的准确度和事实性达到预期;该方法可以通过对岩体样本细微的节理裂隙密度和孔隙度的计算估计,实现对节理裂隙二维面积和三维体积的有效测量;通过测量估计节理裂隙的相关信息,获取较为精确的岩体样本节理裂隙的面积和体积。该方法可应用于各类公路及铁路隧道施工中的施工面岩体节理裂隙检测与测量,有助于工程技术人员选择安全合理的施工方案。