多层级特征增强聚合的遥感图像细小水体提取

针对遥感图像细小水体提取中目标有效信息量少、易受背景噪声干扰的问题,提出一种基于U型网络的多层级特征增强聚合方法(MLEA-Net)。首先,将CSPDarknet53作为编码端骨干网络扩展特征提取深度,设计细节特征增强模块,利用特征切分提取策略编码浅中层特征的方式,增强浅中层不同空间位置语义表达;其次,构建全局局部空间金字塔池化模块挖掘深层特征,获取不同尺度特征的同时有效聚合局部特征;最后,在解码端提出双分支聚合结构,通过注意力优化的高层特征和低层特征相互引导和融合,强化关键信息,提升模型语义类别判定能力。MLEA-Net在GOQQ和LoveDA数据集上的精确率和平均交并比分别为95.61%,93.82%和83.65%,85.23%。实验结果表明,该方法对比其他方法在性能上有一定的提升,且实际场景应用结果验证了MLEA-Net能更加精准地识别细小水体,抑制其他地物阴影和相似目标等干扰。

基于深度学习的GIS局部放电故障诊断技术研究

封闭式气体组合电器(GIS)是变电站核心设备之一,掌握其绝缘水平能够有效降低故障发生的概率,从而保障系统供电的可靠性。深度学习是人工智能技术在变电设备图像识别领域的重要应用之一,文章提出基于CNN-LTSM深度学习的GIS局部放电故障诊断算法,不仅能结合CNN挖掘图片局部特征信息,还能结合LSTM捕捉时域特征信息。采用典型局部放电模型进行实验,提取典型局部放电谱图的空间特征和时域特征进行故障诊断,并与LSTM算法和CNN算法进行比较。结果表明,基于CNN-LTSM深度学习算法的故障诊断准确率均高于LSTM算法、CNN算法,具有一定的工程实践价值。

基于改进EMD方法的系统误差分离方法研究

针对测量中系统误差存在复杂的变化规律,将改进的经验模态分解(EMD)方法用于系统误差分离过程,突破传统分离方法限制。采用基于波形相似度的端点延拓方法有效抑制端点效应;基于累计方差贡献率的分解停止准则,合理确定停止时机。仿真与实例分析结果表明,改进的经验模态分解方法在系统误差分离中效果较好。

几类混沌图形的构造规律

研究了Lorenz类,Chen类,L櫣类混沌图形的构造规律及其应用。

RSS个性化信息服务的用户兴趣模型实现与应用

在基于RSS数据源的用户兴趣模型研究领域,设计并实现一种由用户模型根节点、信息类别和用户兴趣子类构成的三层结构的树状用户兴趣模型,并把模型应用于农业信息领域,对农业信息化建设具有一定的应用价值。

基于图像轮廓分析的室内窗户检测

针对室内窗户检测的问题,提出一种基于图像轮廓分析的室内窗户检测方法。对预处理后的图像进行阈值分割和形态学处理;然后采用基于拓扑结构分析的边界跟踪算法,提取边界轮廓的一系列坐标点,根据窗户轮廓特点筛选出符合条件的轮廓,求各轮廓的最小外接矩形,计算两两最小外接矩形间的距离;最后利用最小生成树对各个矩形分类合并,确定窗户区域。实验结果表明,所提出的方法能有效地实现不同室内场景中窗户的检测。

基于自适应帧采样的视频拼接

针对视频拼接计算量过大的问题,提出了一种分层式自适应帧采样的视频拼接方法。两层帧采样环节分别采用了不同的策略:第1层建立了帧间重叠率和帧间隔的分段线性模型,通过"预测-检验-修正"环节不断的更新采样帧间隔来自适应抽取到满足一定重叠率的准关键帧;第2层在第1层采样的基础上,利用逐帧检测的方法从准关键帧中抽取到满足一定条件的最终关键帧。最后对关键帧进行全景图拼接。与用所有视频帧进行拼接的方法相比,该方法用极少的场景信息损失换取了拼接效率的大幅提高。实验结果表明:该方法对于一般实验场景均能鲁棒地抽取到可靠关键帧,在大幅度降低计算负荷的同时得到高质量的视频全景图。

氮化铝陶瓷与铜界面传热计算机仿真

固体界面热阻是航空航天、低温与超导、微电子技术等领域中关注解决的基本科学问题,氮化铝陶瓷和金属铜被广泛应用于低温超导装置和集成电路芯片.该文基于氮化铝陶瓷与金属铜样品之间界面热阻的低温实验,应用MATLAB软件对实验数据进行回归分析,建立了氮化铝陶瓷与铜之间界面热阻与温度、压力等参数的回归分析仿真模型,仿真结果与实验数据有较好的一致性.该文研究结果对氮化铝陶瓷、铜应用于超导装置和集成电路芯片的传热设计、空间热控制具有重要意义.