PTZ摄像头下候选区匹配的实时目标跟踪

提出一种基于候选区匹配的控制PTZ(Pan,Tilt,zoom)摄像头的目标跟踪方法。该方法将图像的中心区域或者检测的目标运动区域作为候选区对目标定位,并根据目标的预测位置计算摄像头运动参数,实现摄像头自动控制跟踪目标。采用对称差分来检测图像中的目标运动区域,利用颜色和纹理信息等特征来表示目标,通过相似性度量从候选区定位目标。同时考虑摄像头命令的传输和执行延时,利用目标运动轨迹对目标位置加以预测,并根据目标预测位置自动控制PTZ摄像头主动追踪目标。实验表明,该方法在较大区域内,以及瞬时遮挡条件下,能连续实时地主动追踪感兴趣目标。

北山候选区构造活动性评价初步研究

有研究表明,北山候选区新生代构造受阿尔金断裂系控制,而阿尔金断裂是闻名全球的一条新生代大型走滑断裂带.作为青藏高原的北缘边界之一,新生代阿尔金的走滑活动量在数百公里以上.但是,阿尔金断裂带的走滑活动主要被祁连山的变形吸收和转换了,越过酒西盆地后,只有几百米的走滑量,且呈树枝状分叉自然尖灭.因此阿尔金东北末端构造活动并不强烈.……

一种基于SVM候选区训练的红外舰船目标检测方法

无人机进行红外舰船目标侦察时,检测算法对检测正确率的影响很大。为增强无人机红外光电载荷对舰船目标的检测能力,提出采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行候选区训练的检测算法,以提高目标检测的正确率。通过预先对候选区的特征进行训练,得到候选区的分类数据。在检测阶段,加载训练时得到的候选区分类数据,分类筛选出更可能包含目标的候选区,从而提高目标检测的正确率。验证实验中,选用368张无人机拍摄的长波红外图像作为训练数据集图像,另外选择139张图像作为测试图像。分别采用带候选区训练的方法和无候选区训练的方法做目标检测实验。检测结果表明,采用带候选区训练的检测方法比采用无候选区训练方法时平均检测正确率高14.6%。

花生区组叶绿体高突变区验证及遗传关系分析

栽培种花生是重要的油料作物和经济作物。由于长期的人工选择压力和驯化作用,造成栽培种花生种质遗传背景渐趋狭窄,严重限制了利用现有品种进行遗传改良的效果。准确揭示栽培种花生与本区组内其它物种之间的遗传关系是野生遗传资源保护和有效利用的首要前提。叶绿体基因组具有母系遗传、能够解决低阶分类单元问题等特点,但利用叶绿体基因组全序列解析花生区组种间系统进化关系,具有步骤复杂、耗时长、成本高等缺点。本研究基于花生属花生区组14个叶绿体全序列及直立区组1个叶绿体全序列,初步筛选得到7个候选高突变区,通过引物设计和扩增测序,根据遗传变异数目及遗传多样性锚定到花生区组的高突变区,即psbE-petL的基因间区。经系统发生树拓扑分支结构对比,该区域能够较好地揭示花生区组种间遗传关系,可实现对花生区组尚不明确系统位置的其它物种进行快速鉴定,为准确揭示花生区组种间遗传关系提供重要参考。

中国国家公园空间布局研究

国家公园是我国自然保护地最重要的类型之一,也是自然保护地体系的主体。国家公园的空间布局是自然保护地体系规划的关键。提出国家公园布局原则、依据和目标,确定由评估区经备选区至候选区的遴选方法,基于39个自然生态地理区,遴选出46个陆域、3个陆海统筹和3个海域共52个国家公园候选区。分析评估国家公园候选区的空间分布情况,东部湿润半湿润生态大区19个,西部干旱半干旱生态大区8个,青藏高原高寒生态大区9个,海域生态地理区3个,契合国家生态安全战略格局和“三区四带”生态保护修复布局。在正式设立5个国家公园的基础上,提出国家公园设立条件。从空间布局角度规划我国国家公园体系,以期为构建全世界最大的国家公园体系奠定基础,推进中国特色自然保护地体系健康发展。

月球南极Artemis III候选着陆区科学和工程多指标综合分析

月球南极具有重要的科学价值,已有研究表明月球南极永久阴影区内蕴含丰富的水冰,而地势高的区域则具有长期充足光照,是国际月球探测的热点区域。美国国家航空航天局(NASA)的“阿耳忒弥斯 3号” (Artemis III)任务计划在月球南极实现载人登陆采集水冰样本,并公布了南极 13 个候选着陆区。本文从科学价值和工程约束两方面,利用水冰分布、温度、坡度、光照、对地可视等多个指标对候选着陆区开展了综合分析评价并进行了排序,结果表明 Connecting Ridge 区域综合分数最高,Peak Near Shackleton 区域次之。本文工作和分析结果可为我国月球南极探测选址提供有益参考。

基于HSV颜色空间和SVM的车牌提取算法

为了克服HSV算法在车牌提取中存在与车牌颜色相近的类似车牌区域的干扰,提出一种基于HSV颜色空间和SVM相结合的车牌提取算法,该方法能够较好的对多种车牌实现精确定位与提取.首先根据字符的边界特征和HSV颜色空间分别对蓝色和黄色车牌进行粗定位,获得几个车牌候选区;然后使用训练好的SVM分类器进行字符与非字符分类;最后根据车牌特征实现定位与提取.实验表明,该方法取得了良好的效果.

Knowledge based recognition of harbor target

A fast knowledge based recognition method of the harbor target in large gray remote-sensing image is presented. First, the distributed features and the inherent feature are analyzed according to the knowledge of harbor targets; then, two methods for extracting the candidate region of harbor are devised in accordance with different sizes of the harbors; after that, thresholds are used to segment the land and the sea with strategies of the segmentation error control; finally, harbor recognition is implemented according to its inherent character (semi-closed region of seawater).

基于图神经网络的子图匹配符号算法

子图匹配是图数据分析中的基础问题,具有重要的研究意义。针对子图匹配求解算法存在大量冗余搜索的问题,提出了一种基于图神经网络的子图匹配符号算法。该算法利用图神经网络技术聚合节点的邻域信息,得到包含图局部属性和结构的特征向量,以该向量作为过滤条件得到查询图的节点候选集C。此外,优化匹配顺序并利用符号ADD操作在数据图中构建C的各个候选区域,减少了子图枚举验证过程中的冗余搜索。实验结果表明,与VF3算法相比,该算法有效地提高了子图匹配的求解效率。

因子分析法在地磁图适配性分析中的应用

针对多特征参数分析地磁适配性时,易存在重复表征现象的问题,提出利用因子分析法提取主要特征参数;对于因子分析法单一采用累积方差贡献率作为权重在评价过程中不充分不全面的问题,提出熵值法结合因子分析法的方差贡献率对所提取的公共因子进行赋权,最后将权重与因子得分进行线性组合求得综合评价值。综合评价值越大,候选匹配区的适配性越好,以此分析出适配性较好的候选匹配区,为后期地磁匹配做准备。为验证所提方法的有效性,利用地磁匹配算法对各个候选匹配区进行匹配验证,其结果表明:利用因子分析法得出的结果与利用地磁匹配算法得出的结果一致,表明利用因子分析法对地磁基准图候选区域适配性进行分析是可行的。

基于LROC NAC影像的高分辨率连续DEM数据制作

具有高分辨率和连续表面的DEM数据是获取月球形貌特征并进行数字地形分析的主要数据源。本文选择嫦娥五号候选着陆区中的一个区域作为试验区,首先,基于LROC NAC立体影像、ISIS3和Stereo Pipeline软件生成高分辨率DOM影像及对应DEM数据,并将其与日本SELENE数据进行对比;然后,利用反距离权重、径向基函数和经验贝叶斯克里金3种插值方法对DEM数据的空洞区域进行修复,并对不同修复方法进行交叉验证分析。结果表明:生成的DOM和DEM分辨率约3.5 m,明显比7.4 m分辨率的日本SELENE数据清晰,并具有更强的地形表达能力;径向基函数插值法的空洞修复效果最好,交叉验证均方根误差为0.26 m。本文对准确获取月球形貌特征、探测器选址等具有一定作用,并能够为其他区域的高分辨率连续DEM数据生成提供参考。

无人机电力巡检中的输电线路断股检测与定位

针对输电线路断股会影响到输电网络安全运行这一问题,提出一种无人机电力巡检中的输电线路断股检测与定位方法。先对无人机巡检所得图像进行灰度化处理,使用改进的Canny边缘检测算法和Hough算法提取边缘直线;遍历直线上的像素点,通过边缘跟踪算法找到输电线路候选断股区域;最后利用断股与直线的夹角来判决输电线路是否发生故障。实验证明,所提方法对输电线路断股检测与定位有较好的鲁棒性与准确率,在无人机电力巡检领域具有一定的工程应用价值。

赤狐EDNRB基因编码区序列分析及启动子预测

为了研究赤狐内皮素受体B基因(EDNRB)编码蛋白的结构、功能及预测其5′端上游2 000 bp的候选启动子区的核心启动子区与转录因子的结合位点,从NCBI数据库中获得赤狐EDNRB基因的数据,利用生物信息学方法分析其编码区及候选启动子区。结果表明:赤狐EDNRB基因编码氨基酸的总数为443个,编码产物为不稳定的疏水蛋白。二级结构以α-螺旋和无规则卷曲为主,存在信号肽和二硫键。该编码蛋白存在于内质网、细胞质膜和线粒体中。该编码蛋白含有7次跨膜G蛋白偶联受体超家族结构域。赤狐与乌苏里貉的亲缘关系最近,与犬关系较近。该基因的5′端上游存在潜在的启动子区域,同时发现存在转录调控元件和转录因子结合位点,不存在CpG岛。通过对赤狐EDNRB基因进行生物信息学分析,能够初步预测其编码区的结构、功能以及该基因的核心启动子区与转录因子结合位点,为其遗传特性及调控机制的研究提供基本信息。