超Grassmannian流形上的超Plücker映射

■表示■-维向量空间中的■-维子空间构成的超Grassmannian流形。本文研究超Grassmannian流形上的超Plücker映射,刻画了■和■上的超Plücker映射的齐次坐标矩阵。

考虑点扩散函数效应的光谱遥感图像超分辨率制图

由于硬件设备的限制和土地覆盖类别的多样性,采集得到的光谱遥感图像的空间分辨率有时较为粗糙,导致大量混合像元产生,严重影响了土地覆盖类型空间分布的制图精度。超分辨率制图技术可以有效地处理光谱遥感图像中的混合像元,获得准确的地物类别分布信息。在遥感大数据背景下,来自同一卫星采集同一区域的多位移图像可以作为辅助数据改进超分辨率制图结果。然而,目前多位移图像插值超分辨率制图方法很少有效地考虑点扩散函数效应影响,导致制图结果精度降低。为了解决这一问题,本文提出了一种考虑点扩散函数效应的多位移光谱遥感图像超分辨率制图方法,改善土地覆盖类别制图结果。在所提出的方法中,首先,对多位移图像进行光谱解混,以生成粗糙丰度图像。然后,在考虑点扩散函数效应的情况下,对粗糙丰度图像先采用面到点克里格法,然后进行理想方波滤波,得到改善的粗糙丰度图像。接下来,通过插值对改善的粗糙丰度图像进行上采样以获得上采样丰度图像,并对上采样的所有丰度图像进行整合以获得精细丰度图像。最后,根据精细丰度图像提供的类别比例信息,使用类别分配方法将类别标签分配给亚像元,以获得理想的制图结果。实验结果表明,通过减少点扩散函数效应影响,所提出的方法展示出最佳性能表现,例如在美国华盛顿特区数据集实验结果的总体精度分别达到77.63%和Kappa系数达到0.7263。

时间戳相机中心算法和解离电子/离子动量分布仿真

模拟仿真了速度成像谱仪中解离电子/离子飞行运动轨迹,获得电子/离子动量三维分布的真实图像,针对时间戳相机Tpx3Cam在动量分布探测成像中存在的团簇效应问题,发展了适用于高计数率情况下的中心算法。仿真结果显示,提出的中心算法可以减少约一个数量级的数据容量,并让单像素位置精度提高到0.1像素,实现了粒子动量分布的超分辨位置成像。模拟ns态电子电离和N_(2)分子(1,1)通道库伦爆炸实验,发现中心算法能够使电子平行于探测器平面的动量分辨提升30%;使库伦爆炸产生的N^(+)飞行时间谱分辨提升80%。同时,在具有背景气体干扰情况下,对CO分子库伦爆炸产物离子进行半径协方差分析,提出的中心算法成功观测到C^(+)和O^(+)的关联。

三维规划审批管理系统设计与实现

随着智慧城市、数字孪生城市的提出和快速发展,传统二维规划系统已无法满足当前城市规划审批管理的工作需求。本文从三维空间角度出发,利用GIS、三维可视化、数据库等技术,基于Super Map软件平台,搭建三维规划审批管理系统,实现三维展示、三维控制盒管理、三维规划审批管理和三维规划分析管理等功能,极大提高了规划审批效率,弥补了传统二维审批手段的不足,对完善城市发展布局、提升城市综合竞争力具有重要意义。

基于多尺度学习、特征映射网络的图像超分辨率重建研究

图像超分辨率的重建技术,是针对传统卷积神经网络重建(SRCNI)方法,存在的像素特征利用率低、高频细节恢复能力弱等问题,提出利用多尺度卷积核、特征映射网络,进行多图像像素递归学习、特征映射的重建执行方法。通过搜集低分辨率(LR)图像数据集、图像像素特征,基于SR图像超分辨率重建技术,使用1×1、3×3等尺度的卷积核,作出图像像素数据的降维处理、浅层特征提取、特征映射、特征信息融合等操作,并结合递归学习后的局部残差、全局残差特征反馈结果,将多尺度的低分辨率(LR)像素特征,映射到高分辨率(HR)像素特征空间,可得到特征融合后的、重建的超分辨率图像。

基于通道多尺度融合的场景深度图超分辨率网络

针对传统消费级深度相机采集的场景深度图通常存在分辨率低、深度图模糊等缺陷,利用场景高分辨率彩色图引导,提出一种基于通道多尺度融合的场景深度图超分辨率网络——CMSFN.为了有效地利用场景深度图的多尺度信息,CMSFN采用金字塔多尺度结构,在金字塔各层级上,通过对低分辨率深度图进行通道多尺度上采样,并结合残差学习提升深度图分辨率.首先,在超分辨率网络金字塔结构每一层级上对深度特征图与同尺度彩色特征图通过密集连接进行融合,使场景彩色-深度图特征得到复用并能够充分融合场景结构信息;其次,对融合后的深度特征图进行通道多尺度划分,使网络能获得不同大小的感受野,并在不同尺度上有效捕捉特征信息;最后,在CMSFN中加入全局与局部残差结构,使网络在恢复场景深度图高频残差信息的同时缓解梯度消失.对于Middlebury数据集A组,CMSFN方法超分辨率均方根误差平均为1.33,与MFR和PMBANet方法相比,分别降低了6.99%和26.92%;对于Middlebury数据集B组,CMSFN方法超分辨率均方根误差平均为1.41,与MFR和PMBANet方法相比,分别降低了9.03%和17.05%.实验结果表明,CMSFN能够有效地恢复场景深度图的结构信息.

基于缩影的多时相遥感语义变化检测方法

针对高分辨率遥感图像标签稀缺和标签技术增长缓慢限制了多时相语义变化检测发展的问题,提出了采用有噪声、低分辨率的弱标签替代高分辨率标签进行多时相语义变化检测的方法。首先,采用低分辨率卫星数据平滑高分辨率遥感图像输入的质量差异。其次,通过将缩影(epitomes)模型和标签超分辨率算法作为统计推理算法相结合的方法预估高分辨率遥感图像分类图,并拟合一个小型FCN网络对生成的遥感图像分类图进行后处理来改善其分类的效果。最后,通过对比不同时相土地覆盖分类图像之间的差异得出变化检测结果。结果表明,本研究提出的方法与其他多时相语义变化检测方法 FCN/all相比,平均交并比(mIoU)提高了8.9个百分点,能够有效检测土地覆盖分类变化。

基于Super-GBS技术的高粱籽粒酿造相关性状QTL定位

为探究酒用高粱籽粒酿造性状的遗传基础,本研究利用超级基因分型技术(Supper-GBS)技术对BTx623×红缨子的205个家系的重组自交系(RIL)群体开展基因分型,构建了包含1910个单核苷酸多态性标记(SNP),标记平均间距为0.47 cM的连锁图谱。结合两年4个环境的表型数据,利用完备区间作图法(ICIM)对籽粒总淀粉含量、支链淀粉含量、单宁含量、硬度和颜色等5个酿造性状进行了数量性状位点(QTL)定位。结果表明,在高粱的1~9号染色体上检测到9、7、11、5和3个QTL分别与总淀粉含量、支链淀粉含量、单宁含量、籽粒硬度和籽粒颜色相关,一共涉及到35个不同的QTL,其中15个QTL与前人定位结果一致。在多个性状和环境中检测到3个重要遗传区段,分别位于1号染色体(66.30~71.55 Mb)、4号染色体(54.00~62.3 Mb)以及6号染色体(54.59~57.57 Mb),其中包括已知的Tan1和Y1基因,以及6个与淀粉和类黄酮合成途径相关的候选基因,如编码β-淀粉酶、黄烷酮3-羟化酶和bHLH转录因子等。本研究结果为酿造性状相关基因的进一步克隆奠定了基础,也为利用标记辅助育种加快酒用高粱的新品种选育提供了理论依据。

基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建

消费级深度相机拍摄的深度图像具有分辨率较低的问题,深度图像超分辨率重建是解决该问题的有效方法 .为了提高重建性能,提出一种基于深监督跨尺度注意力网络的深度图像超分辨率重建算法.网络逐级放大,在损失函数中对每一级的输出都进行约束,实现深监督的目的 .采用高阶跨尺度注意力模块,将多尺度特征尺度内及跨尺度相关性与注意力机制结合起来,实现多尺度特征的自适应调整.采用内层为宽激活残差、外层为基本残差的双层残差块作为网络基本构成元素,以提高网络对复杂非线性关系的学习能力.实验结果表明,本文算法在主观视觉效果和客观质量评价指标方面都优于当前主流的深度图像超分辨率重建算法.

基于不规则尺度区域光谱信息的高光谱图像亚像元定位

亚像元定位技术可以分析混合像元,并实现从丰度图像到亚像元级精细土地覆盖定位图像的转换。然而,传统的亚像元定位方法所使用的光谱信息通常在指定的矩形局部窗口中构造,并且很少使用所有波段的光谱信息,影响了亚像元定位的性能。为了解决这一问题,本文提出了一种基于不规则尺度区域光谱信息的高光谱图像亚像元定位方法(SIISA)。在三幅遥感图像上的实验结果表明,所提出的SIISA优于现有的亚像元定位方法。

基于生成对抗网络的超分辨率室内地磁基准图构建

构建精确的地磁基准图是确保地磁室内定位技术准确性的重要前提。在有限测量数据下,采用插值法构建地磁基准图会导致部分细节丢失,使结果过于平滑,难以满足定位需求。针对这一问题,提出了一种改进的基于生成对抗网络的超分辨率重建室内地磁基准图网络模型(PU-SRGAN)。首先,通过矩谐分析构建地磁数据集,用于后续的网络模型训练;其次,在生成网络的残差模块中间加入了一个金字塔注意力模块(PANet),增强了对地磁基准图特征的提取能力;最后,在判别网络中,采用频谱归一化的U-Net模块来提高鉴别器的能力并稳定训练动态。实验结果表明,该模型的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比粒子群优化算法(PSO)-Kriging插值法提高了约2.7%和15%,具有更高的构建精度。同时,在抗干扰能力以及地磁基准图细节重建方面均有较大提升。

深度图超分辨率重建研究综述

虽然高质量高分辨率的深度图能够显著地提高各种自然场景计算机视觉任务的性能,但是深度相机硬件的限制使得消费级深度相机拍摄到的深度图存在分辨率低、质量差和无效空洞等问题。深度图超分辨率重建(depth super-resolution reconstruction,DSR)是一种能有效提高深度图分辨率和质量的技术,并且DSR已经成为计算机视觉领域的研究热点。首先将介绍DSR的定义和近几年国内外DSR算法的研究进展,然后对深度学习DSR重建算法进行重点阐述与分析。接下来,将介绍深度图像质量评估准则。最后,对DSR的应用领域和未来所面对的挑战和机遇进行展望。

全国电力规划地理信息系统的开发与应用

在分析目前国内电力规划地理信息管理重要性的基础上,结合现代计算机地理信息技术,提出了以Super-Map系统为开发平台的全国电力规划地理信息系统。系统由资源数据层、中间交换层和应用层3部分构成。根据应用需要,采用B/S与C/S相结合的开发结构。系统依托Super-Map软件平台所具有的数据格式转换和XML语言开发功能,实现全国电力规划地理信息系统的各项开发目标。系统的开发为电力规划地理信息的管理提供了完备的解决方案,目前已在全国电网规划中得到了初步应用。

人工智能在航检视频缺陷检测分析系统的应用研究

针对航检视频中绝缘子、销钉部件缺陷的问题,采用人工智能检测识别技术,将OCR识别技术、图像显著性特征提取、知识图谱构建、超分辨技术处理以及部件缺陷的深度训练学习与检测等多种技术相融合。通过对图像中杆塔关键部位图像进行检测,构建杆塔关键部件缺陷特征数据库及样本库,实现对杆塔图像中关键部件缺陷的快速、精准识别。经过实践测试,航检图像中绝缘子和销钉缺失缺陷检测平均识别率大于90%,检测速度较人工检测速度提高70%,对输电线路的安全运行有着一定的应用价值,同时为电业局航检视频分析创造经济价值。

基于语义连通性的室内RGB-D深度图像超体素融合与分割

室内复杂场景三维点云数据具有粘连性和非结构性,针对传统方法对室内场景进行三维重建不能较好地分离其所包含物体的问题,本文提出了顾及语义连通性的RGB-D深度图像超体素分割与融合方法。首先,从空间位置、颜色特征、结构特征、法向量、部分与整体的关系等方面定义语义连通规则;其次,实现了RGB-D深度图到三维点云的转换,并对转换后的点云构建了Kd-tree索引;最后,利用点云过分割算法VCCS对深度图点云进行超体素分割,并采用局部凸包连接算法融合生成的超体素顾及语义连通性。实验结果表明,当Rvoxel=0.007 5,Rseed=0.8,wc=2.0,ws=0.4,wn=1.0时,场景分割效果最为理想,且场景中的桌面及其上面的铁盒、碗及柱状物体都能较好地区分。

基于GIS技术的矿产资源管理信息系统

矿产资源是国民经济可持续发展的重要保证,开发一个功能强大的矿产资源管理信息系统对于管理、规划、开发矿产资源是十分重要的。阿拉善矿产资源信息管理系统采用集成二次开发方式,选择开发平台(Visual Basic 6.0)和OCX设计思路。开发组件应用SuperMap系列软件。本系统实现了档案管理,矿产资源信息的查询检索、开采区的影响预测等功能。结合原有采矿权、探矿权系统进行矿产资源管理。

基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法

图像超分辨率一直是底层视觉领域的研究热点,现有基于卷积神经网络的方法直接利用传统网络模型,未对图像超分辨率属于回归问题这一本质进行优化,其网络学习能力较弱,训练时间较长,重建图像的质量仍有提升空间.针对这些问题,提出了基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法,该算法利用反卷积层对低分辨率图像进行上采样处理,再经深度映射消除由反卷积层造成的噪声和伪影现象,使用残差学习降低网络复杂度,同时避免了因网络过深导致的网络退化问题.在Set 5、Set 14等测试集中,所提算法的PSNR、SSIM、IFC这3项评价指标都优于FSRCNN,重建图像的视觉效果同样验证了该算法出色的性能.

一种自适应正则MAP超分辨率重建方法

提出了一种简单、通用的基于自适应正则化技术的MAP超分辨率重建新方法,该方法可以自适应地选择正则化参数,并充分利用中间重建结果的信息,不断对其进行更新,通过迭代过程得到最终的重建影像。利用模拟序列影像和真实序列影像分别对本文方法进行了验证,结果表明,本文方法可以根据不同影像序列的特点,自适应确定相应的正则化参数,并能找到最优解,适用性较强。

多光谱遥感影像亚像元定位的空间引力算法研究

针对遥感影像亚像元定位问题,提出一种基于像元空间引力模型的亚像元定位新算法,算法中像元空间引力的表达在亚像元尺度上建立,能够表达像元间的空间自相关性;亚像元权重参数包括相互吸引的两个相邻像元中地物百分比含量,强化了空间引力模型;用距离函数表达像元间的相互作用在距离上的非线性关系。通过迭代运算优化像元间的引力关系,提高像元的空间自相关性。结合扬州地区2006年6月份的SPOT假彩色合成影像进行试验,在5倍于原图像空间分辨率的尺度下进行了亚像元制图,验证算法的有效性。

基于WebGIS的延河流域土壤侵蚀信息发布系统设计与实现

延河流域信息发布系统是利用先进的Web开发技术和GIS功能组件设计实现的一套具有地图浏览、空间查询分析和专题图绘制等功能的WebGIS应用系统,系统实现了空间信息和GIS应用模型的网络部分共享的协同工作,从而提高水土保持、生态环境调查、监测、管理和流域综合治理规划工作的技术水平,为延河流域水土流失快速调查、动态监测分析评价和水土保持生态环境综合治理规划服务。