基于自注意力模型的图像去雾算法

为了提高路侧相机在雾天气象环境下的图像对比度和清晰度,基于自注意力模型建立了一种图像去雾算法。通过视觉感知实时获取道路交通目标信息,是实现道路数字化与智慧化的基础,而雾天环境会使感知算法出现性能衰退。文中在生成式对抗神经网络框架下建立了基于自注意力模型的图像去雾算法,能够有效建模图像中不同区域间的关系,同时解决实际环境中难以建立无雾-有雾图像对训练集问题。利用Vision-Transformer网络提取图像中雾层特征,通过U-Net网络对图像雾层进行估计;采用卷积神经网络对去雾图像进行评估,通过对抗训练方式对网络参数进行优化;基于实际高速公路路侧相机采集了自然雾天环境下的道路交通图像数据,并结合Foggy Driving和O-HAZE开源数据集对提出的图像去雾算法进行了验证,结合主观和量化指标对算法的去雾效果进行了验证评估,表明该算法能够有效提高图像质量。

2001—2021年福建省生态健康状况变化分析与评估

福建省作为首个生态文明先行示范区和生态文明试验区,对其进行生态健康评价有助于生态文明进程的推进。目前,在生态健康评价领域中如何构建合理的指标体系及如何客观筛选出符合研究区的重要评价指标,是决定生态健康评价结果的关键问题。本文以压力-状态-响应(PSR)框架和生态等级网络框架(EHN)为基础,结合基于目标优化理论的网状指标定量化筛选模型,计算了福建省2001—2021年的生态健康综合指标(EHCI),分析了自生态省战略实施21年来其空间分布及时间变化趋势。结果表明:(1)利用指标体系和指标筛选模型获得的最终指标能够较好体现研究区的生态系统特点,且所计算的生态健康状况的空间分布与现有文献和实际情况相符,说明所构建的指标体系和指标筛选模型是合理的;(2)福建省多年来生态健康状况良好,优良面积超过82%;空间分布总体呈现出内陆高、沿海低的特征,全省生态健康状况的空间分布与人文和自然都有着显著的相关性;(3)福建省实施生态省建设21年来,全省生态健康状况趋于改善,生态改善区域面积远高于退化区域,其中漳州市、龙岩市与泉州市改善最为明显,生态改善主要得益于水土流失治理成效及生态环境相关政策和项目的推进。