红外图像掠海小目标的检测算法研究

针对红外图像掠海小目标信噪比低，且易受到水天线和背景杂波干扰的特点，提出了一种红外掠海小目标的提取与检测算法。该方法的特点是：首先采用中值滤波来减小噪声，并提出了差方和算法，用以抑制背景噪声并对目标增强；再采用了图像行扫描法有效地滤除水天线；最后通过弱化背景边缘和阈值分割等综合算法得到候选小目标。仿真结果表明，该算法达到了较好的效果。     

基于WOA-BP神经网络的超低温冻土抗压强度预测模型研究

为获得超低温冻土抗压强度预测模型, 探究超低温状态下冻土的物理性质及力学性质的变化, 对含水率19%, 22%, 25%和28%的低液限黏土土样进行?180 °C ~ ?10 °C的单轴压缩强度试验, 并测量?80 °C ~ ?10 °C土样的未冻水含量, 建立基于WOA-BP神经网络和BP神经网络的预测模型, 探究含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度关系. 预测结果表明: 含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度存在复杂的非线性关系, 特别是在?180 °C ~ ?80 °C区间内, 现有的线性拟合公式已无法准确预测该区间内冻土抗压强度; 基于WOA-BP神经网络预测模型的整体预测效果较好, 其绝对误差平均值为1.167 MPa, 相对误差平均值为7.62%, BP神经网络预测模型的绝对误差平均值为8.462 MPa, 相对误差平均值为47.99%. 基于鲸鱼优化算法的BP神经网络预测模型预测误差明显小于BP神经网络预测模型及线性拟合值, 更接近实测值. 该预测模型具有较高精确度, 能有效解决超低温冻土抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系, 可为人工冻结技术在地层应急工程中的应用提供参考.