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1.
近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。 相似文献
2.
基于微通道板电子倍增电荷分割型阳极的成像探测器常用于行星大气、气辉等微弱信号探测。针对探测器读出电路增益不相等导致探测器成像产生畸变的问题,利用理论分析结合MATLAB仿真揭示了不同畸变图像的形成机制,在该基础上提出了一种探测器读出电路增益补偿方法减小探测器成像畸变。通过MATLAB仿真和实验测试结果表明该文提出的方法能够有效减小由于读出电路增益不相等导致的探测器成像畸变。 相似文献
3.
煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考。首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1 000 nm(Vis/NIR)与1 000~2 500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条。其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响。基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分。随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.965 2,0.983 3。基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化。研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义。 相似文献
4.
5.
Herein, we propose a scheme for the realization of two-dimensional atomic localization in aλ-type three-level atomic medium such that the atom interacts with the two orthogonal standing-wave fields and a probe field. Because of the spatially dependent atom-field interaction, the information about the position of the atom can be obtained by monitoring the probe transmission spectra of the weak probe field for the first time. A single and double sharp localized peaks are observed in the one-wavelength domain. We have theoretically archived high-resolution and high-precision atomic localization within a region smaller thanλ/25×λ/25. The results may have potential applications in the field of nano-lithography and advance laser cooling technology. 相似文献
6.
相位恢复法利用光波传输中某一(或某些)截面上的光强分布来传感系统波前,其结构简单,不易受震动及环境干扰,被广泛应用于光学遥感和像差检测等领域.传统相位恢复法采用迭代计算,很难满足实时性要求,且在一定程度上依赖于迭代转换或迭代优化初值.为克服上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的相位恢复方法,该方法采用基于小波变换的图像融合技术对焦面和离焦面图像进行融合处理,可在不损失图像信息的同时简化卷积神经网络的输入.网络模型训练完成后可依据输入的融合图像直接输出表征波前相位的4-9阶Zernike系数,且波前传感精度均方根(root-mean-square,RMS)可达0.015λ,λ=632.8 nm.研究了噪声、离焦量误差和图像采样分辨率等因素对波前传感精度的影响,验证了该方法对噪声具有一定鲁棒性,相对离焦量误差在7.5%内时,波前传感精度RMS仍可达0.05λ,且随着图像采样分辨率的提升,波前传感精度有所改善,但训练时间成本随之增加.此外,分析了实际应用中,当系统像差阶数与网络训练阶数略有差异时,本方法所能实现的传感精度,并给出了解决方案. 相似文献
7.
为了克服相机检校对二维/三维检校场的依赖,提出一种基于激光点云多条件约束的相机检校方法。该方法通过对相机获取的多视影像进行光束法平差获得初始相机参数;利用影像点云与其最邻近的激光点云之间的位置关系,以共线方程为基础模型,建立多条件约束的相机检校数学模型;使用不等式约束的最小二乘方法平差迭代解算相机参数。将本文方法与基于三维控制场的检校精度进行了实验对比分析,结果表明本文方法与基于三维控制场的检校精度相当,两者反投影平均误差相差小于0.1 pixel,验证了本文方法在没有传统检校场的情况下进行相机检校的可行性。 相似文献
8.
为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确. 相似文献
9.
借助高速摄影和图像分析技术对首次发现的附壁气泡的绕圈现象进行了实验研究,重点研究游移气泡的运动轨迹、附壁气泡的布阵过程、气泡的来源以及气泡的振动细节.研究发现游移绕圈气泡的运动轨迹呈现出不稳定、不规则、不光滑的特点.阵列气泡源于游移气泡,而游移气泡变成阵列气泡的方式主要是通过合并增大体积,从而减小所受的Bjerknes力,降低活性的方式实现的.游移气泡源于ALF(acoustic lichtenberg figure)空化云中大量空泡的合并,使以径向振动为主的空泡逐渐过渡到以表面波动为主的气泡.阵列气泡在Bjerknes力的作用下呈现出规则的表面波动,而体积更小受力更大的游移空泡的表面完全失稳,呈现极不规则的形貌,并对附近阵列气泡的表面波动产生影响.阵列气泡呈现出十分规则的排布,相邻阵列气泡之间的振动相位是相反的,表现为相互排斥. 相似文献
10.
针对双模态红外图像实际融合需求中常涉及到异类差异特征协同优化融合,且现有差异特征属性无法针对性地调整融合算法进行有效驱动,导致融合效果差等问题,提出了基于可能性分布联合落影的双模态红外图像融合算法选取的方法。首先计算双模态红外图像差异特征幅值的融合有效度,利用K最近邻法得到差异特征幅值的概率密度分布,得到差异特征频次属性的分布;然后通过差异特征幅值属性与频次属性构造差异特征权重函数,建立异类差异特征权重函数与多融合算法间的可能性分布合成,得到异类差异特征权重函数多融合算法融合有效度的联合落影;最后构建融合性能指标动态选取最优融合算法。实验结果表明,本文方法所选出的最优融合算法在等级得分指标上明显优于其他算法,验证了本文将可能性分布联合落影运用于双模态红外图像最优融合算法选取中具有可行性。 相似文献