基于影像特征分析的架空输电线路三维实景建模

随着人们生活水平的不断提高,架空输电线路的规模不断扩大,人为进行输电线路巡视出现了短板,使用三维架空输电线路进行巡视成为了一种发展趋势。由于传统的倾斜摄影测量三维重建技术只针对一般地表物模型有着优良的建模效果,对杆塔和导线的三维建模效果不佳,本文针对传统方法这一缺点提出了一种基于影像特征数据的参数拟合建模方案,使其现场真实状态和三维模型效果更加有效结合起来。最后根据具体建模实例对比了这两种方法的建模整合效果,验证了本文所提出的建模方案的有效性。     

Multi-scale fusion residual encoder-decoder approach for low illumination image enhancement

The sensing light source of the line scan camera cannot be fully exposed in a low light environment due to the extremely small number of photons and high noise, which leads to a reduction in image quality. A multi-scale fusion residual encoder-decoder (FRED) was proposed to solve the problem. By directly learning the end-to-end mapping between light and dark images, FRED can enhance the image's brightness with the details and colors of the original image fully restored. A residual block (RB) was added to the network structure to increase feature diversity and speed up network training. Moreover, the addition of a dense context feature aggregation module (DCFAM) made up for the deficiency of spatial information in the deep network by aggregating the context's global multi-scale features. The experimental results show that the FRED is superior to most other algorithms in visual effect and quantitative evaluation of peak signa-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM). For the factor that FRED can restore the brightness of images while representing the edge and color of the image effectively, a satisfactory visual quality is obtained under the enhancement of low-light.     

基于阵列激光波形特征识别的激光引信抗干扰方法

针对激光引信易受云雾等气溶胶环境的干扰问题,提出了一种基于阵列激光波形特征识别的抗干扰方法。根据脉冲激光在气溶胶环境的散射特性,理论分析了发射脉冲宽度以及视场角对系统在干扰环境中目标识别的影响,仿真了目标处于干扰环境中的波形时域特征,并通过实验样机对仿真结果进行实测验证。基于回波波形特征,设计了一种窄视场阵列激光回波特征数字化识别的探测系统方案,并通过虚拟样机仿真技术获取了2°分辨率的目标和云雾的回波阵列数据。数据分析结果表明,由于目标形体和云雾弥散体的物理差异,目标回波阵列的能量方差极值及均值都大于云雾,通过设定帧内回波阵列的能量方差的阈值和帧间方差累计的方法能有效提升激光引信抗干扰性能。文中的仿真和实测结果都为基于阵列激光波形识别的抗干扰方法的有效性提供了理论和实验依据。     

船木家具人文特征初探

船木家具承载着深厚的美学价值。在对船木家具人文属性基本理解的基础上,从物质文化、精神文化、艺术文 化三个方面分析了船木家具人文属性的基本形式,进而从船木家具的民族特性、时代特性、区域特性、美学特性四个方面 探讨了船木家具人文特征具体表现。船木家具沧桑的肌理感、残缺的形式感、怀旧的文化感不仅传递了船木家具本身的美 学价值,更丰富和拓展了家具产品的人文内涵和人文特征。     

基于深度空时域特征融合的高动态空中多形态目标检测方法(特邀)

针对复杂背景下,依靠高超声速飞行器搭载的红外探测器对高动态空中目标的可靠探测和精确识别问题,提出了一种基于深度空时域特征融合的空中多形态目标检测方法。设计了加权双向循环特征金字塔结构提取多形态目标静态特征,并引入可切换空洞卷积,增大感受野的同时减少空域信息损失。对于时序运动特征的提取,为了抑制复杂背景噪声的同时将角点信息集中到运动区域中,通过特征点匹配法生成掩膜图,之后进行光流计算,根据计算结果设计稀疏光流特征图,利用3D卷积提取多个连续帧图像中包含的时序特征,生成三维时序运动特征图。最后,通过对图像静态特征与时序运动特征进行通道维度的拼接,实现深度空时域特征融合。大量的对比实验表明,文中方法可明显减少复杂背景下的虚假识别概率,具备高实时性的同时目标识别准确率达89.87%,满足高动态下的红外目标智能检测识别需求。     

基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别

大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征,但是由于斑点噪声的存在,仅仅使用幅度特征会限制识别的性能.为了进一步提高SAR目标识别的性能,该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法.首先,在特征提取阶段,提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征.幅度特征反映了目标反射强度,Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征.而多级特征可以从局部到全局表征目标.随后,为了更完整、充分地反映SAR目标信息,借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用.一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合,另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息.最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务.该文在MSTAR数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升,且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性.     

15～23 GHz微波链路雨衰的敏感参量分析

为了提高微波链路雨衰特征的描述精度,拓展微波链路信号的可用参数,该文利用部署于江苏江阴地区的15 GHz,18 GHz和23 GHz微波链路和雨量计开展同步对比观测,拟合得到3种频段的微波链路雨衰关系.提取并分析了接收信号电平的平均值、中位数、25％分位数、75％分位数、标准差、极大值和极小值等13个特征量与晴雨时刻、降雨强度之间的关系,得出结论:微波链路的信号变化和降雨强度的变化存在明显的负相关关系.实际拟合的雨衰关系与ITU-R的经验雨衰关系具有较好的一致性,但是在不同频段上均有差异;所有13个参量在有雨时刻和无雨时刻均存在一定概率的重叠,这是造成晴雨区分困难的主要原因;频率越高,信号变化受降雨的影响越显著,越有利于微波链路反演降雨.所得出的结论为提高微波链路测雨方法中的晴雨区分、参考值确定以及雨强反演的精度提供重要依据.     

由文本至口形的媒体变换技术的研究

本文根据汉语的发音特点,提出了由基本音素口形参数和预先建立的口形模型来生成各种音节相应的正面口形图象的方法,从而完成由文本至口形的媒体变换,首先我们建立变形物体运动模型,然后由此构造一个口唇的动态发音模型,最后采用纹理映射技术,由基本音素口形参数和动态发音模型合成正面发音口形的图象。