【摘 要】
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以提升红外遥感图像多目标检测精度为目标,研究基于深度学习网络的红外遥感图像多目标检测。选取多结构多尺度top-hat形态学滤波算法预处理红外遥感图像,将完成预处理的目标增强后图像输入优化的形变卷积神经网络中,利用规则区域对完成预处理的图像采样,加权求和各采样点的值与方块卷积核相应位置权限获取卷积操作输出的特征映射图,通过池化层对特征映射图实施池化操作获取相同维度深度特征,将深度特征输入全连接层,利
【机 构】
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百色学院信息工程学院,广西 百色 533000;中国社会科学院研究生院,北京 100102
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以提升红外遥感图像多目标检测精度为目标,研究基于深度学习网络的红外遥感图像多目标检测。选取多结构多尺度top-hat形态学滤波算法预处理红外遥感图像,将完成预处理的目标增强后图像输入优化的形变卷积神经网络中,利用规则区域对完成预处理的图像采样,加权求和各采样点的值与方块卷积核相应位置权限获取卷积操作输出的特征映射图,通过池化层对特征映射图实施池化操作获取相同维度深度特征,将深度特征输入全连接层,利用全连接层获取候选目标区域全连接特征,实现红外遥感图像多目标检测。实验结果表明,采用该方法检测红外遥感图
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提出了一种基于激光超声宽带透射系数和的表征参数,实现了表面裂纹深度的定量检测.通过有限元仿真与实验测量方法,从时域和频域分析了激光产生的瑞利波与表面裂纹的相互作用机制,采用宽带透射系数和作为表征裂纹深度的物理参数,并建立了其与表面缺陷深度之间的拟合方程.结果表明,脉冲激光产生的瑞利波对金属表面裂纹深度变化十分敏感,所提出的计算方法可用于精确判断表面裂纹的深度.本文研究成果可为工件表面裂纹的非接触检测提供潜在应用.
当前三维重建生成密集点云的过程中存在质量评估研究并不深入的问题,而且也未形成一个完整的体系,并且缺乏对新设计软件系统的比较和验证,所以极易导致用户在选择时存在一定程度的盲目性.为了解决上述问题,对基于影像生成的点云进行深入的研究,提出通过扩展评价指标来构建点云质量评价体系的解决方案,利用数码相机和无人机获取多视影像并使用九种开源算法和商业软件生成密集点云,计算激光扫描点云与密集点云数据之间的最邻近距离.不仅从点云精度和完整度,还从点云数目、点云密度、点云生成时间、程序运行占用的内存等角度对密集点云进行评估
采集点云是三维重建过程中的关键步骤,在采集点云的过程中,不可避免地产生一些噪声及离群点.针对噪声及离群点的传统滤波算法主要依赖于概率学模型假设,然而由于环境的复杂性导致噪声及离群点的分布并不完全服从于假设的模型,从而传统的滤波算法不能达到良好的滤波效果.另外,传统滤波算法通常需要对样本逐个遍历,因此耗时较高.针对这些问题,针对特定场景的结构特点,提出了一种场景导向的kd-tree(k-dimensional tree)点云滤波算法.首先对点云下采样后计算其重心,再设定搜索半径阈值,最后依据所计算得到的重心
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