红外云图的台风内核风速建模的RBFNN 和PDE 方法

目前反演台风内核风场时多采用线性回归方法进行建模,针对基于线性回归法的台风内核风速拟合效果较差的缺点,提出一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)和偏微分方程(PDE)结合的红外卫星云图有眼台风内核风速和云图灰度建模方法。首先采用基于测地活动轮廓模型的PDE提取有眼台风的眼壁,获得台风眼壁空间位置和亮度数据;然后结合台风年鉴给出的台风近中心最大风速数据基于RBFNN进行有眼台风内核风速和云图灰度建模。实验结果表明:该算法改善了台风内核风速拟合效果,算法性能优于传统的线性回归法。     

FY-2区域观测模式下姿态计算特征参数解算

为解决风云二号卫星连续区域观测时的精确姿态计算难题,提出了风云二号卫星红外云图的几何模型,并对得到的风云二号卫星姿态计算的关键参数进行了验证.在区域观测模式下,提出了几何距离约束进行模型的解算方法,得到了符合业务运行精度的结果.     

基于灰色预测和Chan-Vese模型的台风中心定位

台风是最严重的自然灾害之一,是一个具有巨大破坏力的天气系统。为了减少台风所带来的损失,实时精确地确定台风中心位置是一项十分重要的工作,这也为台风的跟踪与定强等分析提供了重要信息。对国内外台风中心定位现状进行了研究,基于红外序列图像,分别对有眼台风和无眼台风进行定位,提出了基于灰色预测和Chan-Vese模型的台风定位方案。灰色预测用于预测下一时刻台风的初始位置;通过Chan-Vese模型得到台风中心附近的眼墙,然后进行圆拟合即可得到台风中心。除此之外,一些模式识别和图像处理的方法在有眼台风定位中得到了较好的应用。利用气象卫星MTSAT红外1通道图像对2007年台风"圣帕"序列图像进行测试,并将结果分别与中央气象台及日本气象厅的最优路径进行对比,经、纬度误差在0.18°以内。     

静止气象卫星VISSR在轨调焦的一种方法

根据傅里叶光学中调制传递函数的理论分析了可见、红外自旋扫描辐射计(VISSR)成像光学系统的性质,并提出调焦的判据和方法。利用快速傅里叶变换(FFT)对卫星数字云图进行频谱分析,并给出了该方法的实验和结果。接收日本CMS-4卫星展宽数字云图的试验表明,本方法可以作为静止气象卫星VISSR在轨调焦的实用方法。     

基于多尺度镶嵌的Mask R-CNN台风中心定位

准确自动检测台风风眼位置可为台风预报与监测研究提供先验信息，以减少灾害损失。由于台风形态结构的多变性，其中心自动定位仍存在一定的困难。本研究利用台风卫星云图，提出一种基于多尺度镶嵌的R-CNN台风风眼检测方法。收集日本气象厅发布的1981—2017年5000多张台风卫星云图，利用图像数据中风眼眼壁轮廓曲线及内外明暗差别清晰明显的特点对图中风眼进行分割标注。通过台风风眼半径多尺度估算算法，将原始图像划分为多尺度台风云图，整合训练集和测试集。借助多尺度图像镶嵌、超参数选择和多条件测试分析，构建利用多尺度Mask R-CNN模型检测分割台风风眼的总体算法框架，开展多尺度对比实验。在自建标定数据集中，台风风眼的识别准确率最高达到92.63%、最低为88.36%，平均每张图片的检测时间最少为0.043 s，均方误差最小达到2154，平均交并比最大为0.9454。实验结果表明，所提多尺度镶嵌数据增强方法在大中规模尺度融合时效果最好、中小尺度较差，与现有主要数据增强方法相比，能更有效地提升神经网络准确率。整体检测模型在台风中心定位中的综合效率优于其他深度学习定位方法。     

北斗卫星/伪卫星组合定位关键技术研究

根据北斗系统定位原理,分析了同步伪卫星的几何布局、伪卫星数目及与卫星组合定位对定位精度的影响。仿真结果表明,在相同的误差条件下,伪卫星系统独立定位时,良好的几何分布及适当的伪卫星数目有利于伪卫星定位。与卫星组合定位时可以有效地改善定位网络的几何分布,减小精度因子值,从而提高定位精度。     

遥感领域中气象卫星云图自动分类研究

气象卫星提供的卫星云图可以帮助我们追踪云的变化,从而进行天气分析和预报,目前,人工判读仍然是卫星云图识别、分析的主要方式之一,其具有一定程度的主观因素,因此对卫星云图中各种类型的云进行自动分类一直是遥感领域的研究热点与难点。文章基于VC++环境,结合图像的纹理特征和光谱特征采用支持向量机(SVM)实现卫星云图自动分类,实验最后进行分类精度、分类速度及分类效果分析,其研究成果在遥感云图分类、云量检测行业有广泛的应用前景。     

地基红外云图云导风方法研究进展

利用连续观测的云序列图像进行风场探测的技术已经较为成熟,目前主要应用于卫星云导风中,可以获取较大范围、大尺度的区域风场信息,但利用地基观测云图进行云导风方面的研究还较少。分析了地基测云仪器的发展现状,提出了采用高时空分辨率的地基红外云图,通过阈值确定云高,利用目标匹配方法、目标追踪方法进行示踪云的选择,利用快速搜索算法进行示踪云的搜索,以及地基云导风计算的方法,并分析了导风结果的质量控制思路。利用该类地基红外云图导风资料可以与常规高空风探测手段、卫星云导风资料互为补充。     

基于快速Hough变换检测圆的人眼精确定位方法的研究

眼睛定位是人脸识别的非常重要的一个环节,在模式识别领域有着广泛的应用前景.针对传统人眼定位方法提出了一种快速、有效的眼睛定位方法.在初步确定人脸区域后,采用Sobel算子进行边缘提取,然后应用圆的几何性质在人眼大致区域内检测圆,从而定位眼睛中心.实验证明了算法的有效性     

基于改进FCM算法的卫星云图聚类方法研究

卫星云图是研究天气系统演变规律的重要信息,云层内容从卫星云图中提取出来可以有助于云图分析,减少陆地和海洋信息的干扰。为此采用了模糊C均值聚类算法(FCM)进行云图聚类,该算法具有计算效率高,过程简单的优点,但对初始聚类中心敏感,容易陷入局部最优解。针对此问题,本文将全局性良好的粒子群优化算法(PSO)引入FCM聚类算法,克服了初始聚类中心对全局收敛性的影响。同时,将阴影集理论与该混合算法结合起来,去除聚类过程中的异常值,提高算法的效率。通过红外云图聚类对比实验得出,改进的FCM算法与传统的FCM算法相比,聚类结果图的类间距离增大,类内距离减小,聚类质量有所提高。     

基于CloudSat的台风深对流云微物理参数相关性分析

以2009年14号台风“彩云”为例，基于CloudSat相关云产品统计了台风深对流云中水云和冰云的有效粒子半径、云水含量谱分布的特征。在此基础上探讨了两个云微物理参量的相关性，并对不同发展时期的多个台风进行了该关系的应用检验。研究结果表明，不论是水云还是冰云，若以云水含量为横坐标，以云有效粒子半径为纵坐标，台风深对流云像元散点图的分布存在明显的下边界线，且边界值随着有效粒子半径和云水含量参数值的增大而逐渐提高；零度层以下低层水云的有效粒子半径与液态水含量呈正相关关系，可采用对数关系式进行拟合。经检验，该拟合关系式对其他发展阶段的台风同样适用，证实了该关系的普适性。     

红外卫星资料的云检测对台风数值模拟的影响

为提高红外卫星资料的利用率,需将更多的资料同化进入数值预报模式初始场,尽量减小云污染的影响。针对大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder, AIRS)卫星资料,用云检测方法识别了云顶高度。在验证该方法的有效性之后,在大范围卫星视场的含云区域中保留所有云顶以上的通道,并将这些通道的亮温数据同化进入数值预报模式初始场,通过对比分析不同方案下台风的模拟路径来评估云检测方法对台风数值模拟的影响。结果表明,该云检测方法的效果较好,检测出的晴空区及云区的分布与实际观测对应,检测得到的高云顶区域与台风云系的对应性较好。将云顶以上的通道亮温加以利用后,红外卫星资料的利用率得到很大提高,数据是原数据量的2.4倍。在台风路径模拟方面,同化云层以上的通道数据后,数据量的增加使路径模拟变得更精确了,与观测值明显接近。     

基于激光点云的电力线悬挂点定位方法

为了解决目前电力线悬挂点定位方法鲁棒性低、定位不精确的问题，采用基于激光点云的结合局部3维重建与迭代搜索的方法对电力线悬挂点定位进行了研究。首先，对电力线点云空间特征进行分析进而推导电力线空间约束条件，以此作为生长准则进行基于空间约束的区域生长，实现跨越多档的单根电力线分割; 然后，对杆塔点云聚类提取杆塔中心点，以杆塔中心点连线的角平分线为基准划定每档电力线的空间分割平面; 之后，对各分割平面附近电力线点云进行空间多项式局部3维重建; 最后，结合分割平面迭代搜索计算重建电力线的交点，实现电力线悬挂点空间位置定位。结果表明，对于3种电压等级线路点云及2种数据质量点云，电力线悬挂点定位平均偏差均在0.09m以内，最小偏差为0.03m。该方法鲁棒性高，可以精确地实现各电压等级及各质量点云数据中的电力线悬挂点定位，为后续基于悬挂点的电力线模拟工况安全分析提供了基础。     

Service reliability modeling and evaluation of active-active cloud data center based on the IT infrastructure

As cloud data center has caught the eye of the information-intensive society since its birth, it keeps on a flourishing development due to its advantages such as high availability and resource utilization, rapid elasticity and disaster recovery. However, as a complex system, it means the centralization of failures and risks, which exerts great influence on the service that cloud data center provides to customers. Thus, the service reliability of the cloud data center is always a key concern. In order to evaluate and further improve the service reliability of the cloud data center, modeling analysis is absolutely necessary but difficult to apply because of the complicated cloud control flows, massive-scale service sharing and complex real-world infrastructures. Focused on the active-active data center, which is a typical mode of the cloud data center, a methodology of the service reliability modeling and analysis based on IT infrastructure is proposed. In this methodology, the queuing theory and graph theory are used to formulate the service reliability model, but the Monte Carlo simulation is used for statistical evaluation. During the modeling, the operational process of the active-active data center is divided into two parts—the request stage and execution stage, which are modeled respectively. Then, the modeling and evaluation approaches are applied in a use case, which verifies the applicability and creditability of our approach. Meanwhile, by sensitivity analysis considering the variation of uncertain or key factors both internal and external, several parameters are identified as high-sensitive factors, which can enlighten service providers on service reliability improvement.     

基于SOM聚类的台风云型模式发现

Dvorak等人提出的基于卫星云图的云型和云系特征的热带气旋强度估计方法已被世界气象组织推荐给全球使用.本文尝试从历史数据中自动发现典型的云型模式,实现Dvorak模板图像的自动选取、匹配和识别.采用SOM对12000多幅红外云图进行聚类,采用提出的局部统计信息等特征,分析了某些距离作为相似性度量存在而只能发现球形簇的缺点;对不同的特征和相似性度量进行了对比试验,并分析了SOM拓扑误差和量化误差.从实验结果可以看出,局部熵特征有着最小的量化误差,但聚类准确度较低.原始图像作为输入特征时,有着较高的聚类准确度及拓扑保持度.局部统计信息特征比局部熵特征量化误差大,但有着更高的聚类准确度.这些结论为采用无监督聚类方法来发现云型模式并找到最佳的特征和较好的相似性度量以取得更好的结果提供了重要的参考,也有助于避免目前云图自动化分析研究中对特征和度量选取的随意性.     

眼睛运动模型的设计

现阶段，生物模式识别系统主要有两种实现方案，且这些方案的实现都与眼睛的运动有关，因此这里利用细胞神经网络（CNN），基于欧氏距离的质心（COG）搜索算法以及距离权重选择模型（RSDW）的思想建立了一个眼睛运动模型。该模型输出的眼睛运动轨迹图特性与实际仪器测试的眼睛运动轨迹图特性具有较好的一致性，同时该模型能直接作为生物模式识别系统中信息获取模块的重要组成部分。     

A new method for eye location tracking

A standard scleral search coil (SSC) system is supplied with a single three-axial transmitter (or with a triad of transmitters) and the direct magnetic coupling between the transmitting coils and the SSC is used for computing the eye location. The SSC's orientation components measured by the SSC system are involved in the location-tracking algorithm as well. The suggested method differs from traditional ones where the eye location is computed indirectly, relative to the measured location and orientation of a transitional three-axial magnetic sensor attached to the subject's head. The new method eliminates systematic errors caused by inaccurate situating the transitional sensor relative to the eye. It also eliminates systematic errors caused by imperfect orthogonality of the transitional sensor. It is found that an accurate location tracking with a single transmitter is possible only if orientation freedom of the eye is limited. To track the eye location with no orientation limitations, a triad of transmitters is employed. The resulting accuracy can be as good as +/- 1 mm (in a 200-Hz bandwidth) over a relatively large (0.5 x 0.5 x 0.5 m) operating region in the center of a 1 x 1 x 1 m SSC system. The analytical results obtained are confirmed with the help of computer simulations.     

基于两次多项式拟合的人眼注视方向估计

针对单相机、无辅助光源的人眼视线估计系统固有的精度低、头部运动受限等问题,本文提出了基于两次多项式拟合的、单相机、单辅助光源的视线估计方法。在准确提取辅助光源在角膜表面产生的反射光斑和虹膜中心的基础上,以反射光斑为基准点考察虹膜中心相对于反射光斑的偏移与注视点之间的映射关系。首先通过第一次多项式拟合考察注视点不变而反射光斑位置发生变化,对虹膜中心与反射光斑相对位置的影响,以此确定相对于任意位置的反射光斑,对应测试板上15个测试点的理想虹膜中心偏移。然后通过第二次多项式拟合考察当反射光斑在图像中的位置确定后,虹膜中心偏移与注视点之间的对应关系。通过两次拟合,实现了人眼注视方向的有效估计,在允许头部自由运动的前提下,测试样本的水平方向平均注视误差为1.31°,竖直方向平均注视误差为1.00°。