改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

基于深度残差学习的自动驾驶道路场景理解

随着道路场景理解技术的快速发展，自主驾驶领域取得了长足的进步。在相关任务中，包括道路分割、分类和车辆检测的实时性和准确性是安全性的一个关键问题。为此，提出了一个具有编/解码器网络结构的基于深度残差学习的方法。一方面，编码器网络结构使用不同层次的残差网络来提取高维中的抽象特征，这些特征在接下来的三个任务中共享使用；另一方面，解码器网络结构采用一种子任务的并行计算机制，即道路分割、车辆检测和道路分类任务同时执行。此外，全卷积神经网络用于对提取的图像特征进行上采样以解决道路分割问题。最终，实验结果表明在保证高精度的前提下处理帧率可达到15 fps以上。     

考虑双馈电机极限场景出力下无功调节能力的电压分区

考虑到风电场运行在极限场景时双馈感应机组无功调节能力不足可能会导致分区内无功不平衡,提出了考虑双馈电机极限场景出力下无功调节能力的电压分区模型,即以考虑风电功率概率特征的电气距离期望矩阵为依据,以模块度为优化目标,在约束条件中加入满足双馈电机极限场景出力下分区内无功平衡能力约束,消除风电波动性对分区影响的同时求取最优的分区结果。此外,在采用静态无功储备裕度、电源控制力、区域耦合度指标的同时,新提出极限场景无功储备指标,从考虑风机常规出力和极限场景出力两个角度评价了分区结果。最后采用改进粒子群算法对所建模型求解,克服了分区数及聚类中心人为指定具有主观性的问题,并通过对IEEE33节点系统仿真,验证了方案的有效性。     

基于DRGAN和支持向量机的合成孔径雷达图像目标识别

为解决SAR图像目标识别中样本缺乏和方位角敏感问题,提出了一种基于DRGAN和SVM的SAR图像目标识别算法。首先,采用多尺度分形特征对SAR图像进行增强,经过分割得到目标二值图像,基于Hu二阶矩估计目标的方位角。然后对估计得到的目标方位角进行量化编码,结合原始图像作为输入,对设计的DRGAN模型参数进行训练与优化。由于DRGAN中的深度生成模型将目标姿态与外观表示进行解耦设计,故可利用该模型将SAR图像样本变换到同一方位角区间。基于变换后的训练样本分别提取归一化灰度特征,利用SVM训练分类器。采用MSTAR数据集在多个不同操作条件下对提出的算法进行测试,实验结果表明,在带变体的标准操作条件下,能够达到97.97%的分类精度,优于部分基于CNN模型的分类精度,在4种扩展操作条件下的分类精度分别为97.83%,91.77%,97.11%和97.04%,均优于传统方法的分类精度。在SAR图像目标方位角估计存在一定误差的情况下,训练得到的GAN模型作为SAR图像目标旋转估计器,能够使得在不进行复杂样本预处理的前提下,仍然取得较高的SAR图像目标识别精度。     

场景控制下的历史建筑环境再生复旦相辉堂改扩建工程

文章介绍了复旦相辉堂改扩建工程。建筑师通过分析复旦大学相辉堂的历史价值和校园格局,梳理出重要的历史场景,引用挪威建筑历史和理论学家诺伯舒兹的"场所与场所精神"理论,结合场景设计原理,延续叠合生长的设计理念,以重点场景控制为导向,对相辉堂进行修缮设计和改扩建设计。     

三维姿态监测技术在地震测井中的应用

在地震测井施工中,为监测地下检波器的运动特征,需应用三维监测技术。首先从映射几何的角度深入分析OpenGL的三维监测技术,建立OpenGL虚拟场景,然后分析检波器模型内外方位元素的表达,利用三维绘图技术建立检波器的立体模型,最后对所获取的坐标数据进行快速的三维绘图技术处理,形成实时可靠的立体模拟界面。实验结果表明:检波器的方位角模拟精确度能保证在1°以内,满足后期简化数据处理的要求。该技术应用在地震测井中时,具有远程、可靠、无损检测等特点,为操作人员提供直观可靠的观测决策平台,并且结合实际需求能够扩展多种功能模块,可广泛应用于测井过程中方位数据的获取。