基于Landsat遥感影像的黄河三角洲东营段海岸线变化分析

基于Landsat遥感影像数据,利用平均高潮线法提取了1986—2015年的海岸线,运用GIS技术分析了黄河三角洲东营段面积的淤蚀变化、海岸线迁移特征及其时空变化规律,以及淤蚀变化与入海水沙的关系。结果表明:1986—1997年黄河三角洲东营段处于持续蚀退状态,蚀退面积约为180 km~2;1997—2006年淤积后面积相对稳定,2006年面积和1986年相差不大;自2008年开始呈现轻微蚀退状态;蚀退速率和淤积速率最快的时段分别为2011—2013年和1997—1999年。海岸线时空变化特征显著,黄河入海口段变化最为剧烈,海岸线方向和形态不断变化,向海延伸;东营港及邻近岸段区域面积基本稳定;刁口段、莱州湾岸段年间淤进和蚀退交替进行,总体上均处于蚀退状态。黄河三角洲东营段海岸线变化主要受黄河流路变化、入海水沙和海水侵蚀的影响,黄河调水调沙工程的长期实施对于近年来河口海岸线的变迁具有深刻影响。     

钢骨超高强混凝土框架结构恢复力模型研究

鉴于目前缺乏钢骨超高强混凝土（ＳＲＵＨＳＣ）框架结构的恢复力计算模型,基于ＳＲＵＨＳＣ框架结构低周反复加载试验结果,提出了考虑加载循环退化效应的ＳＲＵＨＳＣ框架结构恢复力模型,运用ＭＡＴ- ＬＡＢ编写了相应的计算程序。通过对比Ｐ－Δ滞回环以及等效黏滞阻尼系数ｈｅｑ、耗能比ζ、功比指数Ｉｗ三个抗震耗能参数的模拟值与试验值,结果表明,滞回环及各参数的吻合度均较好,该恢复力模型可较为准确地反映ＳＲＵＨＳＣ框架结构的主要受力特征,可为ＳＲＵＨＳＣ框架结构的抗震性能研究提供一定的理论依据。     

基于增量动力分析的重力坝抗震性能评估

基于增量动力分析法(IDA),采用塑性耗能与总变形能的比值作为结构性能指标,提出了重力坝抗震性能评价的三级震害划分和两个极限状态下的失效性划分的建议,做出IDA曲线,并结合分位数分析和易损性分析对重力坝抗震性能进行评估。以邯郸京娘湖重力坝为例,进行一系列的非线性分析,结果表明:分位数分析的IDA曲线中每个极限状态的峰值地面加速度PGA均大于设计地震的峰值地面加速度,满足该重力坝的功能保障性水平和安全保证性水平。易损性分析下,1.5倍设计地震作用时65.92%的概率处于正常使用阶段,100%可以保证安全。结果表明该重力坝具有良好的抗震性能。该项研究结果为重力坝抗震性能设计和安全风险评估提供了新思路。     

四维混沌系统及其在图像加密中的应用

传统基于低维混沌系统的图像加密算法往往具有密钥空间较小、安全性较差的问题。针对这些问题,首先提出了一类新的平衡点不稳定的四维离散混沌系统,通过数值仿真对该类系统进行了动力学行为分析,正的Lyapunov指数的个数可以达到三个。同时并基于该类混沌系统设计了一个新的图像加密方案,并进一步对明密文的分布直方图、相关系数、信息熵以及加密方案对参数的敏感性进行了分析。分析结果表明,该加密方案抵抗外来攻击的能力强,密钥空间可达2996△,具有较高的安全性。     

融合特征关联性的深度哈希图像表示方法

针对深度描述子无法提供图像特征之间关联性的问题进行了研究,提出了一种融合特征关联性的深度哈希图像表示方法,这种方法将深度描述子之间的关系融入到图像内容的描述中,用于提高图像检索性能。首先,通过预训练网络生成图像的特征映射,并在此基础上提取出深度特征描述子。然后,将深度特征描述子映射为深度视觉词,从而用于深度视觉词的频繁项集发现。接下来将离散值的深度视觉词图像表示和哈希值的频繁项集图像表示连接生成图像表示。最后,算法通过图像类内、类间的相似性关系构造优化,得到最优的阈值,用于将图像表示变为哈希值。实验中,将提出的方法与一些优秀的图像表示方法在holiday、Oxford和Paris图像集的图像检索任务中进行了性能比对,用于证明此方法的有效性。     

基于ResNeXt和WGAN网络的单图像超分辨率重建

为解决现有基于生成对抗网络的单图像超分辨率重建模型SRGAN网络训练不稳定、学习速率慢等问题,提出了一种基于ResNeXt和WGAN的单图像超分辨率重建模型Res_SRGAN。该模型参考ResNeXt网络结构构造生成器,降低了生成器的复杂度,仅为SRGAN的1/8;通过WGAN来构造判别器解决了SRGAN模型不稳定的问题;实验结果表明,在四个公开数据集上本文所提模型相较于现有的单图像超分辨率重建模型在主客观评价中均取得了更加优越的性能。     

基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测

针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区域进行处理,清晰地显示了目标边界轮廓;然后使用Mask R-CNN提取语义特征,给出了图像语义特征和语义一致性的定义,并针对提取语义特征过程中出现的同一语义类别的物体在不同形态下被检测为不同语义类别的问题,提出了图像组语义相关类的概念,在此概念的基础上定义了图像组语义关联类,解决了多幅图像的语义关联问题;最后融合显著性检测区域和图像组语义一致性区域得到协同显著性检测结果。在公开基准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效凸显目标整体及轮廓,在客观量化方面的综合性能有明显提升。     

几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法

针对现有图像分割算法聚类复杂以及分割精度不够高的问题,提出了基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值（RFCM）相结合的医学图像聚类分割算法。首先建立软集表示的像素集,并计算每个像素与质心之间的距离,然后基于像素和质心之间的最小距离,将像素分组到聚类中。为了将软集应用到粗糙模糊C-均值中,定义了一个模糊软集,进一步将输入图像转换为二值图像,通过计算连通区域的几何距选择适当的质心。最后利用这些新的质心计算更新像素的隶属度值,从而完成模糊聚类划分。在Allen Brain Atlas等三个医学数据库上评估了所提出混合算法的性能,获得的Jaccards系数和分割精度（SA）都优于几种对比算法。实验证明,提出的聚类分割算法具有良好的性能。     

改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。     

火电厂钢框排架-消能支撑结构低周往复加载试验

为研究钢框排架-消能支撑结构的抗震性能,以某钢结构火电厂主厂房为原型并采用防屈曲支撑作为消能装置,设计了1榀5层的钢框排架-消能支撑结构试件.通过低周往复加载试验,分析其破坏机制、滞回性能、刚度退化规律、层间变形及防屈曲支撑耗能能力.试验结果表明:钢框排架-消能支撑结构具有较高的抗侧刚度及承载能力.模型试件滞回曲线呈饱满的梭形,等效黏滞阻尼系数达0.262,位移延性系数超过3.53,表现出良好的耗能及延性性能.试验过程中,防屈曲支撑可在较小加载位移时先于主体梁柱进入屈服且塑性耗能特征明显,增加了结构阻尼且耗能稳定,有效提高了结构抗震性能.