基于多光谱与显著性的红外弱小目标融合检测

基于多光谱与显著性,提出一种红外弱小目标融合检测算法。该算法旨在将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱图像信息组合到一起,利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性,提高系统的检测性能。采用一种新的基于人类视觉注意机制的显著性方法,该方法能够快速准确找到图像中的显著性区域;将目标看作一类,背景和干扰点看作另一类,选取离差平方和准则,使类内距离最小,类间距离最大;训练出融合参数,得到融合后的显著性图像。通过设定的门限值二值化,可以看出该融合方法能很好地将目标与背景分开,从而检测出目标。     

基于水利网格的资源整合与应用

在探讨网格技术的基础上,以主题信息服务、按需计算服务、个性化决策服务的高效化和便捷化为目标,构建了水利网格平台框架及平行系统,分别实现了异构信息的高效集成、计算力资源调度及服务可视化、卫星遥感MODIS数据的按需计算服务、基于平行系统的洪水预报以及基于网格系统的仿真模拟环境.以水利网格作为基础平台的资源整合与应用方案,能够有效的解决多种水利业务的分析,处理问题,并在一定程度上辅助支持了预报和决策.     

带有可信度的红外弱小点目标关联检测及性能分析

对红外序列图像中运动弱小点目标的关联检测问题进行了研究。在多假设检测的基础上采用“K/N”规则检测算法, 并引入带有可信度信息的判决融合, 其中, 可信度取自噪声概率分布函数。该方法把多假设检测与“K/N”规则检测算法有机地结合起来, 克服了多假设检测运算量大, 难以实时处理的缺点。引入可信度信息避免了当序列图像中某帧突然出现一个强的噪声脉冲时, 使得穿越该点的可能轨迹的统计量增大, 导致算法判断为出现多个虚假目标的情况。对信噪比较小的点目标, 特别是在有个别帧点目标被云层完全遮挡住的情况下, 该方法仍然有很高的检测概率; 最后, 从理论上详细分析了该方法的检测性能。理论分析和实测数据结果有效地验证了检测算法的可行性。     

基于OSGi的AAF应用框架研究

针对现有框架在集成、封装、表示、标准化等方面存在的不足,提出、设计并实现了一个符合OSGi规范、具有较强扩展性、灵活性的标准化应用框架AAF.框架以OSGi、J2EE技术为基础,采用全局分层和局部Bundle封装等技术实现,简化了依赖关系,提高了移植能力;并且通过细化核心控制,建立解耦设计,强化AAF架构中视图和控制器的关联,使得应用程序的结构层次和上下文环境更加清晰,部署更加规范独立.最后基于AAF框架构建了一个水利信息门户服务平台,并给出了应用、开发实例,运行效果良好.     

基于数字地球的WebGIS开发及其应用

空间地理数据的传输、处理以及展示对WebGIS提出了更高的要求。基于此,在开源数字地球模型上进行二次开发,采用GeoServer作为WebGIS服务器实现网络地图服务,构建一种金字塔模型的数据缓存机制,分析系统体系结构,设计基于数字地球的WebGIS。通过在WebGIS上水雨情信息综合集成和洪水淹没三维仿真的应用表明,该WebGIS具有较好的实用性和扩展性。     

基于数字地球的洪水淹没分析及仿真研究

针对洪涝灾害中洪水淹没问题,采用现代信息技术对洪水进行淹没分析和三维仿真。基于瓦片金字塔模型生成研究区域的三维地形,在此基础上按照精度要求构建指定步长的矩形格网模型,对给定洪水水位值和洪水量已知的两种情况分别进行洪水淹没分析,提出洪水淹没仿真系统体系,采用三维仿真技术对洪水淹没进行三维仿真进行淹没过程的三维仿真。实例表明,方法具有较好的实用性,对防洪决策及洪灾后评估等具有重要意义。     

基于F-CNN的雷达目标辨识算法

针对雷达真实目标、地杂波和密集假目标的辨识问题，提出了一种基于分解卷积神经网络的雷达目标辨识算法。以深度可分离卷积为基础建立分解卷积神经网络模型。为了减少模型参数，通过减少卷积核数量和全连接层连接节点数量，减少识别特征种类，建立了精简分解卷积神经网络。实测数据的处理结果表明，该算法与现有卷积神经网络方法相比，精简分解卷积神经网络对真实目标样本、地杂波样本和密集假目标样本具有更高的识别正确率，且精简模型参数数量不到现有方法的十分之一。     

HVDC无功控制变量采集处理策略研究

研究西门子控制和保护集成系统中无功控制的变量采集回路和无功控制的变量采集处理策略,对工程中应用的两种不同的电压有效性检查逻辑和电压选择逻辑组合进行对比分析,并结合实际案例,分析其各自功能的优缺点,针对不同的组合提出了电压有效性检查逻辑的优化方案,同时提出了电压选择逻辑的实用性改进方向。     

洗煤工艺分析及常见问题研究

结合当前煤炭业和煤炭市场的现状对洗煤工艺进行分析,探讨当前洗煤业的主要问题,并对解决这些问题的策略进行研究.