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11.
由于器件及工艺等技术限制,红外图像分辨率相对可见光图像较低,存在细节纹理特征模糊等不足。对此,本文提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的红外图像超分辨率重建方法。该方法改进残差模块,降低激活函数对信息流影响的同时加深网络,充分利用低分辨率红外图像的原始信息。结合高效通道注意力机制和通道-空间注意力模块,使重建过程中有选择性地捕获更多特征信息,有利于对红外图像高频细节更准确地进行重建。实验结果表明,本文方法重建红外图像峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)优于传统的Bicubic插值法以及基于CNN的SRResNet、EDSR、RCAN模型。当尺度因子为×2和×4时,重建图像的平均PSNR值比传统Bicubic插值法分别提高了4.57 dB和3.37 dB。 相似文献
12.
针对红外图像相对于可见光检测精度低,鲁棒性差的问题,提出了一种基于YOLO的多尺度红外图目标检测网络YOLO-MIR(YOLO for Multi-scale IR image)。首先,为了提高网络对红外图像的适应能力,改进了特征提取以及融合模块,使其保留更多的红外图像细节。其次,为增强对多尺度目标的检测能力,增大了融合网络的尺度,加强红外图像特征的进一步融合。最后,为增加网络的鲁棒性,设计了针对红外图像的数据增广算法。设置消融实验评估不同方法对网络性能的影响,结果表明在红外数据集下网络性能得到明显提升。与主流算法YOLOv7相比在参数量不变的条件下平均检测精度提升了3%,提高了网络对红外图像的适应能力,实现了对各尺度目标的精确检测。 相似文献
13.
油气储层实验数据是油气地质研究、岩石地球物理评价和油气藏工程理论计算的基础。然而,油气储层所用的岩心样品数量有限且实验费用高昂,难以获取大量的实验数据,这就造成了后续储层参数评价的不确定性。该文阐述了油气储层岩心实验数据的样本量设计方法,探讨了随机抽样方法下合理的样本量设计流程;结合实测油气储层实验数据,分析了样本量设计的效果。结果表明:利用相邻井岩心资料和测井信息可以有效地预估岩心实验的样本量,提高实验数据的应用效果。在岩心实验的设计中,应该充分重视实验样本量设计这一基本环节,并采用随机化、重复和区组化的实验设计策略,对于节约实验周期与成本、提升岩心实验数据的可靠性有着重要作用。 相似文献
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油井无电缆传输测试工艺技术 总被引:1,自引:0,他引:1
油井无电缆传输测试工艺技术可解决无法实施常规测试方法录取动态生产资料的油井生产测试问题。该工艺技术在油井检泵作业施工期间进行,测试仪器和无电缆传输系统随泵下入井内,测试得到的数据转换为声波信号,沿油管传输到地面,被安装在井口的声波接收探头接收。通过数据处理与解释,得到该井目前生产状态下的动态资料,可实现油井长期、实时监测。经华北油田4口井现场试验,效果较好,为油田开发方案的制定提供了较为准确的资料。 相似文献