基于北斗卫星系统的深远海GPS波浪浮标数据传输研究

国家海洋技术中心研制的GPS波浪浮标仅需一个GPS接收机,无需其他辅助传感器,其功耗低、尺寸小、布放方便、测量精度高、适用于大范围的对波浪进行精细化观测.为了解决GPS波浪浮标在深远海应用中的数据传输问题,通过对比Argos、铱星、北斗三种卫星系统的特点,该设备优先选用了基于北斗卫星系统的数据传输方式.对系统构成、硬件电路设计、测量原理及数据传输流程分别进行了详细阐述.通过实验室实验和现场海上试验,特别是GPS波浪浮标在遭遇台风等恶劣环境下仍能正常通信,验证了北斗卫星系统在深远海数据传输上的可行与可靠性.     

非标定点下的图像校正算法

传统的图像校正方法需要在拍摄现场布放若干标定点.本文给出了一种新的算法,根据摄像机内部的物理结构,结合DLT(直接线性变换)法等相关知识,构造四个虚拟标定点,根据这些虚拟标定点求出校正系数.该算法无需在拍摄现场安放任何标定点就能够完成对图像的校正,得到物体的真实形状.文中使用该算法对六幅拍摄图像进行了校正,检验了该算法的有效性,并分析了产生微小误差的原因,给出了减小误差的方法.     

边远岛气压温湿集成测量系统设计

气压、空气温湿度是海洋气象的重要观测内容;介绍了采用新型压力传感器MS5534C和温湿度传感器SHT15构成的集成测量系统在边远海岛气象监测中的一个应用实例,描述了这两个传感器的基本特性及其与微控制器C8051F120的硬件接口设计和软件控制方法;给出了RS-485总线接口电路设计、软件设计及其集成方法;系统经检定表明,气压的最大误差是-0.29hPa,温度的最大误差是-0.19℃,湿度的最大误差是-3%,优于项目的设计指标;实际应用证明,该系统具有精度高、功耗低、维护方便和可靠性高的特点。     

基于信息融合技术的多传感器大气波导探测研究

结合我国大气波导探测技术发展的实际情况,引入了信息融合技术,介绍并分析了采取多传感器大气波导探测的可行性和必要性,提出了信息融合中的关键技术。结合GNSS探测大气波导和气象水文模型计算大气波导2种方法的特点,初步建立了多传感器大气波导探测系统的信息融合体系结构。     

视频与AIS信息融合的海上目标检测

提出了一种视频与AIS信息融合的海上船只目标检测方法。首先结合AIS信息确定船只所在区域,提取小范围图像,然后对图像进行高频加强滤波处理,增强船只目标与海面背景的对比度,利用显著性区域检测方法生成显著性图像,随之采用双阈值分割提取高显著性目标,最后通过形态学处理判断船只目标。实验结果表明,该方法适应性强,能够准确快速地实现船只目标提取。     

海洋观测网络化智能接口标准的研究

网络化智能接口标准对于海洋观测系统的集成、海洋信息的实时获取和共享等具有非常重要的作用。介绍了IEEE 1451、OGC SWE和PUCK协议等三种国际海洋组织正在推广的接口标准,概括了它们的体系结构、重要内容及其发展状况,并对这三种标准协议进行分析和比较,最后提出了它们应用在海洋观测系统中的各自优势和侧重点,以及这三种标准存在的问题。     

基于卡尔曼预测的序列图像椭圆检测算法

为实现序列图像中的动态椭圆目标检测,采用数字图像坐标系下的卡尔曼滤波来预测图像中椭圆的待检测区域。设计了卡尔曼滤波器,对椭圆目标的运动参数（椭圆中心位置、速度以及加速度）进行跟踪从而可以预测下一帧图像中目标椭圆的待检测区域,缩小了图像中椭圆目标的搜索范围,提高了算法的实时性和鲁棒性。结合随机抽样一致理论和最小二乘拟合法设计了鲁棒性的椭圆检测算法,实现了序列图像中椭圆目标的快速、鲁棒检测。仿真结果及物理实验表明,本文算法能快速稳定的检测出序列图像中的椭圆目标。     

融合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测

图像显著性检测能够获取一幅图像的视觉显著性区域,是计算机视觉的研究热点之一。提出一种结合颜色特征和对比度特征的图像显著性检测方法。首先构造图像在HSV空间的颜色函数以获取图像颜色特征;然后使用SLIC超像素分割算法对图像进行预处理,基于超像素块的对比度特征计算图像显著性;最后将融合颜色特征和对比度特征的显著图经过导向滤波优化形成最终的显著图。使用本文算法在公开数据集MSRA-1000上进行图像显著性检测,并与其他6种算法进行比较。实验结果表明本文算法结合了图像像素点和像素块的信息,检测的图像显著性区域轮廓更加完整,优于其他方法。