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501.
为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常
判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4
方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关
键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O
验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。 相似文献
502.
近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。 相似文献
503.
传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络(CNN),将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元(ELU),使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。 相似文献
504.
505.
506.
507.
针对传统人群密度估计方法在鱼眼图像畸变下不适用的问题,提出了一个面向鱼眼图像的人群密度估计方法,实现了在鱼眼镜头场景下对人流量的监控。在模型结构方面,引入了可变形卷积,提高了模型对鱼眼畸变的适应能力。在生成目标数据方面,利用鱼眼图像的畸变特点,基于高斯变换,对人群标注转换的密度图进行符合鱼眼畸变的分布匹配。在训练方面,对损失函数的计算进行了优化,避免了模型在训练中陷入局部最优解的问题。由于鱼眼人群计数的数据集比较匮乏,采集并标注了相应的数据集。通过主客观实验与经典方法进行了对比,所提方法在测试集中的平均绝对误差达3.78,低于对比方法,证明了面向鱼眼图像的人群密度估计方法的优越性。 相似文献
508.
509.
张智 《运载火箭与返回技术》2005,26(2):61-66
文章介绍了卫星数据图像的存储,论述几种集群服务器的负载策略,提出一种自适应的负载均衡策略,并对以往策略进行了对比。对分布式分包路由(DPR)技术作了深入的分析,作者在测试评估的过程中,给出一种新的集群服务器方案。 相似文献
510.
基于梯度特征的图像自动分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离,从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地,但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且,很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息,即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征,梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感,对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理,利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域,进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明,该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域,对于未经辐射校正图像有较好的适用性,并且有较快的处理速度。 相似文献