北极东北航道夏季海冰冰情与适航性分析

利用经过交叉定标处理后的多源被动微波遥感数据,结合我国"雪龙船"科考船和"永盛轮"商船东北航道航行资料,对北极东北航道夏季的海冰冰情进行分析,探讨东北航道2002～2016年7～10月的适航性.结果表明:多源被动微波遥感数据经过交叉定标处理后,可有效减小其数据间的系统差异,获得一致性更好的长时序卫星观测资料;北极东北航道海冰冰情在逐年减轻,航道适航性愈加良好;航道开通时间窗口集中在8月上旬至10月上旬.北极东北航道中段受海冰影响较大,但海冰影响呈减小趋势,可通航天数不断增加,其中维利基茨基海峡是影响通航的关键区域.北极东北航道夏季海冰冰情与适航性分析可为我国科考船和商船北极安全航行提供参考.     

基于深度学习和虚拟模型的路面全域伤损状态自动化感知

路面全域伤损的有效感知是全面、系统地实施维护决策的关键依据。提出一种基于深度学习和虚拟模型的路面全域伤损状态自动化感知方法。该方法首先基于无人机实测数据建模生成路面虚拟实体；然后使用深度语义分割网络从实测数据中精细化地检测路面伤损；最后，将输出的伤损特征检测结果与虚拟实体数据进行匹配和UV映射，获取各个伤损在虚拟空间中的定位信息并逐一部署，得到面向路面全域的伤损状态感知模型。结果表明：在现场实测统计长为236 m,宽为20 m的实际路面区域试验研究中，充分训练的U-Net网络的平均交并比(MIoU)达到0.86,显示出对无人机采集到的路面伤损区域极佳的分割精度。建立的路面伤损状态感知模型有效感知实际存在的伤损91处，与传统的二维检测结果相比，能够更加系统地对路面全域伤损进行全局表征，便于高效地推断伤损的特征和位置信息，实现精准、动态的路面服役状态评估。