提高遥感影像分类精度方法的研究

如何提高遥感影像数据的专题信息提取精度，是遥感应用中研究的主要问题之一。在遥感影像应用的实践中，需综合利用多种方法参与分类过程，来提高影像分类的精度。本文探讨了在现有遥感影像处理技术的基础上，提高遥感影像分类精度的多种可行性方法。     

基于改进支持向量机的船舶电力系统稳定性容错控制研究

为了提高船舶电力系统控制稳定性,提出基于改进支持向量机的,船舶电力系统稳定性容错控制方法。在传统支持向量机的基础上添加SVM分类策函数,生成电磁波最优超平面,对电磁波进行微观划分,引入模糊控制思想,建立模糊控制PID控制器,将划分后的电磁波作为PID控制器输入值,利用控制器模糊传递函数,提取电力系统控制输出值,建立PSO-LSSVM电力系统无线传感路径,通过传输节点,将控制输出值传输到电力系统指令层,实现船舶电力系统稳定性容错控制。实验数据表明,该控制方法对电力系统正向电流控制稳定性提高了16%,反向电流控制稳定性提高了22%,具有鲜明优势性。     

基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器

针对传统的一类分类器分布适应性差、数据描述不够精确等问题,提出了基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器.该方法首先采用Parzen窗法对数据分布的全局概率密度进行估计,进而对样本进行个性化加权操作,并训练极限学习机,从而实现对样本分布的精确描述.特别地,极限学习机以自编码器的方式实现,并通过重构误差来确定样本类属.实验结果表明:与诸多传统方法相比,其不但具有更好的数据描述能力,而且兼具时间复杂度低的优点.     

水下机器人揭示南极洲末日冰川的隐藏基础

据报道,在一次史无前例的南极冰川科学活动中,研究人员利用一个巨大的水下机器人首次造访了南极洲的白冰川底部并拍摄到海底冰川底部的图像。众所周知,南极冰川因其对海平面的影响而受人关注。该地区是思韦茨冰川可能变得更危险的关键,在未来几个月,研究小组希望让世界更清楚地了解它的状况。     

背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法

现阶段,IR成像系统在舰船目标检测中的应用备受关注。由于IR图像存在背景灰度非均衡的特征,从而使得常规的图像分割方法很难对舰船目标进行准确检测。为了有效解决这一问题,探寻一种能够对背景灰度非均衡的舰船目标图像进行有效分割的方法。本文从舰船目标图像分割的现状分析入手,对背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法进行论述,期望本文研究能够对舰船目标图像分割精度的进一步提升有所帮助。     

基于作业任务分类的船舶建造质量管理研究

针对我国造船企业船舶建造质量管理体系不成熟、质量管理执行不坚决、质量管理缺乏科学方法的现状,在分析船舶建造质量管理特点的基础上,将任务分类技术应用于船舶建造质量管理,全面覆盖船舶设计、建造全过程,显著提升船舶一次报验合格率。经63 500 t散货船"ARIES CONFIDENCE"项目交付后的统计数据显示,该船最后一次报检合格率与以往同类船型相比提升了7. 86%,为后续项目推行基于作业任务分类的船舶建造质量管理模式提供宝贵的数据支撑。     

云计算下海上多来源传输数据分类存储方法

针对传统的数据存储方法存储数据时负荷消耗过大的问题,研究云计算下海上多来源传输数据分类存储方法。使用小波变换对海上多来源传输数据去噪,根据计算数据间的支持度和相似度确定数据间的关联规则。利用后缀树聚类方法完成对数据的分类,确定分类后数据的存储位置,实现对分类数据的均衡负荷存储。通过与传统的应用MongoDB的数据存储方法的对比仿真实验,证明了云计算下海上多来源传输数据分类存储方法存储数据时的负荷消耗更少,具有优越性。     

雾天道路下智能车视觉图像实时快速去雾研究

针对智能驾驶视觉感知领域中去雾算法处理时间过长的问题，提出了一种基于大气散射模型的视频图像快速去雾算法。在暗通道先验去雾的基础上，计算大气光值的自适应参数，提高去雾速度，并优化设计去雾系数，获取半去雾图像，将单幅图像去雾应用到视频实时去雾中；进一步利用限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）算法抑制去雾残余噪声，增强图像道路交通特征。验证结果表明：提出的算法有效提高了图像质量，且视频去雾速度较传统算法大幅提升；图像边缘强度提升近2倍，极大提高了道路能见度。