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高山峽谷地區(qū)SAR角反射器定位精度研究——以某巨型水電站庫首區(qū)為例————作者：范進(jìn)勇;廖海生;陳艦;何鑫;羅惠恒;黃榮;楊磊;李林澤;陳堯文;江利明;黃榮剛;

摘要：角反射器（CR）作為高精度干涉合成孔徑雷達(dá)（InSAR）監(jiān)測的關(guān)鍵工具，其反射性能與定位精度對InSAR形變監(jiān)測及結(jié)果解譯具有關(guān)鍵性影響。現(xiàn)有CR定位研究聚焦于平原場景，缺乏針對復(fù)雜地形環(huán)境的研究。據(jù)此，本文構(gòu)建了一套結(jié)合SAR定位和雷達(dá)反射截面積（RCS）分析的CR定位精度分析方法，并采用地形高陡的某巨型水電站庫首區(qū)CR陣列進(jìn)行試驗分析。結(jié)果顯示，該水電站庫首區(qū)CR陣列10個CR中，8個精度良好...

基于NCC動態(tài)調(diào)整協(xié)方差的視覺慣性里程計定位方法————作者：隋心;白建洲;王長強(qiáng);史政旭;高嵩;趙宏超;

摘要：視覺慣性里程計(VIO)在無人機(jī)和機(jī)器人導(dǎo)航中具有廣泛的應(yīng)用。然而，現(xiàn)有VIO系統(tǒng)在應(yīng)對特征點匹配質(zhì)量不一致的情況時穩(wěn)健性較差。大多數(shù)VIO算法通常假設(shè)觀測模型的噪聲項協(xié)方差矩陣為常量，忽略了不同特征點匹配質(zhì)量的差異。針對此問題，本文基于多狀態(tài)約束卡爾曼濾波(MSCKF)提出了一種利用歸一化互相關(guān)(NCC)動態(tài)調(diào)整協(xié)方差的VIO定位方法。該方法通過構(gòu)建一種新的觀測模型，在像素值上引入特征點的跟蹤誤...

復(fù)雜場景下基于關(guān)鍵幀選取與回環(huán)約束的視覺/慣性導(dǎo)航算法————作者：郝春霆;劉飛;王堅;韓厚增;李艷東;

摘要：針對無人車在復(fù)雜場景下長時間運(yùn)動時，前一幀圖像誤差會傳播到下一幀中，導(dǎo)致視覺/慣性里程計算法出現(xiàn)誤差累積的問題，本文提出一種基于關(guān)鍵幀回環(huán)約束的多狀態(tài)約束卡爾曼濾波視覺/慣性里程計算法。首先，保留固定時間間隔關(guān)鍵幀的位姿，充分利用圖像信息，有效地限制狀態(tài)增長；然后，利用詞袋模型進(jìn)行回環(huán)檢測，確定發(fā)生回環(huán)的關(guān)鍵幀，并將回環(huán)約束的觀測量添加至特征追蹤中進(jìn)行測量更新；最后，在公開數(shù)據(jù)集和真實環(huán)境下進(jìn)行驗...

基于動態(tài)場景的實時語義SLAM算法————作者：符強(qiáng);鐘振;紀(jì)元法;任風(fēng)華;

摘要：針對傳統(tǒng)視覺SLAM(simultaneous localization and mapping)在動態(tài)環(huán)境下定位精度較低、穩(wěn)健性較差、結(jié)合深度學(xué)習(xí)后實時性較差及無法構(gòu)建稠密地圖的問題，本文提出了一種基于ORB-SLAM3的改進(jìn)算法。首先，采用輕量化SegFormer語義分割網(wǎng)絡(luò)，對圖像中存在的動態(tài)物體進(jìn)行識別后，添加掩膜圖像自適應(yīng)膨脹方法，根據(jù)特征點數(shù)自動調(diào)整掩膜膨脹范圍，更有效地保留靜態(tài)特征點...

基于主成分分析的電網(wǎng)設(shè)施振動模態(tài)的運(yùn)動放大提取方法————作者：張可;童旸;黃文禮;胡尚;陶庭葉;戴菊;

摘要：在電力系統(tǒng)的安全運(yùn)檢中，電力基礎(chǔ)設(shè)施的模態(tài)健康監(jiān)測至關(guān)重要，而機(jī)器視覺方法因具有高精度、高效率、靈活可靠等優(yōu)勢逐漸成為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的重要手段。針對常用的機(jī)器視覺運(yùn)動放大方法中所存在的頻率通帶經(jīng)驗設(shè)置問題，本文提出了一種結(jié)合主成分分析和盲源復(fù)雜度追蹤算法的振動模態(tài)提取方法，實現(xiàn)對微小運(yùn)動信號的自主提取；為解決監(jiān)測視頻圖像中存在的偏移、模糊等問題，提出了利用圖像均值減損對比度歸一系數(shù)矩陣作為圖像模糊評...

室內(nèi)動態(tài)場景下融合語義信息的視覺SLAM方法————作者：王一哲;張瑞菊;王堅;謝欣睿;黃啟承;

摘要：視覺SLAM作為實現(xiàn)智能設(shè)備自主感知與導(dǎo)航的核心技術(shù)，在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域扮演著關(guān)鍵角色。然而，當(dāng)場景包含移動物體時，傳統(tǒng)視覺SLAM算法的穩(wěn)定性和定位精度顯著下降。為解決上述問題，本文提出了一種室內(nèi)動態(tài)場景下融合語義信息的SLAM方案。該方法基于ORB-SLAM2框架，通過引入GCNv2網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度特征提取，并利用YOLOv5進(jìn)行語義分割，以識別動態(tài)物體。結(jié)合運(yùn)動一致性分析，有效剔除了動態(tài)干擾...

基于多特征信息定位的機(jī)器人視覺SLAM算法————作者：范啟亮;丁度坤;

摘要：視覺即時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)算法在室內(nèi)服務(wù)機(jī)器人中被廣泛應(yīng)用，但基于點云、平面和語義的視覺SLAM算法存在地圖構(gòu)建單一、定位不準(zhǔn)等問題。本文基于經(jīng)典ORB-SLAM2算法，引入平面和語義信息，提出基于多特征信息定位的視覺SLAM算法(MFIL-SLAM)。該算法通過從視覺和深度圖像中提取特征點、平面和語義信息，與地圖中的相應(yīng)路標(biāo)關(guān)聯(lián)，更新相機(jī)位姿，并通過因子圖優(yōu)化多層級地圖。試驗結(jié)果表明，本...

面向漂流膠囊機(jī)器人圖像的管道缺陷檢測————作者：朱松;陳安泰;華遠(yuǎn)盛;姜文宇;元鵬鵬;朱家松;

摘要：城市地下給排水系統(tǒng)的安全運(yùn)維對社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。管道漂流膠囊機(jī)器人作為一種新型的自動化檢測工具，能夠有效解決傳統(tǒng)方法存在的成本高、效率低等問題。然而，管道內(nèi)流水?dāng)_動、設(shè)備自熱等因素會導(dǎo)致膠囊機(jī)器人采集的圖像存在水霧干擾，嚴(yán)重影響病害識別精度。因此，本文設(shè)計了一種基于雙支特征融合去水霧的輕量級缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)，以提高低質(zhì)量膠囊機(jī)器人的圖像質(zhì)量和缺陷識別的準(zhǔn)確性。其中，雙支去水霧模塊自適應(yīng)提取...

融合升降軌SBAS-InSAR技術(shù)的冕寧縣滑坡隱患識別與分析————作者：尚依煒;熊俊楠;賈倩;羅思遠(yuǎn);王啟盛;曹依帆;

摘要：針對單一軌道InSAR技術(shù)在滑坡隱患識別中的漏判、錯判問題，本文提出了融合升降軌數(shù)據(jù)的SBAS-InSAR技術(shù)。以四川省冕寧縣為例，利用2019—2021年Sentinel-1A的90景升軌和80景降軌數(shù)據(jù)反演二維形變場，結(jié)合光學(xué)遙感影像，共識別出30處滑坡隱患；在垂直形變場中，識別滑坡隱患增加至34處，其中25處為已知災(zāi)點，9處為新增隱患。試驗結(jié)果表明，垂直形變監(jiān)測在滑坡隱患識別中具有更強(qiáng)的觀測...

基于高分影像和改進(jìn)YOLOv7模型在輸電線路走廊的建筑物識別————作者：楊國柱;孫詩睿;田茂杰;孫華敏;胡偉;李俊磊;

摘要：輸電線廊道內(nèi)的災(zāi)害預(yù)警與安全評估是智能電網(wǎng)建設(shè)工作的重點之一，因此掌握輸電線廊道區(qū)域內(nèi)聚落的所在位置及其分布情況等信息對于做好山區(qū)防災(zāi)減災(zāi)工作非常重要。近年來，隨著目標(biāo)檢測技術(shù)的不斷發(fā)展，所應(yīng)用到的領(lǐng)域也越來越廣泛，而遙感目標(biāo)檢測作為其中的一個應(yīng)用場景，因為其覆蓋范圍廣、涵蓋目標(biāo)多的特點，被廣泛應(yīng)用于建筑物信息提取。現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型在建筑物識別分割上的識別精度和檢測速度都存在局限。針對此類問題，...

雙重注意力機(jī)制的電力走廊點云語義分割————作者：李建;王健;王雷;李敏;楊立克;趙藝龍;

摘要：電力走廊的點云場景具有獨特性，采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行語義分割時面臨諸多挑戰(zhàn)，場景中存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)傾斜問題。此外，在處理架空電力線和桿塔時，由于局部半徑內(nèi)點數(shù)量不足，模型難以提取足夠的局部特征，從而降低了對相似對象的分割精度。為此，本文設(shè)計了一種基于雙重注意力機(jī)制的兩階語義輸電線路語義分割方法。首先，在數(shù)據(jù)精簡階段，利用電力傳輸設(shè)備與背景之間的高程差異，通過非深度學(xué)習(xí)方法有效去除大量背景點，加速訓(xùn)練過...

一種基于影像直方圖匹配的Brovey融合方法————作者：劉超群;余順超;顧祝軍;何穎清;趙敏;何秋銀;

摘要：本文探討了一種基于影像直方圖匹配的Brovey融合法(IHM Brovey)。該方法解決了Brovey融合法限制多光譜波段數(shù)量，以及融合影像色彩亮度和地物光譜特性變異大的缺陷。試驗表明，相比Brovey融合影像，IHM Brovey融合影像的各波段平均相關(guān)系數(shù)降低了2.60%,平均信息熵提高了0.25%,平均梯度提高了6.02%,更好地保留了原多光譜影像的豐富光譜信息和全色影像的精細(xì)地物空間紋理信...

無人機(jī)航測遙感技術(shù)在既有鐵路提質(zhì)改造中的應(yīng)用——以隴海鐵路寶天段為例————作者：陳富強(qiáng);魏域君;馬邦闖;李丹;劉雨鑫;張占忠;

摘要：本文在分析當(dāng)前無人機(jī)航測遙感技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對該技術(shù)進(jìn)行了分類總結(jié)，并以隴海鐵路寶天段提質(zhì)改造為研究對象，從無人機(jī)航測制圖、無人機(jī)LiDAR既有鐵路復(fù)測、無人機(jī)三維建模與LiDAR點云輔助地質(zhì)災(zāi)害分析及無人機(jī)航拍輔助調(diào)查等4個方面詳細(xì)地梳理了無人機(jī)航測遙感技術(shù)的應(yīng)用情況和技術(shù)優(yōu)勢。總結(jié)了該技術(shù)目前在作業(yè)效率、智能化水平、絕對精度等方面存在的缺陷，同時認(rèn)為硬件發(fā)展、數(shù)據(jù)處理、擴(kuò)展應(yīng)用是其未來的...

街景影像交通標(biāo)志牌限速限高信息提取————作者：季辰;劉磊;蔡棟;程亮;

摘要：針對端到端識別模型對樣本稀疏交通標(biāo)志牌識別效果差的問題，本文構(gòu)建了一種在街景影像中先檢測交通標(biāo)志牌，再提取限速限高語義信息的方法，以實現(xiàn)對標(biāo)志牌所在道路限速限高屬性的更新。首先，融合公開樣本數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練基于4種典型網(wǎng)絡(luò)的檢測模型，對比選用效果最佳的Faster R-CNN作為標(biāo)志牌檢測模型；然后，分割全景街景影像，在子圖像中檢測限速限高標(biāo)志牌；最后，引入PP-OCRv3文字識別模型提取限速限高值，...

聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)與SBAS-InSAR的青藏高原凍土形變監(jiān)測————作者：楊洋;賈洪果;柏錚航;劉宇辰;

摘要：受全球氣候變暖影響，青藏高原凍土退化和地表失穩(wěn)問題不斷加劇，對基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)維護(hù)和區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成阻礙。近年來，SBAS-InSAR技術(shù)已在凍土地表形變監(jiān)測中得到廣泛應(yīng)用，但由于青藏高原部分地區(qū)存在較為嚴(yán)重的失相干現(xiàn)象，導(dǎo)致形變監(jiān)測結(jié)果出現(xiàn)空間不連續(xù)性，進(jìn)而無法獲得全面且精細(xì)的監(jiān)測結(jié)果。針對上述問題，本文提出了一種聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)與SBAS-InSAR的凍土形變監(jiān)測方法，選取西藏阿里門士鄉(xiāng)為研究區(qū)...

基于SBAS-InSAR技術(shù)的地表沉降時間序列分析與預(yù)測————作者：邵亞璇;馬晶;韓莉莉;姚冠宇;

摘要：萬柏林區(qū)被太原市列為地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)之一。為探究太原市萬柏林區(qū)的地表沉降情況，針對傳統(tǒng)測量方法難以獲取長時序、大范圍的地表形變信息的問題，本文以太原市萬柏林區(qū)為研究區(qū)，基于36景降軌Sentinel-1A影像數(shù)據(jù)，利用SBAS-InSAR技術(shù)獲取了研究區(qū)2017年7月—2020年6月的累計沉降量及變化速率等形變數(shù)據(jù)，并分別采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和GM(1,1)模型對地表特征點的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行模擬預(yù)...

基于粒子群優(yōu)化和互信息的特征優(yōu)化與油菜倒伏識別————作者：王克曉;李波;

摘要：為實現(xiàn)倒伏油菜可見光遙感高精度提取，本文基于試驗區(qū)的可見光植被指數(shù)、可見光主成分波段紋理和數(shù)字表面模型(DSM)等特征，提出了一種基于粒子群優(yōu)化和互信息(PSO-MI)的特征優(yōu)化與油菜倒伏集成學(xué)習(xí)識別算法。通過提出粒子群隨機(jī)循環(huán)搜索方法，引入互信息閾值自適應(yīng)策略和確定適用度函數(shù)進(jìn)行油菜倒伏特征篩選；隨后通過邏輯回歸元學(xué)習(xí)器聯(lián)合K最近鄰、隨機(jī)森林及支持向量機(jī)3種基學(xué)習(xí)器構(gòu)建了基于優(yōu)化特征的油菜倒伏識...

基于U-ConvHDNet模型的戈壁礫幕層提取————作者：馬于博;張愛國;王浩宇;劉帥琪;靳鏡宇;沈占鋒;李均力;

摘要：礫幕層是戈壁生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，大尺度的礫幕層遙感監(jiān)測對戈壁生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)具有重要意義。針對礫幕層結(jié)構(gòu)松散、異質(zhì)性強(qiáng)的特點，本文提出了一種基于U-ConvHDNet語義分割的礫幕層自動信息制圖方法，利用2023年8月的哈密全區(qū)域的Sentinel-2影像提取戈壁礫幕層信息。結(jié)果表明，U-ConvHDNet模型的F1分?jǐn)?shù)為0.918,優(yōu)于參與對比的7個主流語義分割模型，消融試驗表明骨架網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)與...

改進(jìn)特征金字塔池化的遙感影像障礙物提取————作者：孫凱;徐青;張瑞鑫;蘇友能;

摘要：在高分辨率遙感影像中提取出的障礙物是進(jìn)行越野路徑規(guī)劃的重要依據(jù)之一，精確的障礙物位置能夠大大降低通行成本。傳統(tǒng)的測繪方法提取障礙物效率低，且易受到人為因素和地形的影響，不適用于復(fù)雜的環(huán)境。當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)方法在提取居民地、水系等障礙物時存在特征丟失、分辨能力不強(qiáng)等問題，尤其是在小尺度地物的分辨上精度較低，提取的結(jié)果無法滿足需求。為了解決這些問題，本文提出了基于特征金字塔注意力網(wǎng)絡(luò)(ResT-PNet...

基于ICESat-2高差數(shù)據(jù)的納木錯湖泊水位變化————作者：劉明啟;陳國棟;張志杰;

摘要：湖泊水位監(jiān)測是衛(wèi)星測高技術(shù)重要應(yīng)用場景之一。然而，大多數(shù)衛(wèi)星測高技術(shù)監(jiān)測湖泊水位的研究沒有顧及大地水準(zhǔn)面殘差對結(jié)果的影響。針對此問題，本文選取了2018年10月—2023年8月的ICESat-2中的ATL13數(shù)據(jù)，通過高差法分析納木錯湖泊的水位變化。結(jié)果表明，利用交叉點法和重復(fù)軌道數(shù)據(jù)獲得的納木錯湖泊水位變化，能夠有效地減少大地水準(zhǔn)面殘差的影響，提升水位監(jiān)測的精度，與實測水位的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.92...

　　測繪通報來自網(wǎng)友的投稿評論：

• zhaohhhh

  今年7月在他們家系統(tǒng)上投的稿，一直提示審稿，也沒具體告訴是編輯部審還是在外審，實在受不了了，就打電話過去，打了幾個也沒人接。后來找了兩個朋友打聽了一下，一個朋友是去年投的稿，說他們家稿費很貴，要10000多，后來找人說情減少到八千。另外一個朋友對這個期刊非常熟悉，直接跟我說我肯定沒戲，因為我文章里面沒有掛有名氣的專家，肯定會直接退稿。我現(xiàn)在希望它趕緊退稿，我好投別家。

  2024-08-21 11:05
• Yangming_ak

  投兩篇拒兩篇，都是一個月的時間自動拒稿，沒有審稿意見，浪費時間。翻看里面的文章，作圖不規(guī)范，分析幾乎沒有，篇幅短小，純粹用一般方法處理得到一個研究區(qū)結(jié)果這類應(yīng)用類的文章挺多，一樣能發(fā)，說明什么呢？

  2024-07-16 23:35
• Yangming_ak

  投稿三次，一次一個月，一次8天，一次22天退稿，無退稿意見。整體來說個人沒有很高的創(chuàng)新或自身實力或人脈，很難中！

  2023-12-15 17:30
• zhaohhhh

  沒有關(guān)系不要投搞，無外審，無意見，投稿2次。

  2022-12-30 16:36

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