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基于局部相关性约束的三维大地电磁数据和重力数据的联合反演
被引量：
31
1
作者
殷长春
孙思源
+2 位作者
高秀鹤
刘云鹤
陈辉
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期358-367,共10页
为解决地球物理反演中多解性的问题,综合多种地球物理信息的联合反演受到了广泛的关注.本文依据不同地球物理响应可能由相同异常体引起,而不同地球物理分布参数之间存在相关性等特点,提出了一种基于局部Pearson相关系数约束的联合反演方...
为解决地球物理反演中多解性的问题,综合多种地球物理信息的联合反演受到了广泛的关注.本文依据不同地球物理响应可能由相同异常体引起,而不同地球物理分布参数之间存在相关性等特点,提出了一种基于局部Pearson相关系数约束的联合反演方法.该方法假设每个局部区域模型参数的分布具有线性相关特性,在拟合不同类型观测数据时,对局部模型参数施加相关性约束,进行联合反演以减少多解性.本文采用交替迭代联合反演流程,改善了同一目标函数下联合反演收敛性和速度问题.基于新的联合反演方法和流程,我们测试了三维大地电磁和重力仿真数据的联合反演.结果表明,本文提出的基于局部相关性约束的联合反演方法,能充分利用大地电磁和重力观测数据信息,有效改善单一地球物理反演收敛性和多解性的问题,反演效果得到明显提升.
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关键词
联合反演
大地电磁
重力
Pearson相关系数
相关性约束
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职称材料
多相机网络联合约束优化的高精度三维变形全场测量
被引量：
3
2
作者
张贵阳
霍炬
+2 位作者
杨明
周婞
朱子健
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1653-1666,共14页
针对细长型和大尺寸试件的全场变形测量问题,本文提出一种基于数字图像相关方法的立体变形测量方法。通过建立多相机网络的联合约束关系,使其中任意两个CCD相机可以绑定为一个整体完成试件的部分测量,并最终将测量结果映射到统一参考坐...
针对细长型和大尺寸试件的全场变形测量问题,本文提出一种基于数字图像相关方法的立体变形测量方法。通过建立多相机网络的联合约束关系,使其中任意两个CCD相机可以绑定为一个整体完成试件的部分测量,并最终将测量结果映射到统一参考坐标系下,从而减小了因直接进行全场测量而导致较大非线性成像畸变的影响,而且能够避免牺牲采集图像的有效空间分辨率。同时,联合约束关系的优化将图像对间立体配准点的搜索限制在对极线附件区域,而不是整幅图像上,从而缩小了搜索空间,提高了搜索速度。此外,通过优化试件与多相机网络之间的位置及姿态参数,进一步提高了散斑点空间三维坐标的重构精度。最后,通过位移和变形测量实验证明了本文方法的有效性,在[0.8 m,0.5 m,0.6 m]的空间范围内,目标的平移测量误差小于0.044 mm;离面位移测量精度优于0.06 mm。能够满足飞行器地面物理仿真试验的应用需求。
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关键词
机器视觉
多相机网络
联合约束优化
数字图像相关
变形测量
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职称材料
跨媒体深层细粒度关联学习方法
被引量：
14
3
作者
卓昀侃
綦金玮
彭宇新
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期884-895,共12页
随着互联网与多媒体技术的迅猛发展,网络数据的呈现形式由单一文本扩展到包含图像、视频、文本、音频和3D模型等多种媒体,使得跨媒体检索成为信息检索的新趋势.然而,"异构鸿沟"问题导致不同媒体的数据表征不一致,难以直接进...
随着互联网与多媒体技术的迅猛发展,网络数据的呈现形式由单一文本扩展到包含图像、视频、文本、音频和3D模型等多种媒体,使得跨媒体检索成为信息检索的新趋势.然而,"异构鸿沟"问题导致不同媒体的数据表征不一致,难以直接进行相似性度量,因此,多种媒体之间的交叉检索面临着巨大挑战.随着深度学习的兴起,利用深度神经网络模型的非线性建模能力有望突破跨媒体信息表示的壁垒,但现有基于深度学习的跨媒体检索方法一般仅考虑图像和文本两种媒体数据之间的成对关联,难以实现更多种媒体的交叉检索.针对上述问题,提出了跨媒体深层细粒度关联学习方法,支持多达5种媒体类型数据(图像、视频、文本、音频和3D模型)的交叉检索.首先,提出了跨媒体循环神经网络,通过联合建模多达5种媒体类型数据的细粒度信息,充分挖掘不同媒体内部的细节信息以及上下文关联.然后,提出了跨媒体联合关联损失函数,通过将分布对齐和语义对齐相结合,更加准确地挖掘媒体内和媒体间的细粒度跨媒体关联,同时利用语义类别信息增强关联学习过程的语义辨识能力,提高跨媒体检索的准确率.在两个包含5种媒体的跨媒体数据集PKU XMedia和PKU XMediaNet上与现有方法进行实验对比,实验结果表明了所提方法的有效性.
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关键词
跨媒体检索
5种媒体
细粒度信息挖掘
跨媒体循环神经网络
跨媒体联合关联约束
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职称材料
题名
基于局部相关性约束的三维大地电磁数据和重力数据的联合反演
被引量：
31
1
作者
殷长春
孙思源
高秀鹤
刘云鹤
陈辉
机构
吉林大学地球探测科学与技术学院
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期358-367,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41530320
41774125)
+3 种基金
国家重点研发计划重点专项(2016YFC0303100
2017YFC0601900)
中国科学院先导专项(XDA14020102)
国家青年基金项目(41404093)联合资助
文摘
为解决地球物理反演中多解性的问题,综合多种地球物理信息的联合反演受到了广泛的关注.本文依据不同地球物理响应可能由相同异常体引起,而不同地球物理分布参数之间存在相关性等特点,提出了一种基于局部Pearson相关系数约束的联合反演方法.该方法假设每个局部区域模型参数的分布具有线性相关特性,在拟合不同类型观测数据时,对局部模型参数施加相关性约束,进行联合反演以减少多解性.本文采用交替迭代联合反演流程,改善了同一目标函数下联合反演收敛性和速度问题.基于新的联合反演方法和流程,我们测试了三维大地电磁和重力仿真数据的联合反演.结果表明,本文提出的基于局部相关性约束的联合反演方法,能充分利用大地电磁和重力观测数据信息,有效改善单一地球物理反演收敛性和多解性的问题,反演效果得到明显提升.
关键词
联合反演
大地电磁
重力
Pearson相关系数
相关性约束
Keywords
joint
inversion MT Gravity Pearson
correlation
coefficient
correlation
constraint
s
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
多相机网络联合约束优化的高精度三维变形全场测量
被引量：
3
2
作者
张贵阳
霍炬
杨明
周婞
朱子健
机构
哈尔滨工业大学航天学院
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
广州东软医疗有限公司C T影像物理与重建研发部
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1653-1666,共14页
基金
装备预研航天科技联合基金(No.6141BXXX)
国防重点实验室科工局基金(No.2018XXX-24)。
文摘
针对细长型和大尺寸试件的全场变形测量问题,本文提出一种基于数字图像相关方法的立体变形测量方法。通过建立多相机网络的联合约束关系,使其中任意两个CCD相机可以绑定为一个整体完成试件的部分测量,并最终将测量结果映射到统一参考坐标系下,从而减小了因直接进行全场测量而导致较大非线性成像畸变的影响,而且能够避免牺牲采集图像的有效空间分辨率。同时,联合约束关系的优化将图像对间立体配准点的搜索限制在对极线附件区域,而不是整幅图像上,从而缩小了搜索空间,提高了搜索速度。此外,通过优化试件与多相机网络之间的位置及姿态参数,进一步提高了散斑点空间三维坐标的重构精度。最后,通过位移和变形测量实验证明了本文方法的有效性,在[0.8 m,0.5 m,0.6 m]的空间范围内,目标的平移测量误差小于0.044 mm;离面位移测量精度优于0.06 mm。能够满足飞行器地面物理仿真试验的应用需求。
关键词
机器视觉
多相机网络
联合约束优化
数字图像相关
变形测量
Keywords
machine vision
multi-camera network
joint
constraint
optimization
digital image
correlation
deformation measurement
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
跨媒体深层细粒度关联学习方法
被引量：
14
3
作者
卓昀侃
綦金玮
彭宇新
机构
北京大学计算机科学技术研究所
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期884-895,共12页
基金
国家自然科学基金(61771025
61532005)~~
文摘
随着互联网与多媒体技术的迅猛发展,网络数据的呈现形式由单一文本扩展到包含图像、视频、文本、音频和3D模型等多种媒体,使得跨媒体检索成为信息检索的新趋势.然而,"异构鸿沟"问题导致不同媒体的数据表征不一致,难以直接进行相似性度量,因此,多种媒体之间的交叉检索面临着巨大挑战.随着深度学习的兴起,利用深度神经网络模型的非线性建模能力有望突破跨媒体信息表示的壁垒,但现有基于深度学习的跨媒体检索方法一般仅考虑图像和文本两种媒体数据之间的成对关联,难以实现更多种媒体的交叉检索.针对上述问题,提出了跨媒体深层细粒度关联学习方法,支持多达5种媒体类型数据(图像、视频、文本、音频和3D模型)的交叉检索.首先,提出了跨媒体循环神经网络,通过联合建模多达5种媒体类型数据的细粒度信息,充分挖掘不同媒体内部的细节信息以及上下文关联.然后,提出了跨媒体联合关联损失函数,通过将分布对齐和语义对齐相结合,更加准确地挖掘媒体内和媒体间的细粒度跨媒体关联,同时利用语义类别信息增强关联学习过程的语义辨识能力,提高跨媒体检索的准确率.在两个包含5种媒体的跨媒体数据集PKU XMedia和PKU XMediaNet上与现有方法进行实验对比,实验结果表明了所提方法的有效性.
关键词
跨媒体检索
5种媒体
细粒度信息挖掘
跨媒体循环神经网络
跨媒体联合关联约束
Keywords
cross-media
retrieval
quintuple-media
fine-grained information mining
cross-media
recurrent neural network
cross-media joint correlation constraint
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部相关性约束的三维大地电磁数据和重力数据的联合反演
殷长春
孙思源
高秀鹤
刘云鹤
陈辉
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多相机网络联合约束优化的高精度三维变形全场测量
张贵阳
霍炬
杨明
周婞
朱子健
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
跨媒体深层细粒度关联学习方法
卓昀侃
綦金玮
彭宇新
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
14
在线阅读
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职称材料
已选择
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