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浅剖管道图像零样本深度学习自动检测研究
1
作者
高兴国
秦毅超
常增亮
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第5期43-47,共5页
针对现有海底管道检测通过人工判读浅地层剖面仪(sub-bottom profiler,SBP)影像带来的检测低效和低精度问题,提出了一种顾及成像机理的基于零样本深度学习SBP图像中海底管道自动检测方法。首先研究了SBP工作原理及管道成像特点;其次顾...
针对现有海底管道检测通过人工判读浅地层剖面仪(sub-bottom profiler,SBP)影像带来的检测低效和低精度问题,提出了一种顾及成像机理的基于零样本深度学习SBP图像中海底管道自动检测方法。首先研究了SBP工作原理及管道成像特点;其次顾及成像背景及各种实际影响因素,基于成像机理生成了管道样本图形;之后利用生成的管道样本,训练YOLOv5神经网络,构建了SBP图形中管道的检测模型,实现了SBP图形中管道的自动检测,取得了优于90%的正确检测率,提出的方法为基于SBP图形的海底管道自动检测提供了一种新途径。
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关键词
海底管道检测
深度学习
浅地层剖面仪
样本生成
YOLOv5神经网络
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职称材料
联合多波束与侧扫声纳的海缆检测方法
2
作者
高兴国
高钰洁
江峻毅
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第4期26-29,39,共5页
为解决海底电缆路由检测中多波束扫测分辨率低、侧扫声纳(SSS)图像位置不准且存在误识别问题,提出了一种联合多波束与侧扫声纳的海底电缆路由自动检测方法,利用多波束图像高精度的位置信息纠正侧扫声纳图像,并顾及侧扫声纳图像海缆成像...
为解决海底电缆路由检测中多波束扫测分辨率低、侧扫声纳(SSS)图像位置不准且存在误识别问题,提出了一种联合多波束与侧扫声纳的海底电缆路由自动检测方法,利用多波束图像高精度的位置信息纠正侧扫声纳图像,并顾及侧扫声纳图像海缆成像特点进行线状特征增强与边缘提取,实现海底电缆目标的自动、准确检测。实验结果表明,该方法能实现非掩埋海缆探测的准确探测,为海底电缆检测提供了多源测量信息融合的新思路,丰富了海底电缆检测的技术方法。
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关键词
侧扫声纳图像
路由检测
海底电缆
多波束图像
图像匹配
线状特征
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职称材料
基于三维声纳点云的水下沉井地形探测技术
被引量:
4
3
作者
马鑫程
张旭东
贾旭
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021年第6期44-48,共5页
为了解决水下沉井地形监测难题,给出了一种基于三维扫描声纳的地形监测方法以及地形点云的高精度快速处理方法。首先,结合沉井特点,给出了一种悬挂式三维扫描声纳扫描沉井水下地形方法;然后,结合沉井形状及点云特点,给出由降采样点云抽...
为了解决水下沉井地形监测难题,给出了一种基于三维扫描声纳的地形监测方法以及地形点云的高精度快速处理方法。首先,结合沉井特点,给出了一种悬挂式三维扫描声纳扫描沉井水下地形方法;然后,结合沉井形状及点云特点,给出由降采样点云抽稀法、基于欧式距离的区域自生长算法的点云去噪方法和基于K-means++聚类算法的沉井水下地形分割方法等组成的水下地形点云处理方法,实现了基于声纳点云的地形点云快速获取及水下地形恢复。实验结果表明,该方法可有效用于沉井水下地形探测。
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关键词
水下沉井地形探测
三维声纳点云
点云分割
区域生长
K-means++
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职称材料
基于深度学习的浅地层剖面层界自动提取
被引量:
1
4
作者
马鑫程
宗在翔
贾旭
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2022年第5期27-31,共5页
针对传统浅地层剖面层界自动提取方法效率低下、阈值参数多且选取困难等问题,提出一种层界提取的深度学习方法。首先根据原始回波数据得到的浅地层剖面灰度图像进行人工层界提取,并形成层界提取图,图中赋予不同层不同颜色,不同层的边缘...
针对传统浅地层剖面层界自动提取方法效率低下、阈值参数多且选取困难等问题,提出一种层界提取的深度学习方法。首先根据原始回波数据得到的浅地层剖面灰度图像进行人工层界提取,并形成层界提取图,图中赋予不同层不同颜色,不同层的边缘即为层界处,并以此为样本;然后基于DeeplabV3+网络,将层界提取问题转化为图像分割问题,展开模型训练;最后使用网络模型对浅地层剖面图像进行预测分割,提取分割边界作为初始层界,并使用图像处理技术对初始层界进行优化处理,得到最终连续层界。实验实现了连续层界的自动化提取,并取得了优于80%的提取精度。
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关键词
地层结构
浅地层剖面图像
层界提取
深度学习
DeeplabV3+网络
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职称材料
一种顾及辐射畸变的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类方法
被引量:
4
5
作者
严俊
赵建虎
+1 位作者
孟俊霞
张红梅
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期178-184,共7页
声学海底底质分类对于海底环境和生态系统的研究具有重要意义,而多波束与侧扫声呐是目前最常用于探测海底底质的声呐设备.然而,多波束与侧扫声呐都严重地受到辐射畸变的影响,导致声呐图像噪声较大且难以消除,进而造成对海底底质的误判,...
声学海底底质分类对于海底环境和生态系统的研究具有重要意义,而多波束与侧扫声呐是目前最常用于探测海底底质的声呐设备.然而,多波束与侧扫声呐都严重地受到辐射畸变的影响,导致声呐图像噪声较大且难以消除,进而造成对海底底质的误判,并且多波束与侧扫声呐通用底质分类方法目前仍然较为缺乏.为此,本文提出了一种顾及辐射畸变的多波束和侧扫声呐的通用海底底质分类方法.该方法包括了对声呐图像中辐射畸变的改正、针对两种声呐数据特点的不同角度数据归一化、分类数自适应的非监督底质分类以及形态学去除底质图像噪声的步骤,并给出了完整的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类流程.将本文方法应用于福建沿海同水域下实测的多波束与侧扫声呐数据得到了该水域的底质分类图像.实验结果表明了同区域下的多波束与侧扫声呐数据通过本文方法得到的底质分类结果具有较高的一致性,证明了通用底质分类方法的有效性,同时通过相互验证也提高了底质分类结果的可靠性.
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关键词
多波束声呐
侧扫声呐
非监督底质分类
辐射畸变
角度响应
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职称材料
水下地形匹配导航现状及发展趋势
被引量:
3
6
作者
赵曦
赵建虎
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1927-1936,共10页
为了深入研究水下地形匹配导航技术,本文依据国内外最新研究成果,系统地总结了该技术的研究进展,认为已建立了融合实测和反演水深的全球海底地形模型,形成了适用于不同情况的地形匹配算法体系,建立了地形特征集与适配性关系,构建了满足...
为了深入研究水下地形匹配导航技术,本文依据国内外最新研究成果,系统地总结了该技术的研究进展,认为已建立了融合实测和反演水深的全球海底地形模型,形成了适用于不同情况的地形匹配算法体系,建立了地形特征集与适配性关系,构建了满足间歇/连续地形匹配的策略及与惯性导航系统信息融合的抗差模型,发展了匹配导航系统,综合促进了水下地形匹配导航技术的进步。分析了当前研究存在的问题,并指出高精度高分辨率全球水深模型构建、在航测深数据处理、稳健匹配导航算法和系统研发是该技术未来的发展方向。
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关键词
声呐测深
海底地形反演
海底地形背景场
在航测深数据处理
匹配算法
匹配策略
适配性分析
航路规划
匹配导航系统
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职称材料
联合YOLOv4和迁移学习的侧扫声纳图像沉船检测
被引量:
5
7
作者
于永灿
李永奎
+1 位作者
龚权华
李应超
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021年第4期38-42,共5页
为解决侧扫声纳(SSS)图像沉船检测中样本不足、代表性弱等带来的检测精度低的问题,提出了一种联合YOLOv4和迁移学习的SSS图像沉船检测方法。首先,基于SSS成像机理实现了SSS沉船图像样本扩增,解决样本少而无法开展沉船检测模型构建的难题...
为解决侧扫声纳(SSS)图像沉船检测中样本不足、代表性弱等带来的检测精度低的问题,提出了一种联合YOLOv4和迁移学习的SSS图像沉船检测方法。首先,基于SSS成像机理实现了SSS沉船图像样本扩增,解决样本少而无法开展沉船检测模型构建的难题;然后,利用迁移学习,将公共数据集上学习到的权重和沉船通用性特征引入YOLOv4网络,构建高性能沉船检测模型。试验表明,构建的沉船检测模型取得了85.5%的类平均精度(mAP),将传统方法的检测精度提升了7.7%,在少样本情况下实现了沉船的高精度检测。
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关键词
水下目标检测
侧扫声纳图像
深度学习
迁移学习
数据增强
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职称材料
顾及海底纹理信息熵的侧扫图像修复方法
被引量:
2
8
作者
龚权华
朱维强
夏显文
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2022年第6期30-34,共5页
针对侧扫声纳图像由于成像机理、测量及数据处理方法造成的图像异常和缺失问题,提出了一种基于图像灰度熵的纹理修复方法。首先开展了异常区探测方法研究,提出了联合拖鱼高度和图像灰度梯度的纹理异常区探测方法和基于图像分块比较的缺...
针对侧扫声纳图像由于成像机理、测量及数据处理方法造成的图像异常和缺失问题,提出了一种基于图像灰度熵的纹理修复方法。首先开展了异常区探测方法研究,提出了联合拖鱼高度和图像灰度梯度的纹理异常区探测方法和基于图像分块比较的缺失区检测方法;然后提出了一种联合图像灰度熵最优权计算和样本相似块搜寻的图像异常区修复方法。实验表明,该方法可以有效地恢复缺失和失真区的纹理,保证了修复区海底地貌纹理结构的合理性,改善了侧扫声纳图像质量。
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关键词
侧扫声纳
图像修复
纹理修复
异常区域
灰度熵
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职称材料
基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法
9
作者
沈安锋
郑延龙
韩磊
《海洋测绘》
2025年第3期26-30,共5页
传统的人工判读方法在大区域浅剖管道图像检测中效率低、易受人为因素影响,限制了海底掩埋物检测技术的自动化、智能化发展。针对此问题,提出了一种基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法,通过构建海底管线智能检测模型,并采用分...
传统的人工判读方法在大区域浅剖管道图像检测中效率低、易受人为因素影响,限制了海底掩埋物检测技术的自动化、智能化发展。针对此问题,提出了一种基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法,通过构建海底管线智能检测模型,并采用分块检测策略,提高了检测效率与精度。实验结果表明,该方法在准确率、查全率、平均精度等指标上表现出色,其中平均精度达到了0.81。这一成果提高了海底管线检测的自动化水平,为海底掩埋物的智能检测提供了有效技术支撑。
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关键词
浅剖图像
目标检测
管线目标
模型构建
分块检测策略
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职称材料
顾及桩体点云特征的多波束艏摇偏差探测方法
10
作者
龚权华
朱文博
+1 位作者
夏显文
盖圣璐
《海洋测绘》
2025年第3期21-25,共5页
多波束测深系统是海上风电桩基地形冲刷测量的重要手段,但其测量精度容易受到安装偏差的影响。艏摇偏差作为安装偏差的一种,在实际测量过程中严重影响结果的准确性。为解决这一问题,提出一种顾及海上风电桩特征的艏摇偏差探测及修正方法...
多波束测深系统是海上风电桩基地形冲刷测量的重要手段,但其测量精度容易受到安装偏差的影响。艏摇偏差作为安装偏差的一种,在实际测量过程中严重影响结果的准确性。为解决这一问题,提出一种顾及海上风电桩特征的艏摇偏差探测及修正方法,以提高测量精度,保障风电桩施工质量和长期运行稳定性。具体方法如下:首先利用区域生长算法进行点云分割,然后基于最小二乘圆柱拟合提取风电桩目标点云,最后通过粗探测和精探测步骤实现艏摇偏差自动探测,结合仿真数据和实测数据实验,验证了方法的有效性。实验结果表明,该方法能够准确探测并修正艏摇偏差,提高了海洋测绘数据的准确性和可靠性,为海上风电桩的准确安装提供了科学依据,也拓展了多波束测深技术在复杂海洋工程中的应用潜力。
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关键词
多波束测深
艏摇偏差
偏差探测
偏差修正
自动探测
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职称材料
题名
浅剖管道图像零样本深度学习自动检测研究
1
作者
高兴国
秦毅超
常增亮
机构
山东电力工程咨询院有限公司
武汉大学
测绘学院
武汉大学海洋研究院
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第5期43-47,共5页
基金
国家自然科学基金(42176186)
国家重点研发计划(2022YFC2808303)。
文摘
针对现有海底管道检测通过人工判读浅地层剖面仪(sub-bottom profiler,SBP)影像带来的检测低效和低精度问题,提出了一种顾及成像机理的基于零样本深度学习SBP图像中海底管道自动检测方法。首先研究了SBP工作原理及管道成像特点;其次顾及成像背景及各种实际影响因素,基于成像机理生成了管道样本图形;之后利用生成的管道样本,训练YOLOv5神经网络,构建了SBP图形中管道的检测模型,实现了SBP图形中管道的自动检测,取得了优于90%的正确检测率,提出的方法为基于SBP图形的海底管道自动检测提供了一种新途径。
关键词
海底管道检测
深度学习
浅地层剖面仪
样本生成
YOLOv5神经网络
Keywords
subsea pipeline detection
deep learning
sub-bottom profiler
sample generation
YOLOv5
分类号
P229.52 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
联合多波束与侧扫声纳的海缆检测方法
2
作者
高兴国
高钰洁
江峻毅
机构
山东电力工程咨询院有限公司
武汉大学
测绘学院
武汉大学海洋研究院
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第4期26-29,39,共5页
基金
国家自然科学基金(42176186)
国家重点研发计划(2022YFC2808303)。
文摘
为解决海底电缆路由检测中多波束扫测分辨率低、侧扫声纳(SSS)图像位置不准且存在误识别问题,提出了一种联合多波束与侧扫声纳的海底电缆路由自动检测方法,利用多波束图像高精度的位置信息纠正侧扫声纳图像,并顾及侧扫声纳图像海缆成像特点进行线状特征增强与边缘提取,实现海底电缆目标的自动、准确检测。实验结果表明,该方法能实现非掩埋海缆探测的准确探测,为海底电缆检测提供了多源测量信息融合的新思路,丰富了海底电缆检测的技术方法。
关键词
侧扫声纳图像
路由检测
海底电缆
多波束图像
图像匹配
线状特征
Keywords
side-scan sonar images
routing detection
submarine cables
multibeam images
image matching
line feature
分类号
P229.3 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
基于三维声纳点云的水下沉井地形探测技术
被引量:
4
3
作者
马鑫程
张旭东
贾旭
机构
中交公路规划设计院有限公司
武汉大学
测绘学院
武汉大学海洋研究院
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021年第6期44-48,共5页
文摘
为了解决水下沉井地形监测难题,给出了一种基于三维扫描声纳的地形监测方法以及地形点云的高精度快速处理方法。首先,结合沉井特点,给出了一种悬挂式三维扫描声纳扫描沉井水下地形方法;然后,结合沉井形状及点云特点,给出由降采样点云抽稀法、基于欧式距离的区域自生长算法的点云去噪方法和基于K-means++聚类算法的沉井水下地形分割方法等组成的水下地形点云处理方法,实现了基于声纳点云的地形点云快速获取及水下地形恢复。实验结果表明,该方法可有效用于沉井水下地形探测。
关键词
水下沉井地形探测
三维声纳点云
点云分割
区域生长
K-means++
Keywords
underwater caisson topography detection
three-dimensional sonar point cloud
point cloud segmentation
regional growth
K-means++
分类号
P229 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
基于深度学习的浅地层剖面层界自动提取
被引量:
1
4
作者
马鑫程
宗在翔
贾旭
机构
中交公路规划设计院有限公司
武汉大学
测绘学院
武汉大学海洋研究院
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2022年第5期27-31,共5页
基金
国家自然科学基金(42176186)。
文摘
针对传统浅地层剖面层界自动提取方法效率低下、阈值参数多且选取困难等问题,提出一种层界提取的深度学习方法。首先根据原始回波数据得到的浅地层剖面灰度图像进行人工层界提取,并形成层界提取图,图中赋予不同层不同颜色,不同层的边缘即为层界处,并以此为样本;然后基于DeeplabV3+网络,将层界提取问题转化为图像分割问题,展开模型训练;最后使用网络模型对浅地层剖面图像进行预测分割,提取分割边界作为初始层界,并使用图像处理技术对初始层界进行优化处理,得到最终连续层界。实验实现了连续层界的自动化提取,并取得了优于80%的提取精度。
关键词
地层结构
浅地层剖面图像
层界提取
深度学习
DeeplabV3+网络
Keywords
stratigraphic structure
sub-bottom profile image
layer boundary extraction
deep learning
deeplabv3+network
分类号
P229.3 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
一种顾及辐射畸变的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类方法
被引量:
4
5
作者
严俊
赵建虎
孟俊霞
张红梅
机构
安徽
大学
资源与环境工程学院
武汉大学
测绘学院
武汉大学海洋研究院
安徽建筑
大学
土木工程学院
武汉大学
动力与机械学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期178-184,共7页
基金
国家自然科学基金(41576107
41376109
+3 种基金
51804001)
安徽大学博士科研启动经费(J01003270)
安徽省自然科学基金(1808085QE147)
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A038)
文摘
声学海底底质分类对于海底环境和生态系统的研究具有重要意义,而多波束与侧扫声呐是目前最常用于探测海底底质的声呐设备.然而,多波束与侧扫声呐都严重地受到辐射畸变的影响,导致声呐图像噪声较大且难以消除,进而造成对海底底质的误判,并且多波束与侧扫声呐通用底质分类方法目前仍然较为缺乏.为此,本文提出了一种顾及辐射畸变的多波束和侧扫声呐的通用海底底质分类方法.该方法包括了对声呐图像中辐射畸变的改正、针对两种声呐数据特点的不同角度数据归一化、分类数自适应的非监督底质分类以及形态学去除底质图像噪声的步骤,并给出了完整的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类流程.将本文方法应用于福建沿海同水域下实测的多波束与侧扫声呐数据得到了该水域的底质分类图像.实验结果表明了同区域下的多波束与侧扫声呐数据通过本文方法得到的底质分类结果具有较高的一致性,证明了通用底质分类方法的有效性,同时通过相互验证也提高了底质分类结果的可靠性.
关键词
多波束声呐
侧扫声呐
非监督底质分类
辐射畸变
角度响应
Keywords
multibeam echo sonar
sidescan sonar
unsupervised seabed classification
radiometric distortion
angular response
分类号
P229 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
水下地形匹配导航现状及发展趋势
被引量:
3
6
作者
赵曦
赵建虎
机构
武汉大学
测绘学院
武汉大学海洋研究院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1927-1936,共10页
基金
青岛海洋科学与技术试点国家实验室“问海计划”(2021WHZZB1002)
国家重点研发计划(2022YFC2808303).
文摘
为了深入研究水下地形匹配导航技术,本文依据国内外最新研究成果,系统地总结了该技术的研究进展,认为已建立了融合实测和反演水深的全球海底地形模型,形成了适用于不同情况的地形匹配算法体系,建立了地形特征集与适配性关系,构建了满足间歇/连续地形匹配的策略及与惯性导航系统信息融合的抗差模型,发展了匹配导航系统,综合促进了水下地形匹配导航技术的进步。分析了当前研究存在的问题,并指出高精度高分辨率全球水深模型构建、在航测深数据处理、稳健匹配导航算法和系统研发是该技术未来的发展方向。
关键词
声呐测深
海底地形反演
海底地形背景场
在航测深数据处理
匹配算法
匹配策略
适配性分析
航路规划
匹配导航系统
Keywords
sonar sounding
seabed topography inversion
seabed terrain background field
data processing in un-derway depth survey
matching algorithm
matching strategy
adaptation analysis
route planning
seabed terrain-matching navigation system
分类号
P229 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
联合YOLOv4和迁移学习的侧扫声纳图像沉船检测
被引量:
5
7
作者
于永灿
李永奎
龚权华
李应超
机构
武汉大学
测绘学院
武汉大学海洋研究院
交通运输部东海航海保障中心上海海事测绘中心
中交三航(上海)新能源工程有限公司
海军士官学校航海系
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021年第4期38-42,共5页
基金
国家自然科学基金(41576107)
中交三航局A类课题(2020-04)。
文摘
为解决侧扫声纳(SSS)图像沉船检测中样本不足、代表性弱等带来的检测精度低的问题,提出了一种联合YOLOv4和迁移学习的SSS图像沉船检测方法。首先,基于SSS成像机理实现了SSS沉船图像样本扩增,解决样本少而无法开展沉船检测模型构建的难题;然后,利用迁移学习,将公共数据集上学习到的权重和沉船通用性特征引入YOLOv4网络,构建高性能沉船检测模型。试验表明,构建的沉船检测模型取得了85.5%的类平均精度(mAP),将传统方法的检测精度提升了7.7%,在少样本情况下实现了沉船的高精度检测。
关键词
水下目标检测
侧扫声纳图像
深度学习
迁移学习
数据增强
Keywords
underwater object detection
side-scan sonar images
deep learning
transfer learning
data augmentation
分类号
P229 [天文地球—大地测量学与测量工程]
在线阅读
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职称材料
题名
顾及海底纹理信息熵的侧扫图像修复方法
被引量:
2
8
作者
龚权华
朱维强
夏显文
机构
中国交通建设集团第三航务工程局新能源工程有限公司
武汉大学
测绘学院
中国交通建设集团第三航务工程局有限公司
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2022年第6期30-34,共5页
基金
国家自然科学基金(42176186)。
文摘
针对侧扫声纳图像由于成像机理、测量及数据处理方法造成的图像异常和缺失问题,提出了一种基于图像灰度熵的纹理修复方法。首先开展了异常区探测方法研究,提出了联合拖鱼高度和图像灰度梯度的纹理异常区探测方法和基于图像分块比较的缺失区检测方法;然后提出了一种联合图像灰度熵最优权计算和样本相似块搜寻的图像异常区修复方法。实验表明,该方法可以有效地恢复缺失和失真区的纹理,保证了修复区海底地貌纹理结构的合理性,改善了侧扫声纳图像质量。
关键词
侧扫声纳
图像修复
纹理修复
异常区域
灰度熵
Keywords
side-scan sonar
image restoration
gray-scale entropy
texture restoration
anomalous regions
分类号
P229.3 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法
9
作者
沈安锋
郑延龙
韩磊
机构
交通运输部东海航海保障中心上海海事测绘中心
出处
《海洋测绘》
2025年第3期26-30,共5页
文摘
传统的人工判读方法在大区域浅剖管道图像检测中效率低、易受人为因素影响,限制了海底掩埋物检测技术的自动化、智能化发展。针对此问题,提出了一种基于YOLOv8的大区域浅剖图像管线快速检测方法,通过构建海底管线智能检测模型,并采用分块检测策略,提高了检测效率与精度。实验结果表明,该方法在准确率、查全率、平均精度等指标上表现出色,其中平均精度达到了0.81。这一成果提高了海底管线检测的自动化水平,为海底掩埋物的智能检测提供了有效技术支撑。
关键词
浅剖图像
目标检测
管线目标
模型构建
分块检测策略
Keywords
shallow profiler images
object detection
pipeline target
model construction
block-based detection strategy
分类号
P229 [天文地球]
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职称材料
题名
顾及桩体点云特征的多波束艏摇偏差探测方法
10
作者
龚权华
朱文博
夏显文
盖圣璐
机构
中国交通建设集团第三航务工程局新能源工程有限公司
出处
《海洋测绘》
2025年第3期21-25,共5页
基金
国家重点研发专项(2022YFC2808303)。
文摘
多波束测深系统是海上风电桩基地形冲刷测量的重要手段,但其测量精度容易受到安装偏差的影响。艏摇偏差作为安装偏差的一种,在实际测量过程中严重影响结果的准确性。为解决这一问题,提出一种顾及海上风电桩特征的艏摇偏差探测及修正方法,以提高测量精度,保障风电桩施工质量和长期运行稳定性。具体方法如下:首先利用区域生长算法进行点云分割,然后基于最小二乘圆柱拟合提取风电桩目标点云,最后通过粗探测和精探测步骤实现艏摇偏差自动探测,结合仿真数据和实测数据实验,验证了方法的有效性。实验结果表明,该方法能够准确探测并修正艏摇偏差,提高了海洋测绘数据的准确性和可靠性,为海上风电桩的准确安装提供了科学依据,也拓展了多波束测深技术在复杂海洋工程中的应用潜力。
关键词
多波束测深
艏摇偏差
偏差探测
偏差修正
自动探测
Keywords
multibeam measurement
acoustic seabed classification
backscatter intensity
angular response curve
supervised learning
unsupervised learning
分类号
P229 [天文地球]
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发文年
被引量
操作
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浅剖管道图像零样本深度学习自动检测研究
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2025
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10
顾及桩体点云特征的多波束艏摇偏差探测方法
龚权华
朱文博
夏显文
盖圣璐
《海洋测绘》
2025
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