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基于胶囊网络的复杂场景下遥感船舶识别研究

基于胶囊网络的复杂场景下遥感船舶识别研究

作者：杨浩琪西安工业大学

学位级别：硕士

遥感图像检测是计算机视觉任务中一个重要的研究课题,是大场景目标检测最典型的例子,在海域安全监测、港口船舶检测、运动目标追踪等方面都有着重要作用。随着目标检测技术的发展,越来越多新的检测方法在各领域内展现出了其优越性。目... 详细信息

遥感图像检测是计算机视觉任务中一个重要的研究课题,是大场景目标检测最典型的例子,在海域安全监测、港口船舶检测、运动目标追踪等方面都有着重要作用。随着目标检测技术的发展,越来越多新的检测方法在各领域内展现出了其优越性。目标检测技术应用在遥感船舶检测任务中,不仅促进了遥感图像识别中问题的解决,而且能在实际应用中对目标检测技术有新的突破。本文在这方面主要完成了以下工作:（1）针对遥感图像中云雾遮挡、岸基干扰和小目标等识别难点,立足于现阶段目标检测算法中较有效的Mask R-CNN,并进行相应改进。在特征提取网络中加入了残差视觉注意机制,提升网络提取船舶特征信息的能力,解决了遥感图像中云雾遮挡导致无法提取到足够的船舶特征信息的问题;Mask R-CNN中的多级特征提取和去量化操作方法基本解决了小目标漏检的问题;采用难样本重学习策略,来增强网络模型对复杂场景的检测能力。通过上述方法和策略,船舶检测的综合准确率达到了92.56%,召回率达到了89.26%。（2）对胶囊网络进行了研究。在对胶囊网络进行基础研究的同时,对模型功能进行扩展,使胶囊网络能够进行单目标检测,并将其应用于遥感船舶目标检测。在胶囊向量表征能力不足的情况下,把船舶目标分类和船舶目标定位功能通过双分支胶囊结构进行了分离,在不使用传统暴力搜索获取目标区域的情况下,实现了对船舶目标的分类和单目标船舶的定位。（3）结合Mask R-CNN和胶囊网络在船舶检测中的优势,构建了一个新的船舶检测网络——Caps-RCNN。该方法保留Mask R-CNN中RPN和检测网络中目标回归部分,利用这两部分完成对遥感图像中目标位置的搜索,使用胶囊网络对搜索到的目标区域进行船舶分类,给出船舶存在的概率,再对RPN和检测网络输出的目标区域进行抑制,将非船舶建议框屏蔽。在不考虑算法效率的情况下,该方法能够提升检测效果,较好地改善了Mask R-CNN进行船舶识别时的漏检和误检情况。通过上述改进,船舶检测的综合准确率达到了97.37%,召回率达到了96.26%。

关键词：遥感图像船舶检测难样本重学习胶囊网络 Caps-RCNN

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复杂场景下遥感船舶的检测与分割定位

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第3期32卷 472-485页

作者：杨浩琪姚红革王诚喻钧王飞纳钦西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

遥感图像船舶识别是目标识别的一个重要领域,在海防和救援方面具有重大应用价值.但遥感图像中的船舶普遍存在云雾遮挡、陆地背景干扰和体积小等因素所造成的识别难的问题.为了能准确识别复杂场景下船舶目标,在网络的特征提取部分加入了... 详细信息

遥感图像船舶识别是目标识别的一个重要领域,在海防和救援方面具有重大应用价值.但遥感图像中的船舶普遍存在云雾遮挡、陆地背景干扰和体积小等因素所造成的识别难的问题.为了能准确识别复杂场景下船舶目标,在网络的特征提取部分加入了视觉注意机制,增强网络提取船舶特征信息的能力;并采用多级特征提取和去量化操作的学习方法来解决船舶体积小的问题;采用难样本重学习的学习策略来弱化云雾遮挡和陆地背景的干扰.通过上述方法,船舶识别的综合准确率达到了92.56%,召回率达到了89.26%,与相同实验环境(PyTorch)下其他常见目标检测算法相比,精确率和召回率都有明显提升.实验结果表明,文中方法在一定程度上解决了复杂场景下船舶分割和识别难的问题.实验中所使用代码和部分结果详见https://***/curioyang/First_paper.

关键词：遥感图像目标识别复杂场景多级特征难样本重学习

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QSD-6型电子清纱器的应用

上海纺织科技 1994年第6期22卷 16-17页

作者：王家振杨浩琪上海市第三十四棉纺厂

本文通过应用试验认为,QSD-6型电子清纱器是控制纱疵、提高纱线质量的有效设备。

关键词： QSD-6型电子清纱器纱疵清除

新系列OCr21Al6高电阻铁铬铝电热合金探讨

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武汉冶金 1993年第2期 1-7页

作者：杨浩琪

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基于SSD的多特征刑侦场景识别

西安邮电大学学报 2018年第4期23卷 28-33页

作者：姚红革白小军杨浩琪西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121

将基于深度学习的SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测方法应用于刑侦图像目标检测中。通过对目标进行多尺度特征提取,将小目标与大目标采用不同级别的特征图方式进行融合识别。实验测试结果表明,SSD方法明显地提高了小目标在... 详细信息

将基于深度学习的SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测方法应用于刑侦图像目标检测中。通过对目标进行多尺度特征提取,将小目标与大目标采用不同级别的特征图方式进行融合识别。实验测试结果表明,SSD方法明显地提高了小目标在刑侦图像中的检测率,且与Faster R-CNN相比发现,在置信阈度为0.5时,SSD的检测精度接近Faster R-CNN,mAP(Mean Average Precision)达到94.8%,检测速度远超Faster R-CNN,帧频FPS达到58Hz。实验结果说明SSD方法在刑侦图像目标识别上具有特别优势。

关键词： SSD目标检测刑侦图像小目标

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新建包西—瓦日铁路联络线工程建设方案研究

铁道工程学报 2024年第4期41卷 7-12页

作者：杨浩中铁第一勘察设计院集团有限公司西安710043

研究目的:包西铁路、瓦日铁路作为我国“西煤东运、北煤南运”铁路通道体系中的骨干通道,是保障我国煤炭兜底的重要基础设施。但随着“三西”地区煤炭的不断开发,周边煤运通道存在包西铁路榆林至绥德段运力紧张、太中银铁路后方径路不畅... 详细信息

研究目的:包西铁路、瓦日铁路作为我国“西煤东运、北煤南运”铁路通道体系中的骨干通道,是保障我国煤炭兜底的重要基础设施。但随着“三西”地区煤炭的不断开发,周边煤运通道存在包西铁路榆林至绥德段运力紧张、太中银铁路后方径路不畅,而瓦日铁路富余能力较多的问题,包西铁路至瓦日铁路联络线的建设有利于加强煤运干线通道互动协作、增加路网运输灵活性、提升路网整体效能、保障“三西”地区煤炭外运需求,意义重大。铁路项目建设方案的确定与功能定位、线路走向、运输任务承担、主要技术标准相互耦合,需进行统筹研究。研究结论:(1)在研究年度路网分工和运量预测的基础上,分析得出研究年度既有铁路不能满足区域煤炭外运需求,结合路网现状,提出考虑整合路网资源的利用既有铁路扩能方案,以及运营管理协调性相对好的新建铁路通道方案两大建设方案;(2)结合运输需求、既有线路标准和线路通过能力提出了两大建设方案的子方案,重点从工程投资、运输组织、运营管理等方面对各方案进行分析,综合分析后推荐投资节省、可充分利用既有路网资源、实现路网整体效益最大化的既有通道扩能方案,即近期沿既有红柠铁路增建二线、在建神瓦单线铁路变更为双线铁路;(3)研究思路和方法可为通道联络线工程建设提供参考和借鉴。

关键词：客货共线铁路建设方案工程设置客货运需求运输能力

面向动态禁飞区的自适应触角探测机动制导方法

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宇航学报 2024年第2期45卷 192-202页

作者：杨浩东王剑颖吴志刚刘佳琪梁海朝中山大学航空航天学院深圳518106 北京航天长征飞行器研究所北京100076

针对高超声速飞行器动态禁飞区规避制导问题,提出一种基于模糊理论的自适应触角探测制导方法。首先,面对由于雷达探测产生的禁飞区域变化问题,进行动态禁飞区建模及耦合性分析;然后针对动态禁飞区规避制导问题,构建基于触角探测的动态... 详细信息

针对高超声速飞行器动态禁飞区规避制导问题,提出一种基于模糊理论的自适应触角探测制导方法。首先,面对由于雷达探测产生的禁飞区域变化问题,进行动态禁飞区建模及耦合性分析;然后针对动态禁飞区规避制导问题,构建基于触角探测的动态禁飞区机动制导框架,同时设计安全度准则探测信息,结合模糊理论提出面向动态禁飞区的自适应触角探测制导策略;最后,对本文所提出的方法进行数学仿真验证,结果表明自适应触角探测制导方法能够有效解决动态禁飞区耦合下的规避制导问题,并且通过与固定触角方法进行对比测试,表明本文方法在提高规避效果、节省飞行能量等方面均有良好表现。

关键词：高超声速飞行器机动制导动态禁飞区触角探测模糊控制

基于混合信号的神经模糊Wiener–Hammerstein系统辨识（英文）

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2024年第6期25卷 856-869页

作者：李峰杨浩曹晴峰江苏理工学院电气信息工程学院扬州大学电气与能源动力工程学院

提出一种基于混合信号的神经模糊Wiener–Hammerstein(W–H)系统分离辨识策略。W–H系统由两个线性动态模块和一个非线性静态模块组成。静态非线性模块利用神经模糊网络（NFN）建模，两个线性动态模块分别利用自回归外生（ARX）模型和... 详细信息

提出一种基于混合信号的神经模糊Wiener–Hammerstein(W–H)系统分离辨识策略。W–H系统由两个线性动态模块和一个非线性静态模块组成。静态非线性模块利用神经模糊网络（NFN）建模，两个线性动态模块分别利用自回归外生（ARX）模型和自回归（AR）模型建模。当系统输入为高斯信号时，利用相关分析技术解耦两个线性动态模块的辨识与非线性模块辨识。首先，基于高斯信号的输入和输出，利用相关分析技术辨识输入线性模块和输出线性模块，解决了W–H系统中间变量信息无法测量的问题。然后，采用零极点匹配方法分离两个线性模块的参数。此外，基于随机信号的输入和输出，利用递归最小二乘法识别非线性模块，避免输出噪声的影响。数值仿真和非线性过程仿真证明了所提辨识技术的可行性。仿真结果表明，所提策略可以获得比现有辨识算法更高的辨识精度。

关键词： Wiener–Hammerstein系统神经模糊网络相关分析技术混合信号分离辨识

高置信水平结构逆可靠度分析与优化方法研究进展

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力学学报 2024年第2期56卷 310-326页

作者：郝鹏杨浩冯少军王博工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室辽宁大连116024 大连理工大学工程力学系辽宁大连116024

不确定性客观存在于工程结构生产制造以及服役等各环节之中并对结构的承载性能影响显著.特别是对于服役条件苛刻的航空航天承载装备,在设计阶段考虑多源不确定性的影响对于结构安全至关重要.在众多不确定性分析方法中,逆可靠度分析方法... 详细信息

不确定性客观存在于工程结构生产制造以及服役等各环节之中并对结构的承载性能影响显著.特别是对于服役条件苛刻的航空航天承载装备,在设计阶段考虑多源不确定性的影响对于结构安全至关重要.在众多不确定性分析方法中,逆可靠度分析方法在效率和稳健性方面具有一定优势.为此,国内外学者在高置信水平结构逆可靠度分析与优化方法方面开展了大量研究并取得了长足进步,包括自适应迭代控制算法、先进可靠度优化策略与非充分样本下的高置信水平设计方法等.本文首先对国内外逆可靠度分析与优化方法取得的进展进行了系统梳理与总结,特别是逆可靠度分析方法的发展历程以及面临的挑战问题,主要包括强非线性功能函数、多设计点以及低失效概率问题.进一步,针对长期困扰可靠度方法实际应用的小样本问题,重点从结构高置信水平可靠度分析与优化理论角度开展系统介绍,详细论述了小样本诱发的认知不确定性到可靠度置信水平的传播链条.最后,基于现有成果和国家重大前沿需求,重点围绕航天装备可重复使用需求对结构可靠度未来研究方向进行了思考与展望,期望相关研究成果能够进一步助力我国航空航天结构实现高可靠性与极致轻量化设计.

关键词：航空航天结构逆可靠度分析可靠度优化设计置信水平优化设计小样本