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基于多模态可见光和红外图像融合的船舶检测方法

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计算机工程 2025年

作者：于梦源刘向阳河海大学数学学院

针对单一模态图像在全天候的船舶检测中易受光照、天气等环境影响，导致船舶检测精度低、漏检率高等问题，提出了一种融合可见光与红外图像信息的船舶检测方法VIF-RTDETR。该方法充分利用可见光图像丰富的细节和颜色信息以及红外图像在... 详细信息

针对单一模态图像在全天候的船舶检测中易受光照、天气等环境影响，导致船舶检测精度低、漏检率高等问题，提出了一种融合可见光与红外图像信息的船舶检测方法VIF-RTDETR。该方法充分利用可见光图像丰富的细节和颜色信息以及红外图像在低光照环境下的稳定表现，构建了四通道输入模型；通过设计可见光与红外图像信息的融合模块VIF，实现了不同模态信息的互补融合，使得在检测网络中更加合理利用两种模态的信息；在主干Backbone特征提取网络中结合通道注意力，通过为通道动态分配不同的权重，以增强通道的特征表达能力来进一步优化特征提取能力；此外，为进一步提升船舶检测中船舶小目标的检测性能，设计了一种加权的边界框损失函数，使模型能够有效地关注不同尺寸目标的特征表达，提高模型在不同目标尺寸下的检测精度。实验结果表明，在船舶可见光和红外数据集上，该模型的检测精度AP0.5:0.95、AP0.5分别达到了78.3%、98.5%，相对于单一模态的可见光和红外模型分别提升了4.7、9.2个百分点；召回率AR0.5:0.95达到了85.2%，相对于单一模态模型分别提升了3.1、7.3个百分点；显著提高了船舶的检测精度和降低了漏检情况。

关键词：船舶检测可见光和红外图像全天候检测双模态融合注意力机制

基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 45-64页

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 详细信息

时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型

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基于构造地貌法的滇中引水工程区全新世断裂活动强度空间差异性研究

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地质科学 2025年第1期60卷 293-307页

作者：魏英豪陈素娟王学良王俊飞金超郭松峰李兆田乙茜河北工程大学地球科学与工程学院星球地图出版社中国科学院地质与地球物理研究所邯郸市第二十八中学云南省滇中引水工程有限公司

滇中引水工程是缓解滇中地区资源型缺水的重要跨区域调水工程。由于工程沿线地质条件复杂，深大断裂发育，确定工程区全新世断裂及其各段的空间差异性成为了工程勘察亟需回答的地质问题之一。鉴于传统活动断裂勘察存在周期长、效率低以... 详细信息

滇中引水工程是缓解滇中地区资源型缺水的重要跨区域调水工程。由于工程沿线地质条件复杂，深大断裂发育，确定工程区全新世断裂及其各段的空间差异性成为了工程勘察亟需回答的地质问题之一。鉴于传统活动断裂勘察存在周期长、效率低以及露头不典型、代表性差等缺点，本研究基于构造地貌法，选取5个地貌指标作为计算因子，包括面积高程积分（HI）、流域形状指数（BS）、流域不对称指数（AF）、标准化河流坡降指数（SLK）及山前曲折度（SMF）。我们选择4条沿线流域较为发育的全新世断裂进行构造活动强度空间差异性研究，并讨论了降雨、岩性等非构造因素对研究结果的影响。同时，在野外踏勘基础上，尝试通过断层活动速率和地震活动性分析来验证方法的可行性。主要结论如下：1）断裂带各段流域处于不同的地貌演化阶段，F1-1段和F3-1段流域较年轻，而F1-3段、F2-1段、F2-2段及F3-2段流域次之，F1-2段、F2-3段和F4段流域相对较老。2）通过相对构造活动强度（Iat）所揭示的4条全新世断裂的构造活动强度为：F1>F3>F2>F4。此外，F1呈现出南北强、中间弱的特点，F2则在南部基岩山段表现出较强的活动性，盆地部分则较弱，而F3和F4整体呈现出中等的活动强度和弱的活动性。降雨和岩性对Iat空间分布无整体性影响，构造因素为主要因素。3）基于构造地貌法得出的断裂带沿线流域的相对构造活动强度与活动速率、地震活动性变化趋势相一致，印证了以相对构造活动强度分析断裂活动强度空间差异性的可行性。其可以用来定位构造活跃区段，快速确定典型露头，提高勘察效率。

关键词：滇中引水构造地貌全新世断裂相对构造活动强度空间差异性

基于概念性水文模型与长短时记忆模型耦合的汉江上游流域径流模拟

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湖泊科学 2025年第1期37卷 279-292页

作者：邓超孙培源尹鑫邹佳成王卫光河海大学水文水资源学院南京210098 河海大学水灾害防御全国重点实验室南京210098 南京水利科学研究院水灾害防御全国重点实验室南京210029 赣江下游水文水资源监测中心宜春336000

为了探究概念性水文模型(GR4J)与长短时记忆模型(LSTM)耦合过程中物理模型参数反馈机制以及考虑土壤含水量作为中间变量对物理引导机器学习(PIML)模型径流模拟的影响,本研究构建了PIML模型并设置考虑参数反馈、考虑中间变量和两者同时... 详细信息

为了探究概念性水文模型(GR4J)与长短时记忆模型(LSTM)耦合过程中物理模型参数反馈机制以及考虑土壤含水量作为中间变量对物理引导机器学习(PIML)模型径流模拟的影响,本研究构建了PIML模型并设置考虑参数反馈、考虑中间变量和两者同时考虑的3种方案(依次简称为H1、H2、H3),以安康站为控制站的汉江上游流域开展实例研究。结果表明:(1)3种PIML模型径流模拟效果均优于LSTM模型,其中验证期纳什系数(NSE)平均提升10.6%,而PIML-H1与PIML-H3模型径流模拟效果优于GR4J模型,验证期NSE平均提升4.2%,其中PIML-H3模型在3种PIML模型中表现最佳,表明基于LSTM和GR4J模型构建的PIML模型对径流模拟效果有所改善,且同时考虑中间变量和参数反馈因素时对径流模拟效果改善最佳;(2)3种PIML模型对低水流量的模拟效果均优于GR4J和LSTM模型,且PIML-H3模型效果最佳,而对于高水流量,3种PIML模型均表现不佳,说明PIML模型往往在模拟低流量事件中更占优势;(3)3种PIML模型的径流模拟效果均表现出较强的季节性变化,PIML-H2和PIML-H3模型相较于PIML-H1模型受到的季节性变化影响更为明显,说明PIML模型模拟径流结果的季节性变化受到中间变量的影响。研究可为汉江上游流域径流模拟预报提供技术支撑。

关键词：物理引导机器学习径流模拟中间变量 GR4J LSTM 汉江

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