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武汉大学学报（信息科学版） 2023年第4期48卷 491-505页

作者：张恒才蔚保国秘金钟潘树国陆锋中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 卫星导航系统与装备技术国家重点实验室河北石家庄050081 中国测绘科学研究院北京100049 东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

定位导航授时(positioning navigation and timing,PNT)是国家重要战略基础设施,目前中国已经建立了完善的北斗天基增强系统、地基增强系统、低轨增强系统,室内外定位技术蓬勃发展,但声光电磁等多种定位技术手段在全球导航卫星系统(glob... 详细信息

定位导航授时(positioning navigation and timing,PNT)是国家重要战略基础设施,目前中国已经建立了完善的北斗天基增强系统、地基增强系统、低轨增强系统,室内外定位技术蓬勃发展,但声光电磁等多种定位技术手段在全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)拒止环境受到诸多限制,在深空、深地、深海三深空间综合PNT依然面临许多困难。近年来,数字孪生、实景三维等战略逐渐落地,三维场景为提高综合PNT的完好性、连续性、可用性提供了新的机遇。对综合PNT场景增强国内外技术现状进行了系统梳理,总结了综合PNT场景增强系统面临的挑战,阐述了综合PNT场景增强系统建设主体、服务层次、系统架构等基本框架,展望未来中国的综合PNT体系是以北斗PNT为核心,天基增强、地基增强、低轨增强、场景增强多源信息集成的服务于全空间的综合PNT智能服务体系。

关键词：综合PNT 场景增强智能服务智能融合室内定位位置服务数字孪生

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使用场景增强的安全帽佩戴检测方法研究

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计算机工程与应用 2022年第19期58卷 326-332页

作者：徐传运袁含香李刚郑宇刘欢重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

为了解决现有安全帽佩戴数据集样本数量有限导致模型检测精度较低的问题,提出一种基于场景增强的样本扩充算法。该算法将训练集中随机抽取的图像中的检测目标随机缩放后,粘贴到另一随机场景图像上的任意位置,基于现有场景构建出拥有新... 详细信息

为了解决现有安全帽佩戴数据集样本数量有限导致模型检测精度较低的问题,提出一种基于场景增强的样本扩充算法。该算法将训练集中随机抽取的图像中的检测目标随机缩放后,粘贴到另一随机场景图像上的任意位置,基于现有场景构建出拥有新的检测目标的增强场景,通过场景增强扩充安全帽佩戴训练数据集,增加训练数据集的多样性。为了验证该算法在安全帽佩戴检测中的有效性,使用场景增强算法扩充HelmetWear数据集,并用其训练基于YOLOv4的安全帽佩戴检测模型,通过检测精度评估场景增强算法。在HelmetWear数据集上检测精度达到93.81%,检测精度提升了6.39个百分点。实验结果表明该算法能有效提升安全帽佩戴检测的精度,特别是在样本最为欠缺的小目标上表现更为显著;场景增强算法对解决其他领域目标检测训练数据不足的问题有重要的借鉴意义。

关键词：安全帽检测场景增强 HelmetWear数据集 YOLOv4

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基于深度网络的水下场景增强与目标检测

基于深度网络的水下场景增强与目标检测

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作者：武晓晖中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

水下目标检测技术对于海洋探测与监测、自主水下航行器等水下应用具有重要意义。由于海洋环境的复杂性,存在着实际拍摄水下场景的严重退化现象,主要表现在视觉模糊、色彩失真、对比度较低等方面,严重影响了水下目标检测任务的精度。作... 详细信息

水下目标检测技术对于海洋探测与监测、自主水下航行器等水下应用具有重要意义。由于海洋环境的复杂性,存在着实际拍摄水下场景的严重退化现象,主要表现在视觉模糊、色彩失真、对比度较低等方面,严重影响了水下目标检测任务的精度。作为预处理操作,通过提高水下场景的视觉质量来提高水下目标检测的精度至关重要。随着深度学习技术的快速发展,目标检测技术也有了质的提升。研究图像增强与目标检测技术在水下场景的应用方法,具有重要的理论与实践价值。本文主要工作如下:第一,提出一种基于门控处理的深度卷积神经网络水下场景增强模型。根据水下场景退化的特征,通过三种预处理操作和融合策略等步骤,建立门控融合网络结构,形成一个端到端的深度卷积神经网络模型。使用包含参考图像的增强水下视觉感知数据集(EUVP),与现有的多种类型水下场景增强算法进行了定性和定量的综合研究与对比。充分证明了本文模型的有效性、适应性和稳定性,并总结了现有水下场景增强方法存在的局限性。第二,根据水下目标检测任务快速性与准确性的要求,选择YOLOv5作为水下目标检测的核心算法。介绍多种图像处理技巧,对YOLOv5的模型结构进行分析与总结。针对YOLOv5四种不同网络深度与网络宽度的尺寸模型,在真实水下生物数据集中进行定性与定量的对比实验,验证并总结了四种模型的性能差异。针对目标检测和场景增强之间的关系,结合基于门控处理的深度卷积神经网络水下场景增强模型与YOLOv5目标检测方法进行实验,并验证两者的关联性。实验结果表明,消除色彩偏差与视觉模糊能够提升目标检测的性能。综上,本文开展对水下场景增强与水下目标检测技术的研究,并对增强效果与检测性能进行关联性分析。旨在开发提高目标检测精度的水下场景增强技术,为水下图像技术的发展提供新的思路。

关键词：水下图像深度网络场景增强目标检测

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显控系统场景增强与智能交互技术

显控系统场景增强与智能交互技术

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第九届中国指挥控制大会

作者：霍家道李栋杨钟祺江苏自动化研究所南京工业大学

随着国际形势的变化、战争形态的演变和国家"一带一路"战略推进,如何应对未来战争中多样化威胁和复杂态势,降低用户的认知负荷,简化指挥控制流程,实现动态精准指挥,已成为人机交互领域的研究热点。文章针对当前指控系统显示手段抽象、... 详细信息

随着国际形势的变化、战争形态的演变和国家"一带一路"战略推进,如何应对未来战争中多样化威胁和复杂态势,降低用户的认知负荷,简化指挥控制流程,实现动态精准指挥,已成为人机交互领域的研究热点。文章针对当前指控系统显示手段抽象、交互手段繁杂的现状,提出了一种虚实融合显控系统框架设计,阐述了显控系统场景增强与智能交互相关关键技术的实现方法及系统使用效能评估和优化方案,为研究有限视场按需最大化信息显示及自然人机交互等技术提供参考。

关键词：人机交互场景增强显控系统

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文景转换中的隐含实体推理研究

文景转换中的隐含实体推理研究

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作者：顾华峰重庆邮电大学

学位级别：硕士

人类通过五官来对这个客观世界进行感知,而通过视觉获取信息的方式比理解文字内容更加直观、便捷。但是随着信息时代的到来,以文字形式存储的信息呈现出了海量增长的趋势,人们对于信息可视化的需求越来越大。文景转换就是让计算机将文... 详细信息

人类通过五官来对这个客观世界进行感知,而通过视觉获取信息的方式比理解文字内容更加直观、便捷。但是随着信息时代的到来,以文字形式存储的信息呈现出了海量增长的趋势,人们对于信息可视化的需求越来越大。文景转换就是让计算机将文本形式存储的信息通过三维场景或动画形态等直观的方式来展现。但是文景转换目前正处于发展阶段,相关的理论和技术研究并不成熟。本文针对文景转换中的可视化信息提取以及场景实体单一问题进行了研究,主要工作如下:1.对现有的文景转换系统进行了介绍,给出了文景转换的逻辑框架图,分析阐述了其中涉及到的相关自然语言处理方法以及场景生成的相关技术。2.针对文景转换中的可视化信息提取问题,本文在构建标注实验数据集的基础上,通过横向对比的方式找到适合中文的自然语言处理工具。接着在自然语言处理的基础上,从词法、句法的角度出发,提出了一种可视化的场景信息提取规则,实现了从文本到场景信息的识别。3.针对文景转换后的场景实体单一问题,本文通过隐马尔可夫模型对输入信息进行语义推理,并根据可视化的场景信息提取规则,得到未在输入文本中明确表述的隐含实体,最后展示在生成的可视化场景中,达到场景增强的目的。4.通过建立空间知识库、实体模型库,用二维背景与三维实体模型相结合的方式对本文提出的场景信息提取规则和场景实体推理方法进行了实现与验证。结果表明本文提出的方法能够实现文本的可视化信息提取以及场景的自动增强功能,在一定程度上提高了文景转换的自动转换效率以及表现效果。

关键词：文景转换可视化信息提取场景增强自然语言处理

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