1西安科技大学 安全科学与工程学院，陕西 西安 710054
随着中国铁路里程跨越式增长，铁路货车重载化程度不断提高。利用铁路沿线既有通信光缆提出了一种基于光纤中背向瑞利散射信号干涉技术，光纤发生细微振动时，会导致扰动位置的光纤相位及折射率发生变化从而产生背向瑞利散射光。对前后时刻瑞利信号曲线进行差值运算，差分曲线上干涉光强信号发生变化的位置，对应扰动发生的位置，从而实现对铁路车辆的识别和定位，通过采集振动信号的时频特性域信号进行分析，提取信号强度、列车长度和车厢个数等特征，对车型进行精确识别。该技术与传统定位技术相比，可以实现长距离监测，且传感光纤埋藏于铁路两旁的地下，有利于光纤的隐蔽和保护。实验测试结果表明，系统对列车位置的定位误差在±10 m内，可以实现25 km内对列车速度以及位置的监测。
1 中国科学院 安徽光学精密机械研究所 通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题, 提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法。首先, 依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想, 结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点, 首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像, 使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加; 其次, 传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符, 而忽略了像素点的位置信息, 文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符, 在特征描述符的匹配阶段, 在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后, 利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配。仿真实验结果表明: 在限定最优值与次优值之比的情况下, 采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量, 更多地挖掘出图像中的极值点; 在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据, 正确匹配数量达到原方法的59倍以上, 极大提升了算法的匹配性能。
尺度不变特征变换 高光谱图像 位置准则 图像匹配 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) hyperspectral image position criteria image matching
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
农村地区遥感图像语义分割是进行城乡规划、植被以及农用地检测的基础。农村地区高分辨率遥感图像含有较为复杂的地物信息,对其进行语义分割难度较大。基于此,提出一种改进的对称编码-解码网络结构SegProNet,利用池化索引与卷积融合语义信息及图像特征,通过1×1卷积构建Bottleneck层进一步提取细节、减少参数量,逐步加深过滤器深度以构建端到端的语义分割网络,改进激活函数进一步提升网络性能。实验结果表明,在CCF卫星数据集上,所提方法及经典语义分割网络U-Net、SegNet的准确率分别为98.4%,80.3%,98.1%,所提方法较其他方法更优。
图像处理 农用地检测 遥感图像 语义分割 编码-解码网络 深度学习
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所 光子器件与材料安徽省重点实验室, 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 合肥 230026
3 黄山学院 信息工程学院, 安徽 黄山 245041
采用相位敏感型光时域反射仪的分布式光纤传感系统对除尘器内滤袋进行实时监测.通过对光纤在除尘器滤袋内敷设方式的设计, 实现了对除尘器内滤袋的定位.对6种类型的破袋内光纤振动信号进行采集, 且当这些滤袋没有破损时, 对其光纤振动信号也进行采集.采用小波包分解法计算了滤袋内光纤振动信号的信息熵和相关系数, 并将两参数合并构成二维特征参量.分析了在不同的二维特征参量下, 好袋内光纤振动信号和破袋内光纤振动信号之间的特征差别.以类型3滤袋信号特征样本作为训练样本对反向传播神经网络进行训练, 然后对6种类型的滤袋信号特征样本进行识别, 结果显示该方法对6种类型的滤袋具有较高的识别稳定性, 且平均滤袋识别率分别达到96.2%、88.7%、98.4%、98.5%、98.5%、98.5%.
光纤光学 光纤传感 袋式除尘器 小波包分解法 反向传播神经网络 Fiber optics Fiber-optic sensing Bag filter Wavelet packet decomposition method Back propagation neural network
