中央高校基本科研业务费专项资金(HUST2013TS133)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 相关作者：陈忠郭莉莉张宁新李志平更多>>
- 相关机构：华中科技大学中国石油天然气集团公司更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进的Lidar数据桥梁提取算法研究被引量：1
- 2014年
- 针对利用Lidar数据进行桥梁自动识别中存在的检测效率较低,检测结果与桥梁形状有关以及检测精度受植被影响等问题,提出了一种改进的Lidar数据桥梁提取算法。通过对Lidar数据格网化,将求点的邻域点问题转化为先求网格的邻域网格,达到快速获取离散点邻域点的目的;构造了一种新的三维离散点形态学算子,滤除植被对桥梁检测的影响;利用并查集优化剖面分析算法中最小生成树求解和连通域处理,可滤除建筑物等大物体;利用优化的剖面分析方法并结合桥梁的拓扑特点提取桥梁,解决算法仅能检测特定形状桥梁的问题;为解决Lidar数据量大引起的检测效率问题,采用OpenMP实现算法并行。通过桥梁提取实验验证了算法的有效性和高效性。
- 郭莉莉陈忠张宁新谢庭
- 关键词：形态学并行计算并查集
- 基于图像识别的震象云地震预测方法
- 2014年
- 利用卫星热红外异常判别技术进行地震预测的方法都是纯手工或半手工的,在分析处理海量遥感数据时具有局限性,并且传统方法对地震三要素的预测准确率不高,尤其是震中位置的预测。针对上述问题,提出一种综合震象云颜色、纹理以及浮现频率等特征来自动预测地震的方法。利用灰度共生矩阵对热红外数据进行纹理特征提取,使用BP神经网络模型训练目标神经网络,将纹理特征输入目标神经网络进行识别,提取疑似目标,同时滤掉非目标并跟踪,将疑似目标浮现频率超过5次的区域精确定位为目标出现的位置,从而实现智能化和自动化的地震预测。反演实验验证结果表明,该方法是一种震中位置预测较为准确的中短期地震预测方法。
- 谢庭陈忠李志平张宁新郭莉莉
- 关键词：图像识别目标跟踪地震预测神经网络
