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oe1(光电查) - 科学论文

38 条数据
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  • [2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 成都 (2018.3.26-2018.3.28)] 2018年IEEE国际计算电磁学会议(ICCEM) - 基于数据融合技术的高分辨率二维成像

    摘要： 传统单雷达成像系统的距离分辨率受限于发射信号带宽，而方位分辨率则受限于其观测角度范围。本文提出一种基于数据融合技术的高分辨率二维成像方法。首先，我们基于二维雷达回波稀疏表示模型阐述了多雷达数据融合成像的理论基??；随后通过ExCoV算法获取多雷达回波的稀疏参数；最后通过插值与外推获得缺失回波数据并实现融合过程。仿真结果表明，雷达数据融合后的图像质量得到提升，优于单雷达回波成像效果，验证了本方法的有效性。

    关键词： ExCoV，高分辨率，二维成像，数据融合

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE 2018年第15届控制、自动化、机器人和视觉国际会议(ICARCV) - 新加坡，新加坡(2018.11.18-2018.11.21)] 2018年第15届控制、自动化、机器人和视觉国际会议(ICARCV) - 基于鱼眼相机的微型飞行器下半球目标检测与定位

    摘要： 对于在户外环境中飞行的多旋翼微型飞行器（MAV），其下半球拥有最丰富的视觉信息。这些信息均可通过一台视场角（FOV）大于180度的单鱼眼相机获取。传统方法需先将未矫正的鱼眼图像还原为平面图像再进行后续处理，这种方式既耗费资源又消耗时间。本文提出一种在未矫正鱼眼图像上直接进行鱼眼目标检测与定位的方法以节省资源与时间。我们构建了用于目标检测的单阶段神经网络，通过结合鱼眼图像的中心旋转特性和严重畸变特征专门设计了检测器的子?？槔刺嵘阅堋Ｎ慊丶扑愕氖凳毙砸?，该检测器还被优化为轻量化结构。随后借助鱼眼模型与飞行器传感器数据（高度、姿态等）的数据融合实现检测目标的定位。实验结果验证了本文所提方法的有效性。

    关键词： 深度学习、目标检测、数据融合

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 融合Worldview-2与激光雷达数据绘制亚热带森林区域地图：机器学习算法比较

    摘要： 本研究致力于探索机载激光雷达数据与WorldView-2（WV-2）影像的融合应用，以对存在亚热带森林的农村地区进行土地覆盖与土地利用分类。为此采用了不同方法：两种人工神经网络（ANN）和三种决策树集成算法。结果表明，加入激光雷达数据显著提升了所有方法的分类效果。除卷积神经网络外，各分类算法性能相近，且均未在所有采用类别中达到最佳精度。"属性惩罚森林"（FPA）取得了最佳综合结果（Kappa指数0.92），而"旋转森林"在两类植被的分类中表现最优。

    关键词： 人工神经网络、数据融合、森林演替阶段、决策森林

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 与橄榄油掺假相关的光谱定量分析中的数据融合策略

    摘要： 用各种廉价食用油掺假橄榄油对消费者构成重大危害。光谱技术虽已用于检测橄榄油掺假，但我们需要更稳健精确的模型。本研究探究了近红外（NIR）与中红外（MIR）光谱联用技术定量分析橄榄油混合物中菜籽油含量的方法，并建立偏最小二乘法（PLS）模型预测掺假物浓度。通过标准正态变量变换（SNV）、SG平滑和向量归一化预处理组合进行基线校正构建模型，采用三种数据融合策略（低、中、高阶）以发挥NIR与MIR信息的协同效应。中阶数据融合选用算法（SPA）提取光谱特征，高阶数据融合采用二元线性回归。根据校准与验证的R2、RMSECV和RMSEP评估参数选择最佳预处理方案。通过比较验证集R2和预测均方根误差（RMSEP）评估NIR、MIR及数据融合模型，结果显示：低阶（3.44）和高阶（2.86）数据融合的RMSEP优于NIR（7.09）、MIR（4.04）、中阶（6.09），且低阶（0.975）与高阶（0.988）数据融合的验证决定系数R2也优于NIR（0.896）和MIR（0.966）。研究表明：（1）NIR和MIR是检测特级初榨橄榄油掺混菜籽油的快速无损工具；（2）低阶数据融合能有效提升模型预测精度；（3）SPA虽减少变量数量但未改善结果；（4）高阶数据融合策略可作为可靠的定量分析工具。

    关键词： 橄榄油、数据融合、SPA、中红外光谱、掺假、近红外光谱

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE 2018年国际室内定位与室内导航会议(IPIN) - 法国南特(2018.9.24-2018.9.27)] 2018年国际室内定位与室内导航会议(IPIN) - 基于飞行时间与接收信号强度数据融合的蓝牙室内定位技术

    摘要： 经过数十年的市场关注与科学研究，室内定位仍是技术持续进步、移动设备广泛普及及新型通信标准推动下尚未完全解决的热门课题。本研究提出一种基于蓝牙低能耗（BLE）的两步式模型化室内定位算法——该协议具有普适性强、能效高的特点。第一步（测距阶段）采用卡尔曼滤波器融合接收信号强度指示（RSSI）与飞行时间（ToF）测量数据，通过对比有无ToF辅助的测距效果，论证了不单纯依赖RSSI的优势。第二步（定位阶段）将多个锚节点的距离估算值整合为二次代价函数，通过最小化该函数确定目标节点在平面参考系中的坐标。本方案专为降低计算负荷设计，可在嵌入式平台实时运行且性能损失有限。论文通过实验装置展示有效结果，证实了该BLE室内定位方案在嵌入式系统中的鲁棒性。

    关键词： 飞行时间（ToF）、蓝牙低功耗、室内定位、数据融合、卡尔曼滤波器

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 评估校准方法以结合相机图像和激光扫描数据构建具有良好色彩投影的三维环境地图

    摘要： 在移动机器人导航中，构建机器人周围环境的3D地图对于自身定位、路径规划及检测周边障碍物至关重要。我们通过融合相机图像与激光雷达（LIDAR）点云数据来构建彩色3D环境地图。该地图通过将点云投影至同步获取的图像上，为LIDAR点云数据赋予RGB值。投影参数可通过使用相机和LIDAR共同测量标定板来确定。本文提出了一种适用于任意标定方法的投影精度评估方案，并发现图像中心区域的标定点对获取优质投影参数尤为重要，而边缘区域的补充标定点也能进一步提升投影精度。

    关键词： 三维映射、即时定位与地图构建、校准、数据融合

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [2018年IEEE国际系统科学与工程会议(ICSSE) - 中国台湾新北市(2018.6.28-2018.6.30)] 2018年国际系统科学与工程会议(ICSSE) - 基于哨兵2号影像光学SAR融合的高分辨率土地覆盖制图

    摘要： 哨兵-2是欧洲航天局（ESA）最新推出的高空间分辨率全球监测计划。通过融合雷达与光学遥感数据开展土地覆盖-土地利用（LCLU）分类任务，通常能提高制图精度。本研究提出一种方法体系，融合欧洲航天局哨兵-1号与哨兵-2号影像信息，用于西苏门答腊南索洛克地区精准土地覆盖制图。数据处理采用欧洲航天局的哨兵应用平台及SEN2COR工具箱完成。本研究两大核心目标是评估ESA哨兵-1A C波段合成孔径雷达与哨兵-2A光学数据在LCLU分类制图中的潜在价值与协同效应。研究取得两项主要成果：其一，ESA开发的传感器专用工具链支持的预处理流程，为影像制备提供了可靠高效的解决方案；其二，构建并验证了融合雷达与光学影像的哨兵-1/2多源数据土地覆盖制图方法框架。

    关键词： 分割、哨兵1号、合成孔径雷达、南索洛克、哨兵2号、土地覆盖制图、数据融合

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于低密度点云的多时相激光雷达数据融合用于单木冠层参数估算

    摘要： 随着不同时期获取的激光雷达（LiDAR）数据日益丰富，可用于分析单木尺度的森林动态变化。这通常需要处理点密度差异显著的激光雷达点云数据。针对这一问题，本文提出一种多时相激光雷达数据融合方法，旨在利用高密度激光雷达数据（点密度高于10点/平方米）提供的信息，提升同一林区不同时间获取的低密度数据（点密度最高5点/平方米）的单木参数估算精度。该方法首先精确表征高密度数据中的树冠形态，继而利用所得估算结果驱动低密度激光雷达数据的单木参数估算。通过在意大利阿尔卑斯山针叶林获取的多时相数据集进行验证，实验结果证实了该方法的有效性。

    关键词： 点云、树冠参数、遥感、多时相激光雷达数据、数据融合

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于压缩测量的光谱图像融合

    摘要： 压缩光谱成像仪通过编码和组合光谱信息来减少采样像素数量。然而，要同时实现高空间分辨率和高光谱分辨率的压缩信息采样，需要昂贵的高分辨率传感器。本研究提出了一种模型，能够融合来自高空间/低光谱与低空间/高光谱分辨率压缩传感器的数据。基于该模型，将压缩融合过程构建为一个逆问题求解——通过最小化目标函数（由二次数据保真项与平滑性、稀疏性正则化惩罚项之和定义）来实现。研究优化了不同传感器的参数，并探讨了合适正则化方法的选择，以提高重建高分辨率图像的质量。针对不同压缩成像仪在合成数据与真实数据上开展的仿真结果，验证了所提融合方法的优越性。

    关键词： 光谱成像、数据融合、遥感、压缩采样

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 利用高光谱显微镜成像结合深度学习框架对食源性病原体进行单细胞分类

    摘要： 提出了一种基于混合深度学习（DL）框架"融合网络（Fusion-Net）"的高通量高光谱显微成像（HMI）技术，用于单细胞水平的食源性细菌快速分类。HMI技术能提供高分辨率的空间、光谱及空间-光谱联合特征，适用于单细胞表征分析，但直接处理这些高维数据具有挑战性。本研究将HMI数据分解为形态特征、强度图像和光谱特征三部分，分别采用长短期记忆网络（LSTM）、深度残差网络（ResNet）和一维卷积神经网络（1D-CNN）等先进DL框架，获得92.2%、93.8%和96.2%的分类准确率。通过融合策略将这些独立DL框架堆叠构建"Fusion-Net"，实现对多特征的同步处理，分类准确率提升至98.4%。研究表明DL框架能有效辅助HMI技术进行单细胞分类，可作为食源性病原体快速检测的诊断工具。

    关键词： 机器学习、高光谱显微镜、数据融合、快速检测、食源性病原体

    更新于2025-09-23 15:19:57