本期目录
数学与物理学
环境科学与地理学
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基于Landsat 8 OLI影像的常用水体指数法分类精度对比
- 李龙杰, 杨永辉
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2024, 41 (6):
755-765.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.088
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摘要 (
467 )
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以南水北调受水区的石家庄为对象，以同期Sentinel-2 MSI影像的目视结果作为标准水体，使用11种常见水体指数，从Landsat 8 OLI影像中提取水体分布信息，基于转移矩阵的面积精度检验法、抽样精度检验法，对提取结果进行精度验证。结果表明，各水体指数法提取宽阔水面(如大型水库、湖泊)的区别不大，城区小水系、小型河道更能检验水体指数的提取能力，WI2019在对比的水体指数中表现最佳。分析表明，南水北调通水后，石家庄市除去大型水库后地表水体面积显著增加，从2014年42.0 km2增长到2020年62.5 km2。南水北调通水后受水区地表水体面积增长较快，鉴于大部分新增水体底部存在人工衬砌，地下水补给功能较差、无效蒸发较多，建议适当控制水体规模，以便有效减少外调水资源的浪费。
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边境城市开放型经济测度与影响因素——以中国珲春市为例
- 廖毛微, 张平宇, 李雨欣
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2024, 41 (6):
766-775.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.026
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摘要 (
239 )
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根据开放型经济概念内涵，从对外开放、对内开放2个方面构建边境城市开放型经济评价指标体系。以中国珲春市为例，采用熵值法、耦合协调模型和障碍度模型，探究2001—2020年珲春开放型经济发展过程、特征及影响因素。研究结果为：1)珲春经济开放度呈波动上升趋势，开放过程经历了缓慢发展(2001—2008年)、快速发展(2009—2014年)、稳定发展(2015—2020年)3个阶段。对外开放与对内开放从勉强协调逐渐过渡到良好协调状态。2)研究期内对外开放障碍度呈波动上升趋势，而对内开放障碍度呈波动下降趋势。对外开放是现阶段制约珲春市开放发展的关键因素，主要障碍因子为外贸依存度、新批外资企业个数、实际利用外资额及招商引资。
电子信息与计算机科学
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一种面向SAR图像快速舰船检测的轻量化网络
- 周文雪, 张华春
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2024, 41 (6):
776-785.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.017
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摘要 (
418 )
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在基于深度学习的合成孔径雷达(SAR)图像舰船检测领域，传统的模型通常结构复杂、计算量大，难以适配低算力平台并实现实时检测；同时，依赖于预设锚框的卷积神经网络因锚框位置较难合理设置，容易导致大量计算冗余。针对上述问题，提出一种基于无锚框的端到端轻量化卷积神经网络，设计了一种轻量的通道注意力模块(EESE)并将其应用于解耦合检测头(ED-head)上，有效解决了分类和定位2种任务的冲突。此外，提出一种优化的EIOU损失函数，在保证推理速度几乎不变的情况下有效提升网络性能。在SSDD数据集上的实验结果表明：与YOLOX-nano相比，该方法的AP50和AP分别提高2.1和7.4个百分点，在CPU上推理延迟仅5.33 ms，远小于YOLOX-nano的13.13 ms，实现了精度与效率的平衡。
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基于改进的高斯混合模型和图割模型的水体图像提取算法
- 包立男, 吕孝雷
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2024, 41 (6):
794-802.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.028
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摘要 (
226 )
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合成孔径雷达具有全天时、全天候成像，观测范围广、成图周期短等特点，使其在水体提取中的应用具有明显优势。但是在湖泊提取中，已有算法易受湖泊周围环境噪声的干扰，运行效率低。针对此，提出一种将改进的高斯混合模型(GMM)与图割模型相结合的检测方法。先是利用两级Otsu阈值方法以获取湖泊的初始分割图，将对其计算得到的参数集作为GMM初始参数，其后应用最大期望算法(EM)迭代求取GMM的最佳参数，最后基于图割模型精准定位水体位置。实验结果表明初始参数越精确，水体轮廓越清晰，引入两级Otsu算法不仅可大幅度减少EM算法的迭代次数，且与预处理中的下采样相结合有效地提高了算法的运行速度。此外，改进传统图割模型的能量函数使得无需后处理即可得到精确的湖泊边界。
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基于双帧融合的野外运动小目标检测网络
- 赵筱晗, 张泽斌, 李宝清
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2024, 41 (6):
810-820.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.008
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摘要 (
298 )
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375
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由于野外监控传感系统中背景干扰较多、小目标像素点较少以及缺乏相关公开数据集等因素，在野外复杂环境中检测运动小目标仍然是国防军事应用中一个具有挑战性的问题。针对这一问题，提出一种基于YOLOv5改进的双帧融合目标检测网络(YOLO-DFNet)。首先，提出双帧融合模块用来处理骨干网络输出的相邻帧特征，通过计算通道及时间维度的注意力和空间注意力，提取运动特征；其次，在颈部网络与检测头之间设计一个时间梯形融合网络，关注不同大小感受野上的运动目标，改善大位移小目标的检测效果。在野外运动小目标数据集FMSOD上的实验结果表明：YOLO-DFNet在不同IoU上的平均精度比YOLOv5算法提高3.9个百分点，同时也优于TPH-YOLOv5、YOLOv7等其他目标检测网络。
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基于旋转门算法的风速和风功率爬坡事件的识别方法及特征分析
- 梁志, 张哲, 师宇, 刘磊
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2024, 41 (6):
821-829.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.014
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摘要 (
360 )
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PDF (13853KB) (
2014
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风速的爬坡事件是风速在短时间内大幅度增加或减少，风电场功率同时发生大幅度改变，影响到电网安全运行，甚至引发电网局部频率降低、电压崩溃等事故。选取风电场内风机和气象铁塔的同期数据，通过旋转门算法(SDA)识别爬坡事件，分析爬坡事件的持续时间、爬坡幅度和变化速率，讨论山地地形对爬坡事件的影响。基于SDA设计了风速和功率的爬坡事件识别算法，算法参数取值为时间阈值4 h、风速阈值6 m·s-1、功率阈值1 000 kW，算法的识别效果较好，可有效识别爬坡事件。针对不同风机的爬坡事件识别，建议采用额定风速与切入风速差值的2/3数值作为风速阈值参数，采用额定功率的2/3数值作为功率阈值参数。山地地形对爬坡事件的影响较为显著，爬坡事件与风机处海拔高度、平均风速较为相关，不同地形下风机的爬坡事件的时间比例分布在6.5%~9.8%，平均值为7.8%。
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基于自监督异质图神经网络的图分类框架
- 袁鸣, 赵彤
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2024, 41 (6):
830-841.
DOI: 10.7523/j.ucas.2023.048
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摘要 (
295 )
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350
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图数据以各种各样的形式广泛存在着，图分类任务对于许多问题有重要指导意义。然而图分类任务依然面临很多挑战，包括如何充分利用图结构蕴含的语义信息、进一步降低计算复杂度及获取标签的成本。提出一种超节点异质网络的构建方法，并由此提出可应用于图分类问题的新型框架GChgnn。该框架通过引入双视角的图表示机制以及自监督的对比学习，实现了：1)对大规模图分类任务目标间的相似性进行度量；2)借鉴图匹配方法，通过跨图思想提高相似性度量的准确度，并弥补其无法给出图嵌入显式表达式的不足；3)规避了在网络中设计复杂的卷积与池化算子。通过在一些公开数据集上的测试证明，该框架的综合效果优于现有的解决图分类问题的其他方法。
