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题名面向应急救援的多源数据融合技术
被引量：6
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作者
徐成华
宋雨娇
于振铎
庄子尤
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机构
中科九度(北京)空间信息技术有限责任公司
中国科学院电子学研究所
北京市数字城市工程技术研究中心
中国科学院大学
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出处
《计算机系统应用》
2019年第12期9-18,共10页
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基金
国家重点研发计划(2017YFF0107700)~~
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文摘
地震灾害发生后,为实现生命体的快速发现和科学救援,需要多源数据的辅助支撑.遥感数据、现场环境数据、危险设施分布数据、生命体征数据、生命探测设备运行状态数据以及历史数据,共同构成了应急救援场景下的多源异构数据集.本文面向应急救援领域的数据统一监管、多维分析等应用需求,深入研究多源异构数据的三维空间融合分析技术,提出了一种基于WebGL渲染技术的无插件三维空间融合方案,研制应急救援数据融合可视化系统,实现统一时空框架下应急救援场景所需多源异构数据的融合表达,辅助作业人员进行联动态势分析,帮助指挥人员进行指挥决策,大幅提高应急救援现场应用的工作时效.
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关键词
WEBGL
多源数据
三维场景
态势分析
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Keywords
WebGL
multi-source data
three-dimensional scene
situation analysis
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分类号
P315.9
[天文地球—地震学]
TP311.13
[天文地球—固体地球物理学]
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题名一种基于生成对抗网络的无人机图像去雾算法
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作者
庄子尤
徐成华
魏育成
蔡刚
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机构
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学
中科九度(北京)空间信息技术有限责任公司
北京市数字城市工程技术研究中心
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出处
《图像与信号处理》
2021年第2期80-87,共8页
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文摘
无人机所采集的图像容易受到雾霾、雾气等阴霾天气干扰,造成图像质量下降。针对阴霾天气下无人机采集图像的质量下降问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络的图像去雾方法。本方法设计了新式生成网络和判别网络,生成网络由多层编码器和解码器对称分布构成,判别网络由全卷积网络构成,为了提高生成图像的清晰度,引入了一种新的对抗和平滑损失函数来优化整个网络。最后,通过大量实验表明,基于本文方法进行图像去雾取得了良好的效果,在结构相似度和峰值信噪比等评价指标以及主观视觉效果上优于已有的图像去雾方法。
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关键词
无人机
图像去雾
深度学习
生成对抗网络
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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