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多云天气天空偏振定向方法
被引量：
5
1
作者
张然
蔡弘
+4 位作者
关乐
万振华
陈永台
樊元义
褚金奎
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1499-1510,共12页
为了在多云天气下实现天空偏振定向,提出了一种利用改进的U-Net深度神经网络结合偏振度阈值进行云分割的方法,并基于瑞利散射理论获取太阳方向与体轴夹角实现天空偏振定向。采用包含3个残差结构的Respath模块将UNet神经网络的编码区与...
为了在多云天气下实现天空偏振定向,提出了一种利用改进的U-Net深度神经网络结合偏振度阈值进行云分割的方法,并基于瑞利散射理论获取太阳方向与体轴夹角实现天空偏振定向。采用包含3个残差结构的Respath模块将UNet神经网络的编码区与解码区更好的融合,并在下采样时添加MultiBlock模块,使输入图像的特征更好地被学习。将神经网络预测的二值分割图与设置偏振度阈值为0.1的二值分割图进行或运算得到能够较好地分割云和蓝天的二值图。最后,将该二值图作为mask模板去除偏振方位角图中异常像素点,使保留的像素点符合瑞利散射理论,进而获取太阳方向与体轴的夹角。多云天气下的实验表明,该方法获取载体坐标系下太阳方位角的均方根误差为0.42°,能够满足实际导航需求。
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关键词
偏振
导航
深
度
神经网络
偏振度
阈值
瑞利散射理论
多云
下载PDF
职称材料
题名
多云天气天空偏振定向方法
被引量：
5
1
作者
张然
蔡弘
关乐
万振华
陈永台
樊元义
褚金奎
机构
大连理工大学机械工程学院
大连大学机械工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1499-1510,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51675076)。
文摘
为了在多云天气下实现天空偏振定向,提出了一种利用改进的U-Net深度神经网络结合偏振度阈值进行云分割的方法,并基于瑞利散射理论获取太阳方向与体轴夹角实现天空偏振定向。采用包含3个残差结构的Respath模块将UNet神经网络的编码区与解码区更好的融合,并在下采样时添加MultiBlock模块,使输入图像的特征更好地被学习。将神经网络预测的二值分割图与设置偏振度阈值为0.1的二值分割图进行或运算得到能够较好地分割云和蓝天的二值图。最后,将该二值图作为mask模板去除偏振方位角图中异常像素点,使保留的像素点符合瑞利散射理论,进而获取太阳方向与体轴的夹角。多云天气下的实验表明,该方法获取载体坐标系下太阳方位角的均方根误差为0.42°,能够满足实际导航需求。
关键词
偏振
导航
深
度
神经网络
偏振度
阈值
瑞利散射理论
多云
Keywords
polarization guidance
deep neural network
polarization degree threshold
Rayleigh scattering theory
cloudy weather
分类号
V249.31 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多云天气天空偏振定向方法
张然
蔡弘
关乐
万振华
陈永台
樊元义
褚金奎
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
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