人类通过仿生学而发明了声纳系统，声纳是英文缩写“SONAR”的音译，其中文全称为：声音导航与测距，是利用声波在水下的传播特性，通过电声转换和信息处理对水下目标进行探测、定位和通信的电子设备。分主动式和被动式两种类型，属于声学定位的范畴。声纳是水声学中应用广泛的装置。是1906年由英国海军的刘易斯·尼克森所发明。他发明的第一部声纳仪是被动式的聆听装置，主要用来侦测冰山。这种技术，到第一次世界大战时被应用到战场上侦测藏在水底的潜水艇。 科学家在研究海豚中发现，海豚依赖回声定位进行捕食，甚至可以用高声强击晕猎物。海豚使用频率在200-350千赫以上的超声波的进行“回音定位”， 海豚之间的联络在海水用声波传递信息，海豚叫声是海豚同类间互通消息低频段声音。海豚声呐的灵敏度很高，能发现几米以外直径0．2mm的金属丝和直径lmm的尼龙绳，能区别开只相差200卜s时间的两个信号，能发现几百米外的鱼群，能遮住眼睛在插满竹竿的水池子中灵活迅速地穿行而不会碰到竹竿；海豚声呐的“目标识别”能力很强，不但能识别不同的鱼类，区分开黄铜、铝、电木、塑料等不同的物质材料，还能区分开自己发声的回波和人们录下它的声音而重放的声波；海豚声呐的抗干扰能力也是惊人的，如果有噪声干扰，它会提高叫声的强度盖过噪声，以使自己的判断不受影响；而且，海豚声呐还具有感情表达能力，已经证实海豚是一种有“语言”的动物，它们的“交谈”正是通过其声呐系统。尤其是仅存于世的四种淡水豚中最珍贵的一种－我国长江中下游的白鳍豚，它的声呐系统“分工”明确，有为定位用的，有为通讯用的，有为报警用的，并有通过调频来调制位相的特殊功能。
科学论文是为了培养我们具有综合运用所学知识解决实际问题的能力，而论文格式使行文简练、版面美观。下面是我为大家精心推荐的全国青少年科技创新大赛科技论文格式，希望能够对您有所帮助。 全国青少年科技创新大赛科技论文格式 1 题目是科技论文的中心和总纲。 要求准确恰当、简明扼要、醒目规范、便于检索。一篇论文题目不要超出20个字。用小2号黑体加粗，居中。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 2 署名 署名表示论文作者声明对论文拥有著作权、愿意文责自负，同时便于读者与作者联系。署名包括工作单位及联系方式。工作单位应写全称并包括所在城市名称及邮政编码，有时为进行文献分析，要求作者提供性别、出生年月、职务职称、电话号码、e-mail等信息。 用小4号宋体 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 3 摘要 摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，是文章内容的高度概括。主要内容包括： 1)该项研究工作的内容、目的及其重要性。 2)所使用的实验方法。 3)总结研究成果，突出作者的新见解。 4)研究结论及其意义。 中文摘要200字左右，中文名称的“内容摘要”用小2号黑体加粗，居中，其内容另起一行用小4号宋体(倍行距)，每段起首空两格，回行顶格。 英文“内容提要”项目名称规定为“Abstract”， 用小2号Times New Roman字体加粗，居中，其内容另起一行用小4号Times New Roman 字体，标点符号用英文形式。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 4 关键词 关键词是为了满足文献标引或检索工作的需要而从论文中萃取出的、表示全文主题内容信息条目的单词、词组或术语，一般列出3～8个。 有英文摘要的论文，应在英文摘要的下方著录与中文关键词相对应的英文关键词(key words )。 中文名称的 “关键词” 另起一行用小4号黑体加粗，内容用小4号黑体，一般不超过8个词，词间空一格。 英文“关键词” 另起一行， 项目名称规定为“Key words”，用小4号Times New Roman 字体加粗，顶格，其内容接“Key words”后空一格，用小4号Times New Roman字体加粗，词间用分号“;”隔开。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 5 引言 引言又称前言、导言、序言、绪论，它是一篇科技论文的开场白，由它引出文章，所以写在正文之前。引言也叫绪言、绪论。 引言的写作要求 (l)引言应言简意赅，内容不得繁琐，文字不可冗长，应能对读者产生吸引力。学术论文的引言根据论文篇幅的大小和内容的多少而定，一般为200～600字，短则可不足100字，长则可达1000字左右。 (2)比较短的论文可不单列“引言”一节，在论文正文前只写一小段文字即可起到引言的效用。 (3)引言不可与摘要雷同，不要写成摘要的注释。一般教科书中有的知识，在引言中不必赘述。 (4)学位论文为了需要反映出作者确已掌握了坚实的理论基础和系统的专门知识，具有开阔的科研视野，对研究方案作了充分论证，因此，有关于历史回顾和前人工作的综合评述，以及理论分析等，则可将引言单独写成一章，用足够的文字详细加以叙述。 (5)引言的目的应是向读者提供足够的背景知识，不要给读者悬念。作者在引言里不必对自己的研究工作或自己的能力过于表示谦意，但也不能自吹自擂，抬高自己，贬低别人。 引言的格式要求 项目名称用小2号黑体加粗，居中;内容另起一行用小4号宋体。每段起首空两格，回行顶格。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 6正文 正文是科技论文的主体，是用论据经过论证证明论点而表述科研成果的核心部分。正义占论文的主要篇幅，可以包括以下部分或内容：调查对象、基本原理、实验和观测方法、仪器设备、材料原料。实验和观测结果、计算方法和编程原理、数据资料、经过加工整理的图表、形成的论点和导出的结论等。 正文可分作几个段落来写，每个段落需列什么样的标题，没有固定的格式，但大体上可以有以下几个部分(以试验研究报告类论文为例)。 1)理论分析。 2)实验材料和方 3)实验结果及其分析 4)结果的讨论 具体要求有如下几点： 1)论点明确，论据充分，论证合理; 2)事实准确，数据准确，计算准确，语言准确; 3)内容丰富，文字简练，避免重复、繁琐; 4)条理清楚，逻辑性强，表达形式与内容相适应; 5)不泄密，对需保密的资料应作技术处理。 具体格式要求： 1)文字统一用5号宋体，每段起首空两格，回行顶格，多倍行距，设置值为; 2)正文文中标题： 一级标题:标题序号为“一、”，用小4号宋体加粗，独占行，末尾不加标点; 二级标题:标题序号为“(一)”，用5号宋体加粗，独占行，末尾不加标点; 三级标题:标题序号为“1、”，用5号宋体加粗，若独占行，则末尾不加标点，若不独占行，标题后面须加句号; 四级标题:标题序号为“(1)”，用5号宋体，其余要求与三级标题相同; 五级标题:标题序号为“①”，用5号宋体，其余要求与三级标题相同。 注意：每级标题的下一级标题应各自连续编号。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 7 结论 科技论文一般在正文后面要有结论。结论是实验、观测结果和理论分析的逻辑发展，是将实验、观测得到的数据、结果，经过判断、推理、归纳等逻辑分析过程而得到的对事物的本质和规律的认识，是整篇论文的总论点。结论的内容主要包括：研究结果说明了什么问题，得出了什么规律，解决了什么实际问题或理论问题;对前人的研究成果作了哪些补充、修改和证实，有什么创新;本文研究的领域内还有哪些尚待解决的问题，以及解决这些问题的基本思路和关键。 对结论部分写作的要求是： 1)应做到准确、完整、明确、精练。结论要有事实、有根据，用语斩钉截铁，数据准确可靠，不能含糊其辞、模棱两可。 2)在判断、推理时不能离开实验、观测结果，不作无根据或不合逻辑的推理和结论。 3)结论不是实验、观测结果的再现，也不是文中各段的小结的简单重复。 4)对成果的评价应公允，恰如其分，不可自鸣得意。证据不足时不要轻率否定或批评别人的结论，更不能借故贬低别人。 5)写作结论应十分慎重，如果研究虽然有创新但不足以得出结论的话，宁肯不写也不妄下结论，可以根据实验、观测结果进行一些讨论。 要求： 项目名称用小2号黑体加粗，居中;内容另起一行用小4号宋体。每段起首空两格，回行顶格。 8 参考文献 在科技论文中，凡是引用前人(包括作者自己过去)已发表的文献中的观点、数据和材料等，都要对它们在文中出现的地方予以标明，并在文未(致谢段之后)列出参考文献表。这项工作叫做参考文献著录。 参考文献著录的原则 1) 只著录最必要、最新的文献。 2) 一般只著录公开发表的文献。 3) 采用标准化的著录格式。 参考文献格式要求： 参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识：M——专著，C——论文集，N——报纸文章，J——期刊文章，D——学位论文，R——报告，S——标准，P——专利;对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 参考文献一律置于文末。其格式为： (一)专著 示例 [1] 张志建.严复思想研究[M]. 桂林：广西师范大学出版社，1989.(49). [2] [英]蔼理士.性心理学[M]. 潘光旦译注.北京：商务印书馆，1997. (二)论文集 示例 [1] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979. [2] [俄]别林斯基.论俄国中篇小说和果戈里君的中篇小说[A]. 伍蠡甫.西方文论选：下册[C]. 上海：上海译文出版社，1979. 凡引专著的页码，加圆括号置于文中序号之后。 (三)报纸文章 示例 [1] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27，(3) (四)期刊文章 示例 [1] 郭英德.元明文学史观散论[J]. 北京师范大学学报(社会科学版)，1995(3). (五)学位论文 示例 [1] 刘伟.汉字不同视觉识别方式的理论和实证研究[D]. 北京：北京师范大学心理系，1998. (六)报告 示例 [1] 白秀水，刘敢，任保平. 西安金融、人才、技术三大要素市场培育与发展研究[R]. 西安：陕西师范大学西北经济发展研究中心，1998. 全国青少年科技创新大赛科技论文 水下机器人概述和发展应用前景 摘要：水下机器人的应用领域已经不断扩大，如海洋研究、海洋开发和水下工程等，发达的军事大国非常重视水下机器人在未来战争中的应用。 关键词：水下机器人现状，应用 一、水下机器人的种类及国内现状 1、水下机器人的种类 水下机器人是一种具有智能功能的水下潜器，国内外专家学者根据其智能化程度和使用需求，将水下机器人分为四类：即拖曳式水下机器人TUV (Towing UnderwaterVehicle)、遥控式水下机器人ROV(RemotelyOperated Vehilce)、无人无缆水下机器人UUV (Unmanned UnderwaterVehicle)和智能水下机器人AUV (Autonomous Underwater Vehicle)。前两种水下机器人均带缆，由母船上人工控制;后两种水下机器均无人无缆，自主航行，分别由预编程控制和智能式控制。 2、国内现状 目前国内研究水下机器人的单位较多，内容也五花八门，但代表国内先进水平的、真正进入实质性试验阶段的仅此几家。它们是：哈尔滨工程大学研制的智能水下机器人AUV，中科院沈阳自动化所研制的无人无缆水下机器人UUV，上海交通大学研制的遥控式水下机器人ROV 和中船重工715 所研制的拖曳式水下机器人TUV。 二、水下机器人应用前景 水下机器人的应用领域已经不断扩大，如海洋研究、海洋开发和水下工程等，发达的军事大国非常重视水下机器人在未来战争中的应用。水下机器人将成为未来水下战争中争夺信息优势、实施精确打击与智能攻击、完成战场中特殊作战任务的重要设备之一。 目前正处于飞速发展阶段。 1、海洋资源的研究和开发 占地球表面积71%的海洋是是一个富饶而远未得到开发的资源宝库，也是兵戎相见的战场。21 世纪，人类面临人口膨胀和生存空间、陆地资源枯竭和社会生产增长、生态环境恶化和人类发展的三大矛盾挑战，要维持自身的生存、繁衍和发展，就必须充分利用海洋资源，这是无可回避的抉择。对人均资源匮乏的我国来说，海洋开发更具有特殊意义。因此，水下机器人将在海洋环境监测、海洋资源勘察、海洋科学研究中发挥重要作用。 2、未来战争中的作用 零伤亡是未来战争中的选择，因而使得无人武器系统在未来战争中的地位倍受重视，其潜在的作战效能越来越明显。作为无人武器系统重要组成部分的水下机器人能够以水面舰船或潜艇为基地，在数十或数百里的水下空间完成环境探测、目标识别、情报收集和数据通讯，将大大地扩展了水面舰船或潜艇的作战空间。尤其是自主航行的水下机器人，它们能够更安全地进入敌方控制的危险区域，能够以自主方式在战区停留较长的时间，是一种效果明显的兵力倍增器。更重要的是，在未来的战争中，“以网络为中心”的作战思想将代替“以平台为中心”的作战思想，水下机器人将成为网络中心站的重要节点，在战争中发挥越来越重要的作用。论文大全。目前各国重点研究的应用包括：水雷对抗、反潜战、情报收集、监视与侦察、目标探测和环境数据收集等。 三、水下机器人关键技术 1、总体技术 水下机器人是一种技术密集性高、系统性强的工程，涉及到的专业学科多达几十种，各学科之间彼此互相牵制，单纯地追求单项技术指标，就会顾此失彼。解决这些矛盾除有很强的系统概念外，还需加强协调。在满足总体技术要求的前提下，各单项技术指标的确定要相互兼顾。 为适应较大范围的航行，从流体动力学角度来看，水下机器人的外形采用低阻的流线型体。结构尽可能采用重量轻、浮力大、强度高、耐腐蚀、降噪的轻质复合材料。 2、仿真技术 水下机器人工作在复杂的海洋环境中，由智能控制完成任务。由于工作区域的不可接近性，使得对真实硬件与软件体系的研究和测试比较困难。为此在水下机器人的方案设计阶段，要进行仿真技术研究，内容为两部分： (1)平台运动仿真 按给定的技术指标和水下机器人的工作方式，设计机器人平台外形并进行流体动力试验，获得仿真用的水动力参数。在建立运动数学模型、确定边界条件后，用水动力参数和工况进行运动仿真，解算各种工况下平台的动态响应，根据技术指标评估平台的运动状态，如有差异, 则通过调整平台尺寸、重心浮心等技术参数后再次仿真,……, 直至满足要求为止。 (2)控制硬、软件的仿真 在水中对控制系统的调试和检测具有很大的风险，因此有必要在控制硬、软件装入平台前，在实验室内先对单机性能进行检测，再对集成后的系统在仿真器上做陆地模拟仿真试验，并评估仿真后的性能。内容包括动密封、抗干扰、机电匹配、软件调试。根据结果，进行修改和完善。因而需研究和开发一套用于控制系统仿真的仿真器。仿真器主要由模拟平台、等效载荷、模拟通讯接口、仿真工作站等组成。在仿真器上对控制系统的仿真，可以减少湖海试时的调试工作量，避免由海中不确定因素带来的麻烦。 3、水下目标探测与识别技术 目前，水下机器人用于水下目标探测与识别的设备仅限于合成孔径声纳、前视声纳和三维成像声纳等水声设备。 (1)合成孔径声纳 用时间换空间的方法、以小孔径获取大孔径声基阵的合成孔径声纳，非常适合尺度不大的水下机器人，可用于侦察、探测、高分辨率成像，大面积地形地貌测量等，为水下机器人提供一种性能很好的探测手段。 (2)前视声纳组成的自主探测系统 前视声纳的图像采集和处理系统，在水下计算机网络管理下自主采集和识别目标图像信息，实现对目标的跟踪和对水下机器人的引导。可以通过实验，找出用于水下目标图像特征提取和匹配的方法，建立数个目标数据库，在目标图像像素点较少的情况下，较好的解决数个目标的分类和识别。系统对目标的探测结果，能提供目标与机器人的距离和方位，为水下机器人避碰与作业提供依据。 (3)三维成像声纳 用于水下目标的识别的三维成像声纳，是一个全数字化、可编程、具有灵活性和易修改的模块化系统。可以获得水下目标的形状信息，为水下目标识别提供了有利的工具。 4、智能控制技术 智能控制技术是提高水下机器人的自主性，在复杂的海洋环境中完成各种任务，因此研究水下机器人控制系统的软件体系、硬件体系和控制技术十分重要。 智能控制技术的体系结构是人工智能技术、各种控制技术在内的集成，相当于人的大脑和神经系统。软件体系是水下机器人总体集成和系统调度，直接影响智能水平，它涉及到基础模块的选取、模块之间的关系、数据(信息)与控制流、通讯接口协议、全局性信息资源的管理及总体调度机构。体系结构的目标与水下机器人的研究任务应是一致的，也是提高智能水平(自主性和适应性)的关键技术之一。不断改进和完善体系结构，加强对未来的预报预测能力，使系统更具有前瞻性和自主学习能力。论文大全。 5、规划与决策技术 规划与决策是指对自主式水下机器人在有海流区域工作时姿态和路径的规划与决策，主要确保水下机器人工作时艏向严格顶流。有两种路径规划方法，一种是坐标系旋转法，基本思想是将坐标系绕着Z 轴旋转，直到X正半轴方向指向来流方向，在工作中保证机器人的姿态始终与X 正半轴方向一致。另一种是基于栅格的位形空间激活值传播法。该方法能方便地实现各种优化条件，并适用于各种复杂的环境，具有较佳的控制生成路径能力和可扩展性，而且算法本身具有内在的并行性，很好地满足了机器人艏向尽量顶流的要求， 6、水下导航(定位)技术 用于自主式水下机器人的导航系统有多种，如惯性导航系统、重力导航系统、海底地形导航系统、地磁场导航系统、引力导航系统、长基线、短基线和光纤陀螺与多普勒计程仪组成推算系统等，由于价格和技术等原因，目前被普遍看好的是光纤陀螺与多普勒计程仪组成推算系统，该系统无论从价格上、尺度上和精度上都能满足水下机器人的使用要求，国内外都在加大力度研制。 7、通讯技术 为了有效的监测、传输数据�协调和回收等，水下机器人需要通讯。目前的通讯方式主要有光纤通讯、水声通讯。 (1)光纤通讯 由光端机(水面)�水下光端机�光缆组成。其优点是数据率高(100Mbit/s)，很好的抗干扰能力。缺点，限制了水下机器人的工作距离和可操纵性，一般用于带缆的水下机器人TUV、ROV。 (2)水声通讯 由于声波在水中的哀减慢，对于需要中远距离通讯的水下机器人，水声通讯是唯一的、比较理想的一种方式。实现水声通讯最主要的障碍是随机多途干扰，要满足较大范围和高数据率传输要求，需解决多项技术难关。要达到实用程度，仍然有大量的工作要做。 8、能源系统技术 水下机器人、特别是续航力大的自主航行水下机器人，需要具有体积小、重量轻、能量密度高、多次反复使用、安全和低成本的能源系统。 (1) 热系统 热系统是将能源转换成水下机器人的热能和机械能，包括封闭式循环、化学和核系统。其中由化学反应(铅酸电池、银锌电池、锂电池)给水下机器人提供能源是现今一种比较实用的方法。 (2) 电-化能源系统 质子交换膜燃料电池具有水下机器人的动力装置所需的性能。该电池的特点是能量密度大、高效产生电能，工作时热量少，能快速启动和关闭。该电池技术难点是合适的安静泵、气体管路布置、散热、固态电解液以及燃料和氧化剂的有效存储。21 世纪燃料电池将极大地改变人们的生活和企业环境。随着生产成本、稳定性等课题得到解决，燃料电池可望成为水下机器人的主导性能源系统。论文大全。 五、结语 毫无疑问，在海洋开发和末来战争中，水下机器人起着举足轻重的作用。目前国内的水下机器人(主要是AUV、UUV)还处于研制试验阶段，很多关键技术还没有突破，离实际使用尚有一段距离。要瞄准目标，抓住时机，开拓创新，争取在水下机器人这一领域拥有更多的自主技术。 看了“全国青少年科技创新大赛科技论文格式”的人还看： 1. 青少年科技活动策划方案 2. 科技创新教育的论文范文 3. 创新科技论文(2) 4. 青少年科技创新大赛领导讲话 5. 科技学术论文的格式
论文简介： 利用图像传输理论测量海水的点扩散函数和调制传递函数并且使用维纳滤波器复原模糊的图像。退化方程H(u,v)在水槽中测量得到。在实验中利用狭缝图像和光源，第一步:一维光照射到水中从而得到不同距离下的狭缝图像数据，这样一维的海水点扩散函数就可以通过去卷积得到。又因为点扩散函数的对称性二维的函数模型也可以通过数学方法得到。利用相似的方法调制传递函数也可以得到。这样传输方程便可以得到:
图像可以由下式获得:
论文简介： 论文中提出自然光照下的水下图像退化效果与光偏振相关,而场景有效箱射则与光偏振无关。在相机镜头端安装可调偏振器,使用不同偏振角度对同一场景成两幅图像,所得到的图像中的背景光会有明显不同。通过对成像物理模型的分析,利用这两幅图像和估计出的偏振度,就能恢复出有效场景辐射。他还提出了一个计算机视觉方法水下视频中的退化效应。分析清晰度退化的物理原因发现主要与光的部分偏振有关。然后提出一个逆成像方法来复原能见度。该方法基于几张通过不同偏振方向的偏振片采集图像。
论文简介： 论文提出了一种自适应滤波的水下图像复原方法。通过最优化图像局部对比度质量判决函数,可以估计出滤波器中所使用的参数值。 论文提出一种基于简化的Jaffe-McGlamery水下成像模型的自调谐图像复原滤波器。滤波器的最优参数值是针对每幅图像通过优化一个基于全局对比度的质量准则自动估算的。(对一幅图像滤波器能根据全局对比度自动估计最优参数值),简化的模型理想地适合后向散射较少的漫射光成像.1.首先简化Jaffe-McGlamery水下成像模型：假设光照均匀(浅水区阳光直射)，并且忽略后向散射部分.然后基于简化后的成像模型设计一个简单的反滤波器2.将滤波器设计成自适应滤波器。
论文简介： 论文对于调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。同时他还建立了一个框架来最大限度复原水下图像，在这个框架下传统的图像复原方法得到了拓展，水下光学参数被包含了进去，尤其时域的点扩散函数和频域的调制传递函数。设计了一个根据环境光学特性进行调整的客观图像质量度量标准来测量复原的有效性。
论文简介： 调制传递函数给出了详细准确的系统函数信息,水下图像可以用它或点扩散函数进行复原.作者进行实验测量了水质参数得出了这些函数，并用得出的函数进行了图像复原。(这一部分在王子韬的论文中有比较详细介绍)
论文简介： 在散射媒介中的正则化图像复原。论文在基于物理原因的复原方法难以去除噪声以及透射率低的基础上，提出一种自适应的过滤方法，即能明显的改善可见性，又能抑制噪声放大。本质上，恢复方法的正规化，是适合变化媒介的透射率，因此这个正则化不会模糊近距离的目标。
论文简介： 论文提出一种基于对边缘进行GSA（灰度规范角度）加权的测量图像清晰度的方法。图像首先被小波变换分解，去除部分随机噪声，增加真实边缘检测的可能性。每个边缘锐度由回归分析方法基于灰度的一个角的正切来确定边缘像素的灰度值之间的斜率和位置。整个图像的清晰度是平均每个测量的GSA的比例加权的第一级分解细节的量，作为图像的总功率，最后通过图像噪声方差自适应的边缘宽度。
论文简介： 论文提出了基于主动偏振的人工光照下水下图像处理技术。在宽场人工光照下的水下成像中,在光源端或相机端安装可调偏振器。通过调整光源或相机端的偏振器,同时拍摄两幅或多幅同一场景的图像,从两幅图像中可估计出背景光的偏振度。结合水下成像物理模型,就可以进行图像复原和场景3D信息估计。该方法操作简单,设备筒易,适用于水下画定目标的成像。 大范围人工照明条件下研究成像过程,基于该成像模型,提出一种恢复object signal的方法,同时能获得粗糙的3D scene structure.相机配备检偏振器,瞬间获取同一场景的两帧图片with different states of the analyzer or light-source polarizer,然后用算法处理获取的图片.它统一并推广了以前提出的基于偏振的方法.后向散射可以用偏振技术降低,作者在此基础上又用图像后处理去除剩余的后向散射,同时粗糙估测出3D场景结构.创新：之前的方法有的认为目标物反射光的偏振度可以忽略(即认为只有后向散射是偏振的)；另外还有的认为后向散射的偏振度可以忽略(即认为只有目标物反射光是偏振的)。本文作者认为两者都是部分偏振光。
论文简介： 论文在没有应用任何标准模式、图像先验、多视点或主动照明的条件下同时估算了水面形状和恢复水下二维场景。重点是应用水面波动方程建立紧凑的空间扭曲模型，基于这个模型，提出一个新的跟踪技术，该技术主要是解决对象模型的缺失以及水的波动存在的复杂的外观变化。在模拟的和真实的场景中，文本和纹理信息得到了有效的复原。
论文简介： 论文提出暗通道先验算法复原有雾图像。暗通道先验是一系列户外无雾图像的数理统计，基于观察户外无雾图像的大部分补丁补丁中包含至少一个颜色通道中低强度的像素点。在有雾图像中应用这些先验，我们可以直接的估算雾的厚度，复原成高质量的无雾图像，同时还能获得高质量的深度图。
论文简介： 论文比较研究了盲反卷积算法中的：R-L算法（Richardson-Lucy）、最小二乘法以及乘法迭代法。并且应用了水下图像去噪和威尔斯小角度近似理论推导出点分布函数。通过执行威尔斯的小角度散射理论和模糊度量方法对三种盲反卷积算法进行比较，确定总迭代次数和最佳图像复原结果。通过比较得出：最小二乘算法的复原率最高，但是乘法迭代的速度最好。
论文简介： 论文提出点扩算函数（PSF）和调制解调函数（MFT）的方法用于水下图像复原，应用基于威尔斯小角度近似理论来进行图像增强。在本文中作者分析了水下图像退化的原因，在强化超快激光成像系统中采用了距离选通脉冲的方法，降低了反向散射中的加性噪声。本文对图像的基本噪声模式进行了分析，并使用算术平均滤波首先对图像进行去噪，然后，使用执行迭代盲反褶积方法的去噪图像的初始点扩散函数的理想值，来获得更好的恢复结果。本文通过比较得出，盲反褶积算法中，正确使用点扩散函数和调制解调函数对于水下图像复原的重要性。
论文简介： 本文提出一种图像复原的新方法，该方法不需要专门的硬件、水下条件或现在知识结构只是一个与小波变换的融合框架支持相邻帧之间的时间相干性进行一个有效的边缘保留噪声的方法。该图像增强的特点是降低噪声水平、更好的暴露黑暗区域、改善全局对比、增强细节和边缘显著性。此算法不使用补充信息，只处理未去噪的输入退化图像，三个输入主要来源于计算输入图像的白平衡和min-max增强版本。结论证明，融合和小波变换方法的复原结果优于直接对水下退化图像进行去雾得到的结果。
论文简介： 本文是一篇综述性质的论文。介绍了：1、水下光学成像系统 2、图像复原的方法（对各种图像复原方法的总结） 3、图像增强和颜色校正的方法总结 4、光学问题总结。
论文简介： 论文针对普通水下图像处理的方法不适用于水下非均匀光场中的问题，提出一种基于专业区域的水下非均匀光场图像复原方法，在该算法中，考虑去除噪声和颜色补偿，相对于普通的水下图像复原和增强算法，该方法获得的复原复原的清晰度和色彩保真度通过视觉评估，质量评估的分数也很高。
论文简介： 论文基于水下图像的衰减与光的波长的关系，提出一种R通道复原方法，复原与短波长的颜色，作为水下图像的预期，可以对低对比度进行复原。这个R通道复原的方法可以看做大气中有雾图像的暗通道先验方法的变体。实验表明，该方法在人工照明领域应用良好，颜色校正和可见性得到提高。
论文简介： 作者对各种水下图像增强和复原的算法做了调查和综述，然后对自己的提高水下质量的方法做了介绍。作者依次用到了过滤技术中的同态滤波、小波去噪、双边过滤和对比度均衡。相比于其他方法，该方法有效的提高了水下目标物的可见性。
论文简介： 论文应用湍流退化模型以质量标准为导向复原因水下湍流退化的图像。参考大气湍流图像复原的算法，省略了盐分的影响，只考虑水中波动引起的湍流对水下成像的影响，应用一种自适应的平均各向异性的度量标准进行水下图像复原。经过验证，使用STOIQ的方法优于双频谱的复原方法。
论文简介： 本文提出了一种新的方法来提高对比度和降低图像噪声，该方法将修改后的图像直方图合并入RGB和HSV颜色模型。在RGB通道中，占主导地位的直方图中的蓝色通道以95%的最大限度延伸向低水平通道，RGB通道中的低水平通道即红色通道以5%的最低限度向上层延伸且RGB颜色模型中的所有处理都满足瑞利分布。将RGB颜色模型转化为HSV颜色模型，S和V的参数以最大限度和最小限度的1%进行修改。这种方法降低了输出图像的欠拟合和过拟合，提高了水下图像的对比度。
论文简介： 论文根据简化的J-M模型提出一种水下图像复原的有效算法。在论文中定义了R通道，推导估算得到背景光和变换。场景可见度被深度补偿，背景与目标物之间的颜色得到恢复。通过分析PSF的物理特性，提出一种简单、有效的低通滤波器来去模糊。论文框架如下：1.重新定义暗通道先验，来估算背景光和变化，在RGB的每个通道中通过标准化变换来复原扭曲颜色。2.根据PSF的性能，选择没有被散射的光，用低通滤波器进行处理来提高图片的对比度和可见度。
论文简介： 论文中对当代水下图像处理的复原与增强做了综述，作者阐明了两种方法的模型的假设和分类，同时分析了优缺点以及适用的场景。
参考：
测绘工程论文题目
测绘工程在整个工程建设过程中所起的作用很大，测绘工程论文题目大家想好了吗？下面是我整理的测绘工程论文题目，欢迎阅读参考！
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100、水位改正中虚拟验潮站的快速内插
SCFM英文全拼 standard cubic foot per minute 意思为标准立方英尺每分钟，英制流量单位。ACFM & SCFM 都是英制流量的计量单位
ACFM=实际的流量 ft^3/min
SCFM=标准的流量 ft^3/min
换算 1立方米 = 立方英尺 1Nm^3/min= SCFM1升/每分钟= 1升=
扩展资料：
ACFM技术的理论基础是电磁感应原理，一个通交变电流的特殊线圈（激励线圈）靠近导体时，交变电流在周围的空间中产生交变磁场，被测工件（导体）表面的感应电流由于集肤效应聚集于工件的表面。当工件中无缺陷时，感应电流线彼此平行，工件表面由于匀强磁场存在。
若工件中油缺陷存在，由于电阻率的变化，势必对电流分布产生影响，电流线在缺陷附近就会产生偏转，工件表面的磁场就会发生畸变。这个磁场的变化强弱，就能反映出裂纹的尺寸。缺陷对电流及磁场的影响如图1-4所示。
在工件表面产生的电磁场中，ACFM技术是检测感应磁场来检测裂纹，因为磁场渗透率强于电场，衰减慢于电场；其原理法拉第电动势原理：通电线圈（检测线圈）切割磁场产生电动势，检测此电动势即可检测感应磁场。
参考资料来源：百度百科-scfm
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
科技领域。《光子学报》是中国科学院西安光学精密机械研究所、中国光学学会主办、科学出版社出版的学术月刊。光子学报目标检测论文属于科技领域，宗旨是展示光子学研究领域的新理论、新概念、新思想、新技术和新进展，反映代表该学科前沿并具有中国国内外先进水平而为国际上关心的最新研究成果。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
水质检测中生物检测技术的使用论文
在日常学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。那么你有了解过论文吗？以下是我为大家收集的水质检测中生物检测技术的使用论文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
摘要：
近年来，随着我国环保事业的逐步成熟，社会各界对环境污染问题给予了广泛的重视，特别是水质安全问题，直接影响着广大群众的正常生活。为了更好地保障人民群众的用水安全及生态环境的和谐发展，就必须加强水质检测工作的管控力度，运用科学先进的现代化技术手段，提升水质检测数据的精确性和可靠性，为人民群众的安全用水提供坚实的技术保障。鉴于此，本文就着重围绕水质检测环节中生物检测技术的具体应用进行了深入探究。
关键词：
生物检测技术；水质检测；应用：探究；
引言：
水是人们赖以生存的重要资源，水质的好坏不仅会影响到人们的生命安全，同时也会影响到正常的社会生产秩序，然而，近年来我国工业及农业产业的迅猛发展，都不可避免的加剧了我国水环境的污染问题。为了有效改善这一局面，就必须加强水质检测工作的监管力度，运用科学先进的生物检测技术，来提升水质检测工作的技术水平，确保水质检测结果的科学性和准确性，推动水质检测工作的顺利开展。
1、生物检测技术的含义及相关特性探究
（1）生物检测技术的具体含义。
生物检测的含义主要是指通过某些生物个体、群落来对周边环境污染及变化情况进行客观反映，以此来作为环境质量检测重要的参考依据。近年来，受到外界各种因素的不同影响，对我国的水资源带来了严重的破坏，由于其污染源头较为复杂，这就需要科学先进的技术手段对其进行全面深入的检测分析，而生物检测技术的优势就在于可以在特殊环境中对水污染效应进行充分展示，有效弥补了传统检测技术的不足之处。
（2）生物检测技术的相关特性。
对于生物检测技术的相关特性，我们可以结合以下三点进行分析：其一，相较理化检测的具体应用而言，生物检测技术可以在某些特定区域内对生物的污染情况加以充分反映，彻底打破了理化检测的局限性，使水质检测结果的精确性得到了进一步的提升。其二，针对仪器设备的具体应用而言，由于部分生物对污染物的反应情况较为敏感细微，但无法通过仪器设备对其进行精准的检测，这势必会影响到检测数据的准确性，而通过对生物检测技术的科学运用，就能够对微量污染物所产生的反应进行充分展示，同时还可以清晰的展示出相应的受损效应。其三，在整个生态系统之中，为了能够使微量的有毒有害物质形成聚集效果，便可以借助生物链来完成，当到达食物链末端时便可以使污染物的浓度得到显着的提升，为检测工作提供重要的参考依据。
2、水质检测的基本概况及影响要素探究
（1）水质检测的基本概况。
水资源是人们赖以生存的重要资源，同时也是宝贵的非可再生资源。近年来，我国政府部门在推动经济发展的同时对环境保护愈加重视，随着环保宣传的广泛开展，社会各界都对环保理念有了全新的认识。水质检测工作的重要价值不仅体现在人们的安全用水方面，同时也对生态环境的保护与研究发挥着非常重要的作用。结合目前的实际情况来看，水质检测在社会各个领域都得到了较为广泛的运用，水质检测对推动社会与生态环境的和谐发展具有非常重要的影响。
（2）水质检测的影响要素。
针对水质检测的影响要素，主要体现在以下三个方面：首先，是水样来源的具体影响，结合水质检测环节来看，假如检测人员对水样来源的具体情况没有进行全面掌握，就有可能对解决措施作出错误的判断，无法有效的解决该区域水源的污染问题，因此，在开展水质检测工作的具体操作之前，检测人员必须要对水质来源进行全面的了解，并结合实际情况制定出妥善的解决措施，使水质检测工作的重要价值得以充分发挥。其次，是针对类别方面的影响要素，在对水样水质进行具体检测时，必须要依据水质的不同选用适宜的水质检测方法，这就要求检测人员必须要认真对待检测工作，并严格依照检测工作的相关流程实施具体的检测操作。对此，检测人员要对不同的水质进行分析研究，针对不同水质的差异性做出准确判断，然后再运用科学合理的检测技术来对水样进行水质检测，这样才能确保水质检测数据的精确性，并使其成为相关部门制定解决方案的重要参考依据。最后，针对人为方面的影响因素，在进行水质检测的具体操作时，检测人员作为最直接的参与者，在整个检测环节中占据着非常重要的地位。为了有效避免人为操作失误情况的发生，就必须加强对整个检测环节的监管力度，在开始检测之前，要对检测仪器、试剂以及玻璃器皿等重要物品进行详细的检查，在确定一切符合标准，严格规范取样工作；进行检测工作时，检测所用的药品，一定要确保其在有效期内，过期变质的药物必须马上进行更换，检测工作要在规定时间内。另外，针对整个检测环节而言，检测人员还必须严格遵循检测标准来规范自身的实际操作，同时还要保证检测记录的准确性和客观性，从根本上避免人为失误对检测结果所造成的不利影响。
3、水质检测中生物检测技术的实际应用探究
（1）发光细菌检测技术的具体应用。
发光细菌检测技术可以对水样中存在的大部分有毒有害物质进行检测，因此在重金属以及有机物等检测领域中得到了较为广泛的运用。然而在具体的检测环节中，发光细菌检测技术也存在一定的弊端，如操作繁杂以及误差较大等相关问题。随着科技水平的日益发展，电子技术已对发光细菌检测技术做出了相应的完善，如紫外分光光度法以及荧光光度法等检测手段的辅助，可以有效提升水质检测工作的质量和效率，确保检测数据的精确性和可靠性。
（2）生物行为反应检测技术的`具体应用。
生物行为反应检测技术的操作原理主要体现在借助生物受污染物危害后所出现的趋利避害行为反应对水体污染的具体情况加以评断，并对水体污染的安全浓度加以确定，然后依据水体的实际污染情况制定出合理准确的预警措施。生物行为反应检测技术通常运用在鱼、水蚤以及双壳软体动物等生物的具体检测中，同时在实施淡水生物检测环节中一般会运用斑马鱼进行具体的检测操作，这主要是由于斑马鱼会在水质污染的情况下迅速做出行为反应，为水质检测工作提供了非常重要的参考依据。在海洋环境中，通常会运用双壳生物活体来检测水体的污染情况，而在淡水环境中，则一般会借助鱼类来完成具体的检测工作。针对贻贝双壳距离变化的具体检测操作，可以借助电磁感应技术来进行落实，此外，还可以借助高频电磁感应系统对贝壳类物质的运动情况实施检测。
（3）微生物群落检测技术的具体应用。
微生物群落检测技术通常运用于对细菌、真菌以及原生动物等微型生物在水体中的物种频率及数量的检测工作，然后再结合先进的电子技术对分布指数进行精准的计算，最后依据分布指数的具体数值对水质污染程度进行评断。伴随科技水平的全面发展，微生物群落检测技术也得到了相应的完善，检测评价指标的增加就是一个很好的证明，一般较为常见的检测评价指标有原物种种类指标、植鞭毛虫百分值以及异样性指数等。通过对生物检测技术的合理运用，使我国的水质检测技术水平得到了更好的完善与提升，这在生态环境的保护工作以及为人们提供优质用水资源等方面都发挥出了非常重要的作用。与此同时，在微生物群落检测技术的发展之中，数学分析的实用性也在逐步攀升，数学分析与计算机技术的联合应用有效拓展了生物群落参数变化规律的检测范围，使微生物群落检测技术的重要价值得以充分展现，同时对提升检测数据的精确性和可靠性也有着非常积极的影响。
（4）底栖动物及两栖动物检测技术的具体应用。
底栖动物及两栖动物检测技术的主要原理为运用生物在水体中的出现、消失以及数量的多少对水质进行具体的检测，底栖动物及两栖动物的检测参数主要包括BI指数以及群落多样性指数等。通过对两栖动物行为及生物指标的全面检测可以对水体的整体质量进行评估，尤其是在检测发育阶段中可以实现对环境因子变化的进一步感应。
4、水质检测环节中生物检测技术的应用前景探究
（1）分子生态毒理学应用于水质污染检测。
分子生态毒理学检测技术通常被运用于污染物及其代谢物与细胞内大分子代谢作用的具体研究，在对发生作用的靶分子进行研究后，便可以对个体、种群以及群落的基本情况进行预报。在科技水平日益提升的今日，生物体内胆碱酯酶活性检测被广泛运用于海水及淡水资源水质污染的检测工作。
（2）遗传毒理学应用于水质污染检测。
遗传毒理学检测原理主要是借助DNA链损伤程度的检测对遗传毒性加以判断的检测技术，相比微核试验操作而言，遗传毒理学检测技术的效果更加显着，主要是因为单细胞凝胶电泳能够对低浓度的有毒有害物质进行准确的检测，SOS显色方案作为遗传毒理学检测技术的另一种检测方法，其具体的操作原理表现在受到外界范围损伤及抑制的干扰下，DNA分子会进行错误修复，在经过遗传毒物处理后而出现的反应便可以称为SOS应答，SOS检测方法具有灵敏性强且操作便捷等技术优势。
5、结语
结合以上论述可以看出，伴随社会经济的飞速发展，工业及农业产业规模的不断壮大，加剧了我国的水污染问题。对此，为了有效解决这一难题，相关部门就必须对水质检测工作给予高度的重视，通过对生物检测技术的科学运用，使水质检测工作的效率和质量得到进一步的提升，在确保检测数据准确性的基础之上，为人民群众提供优质的用水资源，以此来推动社会与生态环境的可持续发展。
参考文献：
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[3]李悦浅析水环境污染检测中生物监测的运用[J]绿色环保建材， 2020（01）：55+57.
[4]陈朋利谈生物技术在水质检测与污水处理中的应用[J]环境与发展， 2019，31（09）：81—82.
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[7]杨磊生物技术在水质检测与污水处理中的应用[J]工程技术研究， 2019，4（05）： 102+130.
1、看：用透明度较高的玻璃被接满一杯水，对着光线看有无悬浮在水中的细微物质，静置三小时，观察杯底是否有沉淀物，如果有说明水中悬浮杂质严重超标，必须使用净水器进行终端处理。
2、闻：用玻璃杯距离水龙头尽量远一点接一杯水，用鼻子闻一闻是否有漂白粉(氯气)的味道，如果能闻到漂白粉(氯气)的味道，说明自来水中余氯超标，也必须使用净水器进行终端处理。
3、尝：热喝白开水，有无有漂白粉(氯气)的味道，如果能闻到漂白粉(氯气)的味道，说明自来水中余氯超标。
扩展资料：
井水水质注意事项：
1、要喝新鲜煮沸的白开水：生水中含有多种细菌及有害物质，煮沸后可促使这些物质减少。另外要喝新鲜的水，因为水煮的过久或者重复烧开后就会变成老化水，喝了会影响细胞的新陈代谢，从而影响身体发育。
2、要定时喝水：很多人口渴时才喝水，不渴时就不喝，这种方式只能解渴，水分却得不到吸收。应该定时喝水，少量多次，起床后、三餐前、睡前半小时都可以喝杯温开水。
3、每天要喝8杯水，1200毫升左右，就能满足身体所需的水分。极其口渴时也不要大量喝水，以免增加胃肠道的负担，可以喝杯温热的淡盐水。
参考资料来源：百度百科-井水
参考资料来源：百度百科-水质
农村的井水一般都是铁离子、钙离子、镁离子等超标。（水烧开后会变黄或有水垢）如果要专业的检测是需要取样到疾控中心检测，费用大约在1000元到3000元之间一共有36项。简单的检测可以根据井的深度来判断：如果当地水源水质比较好，那么20米左右的深井应该还是比较好的，如果水源较差，最好是40米左右的深井，但无论如何，井水都是存在非常严重的饮用安全问题。所以井水还是尽量不可生饮。如果烧开后水垢很厚、或变黄，那重金属超标严重。可以先用TDS笔简单测一下水中杂质含量，超过500就可能存在某种物质超标严重。如果要确保百分百的饮用安全，可以使用反渗透类净水设备。结冰的问题可以加多保温管。
1、看：
用透明度较高的玻璃杯接满一杯水，对着光线看有无悬浮在水中的细微物质？静置三小时，然后观察杯底是否有沉淀物。如果有，说明水中悬浮杂质严重超标。必须使用净水器进行终端处理。
2、闻：
用玻璃杯距离水龙头尽量远一点接一杯水，然后用鼻子闻一闻，是否有漂白粉（氯气）的味道。如果能闻到漂白粉（氯气）的味道，说明自来水中余氯超标。也必须使用净水器进行终端处理。
3、尝：
热喝白开水，有无有漂白粉（氯气）的味道，如果能闻到漂白粉（氯气）的味道，说明自来水中余氯超标，也必须使用净水器进行终端处理。
扩展资料
如果水源处被污染了，在水井处进行消毒杀菌，是无济于事的，杀菌一次新水来了还是一样的带病菌，因此，这种情况在用水端消毒杀菌更有利。非直接饮用的生活用水，用漂白粉等杀菌剂消毒即可。
需要注意的是，间接食用的水一定要选用食品级消毒剂，严格按照说明使用消毒剂的量，投放消毒剂后，最好让水在敞口的容器里静置24小时以上，让余氯等挥发掉。