第958章 如何识别航母？
来自斯奈克玛的代表团自然不可能在盛京干等上十天时间。
至于进一步合作的想法，虽然是有，但也不可能当场就拍脑袋决定。
因此，在第二天又商定了一些细节之后，伊恩·维斯塔等技术团队的核心成员便返回了法国。
只留下了几个人，跟伯纳德·肖恩他们一起，等待华夏方面正式交付那一批用于测试的样品。
而刘永全则是用最快的速度，把会谈情况，当然还有新的生产需求上报给了集团层面——
镐京光机所的技术团队已经在黎明厂成功组装了第一台用于量产的超短激光加工设备，但目前仍然处在调试和检测过程当中，在年底之前并不具备实际投产的能力。
因此，至少眼下这一批M88-3的零部件，还是得交给火炬实验室里的那台机器来进行制孔操作。
只不过，由于技术开发阶段已经基本完成，包括就连M88-3的零部件也已经不是第一次生产了，所以常浩南只需要经手一下即可。
软硬件层面的具体工作可以由栗亚波和侯院士二人负责完成。
当然，这倒也不是常浩南故意想要当甩手掌柜不管。
尽管他对于M88-3项目的兴趣已经不大，但SeA系列发动机作为航空工业集团第一个上手的中等以上涵道比发动机，还是非常值得投入注意力的。
实际上，常浩南甚至打算将SeA650的开发作为WS20正式立项之前的练兵制作，因此还特地从镐发集团薅了不少成员参加。
而之所以他一时间无暇顾及到航发那边的情况，是因为上周五从镐京看完图160回来之后，他只来得及休息一天，就接到了航天科技集团那边的电话。
邀请他去参加一次项目开发会议。
至于会议内容，自然是关于海洋一号卫星的星载软件。
也是赶巧，常浩南在前几个月给TORCH Multiphysics软件开发新算法的过程中，刚好在目标轮廓识别方面有了些新的想法。
因此，他在随后的一段时间中都在认真准备这件事情。
而也就在维斯塔等人登机返回法国的几乎同时。
常浩南正在自己的实验室里，给空间技术研究院，也就是航天五院的一群技术人员……
讲课。
没错。
和他过去参与的绝大多数项目类似。
在项目开发会议当中，常浩南用尽可能短的篇幅介绍了自己的轮廓目标提取模型。
但在会议室那种环境里面，靠他一个人干讲，显然效果并不够好。
况且参与那场大会的，还有纯硬件领域，甚至跟卫星无关的火箭技术专家，他也不好拉着所有人一起听自己长篇大论。
因此，常浩南在意识到问题之后，当即选择了见好就收。
然后找来跟软件开发，以及软硬件适配相关的一部分人，开小会。
“常总，您昨天提到的参数活动轮廓模型（蛇模型），我们研究所前两年也进行过系统性的论证。”
说话的是坐在会议桌左侧首位的一名年轻技术人员，叫林申明：
“但是最后发现，虽然蛇模型可以提供满足像素要求的光滑且闭合的边缘轮廓线，但是无法自适应地控制曲线拓扑结构的变化，同时难以清楚地分割目标对象的凹陷区域，这对于舰艇……呃……海洋特征目标识别来说，是個很大的问题。”
尽管只有三十多岁，但林申明实际上却是海洋一号卫星地面应用系统的副总设计师。
如果没有此时正站在最前面的常浩南，那他显然算得上是整个海洋一号项目当中最耀眼的青年才俊之一。
当然，他现在的问题倒是不涉及什么个人情绪。
只是单纯对于活动轮廓模型这一技术路线有些顾虑而已。
尽管海洋一号已经解决了硬件问题，甚至可以说获得了目前世界第一流的光学系统，但毕竟是活跃在400公里高度的近地轨道上，拍摄下来的照片经过放大之后仍然是模糊一片。
因此，从一堆模模糊糊的混沌目标当中精确识别特定轮廓，就显得极为重要。
而识别轮廓的前提，是把轮廓形状从一片蓝色或是黑色的背景当中给分割出来。
如果海洋一号只是如字面上一样，是一颗常规的海洋资源卫星，那无法分割凹陷区域，也就是内角大于180°的区域倒也算不得什么大事。
但作为事实上的海洋监视验证星，这个问题却是完全无法接受的。
航空母舰很大，这不假。
但在民船行列里，并不缺少尺寸接近乃至超越航空母舰的巨无霸。
而航空母舰最大的最大特征——全通甲板，在卫星观测视角看来，也和部分民用运输船只广阔的前甲板类似。
甚至堆满了集装箱之后的集装箱船，也很容易被误判。
这样一来，容易被利用起来的特征就只剩下两个。
首先偏向一侧的舰岛。
除了航母和两栖攻击舰这类有载机需求的军舰以外，再没有其它船只会使用这种奇葩的设计。
民船都会把驾驶室设置在尽可能贴近船体前或后端的位置。
但问题在于，舰岛确实有点太小了。
尤其是核动力航母由于无需烟道，更是可以把舰岛做的很小且很靠后。
而且还和甲板部分高度重合。
无论是雷达、可见光还是红外光，在分辨率不足的情况下都很难辨识出来。
相比之下另一个特征，也就是斜角甲板和起飞甲板所组合出的不规则船体轮廓，就比较友好了。
民船出于容积率的考虑，不可能设计这种支楞巴翘的外形出来。
甚至连不设置斜角甲板的中小型航母，以及两栖攻击舰都可以在一定程度上被排除。
而且更重要的是，300米长、40米宽的轮廓，对于目前的卫星分辨率来说，还是勉强能够分割出来的。
所以，才必须要解决凹陷区域识别率的问题。
否则直接给你把斜角甲板那一块分割成圆润的弧线，那就和一艘油轮差不多，一点特征都不剩了。
“林总说的不错。”
常浩南信步来到黑板旁边：
“传统的几种活动轮廓模型，很难直接被应用在我们海洋一号的图像识别算法当中。”
“不过我之前在写一篇论文的时候，曾经无意中看到过一种思路，就是利用变分水平集方法改进活动轮廓模型。”
“到目前为止，这种思路的主要产物是几何活动轮廓模型，以及更进一步，利用Mumford-Shah泛函对变分水平集方法进行分段所开发出的测地活动轮廓模型。”
“当然，由于水平集方法在过去一直存在不守恒问题，因此这两种方法在面对曲线拓扑结构变化时的适应性仍然有限。”
“不过，如果你们看过我之前发表在第一期JCAS上的那篇文章，就会知道我已经从理论层面上解决了这一问题……”
说完之后，常浩南在黑板上写下了第一个方程：
p(F)=e(-βE|F|)/Z.
而就在这个时候，下面又有另外一个人举起手：
“常总，第一期JCAS上的大部分文字我倒是都看过，但如果没记错的话，您发表的那篇文章好像是用来进行多相流模拟的？”
“是的。”
常浩南此时也恰好写完方程，于是转过头回答道：
“但数学原理层面的东西，万变不离其宗。”
“多相流模拟的难点，也是在于其相界面的拓扑结构高度不确定，因此需要将运动界面描述为随时间变化的水平集。”
“因此，这种方法可以在几乎无需改动的情况下，被应用在偏微分方程的曲线演化当中”
说完之后，他重新指向黑板：
“这是统计力学当中，吉布斯公式所对应的贝叶斯形式，而我刚刚所提到过的变分方法，恰好在形式上与之完全一致……”
“而基于偏微分方程的图像处理方法，实质上正是在图像的连续数学模型上，假设图像遵循某一指定的偏微分方程发生变化，而PDE的解就是希望得到的处理结果。”
“至于如何确定这一制定的偏微分方程形式……”
常浩南一边说，一边在“图像变化”和“偏微分方程”中间画了个箭头：
“一般来说，是将期望实现的图像变化与某种数学物理过程进行对比，例如将图像的平滑处理类比于杂质的扩散过程，当然，大多数处理方式都不会如此简单，这也正是我们当前阶段需要研究的问题。”
“就我目前的研究进度来说，只要能够走到这一步。”
他又在“偏微分方程”五个字上画了个圈：
“后面的数值求解过程，就几乎不是问题！”
(本章完)
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