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1.
提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
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曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素,获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究,建立了模型试验平台,进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试,分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值,并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关,还受到力学加载状态影响;与不分级相比,分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8.47% 降低至 3.63%,且各级荷载必须给予足够停滞时间,以保持预应力传递;分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低,而加载时长却较久,不适宜作为常规加载方式,宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。 相似文献
6.
图像组合是图像处理中一个重要操作,然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节,其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致,从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而,现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异,忽略了图像局部的亮度变化差异,这使得图像整体的光照不协调。为此,该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块,该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化,然后利用解码器重构出图像,并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证,结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法,验证了该方法的有效性。 相似文献
7.
大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。 相似文献
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9.
针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。 相似文献
10.
三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。 相似文献