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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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对阿克苏地区主栽的5个细绒棉品种在统一的种植管理模式下,进行农艺现状调查、棉花产量和棉纤维品质分析,并通过灰色关联度法对5个品种细绒棉品质进行综合性评价。结果表明,优质棉品种综合性状排序为J206-5>新陆中84>新陆中80>新陆中68>新陆中62。运用综合评价筛选出适宜阿克苏地区推广种植的优质棉品种,为阿克苏地区棉花产业持续健康发展提供理论依据。 相似文献
8.
对于堤防渗漏问题,为了保障人民生命财产安全,要求是立刻检测、准确定位、及时处理。物探根据一定的物性差异,不同物性特征进行分析求解,具有及时、高效、无损等特点,在工程中广泛应用。但单一的方法,会存在一定的多解性,联合物探方法就是采用多种物探方法,根据不同物性差异综合分析,减少多解性,提高准确性。文中通过在吉林某堤防渗漏检测中的应用,验证此方法的可靠性、准确性,为后期除险加固提供指导建议。 相似文献
9.
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
10.
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