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针对目标跟踪序列背景复杂、目标大尺度变化等导致目标辨识难度大的问题,提出了基于特征优选模型的Siamese网络目标跟踪算法。首先构建深度网络,有效地提取深度语义信息。再利用沙漏网络对多尺度下的特征图进行全局特征编码,将编码后的特征归一化处理,获取有效目标特征。最后构建特征优选模型,将解码获取的特征作为选择器甄别原特征图的有效特征并增强。为了进一步提高模型的泛化能力,引入注意力机制,对目标特征自适应加权,使其适应场景变化。最终提出算法在OTB100标准跟踪数据集测试成功率达到0.648,预测精度达到0.853,实时性为59.5 frame/s;在VOT2018标准跟踪数据集测试精度为0.536,期望平均覆盖率为0.192,实时性为44.3 frame/s,证明了该算法的有效性 相似文献
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用MOCVD系统外延生长AlGaInP材料时往往要通入过量的PH3来获得足够大的Ⅴ/Ⅲ族气体源流量比,以便得到高质量的晶体结构.分别采用1 000 ml/min和400 ml/min 的PH3流量(对应的Ⅴ/Ⅲ比分别为723和289),利用低压金属有机物化学气相沉积(LP-MOCVD)系统生长了AlGaInP材料,并使用MOCVD在位监测(in-situ)软件、X射线双晶衍射仪以及光荧光测试系统等对样品进行了测量分析.发现Ⅴ/Ⅲ比不但会影响AlGaInP材料的生长速度,对外延材料与衬底GaAs的晶格失配度和材料的光学特性也有影响. 相似文献
126.
127.
多基线干涉仪解模糊算法 总被引:2,自引:0,他引:2
对辐射源进行无源定位常用的一种测向体制为多基线正交干涉仪体制。该体制设备在测向工作时,由于相位的周期性模糊问题会导致测向结果产生错误,即产生测向模糊。主要针对多基线干涉仪测向模糊问题进行分析,介绍了工程实现过程中常用的几种解模糊算法,通过仿真得出各种算法的在相同条件下的无模糊概率,并且给出了工程实现建议。 相似文献
128.
129.
低阈值高效率InAlGaAs量子阱808 nm激光器 总被引:1,自引:4,他引:1
以Al0.3Ga0.7As/InAlGaAs/Al0.3Ga0.7As压应变量子阱代替传统的无应变量子阱作为有源区,实现降低808 nm半导体激光器的阈值电流,并提高器件的效率。首先优化设计了器件结构,并利用金属有机物化学气相淀积(MOCVD)进行了器件的外延生长。通过优化外延生长条件,保证了5.08 cm片内的量子阱(QW)光致发光(PL)光谱峰值波长均匀性达0.1%。对于条宽为50μm,腔长为750μm的器件,经镀膜后的阈值电流为81mA,斜率效率为1.22 W/A,功率转换效率达53.7%。变腔长实验得到器件的腔损耗仅为2 cm-1,内量子效率达90%。结果表明,压应变量子阱半导体激光器具有更优异的特性。 相似文献
130.
目的:寻求合适工艺提取枇杷花叶中的总三萜酸、总黄酮、多糖,并研发枇杷花叶提取物压片糖果制备的最优配方工艺。方法:枇杷花、叶洗净烘干,用搅拌机粉碎、过筛,采用分步法提取花叶(1:1,g/g)中总三萜酸、总黄酮和多糖,以单因素实验法确定其合适的提取工艺参数;在单因素实验基础上,采用正交实验(L9(33))优化枇杷花叶提取物压片糖果的工艺配方。结果:总三萜酸提取的合适工艺为100%乙醇、料液比1:40(g/mL)、提取温度50 ℃、提取时间2 h,粗提物得率为1.6%;总黄酮提取的合适工艺为60%乙醇、料液比1:20(g/mL)、提取温度50 ℃、提取时间2 h,粗提物得率为17.9%;多糖水提的合适工艺为料液比1:15(g/mL)、提取温度80 ℃、提取时间2 h,粗提物得率为1.0%。枇杷花叶提取物压片糖果的最优配方为:枇杷花叶提取物(总三萜酸:总黄酮:多糖=2:18:1,g/g/g)0.2 g、填充剂(微晶纤维素:预胶化淀粉=1:1,g/g)7.5 g、调味剂(木糖醇:柠檬酸=50:1,g/g)5.0 g、硬脂酸镁1%。结论:文章所涉及的提取... 相似文献