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目的 赤潮是一种常见的海洋生态灾害,严重威胁海洋生态系统安全。及时准确获取赤潮的发生和分布信息可以为赤潮的预警和防治提供有力支撑。然而,受混合像元和水环境要素影响,赤潮分布精细探测仍是挑战。针对赤潮边缘探测的难点,结合赤潮边缘高频特征学习与位置语义,提出了一种计算量小、精度高的网络模型RTD-Net (red tide detection network)。方法 针对赤潮边缘探测不准确的问题,设计了基于RIR (residual-in-residual)结构的网络,以提取赤潮边缘水体的高频特征;利用多感受野结构和坐标注意力机制捕获赤潮水体的位置语义信息,增强赤潮边缘水体的细节信息并抑制无用的特征。结果 在GF1-WFV (Gaofen1 wide field of view)赤潮数据集上的实验结果表明,所提出的RTDNet模型赤潮探测效果不仅优于支持向量机(support vector machine,SVM)、U-Net、Deep-Labv3+及HRNet (high-resolution network)等通用机器学习和深度学习模型,而且也优于赤潮指数法GF1_RI (Gaofen1 red tide index )以及赤潮探测专用深度学习模型RDU-Net (red tide detection U-Net),赤潮误提取、漏提取现象明显减少,F1分数在两幅测试图像上分别达到了0.905和0.898,相较于性能第2的模型DeepLabv3+提升了2%以上。而且,所提出的模型参数量小,仅有2.65 MB,约为DeepLabv3+的13%。结论 面向赤潮探测提出一种基于RIR结构的赤潮深度学习探测模型,通过融合多感受野结构和注意力机制提升了赤潮边缘探测的精度和稳定性,同时有效降低了计算量。本文方法展现了较好的应用效果,可适用于不同高分辨率卫星影像的赤潮探测。 相似文献
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高电压输电网是城市电网很重要组成部分,建设一个结构合理、运行可靠、投资经济的高压输电网对城市电网的发展具有十分重要的意义。然而高压输电网接线方案的初步确定是作为地方性电力网设计的核心和首要问题。 相似文献
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基于编码的XML关系数据库存储 总被引:2,自引:0,他引:2
在XML的发展过程中,如何有效地利用关系数据库技术存储和查询XML数据已经成为一个研究热点.提出了一种基于前、后序编码的XML关系数据库存储方法,该方法采用的模式映射方法能够使基于不同DTD(或schema)的XML文档保存在同一个关系表中,支持快速的XML路径查询,且具有较高的XML文档重组效率.对该方法中递归模式的处理技术也进行了讨论.实验表明,与XRel,Florescu 和 Kossman等人提出的XML关系数据库存储方法相比,该方法能够缩短复杂XML路径查询(如带条件谓词约束的路径查询)的响应时间. 相似文献
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以提高柔性制造系统(FMS)的生产效率为目标,提出了基于粒子群算法(PSO)的AGV动态调度策略。在PSO中采用三维向量的编码方式,解决了AGV资源分配与任务排序的问题,对编码后的粒子经过速度-位移计算后进行解码,通过读取数据库表得到AGV的运行时间来计算目标函数。并且提出了浮动的目标函数法,以使各AGV的任务均匀,总体最优。最后将该算法嵌入到FMS仿真实例模型中,实时进行AGV的任务调度优化,整个FMS加工任务的总完成时间较优化前缩短了12.1%,证实了算法的有效性。 相似文献
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