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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
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众所周知,矿物质的成分是多种多样的,社会的发展和科学的进步需要运用到多重金属矿物质,在专业人员的勘探与挖掘中,发现了黄沙坪铅锌多金属矿,这个矿区中有丰富的有色金属,这个矿的发掘为研究成矿规律提供了物质基础,同时也为深部找矿提供了可靠的依据。本文主要分析黄沙坪铅锌多金属矿的成矿规律及深部找矿远景。 相似文献
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利用GPS电离层层析技术探测电离层已经有了数十年的发展,特别在电离层暴时有着独特的优势.文章基于一种多分辨率层析算法,并结合美国东西部地区部分GPS地面数据对2015年3月16日-17日出现的电离层暴进行重构.首先,借助独立的测高仪数据验证多分辨率层析技术对电子密度反演的精度结果,同时也证实了电离层暴时多分辨率层析算法的适用性.其次,通过对美国东部地区2015年3月17日磁扰动最强烈时段的电离层重构,检验由磁暴引起的大尺度电离层行扰(large-scale travelling ionospheric disturbance,LSTID)的存在,并利用总电子含量(total electron content,TEC)数据分析此次电离层行扰的水平特征.同时,通过与非相干散射雷达(incoherent scatter radar,ISR)观测值的对比,借助反演得到的电子密度剖面信息讨论电离层行扰在垂向上的特征.结果表明:此次LSTID的波长为1 200 km左右,周期为50~60 min,以350~400 m/s的波速向西南方向传播,并且电离层行扰(travelling ionospheric disturbance,TID)的垂向电子密度具有较可靠的精度. 相似文献
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为了平衡体素模型的体素数量与精细度,提出一种实体模型体素加密细化算法。该算法对低分辨率均一体素模型的表面体素进行切分,标记与三角面不相交的体素,并运用边界状态传递判定标记体素的内外位置。通过编码不同八叉树的节点,并进行跨八叉树快速邻居节点搜寻,实现多级加密细分。实验结果表明,该算法可以以低分辨率模型为基础,精确地获得体素单元少的高分辨率模型。 相似文献
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