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以甲基丙烯酸十二氟庚酯、丙烯酸-2-乙基己酯、甲基丙烯酸羟乙酯、苯乙烯为聚合单体,偶氮二异丁腈为引发剂,通过溶液聚合制得了含氟羟基聚丙烯酸酯共聚物(PGHES),以含异氰酸酯的不饱和单体HIp与共聚物PGHES侧链上的羟基反应制得光敏性含氟聚丙烯酸酯(U-PGHES)。用傅立叶红外光谱(FT-IR)、核磁共振氢谱(1 H-NMR)表征聚合物结构;用凝胶渗透色谱(GPC)及差示扫描量热仪(DSC)表征聚合物分子量及玻璃化转变温度;用光学接触角测量仪测量了聚合物固化膜接触角并计算得到表面能。结果表明,固化膜表面能随U-PGHES中含氟量的增加而降低,当含氟量达到9%时,表面能降低趋缓。 相似文献
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本文面向光学遥感图像目标检测应用,针对光学遥感图像中的典型目标一飞机和汽车,提出一种改进的SSD模型:首先在SSD (Single Shot multibox Detector)网络模型基础上引入多尺度特征融合模块,实现深层特征与浅层特征的融合以获得更多的特征上下文信息,增强网络对目标特征的提取能力;其次根据数据集目标样本尺寸分布特征进行聚类分析获得更准确的默认目标框参数,从而有效提升网络对目标位置信息的提取能力.将本文模型与SSD及YOLOv3模型在常用遥感图像目标检测数据集上进行对比,目标检测精度均有较大提升,验证了该模型的有效性. 相似文献
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本文针对现有光学遥感图像超分辨率重建模型对感受野尺度关注不足和对特征通道信息提取不充分带来的问题, 提出了一种基于多尺度特征提取和坐标注意力的光学遥感图像超分辨率重建模型. 该重建模型基于深度残差网络结构, 在网络的高频分支中设计了多个级联的多尺度特征和坐标注意力模块 (multi-scale feature & coordinate attention block, MFCAB), 对输入的低分辨率光学遥感图像的高频特征进行充分发掘: 首先, 在MFCAB模块中引入Inception子模块, 使用不同尺度的卷积核捕捉不同感受野下的空间特征; 其次, 在Inception子模块后增加坐标注意力子模块, 同时关注通道与坐标两个维度, 以获得更好的通道注意力效果; 最后, 对各MFCAB模块提取的特征进行多路径融合, 实现多重多尺度空间信息与通道注意信息的有效融合. 本文模型在NWPU4500数据集上2倍、3倍放大中PSNR值达到34.73 dB和30.12 dB, 较EDSR分别提升0.66 dB和0.01 dB, 在AID1600数据集上2倍、3倍、4倍放大中PSNR值达到34.71 dB、30.58 dB、28.44 dB, 较EDSR分别提升0.09 dB、0.03 dB、0.04 dB. 实验结果表明, 该模型在光学遥感图像数据集上的重建效果优于主流的图像超分辨率重建模型. 相似文献