【摘 要】
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为了解决行人重识别中图像局部遮挡造成识别准确率下降问题，提出一种结合注意力和批特征擦除的行人重识别模型，旨在更全面的利用行人特征。首先，将轻量级注意力模块嵌入到ResNet-50中自主学习每个通道的权重，通过强化有用特征和抑制无关特征增强网络特征的学习能力，从而提取行人更具辨别力的全局特征；其次，对于深层特征使用批特征擦除方法，随机擦除同一批次特征图的相同区域，迫使网络来关注剩余的局部细粒度特征；
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为了解决行人重识别中图像局部遮挡造成识别准确率下降问题，提出一种结合注意力和批特征擦除的行人重识别模型，旨在更全面的利用行人特征。首先，将轻量级注意力模块嵌入到ResNet-50中自主学习每个通道的权重，通过强化有用特征和抑制无关特征增强网络特征的学习能力，从而提取行人更具辨别力的全局特征；其次，对于深层特征使用批特征擦除方法，随机擦除同一批次特征图的相同区域，迫使网络来关注剩余的局部细粒度特征；最后，将两种特征融合得到更加全面的行人特征表示，对其进行相似性度量并排序得到行人重识别的结果。在Mark
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针对复杂环境下如阴天，雾天，夜晚，光照较弱等条件下拍摄的图像存在对比度不足，整体偏暗等问题。提出了一种基于三角函数变换与改进随机漂移粒子群算法的图像增强算法。该图像增强方法主要包括四个步骤，首先将彩色图像转换为灰度图像，然后对灰度图像利用三角函数变换提高对比度，然后再对图像进行拉布拉斯算子增强，最后再对图像进行色彩恢复。为了提高算法的自适应性，针对三角函数变换中的参数、以及拉布拉斯算子模板的参数选
为探明香蕉秆废弃物资源化利用及其在改善土壤质量的方面可行性，以珠江三角洲区域种植面积广泛的双季水稻土为研究对象，采用室内培养试验，通过测定添加0.5%、1.0%和2.0%香蕉秆及其生物炭后土壤团聚体稳定性、有机碳的变化特征，阐明添加不同比例的香蕉秆及其生物炭对土壤团聚体稳定性、碳库组成和碳库管理的综合影响。结果表明：添加香蕉秆能提高土壤>0.25 mm水稳性团聚体含量和团聚体稳定性系数（ASI），
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