【摘 要】
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瓶装矿泉水异物检测旨在查找出矿泉水中的异物杂质，在矿泉水制造业具有重要的应用价值。然而，传统的机器视觉检测精度较低，受背景的干扰较大、且漏检率和误检率较高。为解决上述问题，提出小尺度特征提取的瓶装矿泉水异物检测算法。该算法主要包含判别性特征学习模块，数据增值模块以及细粒度信息获取模块。在判别性特征学习模块中，针对矿泉水异物，利用聚类的方式设计合理的先验框尺寸并对特征图进行处理，通过对网络的输出结果
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瓶装矿泉水异物检测旨在查找出矿泉水中的异物杂质，在矿泉水制造业具有重要的应用价值。然而，传统的机器视觉检测精度较低，受背景的干扰较大、且漏检率和误检率较高。为解决上述问题，提出小尺度特征提取的瓶装矿泉水异物检测算法。该算法主要包含判别性特征学习模块，数据增值模块以及细粒度信息获取模块。在判别性特征学习模块中，针对矿泉水异物，利用聚类的方式设计合理的先验框尺寸并对特征图进行处理，通过对网络的输出结果进行损失约束以赋予模型提取判别性特征的能力。样本数量的增加能够对算法检测性能的提升起积极作用。为此，构建
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城市边缘区是城市扩张过程中空间结构变化最大、土地利用转变最快的区域。以北京市大兴区为例，从原型思维出发，以2000、2010和2020年遥感影像解译数据、自然和社会经济等数据为基础，充分考虑地物地情及政策背景等因素，借助ArcGIS10.5、Fragstats 4.2、SPSS等工具，对不同规划尺度和历时性维度下的景观格局指数进行分析、对比和验证，通过总体分析，场地切片和原型筛选三个步骤，筛选出大
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