【摘 要】
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目的卫星视频作为新兴遥感数据,可以提供观测区域高分辨率的空间细节信息与丰富的时序变化信息,为交通监测与特定车辆目标跟踪等应用提供了不同于传统视频视角的信息。相较于传统视频数据,卫星视频中的车辆目标分辨率低、尺度小、包含的信息有限。因此,当目标边界不明、存在部分遮挡或者周边环境表观模糊时,现有的目标跟踪器往往存在严重的目标丢失问题。对此,本文提出一种基于特征融合的卫星视频车辆核相关跟踪方法。方法对车
【机 构】
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中国科学院空间应用工程与技术中心,北京 100094;中国科学院太空应用重点实验室, 北京 100094;中国科学院空间应用工程与技术中心,北京 100094;中国科学院太空应用重点实验室, 北京 1
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目的卫星视频作为新兴遥感数据,可以提供观测区域高分辨率的空间细节信息与丰富的时序变化信息,为交通监测与特定车辆目标跟踪等应用提供了不同于传统视频视角的信息。相较于传统视频数据,卫星视频中的车辆目标分辨率低、尺度小、包含的信息有限。因此,当目标边界不明、存在部分遮挡或者周边环境表观模糊时,现有的目标跟踪器往往存在严重的目标丢失问题。对此,本文提出一种基于特征融合的卫星视频车辆核相关跟踪方法。方法对车辆目标使用原始像素和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG
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针铁矿法是湿法炼锌浸出液除铁的有效方法.该方法具有除铁渣结晶体大、夹带有价金属少、容易过滤等优点,更易于实现工业实践,除铁效果好.本文以含Fe2+/Fe3+的浸出液为研究对象,开展除铁试验.当浸出液pH介于4.5~5.0,温度为90℃,通氧量为10L/h时,除铁率达到最大值(99.79%),此时的锌损失率为2.56%.
目的针对以往基于深度学习的图像超分辨率重建方法单纯加深网络、上采样信息损失和高频信息重建困难等问题,提出一种基于多尺度特征复用混合注意力网络模型用于图像的超分辨率重建。方法网络主要由预处理模块、多尺度特征复用混合注意力模块、上采样模块、补偿重建模块和重建模块5部分组成。第1部分是预处理模块,该模块使用一个卷积层来提取浅层特征和扩张特征图的通道数。第2部分是多尺度特征复用混合注意力模块,该模块加入了
目的多部位病灶具有大小各异和类型多样的特点,对其准确检测和分割具有一定的难度。为此,本文设计了一种2.5D深度卷积神经网络模型,实现对多种病灶类型的计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像的病灶检测与分割。方法利用密集卷积网络和双向特征金字塔网络组成的骨干网络提取图像中的多尺度和多维度信息,输入为带有标注的中央切片和提供空间信息的相邻切片共同组合而成的CT切片组。将融合空
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目的在高分辨率遥感图像场景识别问题中,经典的监督机器学习算法大多需要充足的标记样本训练模型,而获取遥感图像的标注费时费力。为解决遥感图像场景识别中标记样本缺乏且不同数据集无法共享标记样本问题,提出一种结合对抗学习与变分自动编码机的迁移学习网络。方法利用变分自动编码机(variational autoencoders, VAE)在源域数据集上进行训练,分别获得编码器和分类器网络参数,并用源域编码器网
本研究以刚果(金)某氧化铜矿为例,开展氧化铜矿酸浸试验.研究结果表明,在磨矿粒度P80为-0.150 mm、浸出温度为室温、初始矿浆浓度为25%、酸矿比为47.5 kg/t矿、浸出时间为4 h的条件下,经搅拌浸出,铜浸出率可以超过96%.
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目的植物叶片形态复杂,在虚拟场景中很难真实表现。为了从信息量有限的单幅图像中恢复植物叶片的3维形状,本文基于从明暗恢复形状(shape from shading, SFS)的方法,利用亮度统计规律和植物形态特征恢复叶片的3维形状。方法在SFS的基础上,设计基于图像骨架的距离场偏置加强表面细节;针对SFS对恢复宏观几何形状的不足,提出根据图像亮度统计分布选取控制点控制表面宏观形状变化,并利用叶片中轴