【摘 要】
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以1978年、1987年、1998年、2008年和2018年南四湖区的遥感影像为数据源,采用监督分类方法,对遥感影像进行人机交互目视解译,得到5个时期南四湖区各种土地利用类型的分布和面积数据;在沼泽、水产养殖区、水稻田和旱地中各设置了8个采样点,采集表层(0～15 cm深度)土样,测定土样中的溶解性有机碳、轻组有机碳和重组有机碳的含量,计算出各种土地利用类型表层土壤有机碳密度和碳储量。研究结果表明
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以1978年、1987年、1998年、2008年和2018年南四湖区的遥感影像为数据源,采用监督分类方法,对遥感影像进行人机交互目视解译,得到5个时期南四湖区各种土地利用类型的分布和面积数据;在沼泽、水产养殖区、水稻田和旱地中各设置了8个采样点,采集表层(0～15 cm深度)土样,测定土样中的溶解性有机碳、轻组有机碳和重组有机碳的含量,计算出各种土地利用类型表层土壤有机碳密度和碳储量。研究结果表明,受水文变化和人类活动干扰的影响,随着时间的推移,5个时期南四湖区天然湿地(湖泊、河流、沼泽)面积在不断
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为了提高三维重建中点云配准的效率和精度,提出了一种基于由粗到精(CTF)方式的点云配准算法,当两帧点云位姿差别较大时,首先利用基于FPFH特征点的采样一致性初始配准算法(SAC-IA)进行两点云的粗配准,为精配准过程提供较好的初始位姿;然后再采用传统ICP算法的改进算法EM-ICP算法对点云位姿做refine,进行点云的精确配准;同时,在执行算法过程中通过GPU进行多线程并行加速。实验结果表明,所
近年来,随着人工智能与机器视觉的发展,图像识别,目标跟踪监测技术越来越深入人们日常的经济生活中,对于人体的姿态识别也有着越来越多的需求。自下而上的人体骨骼点检测网络Openpose相较与自上而下的RMPE与CPN网络在识别精度和速度上都有着很大的提升。然而仍不足以在移动与嵌入式设备中进行平日的应用。针对此问题,提出了一种方法,该方法利用深度可分解卷积的方式对Openpose网络做出改进,并使用多层
目前,绝大多数的纹理映射方法是将纹理图案映射到物体模型的整个表面,而局部纹理映射的方法却少之又少。然而在实际的应用中,物体模型需要映射的区域可能只是局部。根据这一问题,提出一种基于数据拓扑结构的交互式纹理映射方法,即通过拾取点建立待映射区域的拓扑结构,然后选择合适的中介媒介实现纹理映射。实验结果表明此方法既可以实现规则模型的局部纹理映射,也可以实现不规则的三维重建模型的局部纹理映射,并可以通过鼠标
对于传统的图像批量处理和分类算法,一旦出现新的数据类别,原始的分类算法和模型将不再起作用。对于基于CNN的分类器,虽然可以大幅提高分类识别率,但面对新的数据类别,同样无能为力。因此,迫切需要探索具有增量学习能力的CNN图像分类算法。增量分类器可以快速更新模型,并且模型可以从新数据中学习新知识,同时保留所学知识。研究具有增量学习能力的多类别图像分类器,提出了一种基于聚类的增量分类器算法。算法使用卷积
针对现有头部姿态估计和人体动作识别算法识别复合头部动作种类较少、实时性较差、识别率较低的问题,提出了一种融合双重注意力机制的复合头部动作识别算法。对复合头部动作进行了扩展性定义和基础算法研究,在此基础上,优化了基于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和软注意力机制的算法。首先利用高效的自适应裁剪方法获得低冗余图像序列;再利用预注意力准则,生成比第一位置归一化指
在三维重建领域,由于传统方法中手工特征的局限性,导致传统方法在弱纹理区域中无法正确估计图像的深度,结合目前最新的基于神经网络的深度估计方法,提出了一种基于特征金字塔的多视图深度估计网络FPM-RMVSNet,该网络结合传统方法的思想采用图像金字塔网络采集并融合多尺度的图像特征,利用多视图的一致性构建投影误差,然后采用RNN网络进行上下文信息的融合和规整,最后采用分类方法的思想构建损失函数。通过实验
检测拥挤场景中的人群异常情况作为近年来计算机视觉的热点,非常具有挑战性,在监控视频领域,人群异常检测对于公共安全意义重大。因此提出了一种基于运动差值熵的实时检测人群异常的方法,针对拥挤场景人群高密度高遮挡的问题,使用改进光流法来提取人群运动的轨迹,在得到人群运动的光流后,通过计算光流的幅度值大小来生成每帧视频中人群的运动图,然后通过相邻帧之间的人群运动差值来表示人群运动的变化,最后计算出人群运动差
目前随着即时定位和地图构建(SLAM)算法的不断发展,SLAM技术在包括三维重建、增强现实等众多领域中发挥了越来越大的作用。但一般的实时三维重建都依赖于对每一个像素进行深度估计,这就造成了庞大的计算量。提出了一个快速三维重建的单目SLAM方法。在进行半直接相机跟踪的基础上,对视频流图片的高梯度区域进行深度估计,再使用估计出的三维点对已使用超像素分割得到的平面区域进行三维位置估计,最终得到稠密的三维
复旦大学一科研团队自主研发出五亿级像素云相机系统,基于这一系统研发的五亿像素智能视频峰望相机日前亮相。拍得广,看得清,找得准,这款不一般的"高能"相机,或将刷新人们对传统相机的认知。目前,先进的单反相机分辨率可达千万像素级别,对图像的刻画已经非常细致。人眼能分辨的极限像素是1.2亿,五亿级的超高像素意味着即便在几万人的体育场,拍摄一幅全景照片也可以获得每张人脸的清晰图像。加上人工智能助力,这
为了测量深海大压力及其微小波动压力,基于液体的可压缩性、活塞的平衡和差压敏感元件的特性提出了一种压力测量方法。首先介绍了该方法的工作原理,其次建立了测量系统的仿真模型,然后进行了仿真实验,分析了不同参数对系统的影响,并对参数进行了优化选取,仿真结果表明,该方法能够对大压力和微小波动压力进行高精度测量,最后搭建了样机平台。试验结果表明在20 bar压力下实现了静压力误差0.2 bar的压力跟踪测量,