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光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
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针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
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为了研究不同积水深度下若尔盖高原木里薹草(Carex muliensis)叶片的生理生态特征,于2016年4月23日,在若尔盖县喀哈尔乔县级湿地自然保护区内,将生长着木里薹草的原状土柱移栽至若尔盖湿地国家级自然保护区管理局实验场的木箱内,使木里薹草继续生长;设置3种模拟积水深度,分别为20 cm、10 cm和0 cm(无积水),于2019年6月30日、7月16日和8月1日,测定各积水深度下木里薹草叶片的光合气体交换参数、叶绿素荧光参数和生长指标。研究结果表明,随着积水变浅至无积水,3个观测日的木里薹草叶片的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率都显著减小(n=5,p0.05),而胞间CO2浓度显著增大(n=5,p0.05);积水深度变化对木里薹草叶片的最小荧光产量、PSⅡ反应中心最大光化学效率和碳稳定同位素δ13C值无显著影响;随着积水变浅至无积水,木里薹草叶片的光化学猝灭系数和电子传递量子效率也减小,非光化学猝灭系数增大;随着积水变浅至无积水,木里薹草的株高变矮,叶长变短。 相似文献
7.
应用BP神经网络评价大气环境质量 总被引:3,自引:0,他引:3
采用了BP神经网络对湖南省汨罗市大气环境质量进行了评价。实践表明,这种方法有其通用性和客观性。 相似文献
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9.
Hemant K. Badola Jitendra S. Butola 《山地科学学报》2005,2(2):173-180
This paper examines the effect of ploughing depths (A -- 60 cm, B -- 45 cm and C -- 30 cm) on the growth and yield of Heracleum candicans Wall (Apiaceae), a threatened medicinal herb of the Himalayan region. This less-explored plant is being suggested as a potential crop for the mountain agriculture. The study was carried out in an orchard in Himachal Pradesh, India at 2500 m altitude, for two successive growth years. During the first year, all plants remained in juvenile state; in the second year, nearly 65 % plants produced flowers only under 60cm ploughing depth. Among its morphological traits, plant height, collar diameter and aboveground flesh weight were found to be strongly correlated (P 〈 0.01) with the belowground biomass during the first year (r =0.968, 0.925 and 0.973, respectively) and during the second year (r=0.945, 0.928 and 0.775, respectively). Increase in the ploughing depth was significantly correlated (P〈0.01) with all growth parameters, including the belowground dry weight, marketable portion of the produce. The belowground biomass (commercial yield; 16.28 Qt/hec) at depth A was about 2.6 and 4.7 times higher than those recorded at depths B and C, respectively. The results clearly justify the importance of deep ploughing and this paper strongly recommends it for economically sustainable cropping. 相似文献
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