【摘 要】
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高分辨率遥感图像分割在军事、民用等领域具有良好的应用前景，但由于复杂的背景条件以及干扰物的遮挡，导致现有算法无法较好地从遥感影像中提取道路细节信息。研究基于改进U-Net网络模型，提出了MDAU-Net（multi dimension attention U-Net）网络结构模型：通过对U-Net网络结构加深至七层结构来提升精细分割道路的能力；并提出了一种多维注意力模块MECA（Modified
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高分辨率遥感图像分割在军事、民用等领域具有良好的应用前景，但由于复杂的背景条件以及干扰物的遮挡，导致现有算法无法较好地从遥感影像中提取道路细节信息。研究基于改进U-Net网络模型，提出了MDAU-Net（multi dimension attention U-Net）网络结构模型：通过对U-Net网络结构加深至七层结构来提升精细分割道路的能力；并提出了一种多维注意力模块MECA（Modified Efficient Channel Attention）模块，将其添加至编码部分的特征传递步骤中，以达到
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由于GRACE时变重力位系数中高阶次项存在较大的误差，奇（偶）项阶数之间存在着相关性误差，直接利用GRACE时变重力场模型数据反演地表质量变化时，会使结果出现严重的条带噪声，必须采用最佳滤波函数进行空间平滑。本文从滤波理论出发，依据信噪比最大准则和模拟误差比较分析了不同滤波方法的优缺点，并以华北平原为例进行了数值分析。实验表明，各向异性滤波处理结果优于各项同性滤波；去相关滤波中PnMl方法处理结果
点云配准是计算机视觉领域的研究热点。物体的形状是描述物体的重要方式，机器视觉中想要描述物体形状上的差异需要通过特定的方法对特征进行提取形成能够描述形状的特征描述子。提出了一种基于二次误差的特征描述子，该特征描述子具有旋转不变性。通过提取点的二次误差和邻域点二次误差得到两种特征描述子。基于高斯混合模型的点云配准算法层出不穷，主要原因是概率模型在噪声和离群值方面具有更好的鲁棒性，然而该类方法对于尺度较
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解耦表征学习旨在对影响数据形态的关键因素进行建模，使得某一关键因素的变化仅仅引起数据在某项特征上的变化，而其他的特征不受影响，这有利于应对机器学习在模型可解释性、对象生成和操作以及零样本学习等问题上的挑战，一直是机器学习领域的研究热点。从解耦表征学习的历史与动机入手，对解耦表征学习的研究现状以及应用进行归纳总结，分析了解耦表征所具有的不变性、复用性等特性，介绍了基于生成解耦表征变差因素研究、基于流
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