【摘 要】
：
研究场景图像的地理定位问题在室外定位、目标搜寻、军事侦察等领域具有重要意义。针对街景影像与鸟瞰影像之间的交叉视角场景图像匹配与定位问题,本文提出了一种融合可训练局部聚集描述子向量Net VLAD (Net Vector of locally aggregated descriptors)和全连接层的三元神经网络(Triplet Network)定位方法(Tri-Net VLAD)。三元神经网络由三
【机 构】
：
河海大学地球科学与工程学院,中国科学技术大学计算机科学与技术学院,中国电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
【基金项目】
：
国家自然科学基金(编号:41971279)。
论文部分内容阅读
研究场景图像的地理定位问题在室外定位、目标搜寻、军事侦察等领域具有重要意义。针对街景影像与鸟瞰影像之间的交叉视角场景图像匹配与定位问题,本文提出了一种融合可训练局部聚集描述子向量Net VLAD (Net Vector of locally aggregated descriptors)和全连接层的三元神经网络(Triplet Network)定位方法(Tri-Net VLAD)。三元神经网络由三组卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks)构成,能同时处理3张
其他文献
c-Myc基因在食管癌等多种恶性肿瘤中异常高表达,但其参与癌症发生发展机制尚不完全清楚.为探究c-Myc在食管癌发生中的作用,本文成功构建了食管类器官作为研究模型,首先制备表
在应用网络科学方法寻找有影响力的消费者时,大多数以往研究存在着一个重要假设:消费者之间的相互影响为正,或无影响,并未考虑到消费者之间可能存在的负向影响.鉴于此,本文放松以往的假设,把消费者之间的相互作用设定为正向,负向以及无影响.为了验证以上假设,本文以虚拟世界中4429名消费者之间构建的186253条朋友关系链为样本,应用泊松回归来估计消费者之间的相互影响.为了提升估计的效率,本文提出了一种基于贝叶斯收缩的新估计方法.研究结果表明:相比于以往假设提出的模型,基于本文假设提出的模型能够更好地拟合数据.本文
高分辨率遥感影像中的地物目标具有清晰的类别属性与空间关系语义。在人工智能技术支撑下,用计算机自动认知其空间关系具备了可行性。目前,遥感影像场景的语义理解主要依托图像描述任务(image caption),基于影像的全局特征生成描述语句。但是,这种粗粒度特征容易导致地物目标的类别属性在描述语句生成过程中被错误预测。事实上,以地物目标作为空间关系语义理解的基本单元,更符合人们认知地理空间的习惯。为得到
本文研究一类在部分边界退化的椭圆方程的Dirichlet问题.利用构造障碍函数和多项式逼近的方法,得到该类方程解的H?lder估计.“,”The present paper investigates the Dirich
后疫情时代,全球气候变化影响和应对呈现新趋势,突发性、全球性和关联性成为鲜明的特征。当前,要着力解决应对气候变化的重大科学问题,就必须继续务实加强基础研究,妥善处理应对全球变化的挑战和可持续发展之间的关系;根据中国国情选择自己的气候变化应对之路;进一步处理好减排与增汇、减缓与适应的关系;设立国家碳中和重大专项;制定和实施更大规模植树造林计划;要立足未来,密切关注与气候变化高度关联的人类长期发展议程
本文提出一类新的极值指数的估计,在一阶与二阶条件下,证明所提出估计具有相合性与渐近正态性.尽管新的估计与L_p估计具有相同的渐近行为,但是新的估计构造相当简单,而且在有限样本下,同一水平进行比较,新的估计表现好于L_p估计.同时,利用Monte-Carlo模拟,在最优水平下,与矩估计和混合矩估计进行比较,新的估计具有一定的优势.
针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF (Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间
高分辨率遥感图像目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域,在民用与军事领域具有重要的应用价值。目前,基于深度学习的自然图像目标检测有了突破性进展。但是,由于遥感图像具有目标尺度差异大且类间相似度高的特点,使得处理自然图像的目标检测算法直接应用于遥感图像时仍面临着一些挑战。针对上述挑战,本文提出一种多分辨率特征融合的遥感图像目标检测方法。首先,通过特征金字塔提取多尺度特征图并在其后嵌入多分辨率特征提取
偏正态分布是正态分布的扩展,它不仅具有正态分布的性质也有偏态分布的性质,在实际应用中比正态分布适用性更广泛.本文扩展了偏正态数据下的位置、均值回归模型,讨论了偏正态数据下位置、均值回归模型的参数估计,本文使用的偏正态分布是Sahu等(2003)提出的偏正态分布,相较于Azzalini(1986)提出的偏正态分布,其对于偏度参数的刻画相对简单,EM算法更容易实现.同时使用梯度下降法与EM算法研究了模型参数的极大似然估计,通过随机模拟和实例分析对比说明了两个模型的适用性.
利用新的一致时间分数阶微积分理论和方法并结合变分迭代法及同伦扰动法,对一维空间时间分数阶种群扩散模型进行近似求解,得到时间分数阶模型问题的近似解的表达式,并通过与相应整数阶精确解对比验证模型的合理性和准确性.