【摘 要】
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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】
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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】
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国家自然科学基金(编号:41971279)。
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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
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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.
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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.