【摘 要】
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针对行人重识别任务中行人图像受外观、姿态、遮挡、背景等因素的影响导致准确率低的问题，提出一种多尺度对比池化特征融合的行人重识别方法。首先基于残差网络ResNet50提取多尺度行人图像特征；其次，在不同层次提取三组平均池化和最大池化特征；然后将每一组平均池化和最大池化特征相减，去除图像背景杂波的影响，再将相减得到的差异特征与最大池化特征相加，获得更具有判别性的对比池化融合特征，使网络更加关注行人全身
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针对行人重识别任务中行人图像受外观、姿态、遮挡、背景等因素的影响导致准确率低的问题，提出一种多尺度对比池化特征融合的行人重识别方法。首先基于残差网络ResNet50提取多尺度行人图像特征；其次，在不同层次提取三组平均池化和最大池化特征；然后将每一组平均池化和最大池化特征相减，去除图像背景杂波的影响，再将相减得到的差异特征与最大池化特征相加，获得更具有判别性的对比池化融合特征，使网络更加关注行人全身轮廓以及行人与背景的差异；最后使用三元组损失和交叉熵损失联合优化模型，提高模型泛化能力，并采用重排序技术
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2021年5月22日2时04分在青海省果洛藏族自治州玛多县发生7.4级地震，青海省自然资源厅及时组织多家单位技术力量对玛多及周边影响区开展了发震断裂与此生灾害特征的应急调查工作。野外调查资料显示，在玛多-甘德断裂和昆仑山口-江错断裂之间形成了一条宽约75km、长约230km的活动断裂带，地表新发现地裂缝653条、砂土液化和喷砂冒水点1237个、地震鼓包97个、塌陷坑2个。地表破裂总体呈北西-南东向
由于光伏电站选址的多样性，其建造环境中不可避免地会出现落叶、鸟粪等物体，对光伏组件形成遮挡，导致发电效率降低，所以光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节。传统识别方法多依赖人工巡检，但成本高昂且效率低下。因此，本文基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下的具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性；通过特
红外成像是现代战场侦察的重要手段，基于红外图像的目标识别技术可为情报解译提供重要支撑。针对红外图像目标识别，提出基于筛选深度特征的方法。设计适当结构的ResNet对红外图像进行特征学习，对于每个卷积层的输出特征图进行矢量化处理，获得相应的特征矢量。针对各个特征图的深度特征矢量，基于斯皮尔曼等级相关系数评价它们与原始图像的相关性。然后，通过门限判决算法选取若干具有高相关性的深度特征。经过筛选得到的深
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露天矿区非结构化道路存在的坑洼、道路塌陷等负向障碍，易导致车辆侧翻或陷车，近年来矿用卡车自动驾驶的兴起，使得负向障碍检测变得至关重要。本文对露天矿区道路负障碍特征进行深入分析，构建了基于机器视觉的轻量化目标检测模型。首先通过现场采样及标注建立露天矿区负向障碍数据集并将其输入到目标检测模型；其次对图像进行归一化处理并使用MobileNetv3网络对图像进行压缩激活，在获得输出特征后进行连续上采样和特
In this paper， we present an approach to generating probabilistic hazard maps for earthquake-induced landslides using the Newmark Displacement Model， NDM. This model takes the uncertainties associated
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