【摘 要】
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为了提高立体匹配算法处理前景视差估计任务的计算效率，针对一般网络采用完全双目图像作为输入，场景内前景空间占比小而导致输入信息冗余度大的缺点，提出了一种基于稀疏卷积的目标实时立体匹配算法。为实现和改善算法对稀疏前景的视差估计，首先利用分割算法同时获得稀疏前景掩膜和场景语义特征；其次通过稀疏卷积提取稀疏前景区域的空间特征后融合场景语义特征，将融合特征输入到解码模块进行视差回归；最后以前景真值图作为损失
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为了提高立体匹配算法处理前景视差估计任务的计算效率，针对一般网络采用完全双目图像作为输入，场景内前景空间占比小而导致输入信息冗余度大的缺点，提出了一种基于稀疏卷积的目标实时立体匹配算法。为实现和改善算法对稀疏前景的视差估计，首先利用分割算法同时获得稀疏前景掩膜和场景语义特征；其次通过稀疏卷积提取稀疏前景区域的空间特征后融合场景语义特征，将融合特征输入到解码模块进行视差回归；最后以前景真值图作为损失监督生成视差图。本文方法在ApolloScape数据集的测试上，准确性和实时性均优于先进算法PSMNet
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我国卫星产业在促进天基应用蓬勃发展的同时，也带来了研发价值、生产发展速度的挑战，对卫星装备开展全面性的能力评价具有重要意义，评价过程需要充分考虑影响因素的多元性与相依性。本文以遥感卫星装备能力评价为目标，选取包含任务规划、导航定位、军事作战等与装备能力相关的24个影响要素并构建对应指标体系，采用模糊影响图方法完成数值层及结点间模糊关系的建立，实现对遥感卫星装备能力的有效评价。以某新型装备对卫星系统
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贵州省内多山地，由于喀斯特地貌特点，崩塌、滑坡等地质灾害发生频繁，是我国地质灾害最严重的省份之一。思南县徐家大塝崩塌历史上曾发生过多次崩塌，现存的危岩体规模大，严重威胁着徐家大塝居民的生命财产安全，开展相应的危险性评估具有紧迫性和必要性。本文通过无人机Lidar技术获取徐家大塝崩塌剔除植被的高精度DEM，并通过三维实景建模技术构建三维地形模型，考虑了落石从两个临空面崩落的情况，选取0.3 m、1.
针对细长路面病害人工检测的耗时和当前检测方法精度不足的情况，依据病害的弱语义特性和异常几何属性，提出能够精准定位和分类出病害的二阶段细长路面病害检测方法 Epd RCNN。首先，针对细长路面病害的弱语义特性，提出一种复用低层特征并反复融合不同阶段特征的骨干网络。其次，在训练过程中，使用一种符合病害几何属性分布的锚框机制生成高质量的正样本供网络训练。然后，在单一高分辨率特征图上预测病害包围框，并针对
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膜结垢是反渗透脱盐工艺应用中存在的难题之一.添加阻垢剂是抑制无机盐结晶控制膜结垢的有效手段之一.本文以纤维素为原材,采用醚化与接枝共聚两步法,合成了一种阻垢性能优良且环境友好的改性纤维素阻垢剂(CMC-g-P(AA-co-SAS)),并详细考察了CMC-g-P(AA-co-SAS)的分子结构、投加量及共存阴离子等因素对其在反渗透系统中对硫酸钙垢抑制效果的影响.实验结果表明,适当投加量下, CMC-