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针对空间非合作目标检测与识别任务的智能化要求,本文将深度学习方法Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network)应用于任务中,并借鉴R-FCN(region-based fully convolutional networks)和Light-head R-CNN (light-head region-based convolutional neural network)对其进行优化改进,提升检测速度,以满足空间任务实时性要求。实验结果表明,与传统的Mask R-CNN相比,改进的Mask R-CNN可缩短20%的检测时间。针对深度神经网络需要大样本数据集进行训练的特点,本文基于迁移学习提出搭建虚拟环境进行样本采集,构造空间目标特征检测与识别数据集的方法。实验结果表明,网络在虚拟环境生成的数据集上可以很好地学习到相应特征,从而具备迁移到实际任务的能力。 相似文献
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卫星导航自问世以来以其全天候、全天时、低成本的优势,成为广泛使用的导航定位授时(PNT)方式;但在应用层面,为了规避对卫星导航单一手段的过度依赖,“不依赖卫星导航技术”概念被提出并受到重视,如何准确把握两者之间的关系成为现实而迫切的问题。本文概述了卫星导航技术特征与体系定位,进而基于PNT体系视角,对比分析了惯性导航、匹配导航、无线电导航(除卫星导航外)等典型不依赖卫星导航技术的性能、成本、应用场景;辨析了卫星导航与不依赖卫星导航的关系,明晰了卫星导航作为最大共性需求满足者、体系核心与基石的总体定位,量化分析了卫星导航与不依赖卫星导航技术融合的效能。我国PNT体系的科学发展,需要创新突破不依赖卫星导航技术,促进卫星导航和不依赖卫星导航技术深度融合,同时加快低轨导航系统建设,提升卫星导航性能并最大化体系贡献率。 相似文献
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目的 为了解不同品种鲜食葡萄香气物质的特征差异。,以云南同一产地3个不同品种的葡萄为研究材料,通过对测定成熟期果实的香气物质成分的测定分析,探明不同品种葡萄的特征香气和成分差异,为鉴别鲜食葡萄感官品质和风味特征提供科学依据。方法 以云南同一产地3个不同品种的葡萄为研究材料,对成熟期葡萄果实采用顶空固相微萃取与气质联用技术(HS-SPME-GC-MS)分别测定3种成熟期葡萄果实的挥发性香气物质进行测定和评价。 结果 研究结果表明: 3种葡萄果实共检测出107种挥发性香气物质,包括酯类(32种)、醇类(26种)、醛类(17种)、酮类(9种)、酸类((9种)、烯烃类(8种)、苯酚类(5种)、醚类(1种)各32、26、17、9、9、8、5和1种,3种葡萄共有的香气成分有35种,酯类的相对浓度最高,乙酸乙酯、1-己醇、2-苯乙醇、醋酸、己醛、3-甲基丁酸乙酯、异丁酸乙酯7类挥发性香气物质是主要香气物质。通过主成分分析,三3个品种特征香气成分有较大的差异,黑皇、妮娜皇后和阳光玫瑰的分别有6、15和11个不同的挥发性香气物质。 结论 同一产地不同葡萄品种香气物质各有差异,黑皇主要由醛类组成,妮娜皇后主要由酯类组成,而阳光玫瑰的主要特征香气物质主要是醇类和酸类,其中芳樟醇和2-苯乙醇主要贡献了玫瑰香气。 相似文献
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对结构表面裂缝进行持续检监测与管理对保障结构安全具有重要意义。为实现结构裂缝自动识别与管理,提出了一种基于计算机视觉与建筑信息模型(BIM)的裂缝识别、矢量化处理与可视化管理方法。首先基于深度学习的图像识别方法,从相机拍摄的结构表面图像中提取出裂缝形态的栅格图像;其次,提出了一种裂缝形态栅格图像的自动矢量化方法,获取裂缝形态关键点坐标;最终,使用 Dynamo 程序实现裂缝 BIM模型的自动建模与可视化。该方法可以获取裂缝的拓扑形态信息,并显著降低裂缝信息的存储数据量与可视化难度。通过开展 BIM 构件的碰撞分析,还可准确识别裂缝属于结构中的哪个构件,将裂缝所属的构件编号信息与裂缝宽度信息作为裂缝图元参数写入 BIM 模型,实现裂缝矢量化与裂缝 BIM 模型自动化建模与管理,为大范围、大批量的裂缝自动化检监测与管理提供参考。 相似文献
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传统修辞学认为隐喻是一种修辞手法,是词语的替换,其理解是一个对比的过程.以<我们赖以生存的隐喻>一书为界,认知语言学家认为隐喻不仅仅是一种语言表面的现象,更是人们认识世界、进行思维和认知的方式.经过对两个影响最为深远、最有阐释力的理解模型的介绍和对比,认为它们是互补而非替代的关系.作为综述和介绍性论文,对认知语言学研究者,特别是隐喻研究者有一定意义. 相似文献