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提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
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5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
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为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题,促进资源可持续利用,构建水-能源-粮食系统,利用耦合协调度模型对我国的30个省(自治区、直辖市)进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明:2003—2017年,我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数,系统综合评价指数逐年递增;大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势,个别省份耦合协调度濒临失调;耦合协调度空间自相关性较强,虽有明显波动,但是呈现逐年加强的态势;影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。 相似文献
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射频电感耦合等离子体(ICP)在实际放电过程中,线圈的构型、电源参数、气压等外部工质条件的变化均会对结果产生较大影响,依靠实验很难得到多外部条件对ICP参数分布的影响机理和规律,因此需要结合仿真和实验的方法进行分析。该文通过建立感性线圈的电磁学有限元模型,分析不同线圈构型下射频电磁场在等离子体内部的空间分布,研究放电参数(线圈构型、功率大小)对等离子体分布影响和E-H模型下放电形态的跳变过程,并观察进入稳定H模式后电源参数的变化规律,为等离子体源的小型化工程应用提供理论基础。实验和仿真计算结果表明:不同线圈匝数在不同功率条件下,电磁场强度变化对等离子功率吸收和功率耦合有较大影响;当工作气压在0~20Pa时,ICP的电子密度呈轴对称分布,随着放电功率、气压的增大,等离子体吸收的功率和电离度也随之增加,其电子密度相应地增大,放电功率的增加会使得环状的等离子体区域随之扩大,在轴向、径向上的分布呈先逐渐增大而后在靠近腔室壁面区域迅速下降。 相似文献