HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。     

我国五星级酒店空间网络结构演变特征研究

基于2001—2019年我国31个省（区、市）五星级酒店的空间面板数据,采用社会网络分析法与OLS回归分析法探究其空间网络结构及其演变特征.研究表明：(1)我国五星级酒店整体网络呈“两升两降”的结构特征,网络关联性在增强,网络发育程度日渐完善,逐步向均衡性方向演变.(2)五星级酒店网络中具有自主行动能力的省（区、市）增多,其演变经历了“东—中—西”的扇形扩散路径;五星级酒店网络经历了由双核心节点（北京、上海）到多核心节点（天津、四川和河南）的扩散演变,核心节点的外溢效应明显.(3)五星级酒店网络整体呈现出核心区逐渐扩大,边缘区不断减少的趋势.核心区呈现出北部沿海—南部沿海—内陆的扩张路径,但核心区对边缘区的外溢效应有所减弱,空间网络有待于进一步优化.(4)网络密度与五星级酒店数量呈正相关,与其数量分布差异呈负相关,而网络等级度和网络效率则相反.     

山西省PM2.5时空特征及其影响因素的地理探测

基于山西省11个地级市2016—2019年全年的逐时监测数据,采用克里金空间插值技术和地理探测器等方法对PM_2.5浓度时空变化及驱动因素展开研究.结果表明：①2016—2019年山西省PM_2.5年均浓度值先增后减,“蓝天保卫战”取得一定成效;污染空间格局呈东北向西南递增的规律,季节浓度变化总体呈“冬高夏低,春秋过渡”的规律,月均浓度呈“单峰型”波动变化.②因子探测器分析结果表明,人口密度、人均GDP和民用车数量对PM_2.5解释力最强,均超过0.7,表明人类活动是引起空气污染的主要因素.③交互探测分析表明所有影响因素对PM_2.5变化的交互作用均大于单一影响因素的独自作用.     

d-界距离正则图中一类格的特征多项式

设Г是一个直径d≥3的d-界距离正则图,x∈V(Г),P(x)是Г中包含x的所有强闭包子图的集合,并且P(x,i)是P(x)中所有直径为i的强闭包子图的集合.设￡(x,i)是P(x,i)中元素的交生成的集合.按反包含关系规定￡(x,i)的偏序,￡(x,i)记为￡R(x,i).利用M(o)bius反演公式计算了￡R((x,i)上的特征多项式X(PR(x),t).     

河北省棉花生育期连阴雨气候变化特征分析

利用河北省65个气象观测站自1954年(或建站)至2000年的气象资料,分析了河北省棉花四个生育期的连阴雨气候变化特征.结果表明:河北省棉区大部棉花播种出苗期、蕾期、花铃期和吐絮期连阴雨分别为1～2年一遇、1～3年一遇、1～2年一遇和2～6年一遇.不同时期重连阴雨所占比率分别为25%、65%、49%和45%.近50年来,除播种出苗期连阴雨历年出现次数具有增多趋势外,其它各个时期的连阴雨、重连阴雨以及播种出苗期重连阴雨均具有减少趋势,但各时期减少幅度有所不同.     

安徽省高A级旅游景区分布特征及影响因素

以安徽省203家高A级旅游景区为研究对象,利用ArcGIS10.3,运用平均最近邻、地理集中指数、基尼系数及核密度估计法等指标和方法,对安徽省高A级旅游景区空间分布特征及影响因素进行分析;研究结果表明:(1)安徽省高A级旅游景区最邻近比率R=0.65,空间分布上呈典型的聚集型状态;(2)高A级旅游景区地理集中指数G=6...     

基于奇异熵定阶降噪的水工结构振动模态ERA识别方法

针对原型动力试验激励难的问题,结合水工结构在工作状态下环境激励荷载的特点,直接根据水工结构在工作环境激励荷载作用下的动力响应识别结构的动力特性,提出一种利用特征矩阵奇异熵对信号进行降噪、重构、定阶以及模态参数识别的方法,解决了系统特征矩阵定阶难的问题,揭示了结构在工作状态下的模态阶次及模态特性。最后将该方法应用于二滩拱坝在不同泄洪工况下的模态参数识别以及李家峡双排机厂房在停机过程中的结构振动频率识别。该方法的提出,为解决大型水工结构在工作环境激励下的模态参数识别问题提供了捷径。     

ＳＯＦＭＮＮ分类方法及其在农业生态系统退化分类上的应用

给出了一种自组织特征映射神经网络的分类方法,该方法具有自学习、自适应功能,它不同于传统的分类方法,在分类之前不必确定分类对象指标的权重等需要人为克腚的量,只要输入分类对象指标的原始数据,就可以得到分类结果,应用十分方便。我们将该方法用于农业生态系统退化分类评价中,取得了满意的结果,图２,表１,参３。     

基于图象的人体运动追踪系统研究

首先介绍了运动测量的几种主要方法,讨论了基于图象的运动追踪研究中要考虑的时间延迟问题及多摄像机的采集同步问题,最后介绍了一个能较好地完成大尺度空间人体无约束追踪的基于透视四点投影(P4P)问题的单摄像机运动追踪实验系统,包括摄像机标定、图象处理、特征提取、特征匹配、深度估计和姿态估计等等技术。     

莺-琼盆地大型下切谷和海底重力流体系的沉积构成和发育背景

南海莺－琼盆地自晚中新世以来在莺－黄组中发育了巨厚的内陆架斜坡和海底重力流体系。这套沉积可划分为9个层序,可识别出斜坡滑塌－泥石流、斜坡－盆底扇以及罕见的大型盆底轴向下切谷、重力流等沉积组合,它们具有特定的构成和分布样式并受盆地古构造的控制。晚中新世陆架斜坡和深水盆地的出现与最近一幕的构造快速沉降和大量沉积物供给的盆地背景有关;晚中新世和上新世早期发育的大型盆底下切谷和重力流体系则标志着南海曾发生过多次明显的海平面下降事件。