不同降雨强度下三种典型农田土壤非点源氮输出研究

以河南淮河流域典型土壤砂姜黑土、褐土、潮土为对象,人工模拟0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0 mm/min降雨强度下径流产出、泥沙流失、氮元素输出状况,研究降雨强度与土壤类型对非点源氮元素输出的影响,为量化淮河流域农田非点源输出负荷、建立本地化非点源污染模型、制定区域非点源污染防治策略等提供依据.结果表明：降雨强度越大,径流量、泥沙流失量、氮元素输出负荷及其平均产出速率均较大;土壤类型对径流产出影响较小,对泥沙流失量与氮元素输出负荷有一定影响;径流中氮元素平均浓度以2.0 mm/min降雨强度时最大;三种土壤的累积氮元素输出负荷均随降雨强度的增大而增大,增加幅度较明显的降雨强度,砂姜黑土为1.0、2.5 mm/min,潮土为1.0、3.0 mm/min,褐土为1.5、3.0 mm/min;氮元素通过泥沙输出的量占总输出量的81.57%以上.降雨强度、土壤类型均对径流产出、泥沙流失、氮元素输出等产生影响,氮元素输出负荷具初期冲刷效应.控制产流初期氮流失与泥沙流失是减少农田非点源氮输出负荷的重要途径.     

基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法

传统物体识别方法是从单一图像中通过人工提取图像特征,存在成本高、质量低等问题。针对上述问题,提出一种基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法,多视图很好地保留了物体在局部和全局上的特征;注意力模块可以有效地对视图上关键的特征聚焦,忽略无关或干扰特征。该方法利用一组多视图作为输入数据,通过卷积神经网络端到端提取物体特征,在卷积层加入注意力模块,实现视图关键区域的定位和剪裁,将处理后的视图送入另外一个卷积层,两个相同卷积操作提取的特征在池化层聚合,利用稀疏表示分类器对特征描述子进行分类识别。通过两个公开数据集的实验表明,所提算法对物体图像的识别准确度优于传统算法。     

面向偏振光天文定位应用的偏振信息匹配滤波算法

大气偏振信息滤波处理是提高偏振光导航定位应用实效的基础和关键步骤。根据单次瑞利散射大气偏振模式,设计了与太阳投影点和观测点位置无关的方位模型转换算法;据此特征提出了一种全天域大气偏振分布数据滤波算法;并详细阐述了所提算法的基本步骤及流程。利用偏振成像系统同时观测全天域采样点大气偏振信息,对所提算法进行了实验验证。实验结果表明,所提算法对全天域偏振成像获得的大量离散样本点偏振数据,具有较好的滤波性能。     

基于小波包变换与前向线性预测滤波的光纤陀螺去噪算法

为了减小环境噪声对光纤陀螺输出的影响,提出了一种新的基于小波包变换(WPT)和前向线性预测滤波算法(FLP)的去噪方法--WPT-FLP算法.首先介绍了小波包分解与FLP算法的原理,并对2种算法进行了融合,利用小波包变换进行信号的分解与重构,在此过程中对小波包分解后的高频系数进行强制去噪,对小波包分解后的低频系数进行F...     

基于弱监督学习的细节三维人脸重建

人脸细节特征(如皱纹、沟壑等)在表达情感信息和提高模型真实感上起着重要作用,然而目前大多数细节重建算法忽略了人脸细节的复杂特性,以单一方法提取细节,无法兼顾细节重建质量和鲁棒性。为此,本文提出了一个基于弱监督学习的重建算法,使用基于三维人脸形变模型的粗略模型和UV空间的位移贴图来表示细节人脸。为提升网络的细节提取能力,在细节生成部分将人脸细节分为表情相关细节和表情无关细节,并根据两种细节的不同特性分别设计细节生成网络。为进一步提升重建细节的质量,设计了一组针对细节重建的多层级损失函数。最后在大量无标签的二维图像中以弱监督方式学习,实现基于单张图像的细节三维人脸重建。大量实验结果表明,本文算法在鲁棒性和细节重建质量上均有较好的表现。