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构建具有较强表达能力的图像特征是图像匹配应用的核心环节.训练孪生神经(Siamese)特征提取网络构建图像局部特征,通过图像局部特征的匹配解决整体图像匹配的问题.在图像匹配过程中,首先检测图像中包含的物体块,采用特征提取网络构建各物体块的特征表达,然后计算各物体块间的相似度,组成图像对相似矩阵,最后基于相似矩阵构建图像... 相似文献
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基于CN05.1观测数据和一套经过降尺度偏差校正处理的模式(NEX-GDDP-CMIP6)数据,结合泰勒图、GEV极值拟合等方法,综合评估了模式对西南地区极端降水变化的模拟性能,并系统分析了未来西南地区不同重现期的极端降水演变趋势及其人口暴露度变化。结果表明,NEX-GDDP-CMIP6模式及其集合(N-CMIP6-MME)能够较好地再现观测极端降水的时空变化特征,且多模式集合结果优于大多数单个模式。未来西南地区绝大多数区域的降水和极端降水将持续增加,十年一遇、二十年一遇极端降水事件也呈增加趋势,使得未来西南地区人口暴露于不同重现期极端降水的风险进一步增加。相比十年一遇,重现期为20 a的极端降水事件增加速度更快,增加范围更广,模式一致性也更高,对应的人口暴露度增加幅度更大。到2050年左右,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下二十年一遇的RX1day(RX5day)分别增加了175.2％(148.9％)、216.0％(162.4％)、210.9％(156.8％)和274.3％(207.1％),对应人口暴露度分别增加了129.1％(118.8％)、177.7％(135.1％)、182.4％(143.2％)和237.5％(161.5％)。进一步分析指出,在未来极端降水人口暴露度的变化中,气候变化占主导作用,其次是人口变化和人口-气候协同作用的影响。 相似文献
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针对以点云为基础进行建筑物三维建模时存在的点云数量庞大、构网复杂等问题,提出了一种基于倾斜影像线特征进行建筑物三维模型快速重构的方法。首先对三维线特征进行仿射平面剖分以及构建特征角点;然后以特征角点为引导基于拓扑顺序进行平面构建;接着采用各种规则构建与补充平面边界形成平面块,对模型进行精纠正后生成最后的建筑物三维模型。实验结果表明,该方法可基于线特征自动完成建筑物三维模型的重构,建模效率远高于基于点特征的三维建模,且精度符合要求,其为非精细化城市建筑模型的快速批量自动构建提供了高效且实用的解决方案。 相似文献
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语义分割是智能机器人由感知智能迈向认知智能的重要基础,当前针对点云数据的语义分割方法存在实时性差、精度低等现象。本文系统分析了点云经球面投影所得的距离图像与自然图像的差异,为基于距离图像的实时语义分割网络设计提供了思路。通过分析发现,距离图像具有强空间相关性的特点,将强空间相关性与注意力机制相结合,提出基于空间注意力机制下的LiDAR点云实时语义分割方法SANet。该方法能够高效地聚合空间分布特征与上下文特征,且模型参数量较少,满足实时性的要求。在SemanticKITTI数据集上的试验表明,与其他优秀算法相比,SANet兼顾了实时性与准确性,显著提高了LiDAR点云语义分割的精度,可为自动驾驶及其他机器人应用领域提供辅助支撑。 相似文献
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物体空间关系指的是物体在欧氏空间中的邻近关系,根据图像中包含物体的邻近关系解决图像匹配的问题。本文首先基于对比机制训练物体块特征提取网络,构建物体块深度特征,该特征可以有效匹配不同图像中的相同物体块;其次,基于已有的先验图像数据推理表达图像中物体的空间邻近关系,构建场景物体空间邻近图;进而基于该空间邻近图计算场景图像对的空间邻近度,完成图像空间关系匹配。试验表明不匹配图像间的空间邻近度一般为0,而匹配图像间的空间邻近度一般大于0,本文空间关系匹配涉及多个物体间的相互关系,具有更强的稳健性,其匹配效果明显优于对比试验中的其他方法,可以高效稳定地完成图像匹配任务。 相似文献
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