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针对古建筑脊兽识别准确率和自动化程度不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络的脊兽自动识别方法.该方法主要分为4个步聚:①爬取众源数据建立脊兽数据集;②构建脊兽特征金字塔网络(Ridge Beast-Feature Pyramid Network,RB-FPN)提取图像深度语义,检测脊兽的潜在区域;③利用ImageNet预训练权重精调ResNet50模型参数,实现脊兽种类精细分类;④识别测试集样本综合评价性能指标.试验结果表明,本文所提出的脊兽自动识别方法准确率可达92.17％,召回率为82.02％,F1值为0.87,能有效地识别数字图像中的脊兽装饰件种类,结果可满足屋顶精细三维重建、维护管理与断代等应用需求. 相似文献
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设计波高推算的一种新模型 总被引：1，自引：0，他引：1
考虑台风影响海域的设计波高,结合复合极值理论和最大熵原则,构造了1种新型的具有4个待定参量和1个台风频次参量的poisson-最大熵分布函数模型,并推导出求解参数的方程组,参数的数值解可通过年极值实测数据的期望、方差、偏度和峰度得到.以黄海某观测站26 a极值波高的实测数据为例计算了新模型中4个待定参量和多年一遇设计波高,并与传统常用计算方法得到的结果进行比较.比较表明,新模型相比传统方法具有一定的优势. 相似文献
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