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遥感图像分割的低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法

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武汉大学学报（信息科学版） 2023年第1期48卷 165-174页

作者：高鹏李佳田杨汝春张泽龙杨超张兴忆昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093

针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初... 详细信息

针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。

关键词：高分辨率遥感图像超像素纹理特征支持向量机图像分割

基于卷积神经网络的ICESat-2光子点云去噪分类

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地球信息科学学报 2021年第11期23卷 2086-2095页

作者：陆大进黎东朱笑笑聂胜周国清张兴忆杨超昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541006

ICESat-2(Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2)是美国NASA(National Aeronautics and Space Administration)在2018年发射的激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS(Advanced Topographic Laser Altimeter System)采用微脉冲多波束光子计数激光雷达系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点,为此本文提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪和分类算法。首先将光子点云按照沿轨和高程方向划分格网,去除明显的噪声光子,并将每个粗信号光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建的卷积神经网络分类模型实现光子点云精去噪和分类;最后利用机载激光雷达数据进行验证,并与ATL08产品的去噪分类结果进行对比。结果表明,对于裸地和森林区域,卷积神经网络算法均能有效去除噪声光子,特别对于森林区域,可同时实现去噪和分类;其中,裸地区域地表计算的R2和RMSE分别为1.0和0.72 m,森林区域地表和树冠计算的R2分别为1.0和0.70,RMSE分别为1.11 m和4.99 m。本文利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得了较好的结果,为后续光子点云数据处理提供了参考。

关键词： ICESat-2 监督学习光子计数光子点云栅格化去噪与分类卷积神经网络深度学习

遥感图像分割的低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法

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武汉大学学报(信息科学版) 2021年

作者：高鹏李佳田杨汝春张泽龙杨超张兴忆昆明理工大学国土资源工程学院

针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题，提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子，并将其引入简单线性迭代算法，对遥感影像进行初始...

针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题，提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子，并将其引入简单线性迭代算法，对遥感影像进行初始分割，减小了噪音影响，同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性。其次，采用双变异蝴蝶优化的支持向量机(support vector machine，SVM)合并同质超像素块，以简单线性迭代算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入，得到最终分割图像。利用两组高分辨率遥感影像进行实验，并与当下流行的卷积神经网络进行对比，高分辨遥感影像分割实验结果表明，本文算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果，数据一BR值较对比算法平均提高了1.9%，Kappa系数平均提高了0.036；数据二BR值较对比算法平均提高了2.33%，Kappa系数平均提高了0.027。与卷积神经网络对比实验证明了本文算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。

关键词：

YOLOv4-tiny算法的融合模块在卷烟小包外观缺失检测中的应用

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中国烟草学报 2022年第2期28卷 59-64页

作者：杨超李佳田张泽龙陆大进张兴忆杨树青昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 云南远足科技有限公司昆明650093

卷烟烟包外包装图案缺失检测是卷烟生产中的重要环节,目前常用的图案缺失检测方法普遍存在漏检率高、识别精度不够和速度慢等问题。因此本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的烟包缺陷快速检测方法。该方法主要包括:(1)使用CSPDarknet53-tin... 详细信息

卷烟烟包外包装图案缺失检测是卷烟生产中的重要环节,目前常用的图案缺失检测方法普遍存在漏检率高、识别精度不够和速度慢等问题。因此本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的烟包缺陷快速检测方法。该方法主要包括:(1)使用CSPDarknet53-tiny对图像特征进行提取。(2)通过添加多空间空洞卷积融合模块,获得丰富的上下文信息,增强感受野,从而提高模型的检测精度。(3)使用EIoU边框位置回归损失函数,提高烟盒图案识别预测框的精确率。本文方法与YOLOv4-tiny进行对比,实验结果表明,本文算法m AP值为97.35%,检测烟包外观的平均时间为17ms,能够满足卷烟小包外观检测对时间和精确率的要求。相较于YOLOv4-tiny在m AP上提升了1.34%,在AverageIoU上提升了3.68%,速度基本与YOLOv4-tiny持平,在保持快速检测的同时能够有效的提高精度。

关键词： YOLOv4-tiny EIoU 图案检测多空间空洞卷积融合模块

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结合空洞卷积的条件对抗网络遥感影像生成

测绘科学 2022年第6期47卷 90-98,118页

作者：杨汝春李佳田吕少云张兴忆张泽龙昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093

针对利用土地覆盖与数字高程模型生成遥感影像存在部分细节缺失的问题,该文提出结合空洞卷积的条件对抗网络以生成高分辨率遥感影像。首先,生成器网络采用空间自适应归一化结构将土地覆盖特征与数字高程模型特征融合;其次,将并行空洞卷... 详细信息

针对利用土地覆盖与数字高程模型生成遥感影像存在部分细节缺失的问题,该文提出结合空洞卷积的条件对抗网络以生成高分辨率遥感影像。首先,生成器网络采用空间自适应归一化结构将土地覆盖特征与数字高程模型特征融合;其次,将并行空洞卷积模块嵌入生成器网络中的编码器中,以改善融合后的特征;最后,解码器输出的影像输入判别器网络进行判别,输出生成结果。为验证该文网络的有效性,与现有的条件生成对抗网络在GeoNRW和DFC2020数据集上进行实验。结果表明:该文网络在GeoNRW数据集上的距离得分较对比网络平均降低0.11,整体平均交并比较对比网络平均提升0.77%,生成的影像地物细节更丰富;此外,该文网络在DFC2020数据集上具有一定的泛化能力,生成的影像优于对比网络生成的影像。

关键词：土地覆盖数字高程模型遥感影像条件对抗网络空洞卷积

端到端堆叠沙漏网络的遥感影像建筑物轮廓重构

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测绘通报 2022年第5期 67-73页

作者：张兴忆李佳田杨汝春陆大进张泽龙杨超昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093

针对如何以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓的问题,本文提出了一种端到端多残差模块堆叠沙漏网络的建筑物轮廓重构方法。首先,采用多残差模块堆叠沙漏网络提取建筑物角点和边缘特征;其次,利用角点检测模块匹配对应角点的相对位置,以... 详细信息

针对如何以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓的问题,本文提出了一种端到端多残差模块堆叠沙漏网络的建筑物轮廓重构方法。首先,采用多残差模块堆叠沙漏网络提取建筑物角点和边缘特征;其次,利用角点检测模块匹配对应角点的相对位置,以获取候选角点;然后,通过线段采样将候选角点生成候选轮廓线;最后,线验证模块利用候选线段及多残差模块堆叠沙漏网络得到特征图,并验证每个线段是否为建筑物轮廓线,以获得建筑物轮廓重构结果。试验结果表明,在SpaceNet建筑物数据集上,本文方法能检测出建筑物角点及边缘,并有效实现了以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓。

关键词：建筑物轮廓重构堆叠沙漏网络残差模块角点检测线段采样

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基于稀疏注意力的红外弱小目标检测方法

红外技术 2025年

作者：张兴旺李大威蔺素珍禄晓飞中北大学电气与控制工程学院中北大学大数据学院酒泉卫星发射中心东风场区

针对复杂背景下红外弱小目标像素占比少，细节纹理特征匮乏导致特征提取困难，检测率低，虚警率高的问题，提出一种基于稀疏注意力和多尺度特征融合的红外弱小目标检测网络。该网络利用resnest的分割注意力提取不同尺度特征，引入Bifor... 详细信息

针对复杂背景下红外弱小目标像素占比少，细节纹理特征匮乏导致特征提取困难，检测率低，虚警率高的问题，提出一种基于稀疏注意力和多尺度特征融合的红外弱小目标检测网络。该网络利用resnest的分割注意力提取不同尺度特征，引入Biformer注意力模块学习目标与背景之间的远程关系，采用融合模块将高、低层特征进行融合，经过head模块输出检测结果二值图。实验结果表明，与DNANet方法相比，所提方法的交并比（Io U）提高3.9%、Fmeasure提高5.6%；与ABCNet方法相比，所提方法的IoU提高5.8%、Fmeasure提高10%；并且在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标，体现良好的鲁棒性和适应性，可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。

关键词：红外弱小目标检测稀疏注意力特征融合鲁棒性

货币政策对企业技术创新的影响——基于不同融资结构的分析

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经济与管理 2025年

作者：侯佳忆王浩宇何德旭中国社会科学院财经战略研究院中国人民大学农业与农村发展学院

高新科技企业作为我国实现从高速度发展向高质量发展转变的主要载体,往往需要大量资金投入进行研发工作。相较于债权融资,股权融资在交易结构、权益分配和退出机制上能够更好地与企业的创新活动匹配。而货币政策对企业的募资成本和投资... 详细信息

高新科技企业作为我国实现从高速度发展向高质量发展转变的主要载体,往往需要大量资金投入进行研发工作。相较于债权融资,股权融资在交易结构、权益分配和退出机制上能够更好地与企业的创新活动匹配。而货币政策对企业的募资成本和投资决策都有关键性的影响。然而,现有实证研究对于货币政策在不同融资结构下如何对技术创新活动的影响并未得出一致性结论。鉴于此,通过构建纳入融资结构和货币政策的DSGE模型,分析货币政策在不同融资结构下如何影响企业技术创新。研究发现:股权融资规模增加的正向冲击会提高研发成功率和技术进步率,并且其效果随着融资结构中股权占比的上升而提高;货币政策宽松引致的利率负向冲击将提高股权融资总量并促进技术进步,并且其效果随着融资结构中股权占比的上升而提高。因此,应当促进股权融资在高新科技企业融资结构中的占比,并拓展多元化的股权融资渠道,优化金融结构以减少对债权融资的依赖,调整货币政策以促进技术进步和企业创新。

关键词：融资结构货币政策技术创新 DSGE模型

γ-多聚谷氨酸的研究进展及其作为动物饲料添加剂的开发前景

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动物营养学报 2025年

作者：孙燕勇宋利文张兴夫内蒙古自治区农牧业科学院

γ-多聚谷氨酸(γ-PGA)是一种阴离子假多肽,主要由芽孢杆菌产生和分泌,是天然、安全、无免疫原性、可生物降解以及环保的生物聚合物,在食品与饲料添加剂、医学制药、污水处理、化妆品以及农作物等领域表现出优良特性。本文从γ-PGA的理... 详细信息

γ-多聚谷氨酸(γ-PGA)是一种阴离子假多肽,主要由芽孢杆菌产生和分泌,是天然、安全、无免疫原性、可生物降解以及环保的生物聚合物,在食品与饲料添加剂、医学制药、污水处理、化妆品以及农作物等领域表现出优良特性。本文从γ-PGA的理化性质、生产制备和应用角度出发,结合国内外的研究进展,对其微生物发酵合成途径、生产工艺优化和在动物饲养及其他方面的应用研究进行综述,旨在全面解读γ-PGA的特征,为将其进一步开发为饲料添加剂提供依据。

关键词： γ-多聚谷氨酸生物聚合物理化性质微生物发酵饲料添加剂