针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transfor...针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别(Lightweight Transformer-based Person Re-Identification,LTReID)算法,利用多头多注意力机制从全局角度提取人体不同部分特征,使用Circle损失和边界样本挖掘损失,以提高图像特征提取和细粒度图像检索性能,并利用快速掩码搜索剪枝算法对Transformer模型进行训练后轻量化,以提高模型的无人机平台部署能力。更进一步,提出一种可学习的面向无人机场景的空间信息嵌入,在训练过程中通过学习获得优化的非视觉信息,以提取无人机多视角下行人的不变特征,提升行人特征识别的鲁棒性。最后,在实际的无人机行人重识别数据库中,讨论了在不同量级主干网和不同剪枝率情况下所提LTReID算法的行人重识别性能,并与多种行人重识别算法进行了性能对比,结果表明了所提算法的有效性和优越性。展开更多
地球化学指标在古气候研究中多用于黄土、湖泊等沉积物的分析,河流沉积物由于沉积水动力变化大,对其化学元素及其古气候指示意义的研究较少。文中对洛阳盆地4~3.8 ka BP龙山晚期古洪水(SQ)剖面地球化学指标的古气候指示意义进行了探讨...地球化学指标在古气候研究中多用于黄土、湖泊等沉积物的分析,河流沉积物由于沉积水动力变化大,对其化学元素及其古气候指示意义的研究较少。文中对洛阳盆地4~3.8 ka BP龙山晚期古洪水(SQ)剖面地球化学指标的古气候指示意义进行了探讨。分析显示,古洪水剖面的化学元素含量与中值粒径相关性显著。在排除物源、沉积再旋回和成岩钾交代作用对于化学元素的影响后,根据各化学元素与中值粒径的相关系数进行分组,并在同组内按照元素迁移强弱建立化学元素参数指标,其结果与CIA粒度效应校正结果具有一致性,均在距今4000年前后的古洪水层呈低值,指示相对干凉的气候。结合该剖面孢粉的分析结果,认为洛阳盆地温凉的气候条件是距今4000年前后古洪水事件发生的重要环境背景。虽然河流沉积过程的复杂性导致本研究具有一定的局限性,但是通过相关系数分组建立比值参数的方法,为探讨河流沉积物化学元素指标的古气候指示意义提供了新的思路。展开更多
文摘针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别(Lightweight Transformer-based Person Re-Identification,LTReID)算法,利用多头多注意力机制从全局角度提取人体不同部分特征,使用Circle损失和边界样本挖掘损失,以提高图像特征提取和细粒度图像检索性能,并利用快速掩码搜索剪枝算法对Transformer模型进行训练后轻量化,以提高模型的无人机平台部署能力。更进一步,提出一种可学习的面向无人机场景的空间信息嵌入,在训练过程中通过学习获得优化的非视觉信息,以提取无人机多视角下行人的不变特征,提升行人特征识别的鲁棒性。最后,在实际的无人机行人重识别数据库中,讨论了在不同量级主干网和不同剪枝率情况下所提LTReID算法的行人重识别性能,并与多种行人重识别算法进行了性能对比,结果表明了所提算法的有效性和优越性。
文摘地球化学指标在古气候研究中多用于黄土、湖泊等沉积物的分析,河流沉积物由于沉积水动力变化大,对其化学元素及其古气候指示意义的研究较少。文中对洛阳盆地4~3.8 ka BP龙山晚期古洪水(SQ)剖面地球化学指标的古气候指示意义进行了探讨。分析显示,古洪水剖面的化学元素含量与中值粒径相关性显著。在排除物源、沉积再旋回和成岩钾交代作用对于化学元素的影响后,根据各化学元素与中值粒径的相关系数进行分组,并在同组内按照元素迁移强弱建立化学元素参数指标,其结果与CIA粒度效应校正结果具有一致性,均在距今4000年前后的古洪水层呈低值,指示相对干凉的气候。结合该剖面孢粉的分析结果,认为洛阳盆地温凉的气候条件是距今4000年前后古洪水事件发生的重要环境背景。虽然河流沉积过程的复杂性导致本研究具有一定的局限性,但是通过相关系数分组建立比值参数的方法,为探讨河流沉积物化学元素指标的古气候指示意义提供了新的思路。
