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准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高，无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础，构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络，提出maxout模块，将负样本通路优化为多分支结构，突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明，该目标检测方法的提取精度达到80%以上。 相似文献
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传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式，卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心，由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而，随着遥感图像分辨率的不断提高，需要下传的数据量增大，导致星地数据传输的时间大大增加，最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题，提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证，结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
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《陕西教育学院学报》2015,(6):120-124
酚氧化酶(phenoloxidase,PO)属于3型含铜蛋白(type-3-copper-containing proteins),该蛋白家族在自然界中广泛存在,并行使着多种多样的生理学重要功能。酚氧化酶是黑色素合成中最重要的酶之一,外源病原物的杀死、血液凝集、抗菌肽表达、伤口愈合和粪便黑化都与酚氧化酶有着密切的关系。酚氧化酶在昆虫体内以酚氧化酶原(prophenoloxidase,PPO)的形式存在。本文主要从酚氧化酶的来源、检测、结构、激活及其功能等方面进行综述,以期为进一步探究酚氧化酶在农业病虫害防治方面的可能应用提供新思路。 相似文献
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