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基于多距离融合的场次降雨时空相似性比较
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作者 李虎 王丽晶 +2 位作者 杨思敏 赵飞 王加虎 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第6期106-119,共14页
【目的】降雨相似性分析是一种用于比较和评估不同降雨事件之间相似性的一种方法,可用于降雨径流过程的预测。针对降雨时空分布特征,以北京市中心城区2008—2021年为数据样本,提出了一种基于多距离融合的场次降雨时空相似性比较方法。... 【目的】降雨相似性分析是一种用于比较和评估不同降雨事件之间相似性的一种方法,可用于降雨径流过程的预测。针对降雨时空分布特征,以北京市中心城区2008—2021年为数据样本,提出了一种基于多距离融合的场次降雨时空相似性比较方法。【方法】首先通过设置雨量占比阈值,进行降雨场次划分,共划分位于汛期(6—9月)降雨225场。随后提取降雨量、降雨历时、降雨强度、降雨中心范围等特征要素,并计算3个方面的降雨特征距离:降雨要素距离、降雨中心距离、降雨总量距离。同时为了更好综合特征距离,采用主成分分析方法进行距离融合计算权重,得出最终的距离,并根据计算结果进行相似度排序。【结果】通过对33号和120号两场降雨的比较,从降雨量分布图、降雨中心范围图及降雨特征要素的直观对比,展示了较高的相似度,经过计算的综合相似度为78.46%。【结论】结果表明:该方法综合考虑了降雨的强度、空间范围和降雨总量等方面的差异,能够提供准确可靠的场次降雨相似性分析结果,并为城市洪涝预警和灾害防治提供有益工具。 展开更多
关键词 距离融合 场次降雨 降雨特征 相似性分析 主成分分析
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基于孪生网络和多距离融合的行人再识别
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作者 秦晓飞 李为 +7 位作者 白永升 朱玥 罗文彤 赵刚 贾程 李成名 鲁小东 周坚风 《光学仪器》 2020年第1期7-13,共7页
为了提高行人重识别准确率,并针对当前数据集较小容易产生的过拟合问题,提出一种基于孪生网络和多距离融合的算法,并将其运用到行人再识别任务中。首先,利用孪生网络提取输入局部块的特征,并使用改进的inception模块,使提取到的特征具... 为了提高行人重识别准确率,并针对当前数据集较小容易产生的过拟合问题,提出一种基于孪生网络和多距离融合的算法,并将其运用到行人再识别任务中。首先,利用孪生网络提取输入局部块的特征,并使用改进的inception模块,使提取到的特征具有辨别性和鲁棒性;然后,基于提取到的图像特征,利用多距离融合算法在特征空间度量其特征匹配优化距离,利用Chamfer距离变换获取跨摄像头行人的鲁棒空间距离并进行多距离融合;最后,利用融合距离进行行人重排序,并在当前流行的VIPeR和CUHK03公开数据集上进行实验。实验结果表明,所提出的算法有效地提高了行人再识别的准确率。 展开更多
关键词 行人再识别 孪生网络 inception模块 距离融合
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