【摘 要】
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图像关键点检测及局部特征描述在计算机视觉领域被广泛应用。基于深度学习的特征提取方法普遍存在关键点定位精度低、实时性差等问题。针对基于深度学习的特征提取方法实时性差且难以应用到实际生产的问题,本文采用RepVGG作为模型的主干网络,提高模型的实时性和实用性。针对大多数方法关键点定位精度较低的问题,本文利用特征固有机制和像素混淆上采样方法设计轻量化多层次特征聚合模块（PSM）,提高关键点定位精度。为了
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图像关键点检测及局部特征描述在计算机视觉领域被广泛应用。基于深度学习的特征提取方法普遍存在关键点定位精度低、实时性差等问题。针对基于深度学习的特征提取方法实时性差且难以应用到实际生产的问题,本文采用RepVGG作为模型的主干网络,提高模型的实时性和实用性。针对大多数方法关键点定位精度较低的问题,本文利用特征固有机制和像素混淆上采样方法设计轻量化多层次特征聚合模块（PSM）,提高关键点定位精度。为了验证本文方法的优越性,我们在多个数据集进行实验,包括在Hpatches数据集进行图像匹配实验,在Madrid、Gendarmentmarkt、Towerof London三个数据集上进行三维重建实验。结果表明本文提出的模型在性能上有明显提升。
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基于县域尺度下第七次人口普查数据，构建养老服务资源配置综合指数，利用泰尔指数、空间错位指数以及地理探测器，从匹配性角度探讨重庆市主城都市区人口老龄化和养老服务资源配置的协调关系及其驱动机制。结果表明：1) 2020年重庆市主城都市区人口老龄化系数与老年人口数量的空间分布特征基本一致，呈现从中心城区到主城新区由内至外增加的圈层结构特征；2) 2020年重庆市主城都市区养老服务资源配置空间分布不均衡，
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近年来，我国臭氧(O3)污染形势日趋严峻，在多地已超越PM2.5成为大气环境的首要污染物。气象条件，尤其是温度和湿度对O3生成的影响极大。因此，厘清并量化不同区域温度和湿度变化对O3浓度的影响可为政府防治臭氧污染提供理论依据。通过分析2015年1月1日至2022年7月31日实测日最大温度(Tmax)和相对湿度（RH）与臭氧日最大8h滑动平均值(O3-8h)的关系，发现臭氧污染严重的七大区域的O3-
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随着科技和经济的持续进步,水环境保护已经逐渐变成目前我们国家十分重视的对象之一。现如今我国正处于经济水平高速发展的阶段,人们的生活水平也越来越高。但随之带来的结果便是大量工业废水排出,造成水污染的问题日益严重。基于这一情况,相关工作人员应当做好水质监测的工作,以此了解污染的实际状况,进而提升环保的效果。本篇文章将阐述水质检测工作在环境保护中的意义,并对于具体采用的监测方案方面提出一些合理的见解。
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