【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）,该系统可以无视天气、气候的影响,24小时对地观测,也可称之为“全天时、全天候”的雷达观测系统。在实际使用中通常搭载在飞机或卫星上,以实现对地观测。该系统被广泛应用于军事和民事领域,在军用方面,可以进行海洋环境监测、海洋国土权益维护等;在民用方面,可以进行港口交通运输管理,也可以进行偷渡等非法行为监测。近些年,各个国家针对SA
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）,该系统可以无视天气、气候的影响,24小时对地观测,也可称之为“全天时、全天候”的雷达观测系统。在实际使用中通常搭载在飞机或卫星上,以实现对地观测。该系统被广泛应用于军事和民事领域,在军用方面,可以进行海洋环境监测、海洋国土权益维护等;在民用方面,可以进行港口交通运输管理,也可以进行偷渡等非法行为监测。近些年,各个国家针对SAR图像舰船检测投入了许多人力物力。然而,在大视场SAR遥感图像中,包含多样复杂背景信息,虚警干扰较多;此外,舰船目标在遥感图像中自身也存在显著的尺度差异。本文利用深度学习方法进行SAR遥感图像舰船检测,针对SAR遥感舰船检测中存在的相关难点,提出一种基于层次化深度网络的多尺度遥感图像舰船检测技术,主要研究工作和成果如下:本文针对SAR遥感图像视场大,舰船只存在于海洋区域,舰船自动检测时陆地场景信息冗余,容易产生虚警干扰的特点。首先进行海洋陆地位置信息的提取,在检测阶段利用已提取的位置信息引导虚警剔除。基于以上本文提出一种基于深度可分离卷积海陆场景信息提取方法,通过替换Deeplab V3+中标准卷积为深度可分离卷积,预先将SAR图像进行海陆场景信息提取。本文针对SAR遥感图像中舰船尺度差异较大的特点,提出一种基于递归特征金字塔多尺度舰船检测方法。基于Efficient Net,通过复合缩放的方式,获得平衡网络深度、宽度、分辨率三个参数的数值,以此获得较优检测模型。针对SAR图像舰船多尺度特点,特征融合模块引入了递归特征金字塔,增强网络特征表征能力,提升舰船检测精准率。本文针对舰船停靠特点:舰船停靠沿港口位置方向各异,并且可能出现舰船密集排列情况。对于靠港舰船水平框描述,容易包含港口陆地冗余信息;在舰船密集区域使用水平框回归定位,容易造成回归框重叠,导致漏检。基于上述一系列水平框检测靠港舰船的问题,本文提出了一种精修旋转框回归方法。该方法首先加入角度信息以获得旋转框,基于旋转框,利用特征精炼模块（FRM）,通过双线性插值方法,解决重叠框和回归框描述不准确问题。
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实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革,房地产业作为国民经济的重要产业应积极参与其中,发挥关联性和带动性强的特点,以绿色低碳发展为导向推动行业转型升级,助力经济社会绿色发展。本文分析了房地产业发展情况,结合房地产业和相关行业能耗分析,提出用创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念来指导房地产业绿色低碳发展方向,推动房地产业实现高质量发展。
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