第 41 卷第 10 期徐亚明等 : 利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测 1287 倾角过大, 导致基于影像灰度的配准方法并不适用 基于影像特征的配准方法主要有 Harris [10] SIFT 和加速鲁棒特征 (speededuprobustfea ture,surf) 算子 SIFT
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- 炬驹 容
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1 第 41 卷第 10 期 2016 年 10 月 武汉大学学报 信息科学版 GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversity Vol.41No.10 Oct.2016 犇犗犐 : /j.whugis 文章编号 : (2016) 利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测 徐亚明 1,2 石娟 1 安动动 3 马旭东 4 1 武汉大学测绘学院, 湖北武汉, 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室, 湖北武汉, 天津市测绘院, 天津, 部队, 新疆乌鲁木齐, 摘要 : 针对无人机拍摄的影像偏角大 投影差明显的问题, 提出一种基于影像分割与匹配特征的无人机影像变化检测方法 该方法基于匹配的特征点和分割的单元, 以配准误差为缓冲半径进行相关运算, 并提出了双向互相关方法来抑制影像分割不一致对变化检测结果的影响 实验结果表明, 该方法提高了无人机影像变化检测的精度, 对无人机影像由于大倾角所带来的配准误差问题有较好的容忍度, 并削弱了无人机影像的投影差对于变化检测的影响 关键词 : 无人机 ; 投影差 ; 分割 ; 双向互相关 ; 影像匹配中图法分类号 :TP751;P236 文献标志码 :A 无人机低空遥感系统具有机动 快速 实时对地观测的优势, 能够快速获取低空高分辨率遥感 [1] 影像, 被越来越广泛地应用到社会各个领域 为了能够实时 快速地采集土地资源变化信息 [2], 研究适合于无人机影像的变化检测方法, 具有现实意义 目前, 在遥感和计算机视觉领域有很多可供 [3] [4,5] 借鉴的影像变化检测算法, 主要有基于像素 [6,7] 的变化检测算法和面向对象的变化检测算法 基于像素的变化检测算法对影像匹配的要求 [8] 很高 ( 通常是在 0.8 个像素以内 ), 主要针对小倾角及量测数码相机影像 无人机影像使用的是非量测相机, 拍摄时影像倾角过大且无规律, 致使影像匹配难度大 精度低 基于像素的变化检测方法应用到无人机影像处理时, 会形成大量的破碎和伪变化 传统的面向对象的方法以分割区域为基本单元进行变化检测, 可以一定程度上提高变化检测的精度, 但是此方法主要取决于影像分割的质量 不同时相 不同天气等条件下拍摄的影像, 很难得到高质量的分割 因此, 针对无人机影像变化检测, 需要提出新的方法 [9] 在大量的基于尺度不变特征变换 (scale invariantfeaturetransform,sift) 的无人机影像 匹配实验中, 尽管能提取出大量描述局部纹理信息的 SIFT 特征点, 但是在初步匹配, 剔除误匹配点之后, 能够正确匹配的特征点对只占一部分, 而另外一部分则无法匹配 出现这种现象的主要原因有 :1 匹配方法本身的局限性, 产生一些实际上应该匹配但未匹配成功的特征点 ;2 特征点所对应的区域发生了变化 因此, 考虑将正确的匹配点对和未能匹配的特征点都作为影像局部区域是否发生变化的参考 本文提出利用影像分割与 SIFT 匹配特征的无人机影像变化检测方法 该方法充分利用在影像匹配过程中产生的大量稳健的 SIFT 特征点, 参考正确匹配点对和未能匹配的匹配点, 综合影像分割的结果, 利用地物的形状和颜色特征 匹配时的多尺度不变特征以及地物之间的空间约束对无人机影像进行变化检测 1 影像配准与分割 1.1 影像配准影像配准是寻求两幅或多幅影像的像素点对应关系的过程 配准的方法主要分为基于影像灰度和基于影像特征的配准方法 由于无人机影像 收稿日期 : 项目资助 : 国家自然科学基金 ( ) 第一作者 : 徐亚明, 博士, 教授, 主要从事精密工程测量和摄影测量的理论与方法研究 ymxu@sgg.whu.edu.cn 通讯作者 : 石娟, 博士, 主要从事摄影测量数据处理研究 juan.shi@whu.edu.cn
2 第 41 卷第 10 期徐亚明等 : 利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测 1287 倾角过大, 导致基于影像灰度的配准方法并不适用 基于影像特征的配准方法主要有 Harris [10] SIFT 和加速鲁棒特征 (speededuprobustfea ture,surf) 算子 SIFT 特征在影像旋转 缩放 灰度变化时有较好的稳定性, 因此选用基于 SIFT 特征的配准算法对无人机影像进行处理 在影像配准的过程中, 首先分别在两幅影像上提取 SIFT 特征, 然后根据欧式距离对影像进行初匹配, 并用随机抽样一致性 (randomsample consensus,ransac) [11] 算法去除误匹配点, 得到正确的匹配点对 利用正确的匹配点对, 以第一幅影像为基准, 对第二幅影像进行射影变换, 并重采样实现影像的配准 针对配准后的两幅影像, 再次提取两幅影像的 SIFT 特征点, 进行基于 SIFT 特征的影像的再匹配, 并用 RANSAC 算法去除误匹配点 此次配准后的 SIFT 的点在理论上应该是一一对应的, 依据此次匹配的同名点的点位残差, 初略估算出影像配准的精度, 为在以后的变化检测中确定需要进行相似度比较的缓冲区域提供依据 1.2 影像分割 变化检测的虚检多发生在边缘部位, 影像分割能很好地将地物的边缘信息提取出来形成一个个对象 理想的分割结果是 : 对象内部具有较高的同质性, 对象之间具有较高的异质性 为了在以后的算法中采用更好地对分割对象进行相似度比较, 本文采用过分割方法 均值漂 [12] 移算法可以很好地满足该要求, 本文采用均值漂移算法对不同时期的无人机影像进行分割 均值漂移算法是一种基于非参数概率密度估计的统计迭代算法, 它能将相同区域内的所有点都快速收敛到聚类中心, 从而完成影像分割 需要指出, 在进行分割的过程中, 均值漂移分割算法的带宽直接决定着分割区域所能得到的最小区域 带宽过大, 达不到过分割的效果 ; 而带宽过小, 会有很多细碎的分割区域, 进而增加后续变化检测的复杂度和计算量 经过不同带宽参数的调试, 实验中选择均值漂移的带宽为 7 2 基于犛犐犉犜特征和影像分割的变化检测 SIFT 特征是影像局部纹理信息的一种稳健的表述方式, 而影像上地物变化通常以区域或者线状地物的方式出现, 体现在影像的结构上, 就意味着纹理的变化 假设在某区域能够提取出相对 密集的 SIFT 特征点, 但这些特征点却不能匹配, 且对应位置分割区域的灰度相似性也很低时, 则认为该区域发生了变化 基于上述假设, 本文在配准后的两幅影像上分别提取 SIFT 特征点并进行匹配, 然后将 SIFT 特征点映射至影像的分割结果中 第一幅影像中的分割区域, 在第二幅影像中找到相应位置的分割区域, 若在该区域内存在大量的 SIFT 点, 但是很少或者几乎找不到能够匹配的 SIFT 点对, 且其灰度的相似性很低, 则认为该区域为变化区域 如果存在较多匹配的 SIFT 点对, 且灰度的相似性较高, 则认为是没有变化的区域 通过上述方法, 最终逐步求出影像变化检测结果 区域相似性比较的过程决定了最终的变化检测准确率和效率 在同名区域的搜索过程中, 分割算法以及场景的复杂性, 即使相同区域 ( 即实际未发生变化的区域 ) 也不可能保证完全相同的分割, 因此在对分割区域的选择上, 有几种策略来弥补分割不一致的现象 用匹配的 SIFT 点对对相应区域的搜索结果作引导, 兼顾计算效率和匹配准确性, 本文采用如下搜索策略 1) 对于第一幅影像的分割区域, 首先根据影像的配准误差, 以匹配的 SIFT 点对为搜素结果引导, 定位在第二幅影像中对应分割区域重心位置差异小于 3 个像素的区域, 并比较两个区域的相似性 由于多边形重心是一个与比例和旋转无关的统计量, 采用重心作为比较基点, 具有很好的稳定性, 可一定程度消除随机误差 2) 若找不到区域重心位置 2~3 个像素的区域, 以第二幅影像的分割区域为基准, 在第一幅影像中找到相应区域, 并计算其相似性 余下的区域在后续的精化变化检测中, 再次判断 3) 反复进行交互式的循环比较, 直到所有的区域相似性计算完毕 从三个方面综合评价所对应区域的相似性 : 1 两幅影像对应区域的灰度相似度 ;2 两幅影像彩色信息的相似度 ;3 提取出已匹配的 SIFT 特征点 其相似度犛 ( 犔, 犚 ) 为 : 犛 ( 犔, 犚 )= 犖 ( 犔, 犱 RGB 犔, 犚 ) 犚 )+ (1-100 ) + 犚 max( 犃 ( 犔 ), 犃 ( 犚 )) - 犚犖 max( 犃 ( 犔 ), 犃 ( 犚 )) ( 1) 式中, 犖 ( 犔, 犚 ) 代表两幅影像对应区域的灰度归一化互相关系数 ; 犱 RGB( 犔, 犚 ) 代表两幅影像彩色信息的相似度,100 用于归一化,1 用于避免出现负值 ; 犚代表对应区域正确匹配的 SIFT 特征
3 武汉大学学报 信息科学版 １２８８ ２０１６ 年 １０ 月 点对数 ｍｘ 犔 犚 为 左 右 两 幅 影 像 所 对 犚 为归一 应区域的面 积 最 大 值 ｍｘ 犔 犚 犚犖 化后匹 配 的 Ｓ ＩＴ 特 征 数 目 ｍｘ 犔 犚 为归一化后未能匹配的 Ｓ ＩＴ 特征数目 由式 １ 计算出对应区域相似度之后 根据变 化阈值 犜 判 定 区 域 是 否 变 化 如 式 ２ 根 据 经 验值 实验所选取的阈值 犜 为 ０ ６５ 犡Ｉ ＣＭ 犻 犼 ０ 犻 犔 犚 犜 犼 变化区域 犛 ２ １ 犻 犛 犔 犚 犜 犼 未变化区域 任何一种分 割 算 法 都 不 可 能 得 到 完 美 的 分 图 １ 变化检测算法流程图 １ ｏｗｈ ｏ ｈｐ ｏｐｏ ｄ Ｍ ｈｏｄ 第一组实验为某地区获取的不同时相的无人 割 为了提高变化检测的精度 本文采用双向两步 机影像 选取了实验区域 ８５０ ３６ 像素的子区域 互相关的方法降低分割算法带来的不利影响 首 图 ２ 是两 幅 相 同 场 景 不 同 时 间 拍 摄 的 无 人 机 影 先是以时相 １ 分 割 后 的 影 像 为 基 准 在 时 相 ２ 的 影像对应位置截 取 对 应 区 域 并 计 算 其 相 似 性 然 后以时相 ２ 分割 后 的 影 像 为 基 准 在 时 相 １ 的 影 像对应位置截取 对 应 区 域 并 计 算 相 似 性 最 后 根 据每个区域的相 似 性 是 否 超 过 阈 值 并 综 合 双 向 互相关的结果 确定最终变化检测结果 由于 Ｓ ＩＴ 特征点多数 集 中 在 影 像 分 割 的 区 域附近 而不是完全与边界吻合 为了充分利用边 界上的特征点 在选取基准的匹配相似度区域时 像 图 ３ 是 配 准 并 剪 切 后 的 无 人 机 影 像 图 ４ 是 从两幅影像中提取的 Ｓ ＩＴ 特 征 点 可 以 看 出 所 提取的 Ｓ ＩＴ 特征点的分布基 本 代 表 了 整 个 影 像 中的地物纹理轮廓 图 ５ 是去除误匹配点后得到 的结果 其中 绿色的点和红色的点分别代表匹配 点和未匹配点 图６ 是用 Ｍ ｈ 算法分别对 影像进行分割的 结 果 图 ７ 是 将 匹 配 和 未 匹 配 的 特征点以及影像 分 割 融 合 后 的 结 果 图 图 ８ 为 用 不同方法得出的变化检测结果 对分割的区域进 行 形 态 学 的 膨 胀 算 法 使 得 在 进 行Ｓ ＩＴ 特征 匹 配 的 过 程 中 能 让 更 多 的 代 表 边 界纹理特征的 Ｓ ＩＴ 特征 点 参 与 相 关 性 计 算 在 膨胀算法中 结构元素是形态学的基本算子 合理 选取结构元素 直 接 影 响 影 像 处 理 的 效 果 和 质 量 结构元素的选择在于结构元素的形状和尺寸 结 图 ２ 时相 １ 和时相 ２ 的无人机影像 构元素有圆形 正方形 菱形 六边形 线段形等不 ２ Ｄ ｏ ＵＡＶＩｍｇＣｈｇＤ 同的形状 其中圆形结构元素 由于各向同性 可 以得到与方向无关的 运 算 结 果 而 Ｓ ＩＴ 特 征 点 通常与其所对应的区域边 界 位置 点 的 点 位 差 在 ２ ３ 个像素 因此 本文膨胀算 法 中 选 择 形 状 为 圆 形 尺寸为 ４ 的结构元素 整个算法流程图为图 １ 所示 图 ３ 配准后时相 １ 和时相 ２ 的无人机影像 ３ Ｒ ｕ ｏ ＩｍｇＲｇ ３ 实验与分析 为了验证本文方法有效性 采用多组无人机影 像对进行实验 受篇幅限制 给出两组无人机影像 图 ４ 影像 １ 和影像 ２ 提取的所有 Ｓ ＩＴ 特征点 对的实验过程与结果 并和人工标注的基准数据与 ４ Ｅｘ ｄｓ ＩＴＰｏ Ｂｏ ｈｉｍｇ 传统的基于 ＰＣＡ Ｋｍ １３ 和基于 ＥＭ １４ 的 变 化 检测方法进行比较 采用变 化检测的 正 确率 虚检 率 漏检率和运行时间为评价指标 第二组实验数据为成都某地区获取的不同时 相的无人机影像 如图 ９ 图 １１ 所示 将得出的变 化 检 测 结 果 图 ８ 与 人 工 标 注
4 第 ４１ 卷第 １０ 期 徐亚明等 利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测 １２８９ 图 ５ 配准后时相 １ 和时相 ２ 影像匹配的特征 点和未能匹配的特征点 ５ Ｓ ＩＴＰｏ Ｄ Ｉｍｇ 图 １１ 不同方法变化检测结果 １１ Ｄ ＣｈｇＤ Ｒ ｕ ＵＡＶＩｍｇ 图 ６ 配准后时相 １ 和时相 ２ 影像的分割结果 ６ Ｒ ｕ ｏ ＩｍｇＳｇｍ 看出本文方法所 对 应 的 结 果 更 接 近 于 参 考 数 据 而传统的基于 ＰＣＡ Ｋｍ 的 算 法 图 ８ 和 基于 ＥＭ 的算法 图 ８ ｂ 在 很 多 地 物 边 界 区 域 检测出了大量的 伪 变 化 这 主 要 是 由 于 配 准 误 差 的存在 两幅影像对应位置像素无法完全对齐 使 图 ７ 两幅配准后影像分割与特征点匹配叠加图 得变化检测结果 的 边 缘 效 应 非 常 突 出 而 本 文 方 ７ Ｃｏｍｂ ｏ Ｓｇｍ ｄｓ ＩＴ 法以分割对象为 个 体 在 配 准 误 差 浮 动 范 围 内 对 Ｐｏ Ｉｍｇ 相似度进行比较 得 出 结 果 可 以 大 大 减 少 由 于 配 准误差带来 的 伪 变 化 可 以 看 出 对 于 一 些 纹 理 较丰富 但灰度变化不明显的实际变化区域 如图 ８ ｄ 中用黄色 标 注 的 实 际 发 生 变 化 的 小 花 坛 本 文方 法 可 以 很 好 地 检 测 出 变 化 而 基 于 ＰＣＡ Ｋｍ 和 ＥＭ 的 方 法 无 法 检 测 出 这 是 因 为 这 两种方法只考虑 到 了 灰 度 信 息 而 本 文 的 方 法 充 分考虑了代表局部纹理信息的 Ｓ ＩＴ 特征 表 １ 变化检测方法的精度比较 图 ８ 不同方法变化检测结果 ８ Ｄ ＣｈｇＤ Ｒ ｕ ＵＡＶＩｍｇ Ｔｂ １ Ａ ｕ ｙｃｏｍｐ ｏ Ｄ Ｍ ｈｏｄ ＰＣＡ Ｋｍ ＥＭ 本文方法 正确率 虚警率 ８２ ０３ ８１ ８ ９２ ０ １０ ０ １４ ０ ４ ２ 漏检率 时间 ７ ９７ １３１ ５ ２ １５９ ３ ８ ２１６ 从图 ５ 和图 １０ 中 看 到 配 准 后 的 Ｓ ＩＴ 特 征 点对仍然会存在误匹配点 但从变化检测的结果 图 ９ 配准后的时相 １ 和时相 ２ 的无人机影像 ９ Ｒ ｕ ｏ ＩｍｇＲｇ 看 少量不密集的 误 匹 配 点 并 没 有 对 变 化 检 测 的 精度产生太大的影响 这主要是因为在进行相似 性评价的过程中 综合了区域的灰度特征 颜色特 征和分割区 域 的 边 缘 Ｓ ＩＴ 特 征 这 三 种 特 征 互 相 补 充 牵 制 使 得 本 文 的 方 法 具 有 更 好 的 稳 健 性 但是在误匹 配 点 较 集 中 的 情 况 下 也 会 造 成 图 １０ 影像 １ 和影像 ２ 分割与特征点匹配叠加图 １０ Ｃｏｍｂ ｏ Ｓｇｍ ｄｓ ＩＴ Ｐｏ Ｉｍｇ 的参考图 ８ ｄ 比 较 结 合 表 １ 的 精 度 分 析 可 以 误检测 将得出的变化检测结 果 图 １１ 与 人 工 标 注 的参考图 １１ ｄ 相比较 结 合表 ２ 的 精 度 分 析 可 看出本文 的 方 法 所 对 应 的 结 果 更 接 近 于 基 准 数 据 与第一组实 验 得 出 的 结 论 相 似 由 于 配 准 误
5 1290 武汉大学学报 信息科学版 2016 年 10 月 差的存在, 传统的基于 PCA Kmeans 的结果 ( 图 11(a)) 和基于 EM 的算法的结果 ( 图 11(b)) 在很多地物边界区域检测出了大量的伪变化, 而本文的方法由于借鉴了面向对象的变化检测方法, 以分割对象为个体, 在配准误差浮动范围内对相似度进行比较, 减少了由于配准误差带来的伪变化 同时, 对于纹理较丰富但灰度变化不明显的实际变化区域, 如图 11(d) 中用红色标注的实际发生变化的小建筑物 本文方法可以很好地检测出变化, 而其他两种方法无法检测 但是, 当其中一幅影像中地物对应影像区域的阴影过大, 且另一幅影像中由于太阳高度角不同拍出地物侧面影像时, 如图 11(c) 中黄色标注出的阴影区域, 本文方法会检测该地区为变化区域, 这是因为本文方法对纹理变化较为敏感, 从视觉上看, 这种区域的确发生了变化, 但是从语义的角度来看, 这种区域没有发生变化 从计算效率上看, 本文方法所需时间多于其他两种方法, 这主要是因为本文算法要进行特征点匹配, 而且要执行两次相似度计算, 时间消耗较多 表 2 变化检测方法的精度比较 Tab.2 AccuracyComparisonofDiferentMethods PCA Kmeans EM 本文方法正确率 /% 虚警率 /% 漏检率 /% 时间 /s 结语 本文提出了一种基于匹配特征和影像分割的地物变化检测算法 针对无人机影像拍摄时倾角大, 导致配准误差较大的问题, 充分利用配准时表征局部纹理特征的 SIFT 特征点, 以及影像分割后的区域颜色灰度信息, 使匹配特征 影像分割的区域信息与变化检测有机结合起来, 从而抑制影像匹配误差对变化检测造成的影响, 进而提高了变化检测的准确度 与传统的变化检测算法相比较, 优势如下 : 第一, 与传统的基于像素的变化检测方法相比, 前者需要影像的精确配准, 而新方法对配准误差有着较强的容忍度 既使影像的配准误差在 2~3 个像元, 仍然可以得到精度较高的检测结果 对两幅影像中灰度差异小但实际发生纹理变化的区域, 能够避免漏检 第二, 与传统的面向对象的变化检测方法相比, 新方法大大降低了对影像分割一致性的依赖, 减少了由于影 像分割而导致的分割误差对变化检测的影响 本文提出的新方法特别适用于对纹理丰富的城市场景进行变化检测, 但是对重阴影影像的处理存在一定的局限性 同时, 由于本文方法需要用到特征匹配, 所以耗时较高 以后的研究将进一步提高匹配率和运行效率 参考文献 [1] LiDeren,LiMing.ResearchAdvanceandApplica tionprospectofunmanned AerialVehicleRemote Sensing System [J]. 犌犲狅犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狅犳犠狌犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,2014,39(5): ( 李德仁, 李明. 无人机遥感系统的研究进展与应用前景 [J]. 武汉大学学报 信息科学版,2014, 39(5): ) [2] Ma Guorui,Sui Haigang,LiPingxiang,etal.A Kernel BasedSimilarityMeasuresforChangeDetec tioninrsimages[j]. 犌犲狅犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狅犳犠狌犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,2009,34(1):19 23 ( 马国锐, 眭海刚, 李平湘, 等. 基于核函数度量相似性的遥感影像变化检测 [J]. 武汉大学学报 信息科学版,2009,34(1):19 23) [3] RadkeRJ,AndraS,Al Kofahio.ImageChangeDe tectionalgorithms:asystematicsurvey[j]. 犐犈犈犈犜狉犪狀狊犪犮狋犻狅狀狊 onimageprocessing,2005,14(3): [4] CelikT.ChangeDetectioninSateliteImagesUsing agenetic Algorithm Approach[J]. 犌犲狅狊犮犻犲狀犮犲犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵犔犲狋犲狉狊,2010,7(2): [5] Carreira Perpinan M A.Gaussian Mean shiftisan EM Algorithm[J]. 犐犈犈犈犜狉犪狀狊犪犮狋犻狅狀狊狅狀犘犪狋犲狉狀犃狀犪犾狔狊犻狊犪狀犱犕犪犮犺犻狀犲犐狀狋犲犾犻犵犲狀犮犲,2007,29(5): [6] SuJuan,WangGuijin,LinXinggang.AChangeDe tection Algorithmfor Man made ObjectsBasedon Multi temporalremote SensingImages[J]. 犃犮狋犪犃狌狋狅犿犪狋犻犮犪犛犻狀犻犮犪,2008,34(9): ( 苏娟, 王贵锦, 林行刚. 基于多时相遥感图像的人造目标变化检测算法 [J]. 自动化学报,2008,34(9): ) [7] ZhangXiaodong,LiDeren,GongJianya.A Change Detection Method ofintegrating Remote Sensing andgis[j]. 犌犲狅犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狅犳犠狌犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,2006,31(3): ( 张晓东, 李德仁, 龚健雅. 遥感影像与 GIS 分析相结合的变化检测方法 [J]. 武汉大学学报 信息科学版, 2006,31(3): ) [8] Xu Lihua,Jiang Wanshou.Change Detection of SateliteImagery Considering Projection Diference [J]. 犌犲狅犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狅犳犠狌犺犪狀
6 第 41 卷第 10 期徐亚明等 : 利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测 1291 犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,2006,31(8): ( 徐丽华, 江万寿. 顾及配准误差的遥感影像变化检测 [J]. 武汉大学学报 信息科学版,2006,31(8): ) [9] LoweD.DistinctiveImageFeaturesfrom Scale In variant Keypoints [J]. 犐狀狋犲狉狀犪狋犻狅狀犪犾犑狅狌狉狀犪犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犞犻狊犻狅狀,2004,60(2): [10]HerbertB,AndreasE,TinneT.SURF:Speeded UpRobustFeatures[J]. 犆狅犿狆狌狋犲狉犞犻狊犻狅狀犪狀犱犐犿 犪犵犲犝狀犱犲狉狊狋犪狀犱犻狀犵,2008,110(3): [11]FischlerM A.RandomSampleConsensus:APara digmfor ModelFiting with ApplicationstoImage AnalysisandAutomateCartography[J]. 犆狅犿犿狌狀犻 犮犪狋犻狅狀狊狅犳狋犺犲犃犆犕,1981,24(6): [12]ComaniciuD,MeerP.Meanshift:A RobustAp proachtowardfeaturespace Analysis[J]. 犐犈犈犈犜狉犪狀狊犪犮狋犻狅狀狊狅狀犘犪狋犲狉狀犃狀犪犾狔狊犻狊犪狀犱犕犪犮犺犻狀犲犐狀 狋犲犾犻犵犲狀犮犲,2002,24(5): [13]CelikT.UnsupervisedChangeDetectioninSatelite ImagesUsingPrincipalComponentAnalysisandK MeansClustering[J]. 犌犲狅狊犮犻犲狀犮犲犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊 犻狀犵犔犲狋犲狉狊,2009,6(4): [14]CelikT.MultiscaleChangeDetectionin Multitem poralsateliteimages[j]. 犐犈犈犈犌犲狅狊犮犻犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犔犲狋,2009,6(5): 犆犺犪狀犵犲犇犲狋犲犮狋犻狅狀犅犪狊犲犱狅狀犛犲犵犿犲狀狋犪狋犻狅狀犪狀犱犕犪狋犮犺犲犱犉犲犪狋狌狉犲狊犘狅犻狀狋狊犳狅狉犝犃犞犐犿犪犵犲狊 1,2 犡犝犢犪犿犻狀犵 1 犛犎犐犑狌犪狀 3 犃犖犇狅狀犵犱狅狀犵 4 犕犃犡狌犱狅狀犵 1 SchoolofGeodesyandGeomatics,WuhanUniversity,Wuhan430079,China 2 KeyLaboratoryofPreciseEngineering &IndustrySurveying,NationalAdministrationofSurveying, MappingandGeoinformation,Wuhan430079,China 3 TianjinInstituteofSurveyingand Mapping,Tianjin300381,China 4 Troop61243,Ulumuqi830006,China 犃犫狊狋狉犪犮狋 :UAV(unmannedaerialvehicle)imagessuferfrom bigregistrationandprojectionerrors whenuavimagesarecapturedduetounstablerotarywings.inthispaper,weproposeanew meth odforchangedetectionusinguavimages,thatcompensatesforthesesourcesoferror.ourmethod combinesfeaturepointsmatchingandimagesegmentation.bymergingtheresultsofunmatchedfea turepointsandlow similaritysegmentedobjects,thechangedareaswilbedetected.byusingtheval ueofimageregistrationerrorassearchingbuferradius,mutualcrosscorrelationcalculationsofthe correspondingsegmentedobjectsareemployedtoleveragetheimpactofinconsistentsegmentationson changedetectionresults.experimentalresultsilustratethattheproposedmethodoutperformstradi tionalmethodsasitintegratesthecontexttextureandspectralinformationfromsegmentedobjects, whichcanweakentheimpactofimageregistrationandprojectiveerrorsresultingfromthelargerota tionangleandimprovetheaccuracyofchangedetectiontocertainextent. 犓犲狔狑狅狉犱狊 :UAV;projectiveerrors;imagesegmentation;mutualcrosscorrelation;imagematching 犉犻狉狊狋犪狌狋犺狅狉 :XU Yaming,PhD,professor,specializesinthetheoriesandmethodsofprecisionengineeringsurveyandclose rangephoto grammetry.e mail:ymxu@sgg.whu.edu.cn 犆狅狉狉犲狊狆狅狀犱犻狀犵犪狌狋犺狅狉 :SHIJuan,PhD,specializesinremotesensingimagechangedetection.E mail:juan.shi@whu.edu.cn 犉狅狌狀犱犪狋犻狅狀狊狌狆狆狅狉狋 :TheNationalNaturalScienceFoundationofChina,No
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西班牙文学简史
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前 言 本标准的附录 A 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准由中华人民共和国上海出入境检验检疫局负责起草 本标准主要起草人 : 倪昕路 韩丽 周瑶 郭德华 朱坚 本标准系首次发布的检验检疫行业标准 Ⅰ
中华人民共和国出入境检验检疫行业标准 犛犖 / 犜 2326 2009 食品及油脂中反式脂肪酸含量的检测傅立叶变换红外光谱法 犇犲狋犲狉犿犻狀犪狋犻狅狀狅犳狋狉犪狀狊犳犪狋狔犪犮犻犱狊犻狀犳狅狅犱狊狋狌犳犪狀犱狅犻犾狊 犉犜犐犚犿犲狋犺狅犱 2009 07 07 发布 2010 01 16 实施 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 发布 前 言 本标准的附录 A 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口
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有 限 理 性 动 物 精 神 及 市 场 崩 溃 对 情 绪 波 动 与 交 易 行 为 的 实 验 研 究 林 树 俞 乔 资 本 市 场 的 经 验 表 明 市 场 参 与 主 体 投 资 者 的 情 绪 波 动 对 资 产 交 易 与 价 格 决 定 产 生 了 不 可 忽 视 的 影 响 但 是 现 有 文 献 尚 缺 乏 对 这 一 重 要 因 素 的 研 究 因 此 本 文 的 目 的
第 期 李 伟 等 用 方 法 对 中 国 历 史 气 温 数 据 插 值 可 行 性 讨 论
李 伟 李 庆 祥 江 志 红 使 用 插 值 方 法 对 已 经 过 质 量 控 制 和 均 一 化 的 年 月 年 月 中 国 全 部 基 本 基 准 站 气 温 资 料 逐 月 进 行 空 间 插 值 通 过 站 点 的 实 际 序 列 与 插 值 后 格 点 序 列 进 行 比 较 针 对 相 关 系 数 和 线 性 趋 势 等 多 个 量 来 检 验 方 法 对 气 候 资 料 插 值 的
Microsoft Word - 第7章 图表反转形态.doc
第 七 章 图 表 反 转 形 态 我 们 知 道 市 场 趋 势 共 有 三 种 : 上 升 趋 势 下 降 趋 势 和 横 向 整 理 市 场 的 价 格 波 动 都 是 运 行 在 这 三 种 趋 势 中, 所 有 的 走 势 都 是 这 三 种 趋 势 的 排 列 组 合 如 图 市 场 趋 势 结 构 示 意 图 7-1 所 示 市 场 趋 势 结 构 示 意 图 7-1 图 市 场 趋
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中华人民共和国出入境检验检疫行业标准 犛犖 / 犜 进出口化妆品中氢溴酸右美沙芬的测定液相色谱法 犇犲狋犲狉犿犻狀犪狋犻狅狀狅犳犱犲狓狋狉狅犿犲狋犺狅狉狆犺犪狀犺狔犱狉狅犿犻犱犲犻狀犮狅狊犿犲狋犻犮狊犳狅狉犻犿狆狅狉狋犪狀犱犲狓狆狅狉狋 犔犻狇狌犻犱犮犺狉狅犿犪狋狅犵狉犪狆犺狔犿
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导 数 和 微 分 的 概 念 导 数 的 几 何 意 义 和 物 理 意 义 函 数 的 可 导 性 与 连 续 性 之 间 的 关 系 平 面 曲 线 的 切 线 和 法 线 导 数 和 微 分 的 四 则 运 算 基 本 初 等 函 数 的 导 数 复 合 函 数 反 函 数 隐 函 数 以
2015 年 考 研 数 学 二 考 试 大 纲 考 试 科 目 : 高 等 数 学 线 性 代 数 考 试 形 式 和 试 卷 结 构 一 试 卷 满 分 及 考 试 时 间 试 卷 满 分 为 150 分, 考 试 时 间 为 180 分 钟. 二 答 题 方 式 答 题 方 式 为 闭 卷 笔 试. 三 试 卷 内 容 结 构 高 等 教 学 约 78% 线 性 代 数 约 22% 四 试 卷
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抗 战 时 期 国 民 政 府 的 银 行 监 理 体 制 探 析 王 红 曼 抗 战 时 期 国 民 政 府 为 适 应 战 时 经 济 金 融 的 需 要 实 行 由 财 政 部 四 联 总 处 中 央 银 行 等 多 家 机 构 先 后 共 同 参 与 的 多 元 化 银 行 监 理 体 制 对 战 时 状 态 下 的 银 行 发 展 与 经 营 安 全 进 行 了 大 规 模 的 设 计 与
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李 一 博 孙 立 瑛 靳 世 久 邢 菲 菲 杜 刚 基 于 大 型 常 压 立 式 金 属 储 罐 底 板 在 线 声 发 射 检 测 及 定 位 的 原 理 针 对 声 发 射 检 测 过 程 中 因 声 源 性 质 不 明 确 导 致 的 罐 底 完 整 性 评 价 结 果 不 准 确 的 问 题 采 用 小 波 分 析 方 法 对 罐 底 声 发 射 信 号 进 行 了 分 解 通 过 提
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编号：
编 号 : 企 业 内 高 技 能 人 才 培 养 评 价 实 施 方 案 ( 仅 适 用 于 企 业 特 有 行 业 特 有 工 种 ) 实 施 单 位 ( 公 章 ) 申 报 日 期 年 _ 月 日 1 企 业 内 高 技 能 人 才 培 养 评 价 项 目 实 施 方 案 申 报 表 项 目 名 称 等 级 项 目 性 质 课 时 申 报 单 位 联 系 人 通 讯 地 址 电 话 手 机 电
结 果 与 讨 论
倪 卓 杜 学 晓 王 帅 邢 锋 以 脲 醛 树 脂 为 囊 壁 双 酚 型 环 氧 树 脂 为 囊 芯 采 用 原 位 聚 合 法 合 成 环 氧 树 脂 微 胶 囊 根 据 化 学 反 应 动 力 学 得 到 脲 醛 树 脂 预 聚 体 及 微 胶 囊 囊 壁 合 成 反 应 过 程 中 的 速 率 方 程 测 定 不 同 温 度 下 甲 醛 浓 度 随 时 间 变 化 的 曲 线 确 定 不
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工 程 硕 士 数 学 考 试 大 纲 与 要 求 ( 包 括 高 等 数 学 和 线 性 代 数 ) 一 函 数 极 限 与 连 续 第 一 部 分 : 高 等 数 学 考 试 内 容 函 数 的 概 念 及 表 示 法 函 数 的 有 界 性 单 调 性 周 期 性 和 奇 偶 性 复 合 函 数 反 函 数 分 段 函 数 和 隐 函 数 基 本 初 等 函 数 的 性 质 及 其 图 形 初
说 明 为 了 反 映 教 运 行 的 基 本 状 态, 为 校 和 院 制 定 相 关 政 策 和 进 行 教 建 设 与 改 革 提 供 据 依 据, 校 从 程 资 源 ( 开 类 别 开 量 规 模 ) 教 师 结 构 程 考 核 等 维 度, 对 2015 年 春 季 期 教 运 行 基
内 部 资 料 东 北 师 范 大 教 运 行 基 本 状 态 据 报 告 2015 年 春 季 期 教 务 处 2015 年 10 月 27 日 说 明 为 了 反 映 教 运 行 的 基 本 状 态, 为 校 和 院 制 定 相 关 政 策 和 进 行 教 建 设 与 改 革 提 供 据 依 据, 校 从 程 资 源 ( 开 类 别 开 量 规 模 ) 教 师 结 构 程 考 核 等 维 度,
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- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - 做 四 个 全 面 的 宣 传 者 实 践 者 - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - - 16 - - 17 - - 18 - - 19 - - 20 - 创 新 调 处 新 机 制 构 筑 稳 定 防 火 墙 - 21 - - 22 - - 23
何 秋 琳 张 立 春 视 觉 学 习 研 究 进 展 视 觉 注 意 视 觉 感 知
第 卷 第 期 年 月 开 放 教 育 研 究 何 秋 琳 张 立 春 华 南 师 范 大 学 未 来 教 育 研 究 中 心 广 东 广 州 随 着 图 像 化 技 术 和 电 子 媒 体 的 发 展 视 觉 学 习 也 逐 步 发 展 为 学 习 科 学 的 一 个 研 究 分 支 得 到 研 究 人 员 和 教 育 工 作 者 的 广 泛 关 注 基 于 此 作 者 试 图 对 视 觉 学 习
Microsoft Word - 资料分析练习题09.doc
行 测 高 分 冲 刺 练 习 题 资 料 分 析 ( 共 15 题, 参 考 时 限 10 分 钟 ) 材 料 题 - 1 2012 年 1 月 某 小 区 成 交 的 二 手 房 中, 面 积 为 60 平 方 米 左 右 的 住 宅 占 总 销 售 套 数 的 ( ) A.25% B.35% C.37.5% 长 沙 市 雨 花 区 侯 家 塘 佳 天 国 际 大 厦 北 栋 20 楼 第 1
第 43 卷第 12 期史文中等 : 光学遥感影像变化检测研究的回顾与展望 1833 化检测的成果并探讨未来有待解决的问题, 本文试图从变化检测方法 面临的挑战和应用领域等多个方面, 从不同的角度对光学遥感影像变化检测的进展进行回顾和总结, 并展望光学遥感影像变化检测技术的未来研究发展趋势 1 光学
第 ４３ 卷 第 １２ 期 ２０１８ 年 １２ 月 武 汉 大 学 学 报 信 息 科 学 版 Ｖｏ ４３Ｎｏ １２ Ｄ ２０１８ Ｇ ｏｍａ ｓａｎｄｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｏｎｓ ｎ ｏ ｆｗｕｈａｎｕｎ ｖ ｓ ｙ 犇犗犐 １０ １３２０３ ｗｈｕｇ ｓ ２０１８０４１９ ｊ 文章编号 １６７１ ８８６０ ２０１８ １２ １８３２ ０６ 光学遥感影像变化检测研究的回顾与展望 史文中１ 张鹏林２
一 六 年 级 下 册 教 科 书 总 体 说 明 ( 一 ) 教 学 内 容 本 册 教 科 书 一 共 安 排 了 5 个 教 学 单 元, 其 中 前 4 个 单 元 为 新 知 识, 第 五 单 元 是 对 整 个 小 学 阶 段 所 学 数 学 知 识 系 统 的 整 理 和 复 习
西 南 师 大 版 小 学 数 学 六 年 级 下 册 教 科 书 分 析 及 教 学 建 议 重 庆 市 教 育 科 学 研 究 院 李 光 树 一 六 年 级 下 册 教 科 书 总 体 说 明 ( 一 ) 教 学 内 容 本 册 教 科 书 一 共 安 排 了 5 个 教 学 单 元, 其 中 前 4 个 单 元 为 新 知 识, 第 五 单 元 是 对 整 个 小 学 阶 段 所 学 数 学
科 学 出 版 社 科 学 出 版 社 前 言 本 书 是 针 对 普 通 高 等 院 校 经 济 类 和 工 商 管 理 类 本 科 专 业 财 务 管 理 学 的 教 学 需 求, 结 合 教 育 部 经 济 管 理 类 本 科 财 务 管 理 学 课 程 教 学 大 纲 编 写 而 成 的 本 书 执 笔 者 都 是 长 期 工 作 在 财 务 管 理 教 学 一 线 的 专 业 教 师,
/ 计 算 机 工 程 与 科 学 0/+ 相 关 研 究 清 华 大 学 的 唐 泽 圣 周 勇 等 在 & 算 法 的 实 现 上 也 作 了 一 些 改 进 本 文 在 研 究 & 算 法 基 本 原 理 的 基 础 上 根 据 物 体 表 面 的 显 示 特 性 和 体 素 特 点 提 出
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机 电 一 级 注 册 建 造 师 继 续 教 育 培 训 广 东 培 训 点 网 上 报 名 操 作 使 用 手 册 (2013 年 1 月, 第 一 版 ) 第 一 章 个 人 注 册 与 个 人 信 息 管 理 1. 个 人 注 册 ( 请 每 人 只 申 请 一 个 注 册 号, 如 果 单 位 批 量 报 班 单 位 帮 申 请 注 册, 不 需 个 人 再 注 册 ) 首 次 报 班,
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第 卷 第 辑 高 明 华 蔡 卫 星 曾 诚 股 权 结 构 与 信 息 披 露 质 量 来 自 证 券 分 析 师 盈 余 预 测 特 征 的 证 据!!
第 卷 第 辑 年 月 产 业 经 济 评 论 高 明 华 蔡 卫 星 曾 诚 本 文 利 用 年 中 国 股 上 市 公 司 的 相 关 数 据 使 用 证 券 分 析 师 盈 余 预 测 特 征 作 为 信 息 披 露 质 量 的 代 理 变 量 从 股 权 集 中 和 股 权 制 衡 的 角 度 探 讨 了 股 权 结 构 与 信 息 披 露 质 量 之 间 的 关 系 我 们 的 研 究 发
抗 日 战 争 研 究 年 第 期
田 子 渝 武 汉 抗 战 时 期 是 国 共 第 二 次 合 作 的 最 好 时 期 在 国 共 合 作 的 基 础 上 出 现 了 抗 日 救 亡 共 御 外 侮 的 局 面 这 个 大 好 局 面 的 出 现 与 中 共 长 江 局 的 丰 功 伟 绩 是 分 不 开 的 但 长 期 以 来 由 于 有 一 个 王 明 的 右 倾 错 误 直 接 影 响 了 对 它 的 全 面 科 学 准 确
马 克 思 主 义 公 正 观 的 基 本 向 度 及 方 法 论 原 则!! # #
马 克 思 主 义 公 正 观 的 基 本 向 度 及 方 法 论 原 则 马 俊 峰 在 社 会 公 正 问 题 的 大 讨 论 中 罗 尔 斯 诺 齐 克 哈 耶 克 麦 金 泰 尔 等 当 代 西 方 思 想 家 的 论 述 被 反 复 引 用 和 申 说 而 将 马 克 思 恩 格 斯 等 经 典 作 家 的 观 点 置 于 一 种 被 忽 视 甚 至 被 忘 却 的 状 态 形 成 这 种
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国债回购交易业务指引
附 件 1 上 海 证 券 交 易 所 新 质 押 式 国 债 回 购 交 易 业 务 指 引 一 总 述 根 据 上 海 证 券 交 易 所 债 券 交 易 实 施 细 则, 上 证 所 将 于 2006 年 5 月 8 日 起 推 出 新 质 押 式 国 债 回 购 新 质 押 式 回 购 与 现 行 质 押 式 回 购 相 比 区 别 主 要 在 以 下 几 个 方 面 :1 新 质 押 式
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全国建筑市场注册执业人员不良行为记录认定标准（试行）.doc
- 1 - - 2 - 附 件 全 国 建 筑 市 场 注 册 执 业 人 员 不 良 记 录 认 定 标 准 ( 试 行 ) 说 明 为 了 完 善 建 筑 市 场 注 册 执 业 人 员 诚 信 体 系 建 设, 规 范 执 业 和 市 场 秩 序, 依 据 相 关 法 律 法 规 和 部 门 规 章, 根 据 各 行 业 特 点, 我 部 制 订 了 全 国 建 筑 市 场 注 册 执 业 人
陈 昌 生 陈 政 强 胡 家 才 吴 仲 庆 陈 浩 良 中 国 龙 虾 叶 状 幼 体 期 在 饥 饿 条 件 下 的 生 长 发 育 变 态 存 活 的 研 究 结 果 表 明 初 孵 叶 状 幼 体 耐 饥 饿 能 力 较 强 完 全 饥 饿 成 活 率 为 饥 饿 成 活 率 为 由 生 长 和 变 态 来 看 推 迟 投 饵 对 叶 状 幼 体 期 的 生 长 没 有 明 显 影 响 在
JOURNALOFXI ANJIAOTONG UNIVERSITY Vol.46 No.10 Oct.2012 犖犪犽犪犵犪犿犻 犿, ( )-/*<= ) : Nakagami 犿!"#$%&' # (#$)*+,-./0(EPA
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前 言 本标准的附录 A 附录 B 和附录 C 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准起草单位 : 中华人民共和国山西出入境检验检疫局 本标准主要起草人 : 薛平 连庚寅 宋欢 苑利 杜利君 潘雅丽 宋洁 康杰 本标准系首次发布的出入境检验检疫行业标准 Ⅰ
中华人民共和国出入境检验检疫行业标准 犛犖 / 犜 2115 2008 进出口食品和饲料中总氮及粗蛋白的检测方法杜马斯燃烧法 犇犲狋犲狉犿犻狀犪狋犻狅狀狅犳狋犺犲狋狅狋犪犾狀犻狋狉狅犵犲狀犮狅狀狋犲狀狋犪狀犱犮犪犾犮狌犾犪狋犻狅狀狅犳狋犺犲犮狉狌犱犲狆狉狅狋犲犻狀犮狅狀狋犲狀狋犻狀犳狅狅犱犪狀犱犳犲犲犱犳狅狉犻犿狆狅狉狋犪狀犱犲狓狆狅狉狋 犆狅犿犫狌狊狋犻狅狀犪犮犮狅狉犱犻狀犵狋狅狋犺犲犇狌犿犪狊狆狉犻狀犮犻狆犾犲
文 化 记 忆 传 统 创 新 与 节 日 遗 产 保 护 根 据 德 国 学 者 阿 斯 曼 的 文 化 记 忆 理 论 仪 式 与 文 本 是 承 载 文 化 记 忆 的 两 大 媒 体 在 各 种 仪 式 行 为 中 节 日 以 其 高 度 的 公 共 性 有 组 织 性 和 历 史 性 而 特 别 适 用 于 文 化 记 忆 的 储 存 和 交 流 节 日 的 文 化 功 能 不 仅 在 于
第 三 章 审 计 证 据 2
Professional Accounting Education Provided by Academy of Professional Accounting (APA) CPA 知 识 讲 解 审 计 第 八 讲 : 审 计 证 据 的 性 质 和 审 计 程 序 讲 师 :Danielle ACCAspace 中 国 ACCA 特 许 公 认 会 计 师 教 育 平 台 Copyright ACCAspace.com
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梁 运 文 霍 震 刘 凯 本 文 利 用 奥 尔 多 中 心 的 调 查 数 据 从 三 个 方 面 对 我 国 城 乡 居 民 财 产 分 布 状 况 进 行 了 详 细 的 实 证 分 析 首 先 刻 画 了 我 国 城 乡 居 民 财 产 分 布 的 总 体 统 计 特 征 然 后 从 财 产 构 成 出 发 对 我 国 城 乡 居 民 财 产 分 布 进 行 了 结 构 分 解 最 后 通
52D 2 () Vol.52 No E3 JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Mar.2013 doi: /j.issn )*+`a 2, 1, 1 (1
52D 2 () Vol.52 No.2 2013E3 JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Mar.2013 doi:10.6043/j.issn.0438 0479.2013.02.023 234 56)*+`a 1,2,,@ 2, 1, 1 (1. % *77 :; GHI/$JK, 361005;2., 352100) -.: L [ Q! R,
前 言 本标准的附录 A 附录 B 和附录 C 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准起草单位 : 中华人民共和国山西出入境检验检疫局 本标准主要起草人 : 薛平 连庚寅 宋欢 苑利 杜利君 潘雅丽 宋洁 康杰 本标准系首次发布的出入境检验检疫行业标准 Ⅰ
中华人民共和国出入境检验检疫行业标准 犛犖 / 犜 2115 2008 进出口食品和饲料中总氮及粗蛋白的检测方法杜马斯燃烧法 犇犲狋犲狉犿犻狀犪狋犻狅狀狅犳狋犺犲狋狅狋犪犾狀犻狋狉狅犵犲狀犮狅狀狋犲狀狋犪狀犱犮犪犾犮狌犾犪狋犻狅狀狅犳狋犺犲犮狉狌犱犲狆狉狅狋犲犻狀犮狅狀狋犲狀狋犻狀犳狅狅犱犪狀犱犳犲犲犱犳狅狉犻犿狆狅狉狋犪狀犱犲狓狆狅狉狋 犆狅犿犫狌狊狋犻狅狀犪犮犮狅狉犱犻狀犵狋狅狋犺犲犇狌犿犪狊狆狉犻狀犮犻狆犾犲
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333 20196 JournalofSoiland WaterConservation Vol.33No.3 Jun.,2019 X T'% a ^#9 a 0 `G GQR - 1, \ 1, 1, B 1, - 1, 1,2 (1.b *aa,b8 350007;2.b *aa, C6&'- L,b8 350007) (: ZT H < (TC) (TN) =(TP)Q R D R, b 8
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B53A B4 ( B ) Vol.53 No.4 2014B7C JournalofXiamenUniversity (NaturalScience) Jul.2014 doi:10.6043/j.issn.0438 0479.2014.04.028 34 3< 5, 6 犚犖犃 / 犇犖犃 J*!,, 2 (WX @ ) @T, DY@ 2., WX 361102) MN: \Z \ 23 4(
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上 海 德 载 中 怡 律 师 事 务 所 关 于 昂 华 ( 上 海 ) 自 动 化 工 程 股 份 有 限 公 司 二 〇 一 二 年 年 度 股 东 大 会 法 律 意 见 书 上 海 德 载 中 怡 律 师 事 务 所 上 海 市 银 城 中 路 168 号 上 海 银 行 大 厦 1705 室 (200120) 电 话 :8621-5012 2258 传 真 :8621-5012 2257
反 学 校 文 化 与 阶 级 再 生 产 小 子 与 子 弟 之 比 较 周 潇 作 者 通 过 对 北 京 某 打 工 子 弟 学 校 的 田 野 调 查 后 发 现 在 农 民 工 子 弟 中 间 盛 行 着 类 似 学 做 工 中 所 描 述 的 工 人 阶 级 小 子 的 反 学 校 文 化 但 是 由 于 制 度 安 排 与 社 会 条 件 的 差 异 子 弟 与 小 子 的 反 学 校
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国 内 各 期 货 交 易 所 关 于 合 约 限 仓 方 面 的 规 定 上 海 期 货 交 易 所 经 纪 会 员 非 经 纪 会 员 和 客 户 的 期 货 合 约 在 不 同 时 期 限 仓 的 具 体 比 例 和 数 额 如 下 : ( 单 位 : ) 合 约 挂 牌 至 交 割 月 前 第 二 月 的 最 后 一 个 交 易 日 交 割 月 前 第 一 月 交 割 月 份 某 一 期 货
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精 勤 求 学 自 强 不 息 Born to win! 解 析 : 由 极 限 的 保 号 性 知 存 在 U ( a) 当 a 时 f ( ) f ( a) 故 f ( ) 在 点 a 不 取 极 值 f ( ) f ( a) f ( ) f ( a) lim lim a a a a ( a)
年 考 研 数 学 二 模 拟 题 ( 二 ) 参 考 答 案 本 试 卷 满 分 5 考 试 时 间 8 分 钟 一 选 择 题 :~8 小 题 每 小 题 分 共 分 下 列 每 小 题 给 出 的 四 个 选 项 中 只 有 一 项 符 合 题 目 要 求 的 请 将 所 选 项 前 的 字 母 填 在 答 题 纸 指 定 位 置 上 () 在 点 处 不 存 在 极 限 的 函 数 是 (
数 学 标 准 不 练 习 1.1 理 解 问 题 并 坚 持 解 决 这 些 问 题 1.2 以 抽 象 和 定 量 方 式 推 理 1.3 建 构 可 行 参 数 和 评 判 他 人 的 推 理 1.4 使 用 数 学 方 法 建 模 1.5 策 略 性 地 使 用 合 适 的 工 具 1.6
课 程 表 格 科 学 框 架 不 练 习 1.1 提 问 1.2 开 发 和 使 用 模 型 1.3 规 划 和 开 展 调 查 1.4 分 析 和 解 释 数 据 1.5 使 用 数 学 运 算 信 息 和 计 算 机 技 术 以 及 计 算 思 维 1.6 构 造 解 释 和 设 计 解 决 方 案 1.7 通 过 证 据 进 行 论 证 1.8 获 取 评 估 和 交 流 信 息 跨 领 域
珠江钢琴股东大会
证 券 代 码 :002678 证 券 简 称 : 珠 江 钢 琴 公 告 编 号 :2015-038 广 州 珠 江 钢 琴 集 团 股 份 有 限 公 司 2015 年 年 度 股 东 大 会 决 议 公 告 本 公 司 及 董 事 会 全 体 成 员 保 证 信 息 披 露 的 内 容 真 实 准 确 完 整, 没 有 虚 假 记 载 误 导 性 陈 述 或 重 大 遗 漏 特 别 提 示 :
龚 亚 夫 在 重 新 思 考 基 础 教 育 英 语 教 学 的 理 念 一 文 中 援 引 的 观 点 认 为 当 跳 出 本 族 语 主 义 的 思 维 定 式 后 需 要 重 新 思 考 许 多 相 连 带 的 问 题 比 如 许 多 发 音 的 细 微 区 别 并 不 影 响 理 解 和
语 音 语 篇 语 感 语 域 林 大 津 毛 浩 然 改 革 开 放 以 来 的 英 语 热 引 发 了 大 中 小 学 英 语 教 育 整 体 规 划 问 题 在 充 分 考 虑 地 区 学 校 和 个 体 差 异 以 及 各 家 观 点 的 基 础 上 遵 循 实 事 求 是 逐 级 定 位 逐 层 分 流 因 材 施 教 的 原 则 本 研 究 所 倡 导 的 语 音 语 篇 语 感 语 域
(2015-2016-2)-0004186-04205-1 140242 信 号 与 系 统 Ⅰ 学 科 基 础 必 修 课 37 37 1 教 203 17 周 2016 年 06 月 13 日 (08:00-09:35) (2015-2016-2)-0004186-04205-1 141011
关 于 2015-2016 学 年 第 二 学 期 期 末 周 内 考 试 时 间 地 点 安 排 选 课 课 号 班 级 名 称 课 程 名 称 课 程 性 质 合 考 人 数 实 际 人 数 考 试 教 室 考 试 段 考 试 时 间 (2015-2016-2)-0006178-04247-1 130101 测 试 技 术 基 础 学 科 基 础 必 修 课 35 35 1 教 401 17 周
生产支援功能 使用说明书（IP-110 篇）
生 产 支 援 功 能 使 用 说 明 书 (IP-110 篇 ) 目 录!. 前 言...1 1. 概 要...1 2. 基 本 操 作 方 法...3 2-1. 信 息 模 式 和 通 常 缝 制 模 式 的 变 换...3 2-2. 信 息 模 式...4 2-3. 通 常 缝 制 模 式...5 @. 设 定 篇...6 1. 首 次 使 用 生 产 支 援 功 能 时 的 设 定 方 法...6
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打 造 最 高 效 的 供 应 链 ERP 近 20 IDC Manufacturing Insights 9000 IT IT WhereCall 按 钮 取 代 手 动 信 号 工 具, 如 来 自 Zebra Enterprise Solutions 物 料 流 程 无 线 配 件 补 货 (Material Flow Wireless Parts Replenishment) 解 决 方 案
深圳市新亚电子制程股份有限公司
证 券 代 码 :002388 证 券 简 称 : 新 亚 制 程 公 告 编 号 :2016-053 深 圳 市 新 亚 电 子 制 程 股 份 有 限 公 司 2016 年 第 二 次 临 时 股 东 大 会 决 议 公 告 本 公 司 及 董 事 会 全 体 成 员 保 证 公 告 内 容 真 实 准 确 和 完 整, 不 存 在 虚 假 记 载 误 导 性 陈 述 或 者 重 大 遗 漏 特
目 录 板 块 和 行 业 配 置 概 述... 1 板 块 配 置 : 创 业 板 中 小 板 比 重 增 加 大 势 不 变... 1 行 业 配 置 : 计 算 机 医 药 重 仓 超 配, 煤 炭 钢 铁 仓 位 最 低... 1 仓 位 - 时 间 变 化 规 律 : 等 高 线 图 分
中 子 星 优 财 数 量 化 研 究 系 列 基 于 等 高 线 图 方 法 的 2006-2015 年 股 票 型 公 募 基 金 仓 位 分 析 2015 年 8 月 5 日 投 资 要 点 本 报 告 采 用 等 高 线 图 的 分 析 方 法, 对 2006-2015 年 间, 主 动 型 股 票 公 募 基 金 的 仓 位 进 行 分 析, 集 中 考 虑 了 板 块 分 类 行 业 配
第 43 卷第 12 期 2018 年 12 月 武汉大学学报 信息科学版 GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversity Vol.43No.12 Dec.2018 犇犗犐 : /j.whugis 文章编号 :1671 8
第 3 卷第 12 期 2018 年 12 月 武汉大学学报 信息科学版 GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversity Vol.3No.12 Dec.2018 犇犗犐 :10.13203/j.whugis20180109 文章编号 :1671 8860(2018)12 1962 10 面向三维城市建模的多点云数据融合方法综述 朱庆 1,2,3 李世明
2. 本 次 修 改 后, 投 资 者 申 购 新 股 的 持 有 市 值 要 求 市 值 计 算 规 则 及 证 券 账 户 使 用 的 相 关 规 定 是 否 发 生 了 变 化? 答 : 未 发 生 变 化 投 资 者 申 购 新 股 的 持 有 市 值 是 指, 以 投 资 者 为 单 位
新 股 网 上 网 下 发 行 实 施 细 则 问 答 上 交 所 2016-01-05 一 网 上 发 行 业 务 问 答 1. 本 次 修 改 的 主 要 内 容 是 什 么? 答 : 本 次 修 改 的 主 要 内 容 包 括 : 一 是 取 消 了 投 资 者 在 申 购 委 托 时 应 全 额 缴 纳 申 购 资 金 的 规 定, 明 确 了 投 资 者 应 根 据 最 终 确 定 的 发
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