[目的]为探究作物覆盖坡面地表微地形特征提取的可能性,实现作物覆盖条件下微地形三维建模与动态监测。[方法]采用SfM-MVS(structure from motion with multi-view stereo)方法,以玉米覆盖坡面为研究对象,裸坡作为对照,开展以裸坡及模...[目的]为探究作物覆盖坡面地表微地形特征提取的可能性,实现作物覆盖条件下微地形三维建模与动态监测。[方法]采用SfM-MVS(structure from motion with multi-view stereo)方法,以玉米覆盖坡面为研究对象,裸坡作为对照,开展以裸坡及模拟微地形的标志物为基准,玉米覆盖条件下地表微地形构建提取和精度评估研究。[结果]1)玉米覆盖坡面控制点误差<0.002 m,稀疏点云与密集点云数量分别为裸坡的2.1、2.6倍。2)基于C2C(Cloud to Cloud)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡点云85.12%距离<0.001 m;DOD(DEM of Difference)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡DEM有96.07%高差绝对值<0.003 m,整体精度可达毫米级。3)裸坡标志物微地形提取更接近实际值,各方向标志物长、宽、深精度均在98%以上;玉米覆盖坡面标志物虽因植被叠加导致横向标志物精度有所下降,但精度仍在97%以上。[结论]基于SfM-MVS的测量法,可应用于玉米覆盖坡面微地形起伏特征的提取。展开更多
6月29日,电竞世界杯(EWC)发布了2025赛季主题曲《Til My Fingers Bleed》和宣传片MV,由韩国男团SEVENTEEN成员DINO、美国嘻哈歌手Duckwrth以及金属核乐队The Word Alive共同演唱。MV通过视觉语言呈现出多元文化的碰撞。画面不仅包括三...6月29日,电竞世界杯(EWC)发布了2025赛季主题曲《Til My Fingers Bleed》和宣传片MV,由韩国男团SEVENTEEN成员DINO、美国嘻哈歌手Duckwrth以及金属核乐队The Word Alive共同演唱。MV通过视觉语言呈现出多元文化的碰撞。画面不仅包括三位歌手在录音棚录制歌曲的片段,也穿插了大量2024年EWC经典赛事的镜头。展开更多
基于学习的多视图立体匹配算法目前成果显著,但是仍然存在的卷积感受野受限以及忽略图像频率信息导致在低纹理、重复和非兰伯曲面匹配性能不足的问题,针对以上问题提出了上下文增强与图像频率引导的多视图立体匹配网络CAF-MVSNet.首先,...基于学习的多视图立体匹配算法目前成果显著,但是仍然存在的卷积感受野受限以及忽略图像频率信息导致在低纹理、重复和非兰伯曲面匹配性能不足的问题,针对以上问题提出了上下文增强与图像频率引导的多视图立体匹配网络CAF-MVSNet.首先,在特征提取阶段,将上下文增强模块融合到特征金字塔网络中,有效地扩大网络的感受野.然后引入了图像频率引导注意力模块,通过编码图像的不同频率获取图像的线条、形状、纹理和颜色等信息,增强图像的远程上下文联系的同时进一步解决低纹理、重复和非兰伯曲面的精确匹配问题,以实现可靠的特征匹配.在DTU数据集上的实验结果显示,与经典的级联模型Cas MVSNet相比综合误差(overall)提升了12.3%,展现了优秀的性能.此外,在Tanks and Temples数据集上也取得了不错的效果,展现了良好的泛化性能.展开更多
文摘[目的]为探究作物覆盖坡面地表微地形特征提取的可能性,实现作物覆盖条件下微地形三维建模与动态监测。[方法]采用SfM-MVS(structure from motion with multi-view stereo)方法,以玉米覆盖坡面为研究对象,裸坡作为对照,开展以裸坡及模拟微地形的标志物为基准,玉米覆盖条件下地表微地形构建提取和精度评估研究。[结果]1)玉米覆盖坡面控制点误差<0.002 m,稀疏点云与密集点云数量分别为裸坡的2.1、2.6倍。2)基于C2C(Cloud to Cloud)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡点云85.12%距离<0.001 m;DOD(DEM of Difference)的结果表明,玉米覆盖坡面与裸坡DEM有96.07%高差绝对值<0.003 m,整体精度可达毫米级。3)裸坡标志物微地形提取更接近实际值,各方向标志物长、宽、深精度均在98%以上;玉米覆盖坡面标志物虽因植被叠加导致横向标志物精度有所下降,但精度仍在97%以上。[结论]基于SfM-MVS的测量法,可应用于玉米覆盖坡面微地形起伏特征的提取。
文摘6月29日,电竞世界杯(EWC)发布了2025赛季主题曲《Til My Fingers Bleed》和宣传片MV,由韩国男团SEVENTEEN成员DINO、美国嘻哈歌手Duckwrth以及金属核乐队The Word Alive共同演唱。MV通过视觉语言呈现出多元文化的碰撞。画面不仅包括三位歌手在录音棚录制歌曲的片段,也穿插了大量2024年EWC经典赛事的镜头。
文摘基于学习的多视图立体匹配算法目前成果显著,但是仍然存在的卷积感受野受限以及忽略图像频率信息导致在低纹理、重复和非兰伯曲面匹配性能不足的问题,针对以上问题提出了上下文增强与图像频率引导的多视图立体匹配网络CAF-MVSNet.首先,在特征提取阶段,将上下文增强模块融合到特征金字塔网络中,有效地扩大网络的感受野.然后引入了图像频率引导注意力模块,通过编码图像的不同频率获取图像的线条、形状、纹理和颜色等信息,增强图像的远程上下文联系的同时进一步解决低纹理、重复和非兰伯曲面的精确匹配问题,以实现可靠的特征匹配.在DTU数据集上的实验结果显示,与经典的级联模型Cas MVSNet相比综合误差(overall)提升了12.3%,展现了优秀的性能.此外,在Tanks and Temples数据集上也取得了不错的效果,展现了良好的泛化性能.
