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分组自注意力机制的多层级三维点云分类方法
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作者 何春秀 荆现文 何永宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期259-267,共9页
针对大规模城市场景点云数据体量大、噪声多等导致的点云分类模型难以训练、模型分类准确率低等问题,设计了一种多层级分组自注意力机制的点云分类模型。该模型在数据采样阶段,设计了一种自适应随机采样算法,可以有效解决模型因点云数... 针对大规模城市场景点云数据体量大、噪声多等导致的点云分类模型难以训练、模型分类准确率低等问题,设计了一种多层级分组自注意力机制的点云分类模型。该模型在数据采样阶段,设计了一种自适应随机采样算法,可以有效解决模型因点云数据量庞大而加载困难的问题;将采样输入的点云数据划分为三个层级,分层级可以扩大点云特征数据的覆盖范围,三个层级分别将点云数据分为16、9、4组,分组可以减少自注意力机制的计算复杂度;进入一个跳跃连接模块,将丢失的低维度特征信息重新利用,从而更好地提高模型分类精度。在SensatUrban数据集上进行实验,结果表明,采样算法相较于最远点采样算法在mIoU指标上提升了0.43个百分点,该模型比同样采用自注意力机制的PCT模型以及经典的PointNet++模型在mIoU指标上分别提升了3.12、8.17个百分点。 展开更多
关键词 计算机视觉 三维图像处理 点云分割 随机采样 自注意力机制
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不同云重叠参数对全球和东亚地区模拟总云量的影响 被引量:3
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作者 王海波 张华 +1 位作者 荆现文 谢冰 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期767-778,共12页
在国家气候中心全球大气环流模式BCC_AGCM2.0中引入一组基于CloudSat/CALIPSO卫星观测的、能够体现真实时空变化特征的云垂直重叠参数(抗相关厚度,L_(cf))数据,以减小由云的重叠描述造成的辐射场的不确定性。对比了采用时空变化的云重... 在国家气候中心全球大气环流模式BCC_AGCM2.0中引入一组基于CloudSat/CALIPSO卫星观测的、能够体现真实时空变化特征的云垂直重叠参数(抗相关厚度,L_(cf))数据,以减小由云的重叠描述造成的辐射场的不确定性。对比了采用时空变化的云重叠参数和采用恒定云重叠参数的气候模拟结果,发现无论在全球还是东亚区域,采用基于卫星观测的云重叠参数对模拟的总云量都有一定程度的改进。采用时空变化的云重叠参数后,冬、夏两季全球平均总云量与云和地球的辐射能量系统(CERES)卫星资料的误差都减少了1.6%,其中热带对流区域总云量的正偏差和副热带地区总云量的负偏差都明显减少,这些有助于正确模拟不同区域间的能量收支差异。在东亚区域,采用时空变化的云重叠参数后,冬、夏两季的东亚区域平均总云量与CERES卫星资料的误差分别减少了1.8%和1.4%。综上所述,基于CloudSat/CALIPSO卫星资料计算得到的L_(cf)有助于改进大气环流模式对总云量的模拟,从而提高模式对辐射场的模拟精度。 展开更多
关键词 云重叠参数 抗相关厚度 总云量
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The features of cloud overlapping in Eastern Asia and their effect on cloud radiative forcing 被引量:14
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作者 ZHANG Hua PENG Jie +1 位作者 jing xianwen LI JiangNan 《Science China Earth Sciences》 SCIE EI CAS 2013年第5期737-747,共11页
Characteristics of cloud overlap over Eastern Asia are analyzed using a threeyear dataset (20072009) from the cloud observing satellite CloudSat. Decorrelation depth Lis retrieved, which represents cloud overlap cha... Characteristics of cloud overlap over Eastern Asia are analyzed using a threeyear dataset (20072009) from the cloud observing satellite CloudSat. Decorrelation depth Lis retrieved, which represents cloud overlap characteristics in the simulation of cloudradiation processes in global climate models. Results show that values of L in six study regions are generally within the range 03 km. By categorizing L according to cloud amount in subregions, peak L appears near subregions with cloud amount between 0.6 and 0.8. Average L is 2.5 km. L at higher altitudes is generally larger than at lower lati tudes. Seasonal variations of L are also clearly demonstrated. The sensitivity of cloud radiative forcing (CRF) to L;y in Community Atmosphere Model 3.0 of the National Center for Atmospheric Research (CAM3/NCAR) is analyzed. The result shows that L can have a big impact on simulation of CRF, especially in major monsoon regions and the MidEastern Pacif ic, where the difference in CRF can reach 4050 W m2. Therefore, accurate parameterization of cloud vertical overlap struc ture is important to CRF simulation and its feedback to climate. 展开更多
关键词 cloud overlap hypothesis decorrelation depth CLOUDSAT stochastic cloud generator (SCG) cloud radiation
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