面向高光谱影像场景分类的轻量化深度全局-局部知识蒸馏网络

针对目标场景复杂的空间布局和高光谱影像固有的空-谱信息冗余等挑战,提出了端到端的轻量化深度全局-局部知识蒸馏(Lightweight Deep Global-Local Knowledge Distillation,LDGLKD)网络。为探索空-谱特征的全局序列属性,教师模型视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)被用来指导轻量化学生模型进行高光谱影像场景分类。LDGLKD选择预训练的VGG16作为学生模型来提取局部细节信息,将ViT和VGG16通过知识蒸馏协同训练后,教师模型将所学习到的远程上下文关系向小规模学生模型进行传递。LDGLKD可通过知识蒸馏结合上述两种模型的优点,在欧比特高光谱影像场景分类数据集OHID-SC及公开的高光谱遥感图像数据集HSRS-SC上的最佳分类精度分别达到91.62%和97.96%。实验结果表明:LDGLKD网络具有良好的分类性能。根据欧比特珠海一号卫星提供的遥感数据构建的OHID-SC可以反映详细的地表覆盖情况,并为高光谱场景分类任务提供数据支撑。

活性炭吸附-微波再生技术研究进展

综述了活性炭吸附-微波再生技术应用于环境污染治理方面的研究进展;阐述了微波再生的作用机理,提出了有待进一步研究的问题。众多实验表明:微波功率、辐照时间、活性炭吸附量等是影响再生活性炭吸附性能的主要因素。

上海F1国际赛道专用重交沥青的开发

介绍了上海一级方程式(F1)赛道承重层和粘结层专用重交通道路沥青性能和技术要求,重点阐述了F1赛道专用重交通道路沥青生产原料油的优选、生产工艺条件的优化、质量指标的控制。结果表明:利用进口专用原油加工的优质沥青,达到F1赛道专用重交通道路沥青设计技术要求,经实际工程应用表明:该专用重交通道路沥青综合性能优良,质量稳定, 满足F1赛道施工。