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21日,记者从福州大学获悉,该校物理与信息工程学院森林火灾智能防控科研团队首次利用计算机视觉和人工智能技术,通过无人机从空中采集火场的可见光图像,结合改进的深度学习模型,对火场中的火焰区域进行智能分割,获得准确解析火线的新方法,可引导救援人员进行精准扑救。这项研究填补了可见光图像下火场火线自动提取的国际技术空白,相关成果于近日发表在国际期刊《ISPRS摄影测量和遥感杂志》上。
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“宇文邕的头骨保存较好,为这次研究提供了极大的便利。”朱孔阳说,无论是面部复原还是古基因组研究都需要依靠良好的骨骼条件,“宇文邕较完整的头骨保证了我们能够做面部复原。相比之下,用来进行DNA检测的肢骨状况,给提取DNA带来了不小的困难,为此科研人员下了不少功夫,终于获得了更多关于其遗传特征的信息,从而在研究古代疾病、遗传特征、人口迁移和社会结构等方面可能取得突破。”
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