获得贷款证缓解了农户信贷约束吗*——基于倾向得分匹配法的实证分析

本文利用中国农村金融调查数据,采取倾向得分匹配法,克服了农户获得贷款证的样本选择偏误和内生性问题,评估贷款证的获得与否对农户信贷约束的影响。研究结果表明：获得贷款证的农户信贷约束强度将显著降低438%,而拥有贷款证使农户在生产活动方面的信贷约束强度降低程度大于消费活动。在进一步评估获取贷款证对不同生产消费活动信贷约束的缓解效果时发现,获得贷款证对农户农业生产、做小生意、办企业、建房、上学方面的信贷约束强度有不同程度的降低作用,但对农户婚丧、看病的信贷约束并无影响。     

基于深度学习的跑道前视红外图像轮廓线提取

针对前视红外图像中的机场跑道检测问题，提出了基于深度学习的端到端的实时检测算法。算法首先利用深度学习在物体特征表达上的优点，采用当前主流端到端的YOLO（You Only Look Once）V2检测算法提取候选目标，寻找跑道所在位置；然后在已经获取跑道所在边框的基础上，在神经网络最后一层采用多尺度线段检测器(Line Segment Detector，LSD)进行精确的线段检测；最后对所检测的线段进行融合，提取轮廓线。真实实验数据表明，该算法基本上能满足机场轮廓提取实时性好、提取精度高、抗干扰性强等要求。