特征对齐与上下文引导的多视图三维重建

针对三维重建对细小特征及边缘区域重建欠佳的问题,提出了一个基于特征对齐与上下文引导的多视图三维重建网络,即AGA-MVSNet。首先,构建了一个特征对齐模块(FA)与特征选择模块(FS),能够将特征金字塔不同层级的特征先对齐之后再进行融合,提高对小尺寸物体和边缘区域的特征提取能力;然后,在代价体正则化中加入了一个上下文引导模块,该模块能够在略微增加运行内存的情况下充分利用周围信息,增强成本体积之间的相关性,提高三维重建的精度与完整度;最后,在DTU数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法相比于基准网络CasMVSNet精度提升了2.2%,整体重建质量提升了2.5%。此外,在Tanks and Temples数据集上的表现相较一些已知的方法也十分优异,且在BlendedMVS数据集上也生成了不错的点云效果。

爆炸空气冲击波在巷道转弯处的传播特性

为了探索爆炸空气冲击波在巷道内的传播规律,进行了数值计算和理论分析,讨论了爆炸冲击波通过45°弯曲巷道后的压力变化过程。研究结果表明:爆炸空气冲击波通过45°弯曲巷道后的压力分布复杂,空气冲击波逐渐恢复为平面波需经过4倍等效巷道直径的距离传播。在该4倍等效距离内,冲击波反射叠加,在巷道外侧壁面Mach反射点取得超压最大值,恢复平面波以后超压随距离呈单调衰减。

杯芳烃树枝型酰胺衍生物的合成和对金属离子的识别

通过扩散法,采用氨基对丙烯酸甲酯的M ichael加成反应和酯基的酰胺化反应交替进行,合成了4种树枝型对叔丁基杯[n]芳烃酰胺衍生物(n=6,8)。利用紫外-可见光谱(UV-V is)研究了它们对不同金属离子的识别作用。结果表明,这4种主体对Ag+、UO22+具有最好的选择性识别性能,主客体间分别形成了1∶2或1∶3的络合物。

基于AUTODYN、LS-DYNA的救生舱抗爆仿真试验

为了减少矿用可移动式救生舱抗瓦斯爆炸能力物理实验室的建设费用、试验成本,缩短试验周期,用AUTODYN模拟矿井瓦斯在巷道内的冲击压力波传播,用LS-DYNA模拟救生舱在冲击波超压作用下的动态响应,获得了作用时间为300 ms、救生舱迎爆面最大超压为0.6 MPa时,冲击压力波传播到救生舱各舱段相应基本单元面上的超压;将模拟所得超压作用到救生舱上,获得了在巷道内受瓦斯爆炸影响的救生舱的应力历程和变形历程。仿真结果表明,救生舱的强度、刚度和密封等满足标准要求。

基于Sobel算子滤波的图像增强算法

针对传统图像增强算法对噪声比较敏感、图像失真和细节信息丢失等不足,提出一种基于Sobel算子滤波的图像增强算法。通过理想高通滤波和Sobel算子提取出边缘掩膜,再利用平滑滤波和拉普拉斯算子结合得到简单的细节增强图像。然后将其和掩膜相乘后,再与输入图像相加可得到效果较好的边缘细节增强图像。通过实验进行比较分析,评价结果显示,该方法得到图像的视觉效果相对原始图像和同态滤波都有明显的改善。实验结果验证了该方法的有效性,在增强图像边缘细节的同时,能够抑制噪声并保持图像的真实性。

基于数据增强的太阳能电池片缺陷检测

针对太阳能电池片缺陷数据量匮乏造成的网络过拟合和模型性能不达标的问题,提出基于深度卷积对抗生成网络和图像随机拼接的真假数据融合算法,将训练数据量提升了800倍;同时对网络模型进行轻量化优化,减少模型训练参数。实验结果表明,经过真假数据融合扩充数据集后训练的模型测试精度相比原始训练集和传统数据增强算法分别提升了近30%和17%;轻量化处理后的模型参数减少为之前的1/2,对每张图片的测试时间由57 ms缩短到22 ms。研究证明,真假数据融合算法能够有效的缓解训练数据不足造成网络过拟合问题;轻量化优化模型在保证精度的同时,压缩模型大小,加快测试速度。

基于流形学习的光学遥感图像分类

随着光学遥感图像技术的快速发展与广泛应用,对光学遥感图像的准确分类具有深远的研究意义。传统特征提取方式提取的高维特征中夹杂着许多冗余信息,分类过程可能导致过拟合现象,针对传统的线性降维算法不足以保持原始数据的内部结构,容易造成数据失真这一问题,提出基于流形学习的光学遥感图像分类算法。该算法首先提取出图像的SIFT特征,然后将流形学习运用于特征降维,最后结合支持向量机进行训练和识别。实验结果表明,在Satellite、NWPU和UCMerced实验数据中,冰川、建筑群和海滩分类精度得到了有效提高,达到85%左右;针对沙漠、岩石、水域等特殊环境遥感图像,分类精度提高了10%左右。总而言之,基于流形学习的分类算法对通过降维之后的数据能够保持在原高维空间中的拓扑结构,相似特征点能得到有效聚合,预防了“维数灾难”,减少了计算量,保证了分类精度。

电动汽车充电站管理系统

以北京市电动汽车充电站管理系统为例,描述了基于485网络的MIS(信息管理系统)的设计和实现。该系统充分分析了电动汽车充电站的系统需求,介绍了一种数据库系统的开发方法,实现了对充电机参数的设置和充放电控制,完成了人机界面对话和对数据库的管理和打印,并能对充电机的状态进行判断及故障诊断。

“三位一体”教学法在“面向对象程序设计”教学中的应用

传统的"面向对象程序设计"课程的教学模式是以教师为主体,先进行理论教学,然后再进行实验教学,学生学习过程较被动,且不利于激发学生的学习兴趣。针对上述问题,本文探索了一种"三位一体"的教学方法:以项目为引导,用任务进行驱动,理论实践教学一体化进行。这种教学方法是以学生为主体,以实践为主线,重在培养学生的发散性思维,能充分发掘学生内在的潜能。实践证明,这种教学方法极大地激发了学生学习软件的兴趣,学生的实践能力显著提高。

基于反卷积高层特征的遥感地物图像分类

目前利用深度卷积神经网络提取图像底层特征后分类效果已比较优秀,但是对于数据量大、波段多、波段间相关性高的多光谱遥感图像并非完全适用。针对多光谱遥感地物分类中常常出现的Hughes现象,即当训练样本一定时,模型的预测能力随着维度的增加而减小,提出了一种结合高层特征空间和迁移学习网络的遥感地物图像分类算法,利用两层堆叠的反卷积网络来提取目标数据集的高层特征,利用VGG16模型的卷积层权重来构建迁移网络模型,将高层特征导入迁移网络中加强训练得到更加优越的训练模型,利用训练模型可对多光谱遥感数据集更加准确分类。实验结果表明,在Satellite、NWPU和UC Merced实验数据中,冰川、建筑群和海滩分类精度得到有效提高,达到92%左右,针对沙漠、岩石、水域等特殊环境遥感图像,总体分类精度提高5%左右。部分多光谱遥感数据的底层特征和中层特征在训练器中表现并不理想,波段的增多也会导致信息的冗余和数据处理复杂性的提高,反而高层特征在这部分数据中保留了地物信息的轮廓,能更好地适应分类器,得到更加优越的分类结果。

基于改进MobileNetV3的遥感目标检测

设计了一种新的轻量级多类物体检测网络,该网络可以实现对遥感图像快速准确检测,同时可以满足实时检测的需求.首先,提出了一种更高效的多维注意力网络(FMDA-net),它在只增加少量参数的情况下,就能给检测模型带来明显的性能增益,提高检测器对小物体的灵敏度.然后,基于FMDA-net和更高效的ECA模块对MobileNetV3的Bneck块进行改进,从而获得新的轻量级特征提取网络MobileNetV3+,并将其作为YOLOv4的主干网络,用于遥感图像的目标检测任务.实验证明,网络相对于先进的MobileNetV3,在遥感数据集UCAS-AOD获得了更高的FPS和mAP,相比MobileNetV3检测精度mAP提高6.05%.同时检测速度也高于MobileNetV3达到41.58FPS满足实时检测的要求.

燃料空气炸药研究中几个问题

讨论了燃料空气炸药(FAE)尺度与爆轰相对能量问题,云雾起爆药量问题;燃料偏心抛问题。单位质量燃料空气炸药的爆轰能量与尺度有关,FAE 装置的尺度越大,单位质量燃料空气炸药的爆轰能量越高。云雾的起爆药量仅取决于云雾性质,与 FAE 尺度无关。给出了 FAE 装置偏心抛情况下燃料抛散速度的计算方法。

基于改进型Deeplabv3的城市道路图像语义分割

传统深度学习语义分割算法中存在特征细节信息丢失以及像素关联度降低的问题,导致图像边缘出现误分割、分割边界不连续。由此在复用底层特征以及捕获多尺度语义信息的基础上提出一种改进型DeepLabv3图像语义分割算法。依据底层特征有助于还原图像细节,构建轻量级并行卷积神经网络(CNN)处理残差网络浅层输出的特征图,获取更多图像空间信息;采用像素级特征融合将获取的图像空间信息与深层网络特征进行融合,并利用金字塔池化模块获取融合特征图的多尺度语义信息;然后利用双线性插值获取图像分割结果。实验结果表明,所提方法可以有效改善语义分割中出现的误分割、分割边界不连续的现象。

基于改进型BP神经网络的光伏功率预测

光伏发电技术作为新时代主要能源供给手段被广泛应用,针对光伏发电数据采集不完整、筛选不合理、数据挖掘不全面等造成的预测精度低的问题,提出了一种结合流形学习算法和改进型BP神经网络算法。首先用灰度关联算法排除3项与光伏功率关联度最差的因素,然后结合流形学习网络将数据空间进行降维,最后采用模拟端对端结构的改进型BP神经网络来训练获得影响因子,保存的算法模型可以对未来几年的数据进行预测。实验结果表明,相比其它传统的算法,平均绝对百分比误差(MAPE)下降了10%左右,均方根误差(RMSE)下降了0.2kw左右,一定程度导航提高而光伏功率的预测精度。研究证明了算法具有较高的准确性、鲁棒性、模型具有较强的可迁移性。

苯巴比妥与卡马西平联合用药治疗癫痫病患者疗效分析

分析苯巴比妥与卡马西平联合用药治疗癫痫病患者疗效。选取2015年1月~2016年6月在本院接受治疗的70癫痫病患者,按照患者入院顺序分为参照组与联合组各35例。参照组采用苯巴比妥治疗,联合组采用苯巴比妥联合卡马西平治疗,对比两组患者的临床治疗效果以及自我效能量表评分。参照组患者临床治疗总有效率为85.71%,显著低于联合组患者治疗总有效率97.14%,各项数据资料对比具有显著差异(P<0.05)。参照组患者各项自我效能感量表评分均低于联合组患者,差异比较具有统计学价值(P<0.05)。苯巴比妥与卡马西平联合治疗癫痫病的效果理想,能够有效提升临床治疗的总有效率,建议在临床治疗中广泛应用。

结合注意力机制与路径聚合的多视图三维重建

目前基于学习的多视图三维重建研究已经取得了显著成果,但依然存在特征提取不完全和成本代价体之间相关性差的问题,从而导致重建精度不高。针对这一问题,设计了一种级联网络PAA-MVSNet。为了获得输入图像更加完整和准确的特征信息,该模型采用了“自顶向下”的特征提取方法,在不同尺度上进行特征提取,并将这些特征进行拼接,最后输出3个不同尺度的特征层;此外,引入改进的SE注意力模块优化三维代价体正则化过程,增强了代价体成本体积之间的相关性,提高了重建的精度和完整性。在DTU数据集上和基准网络CasMVSNet相比,该模型的准确性误差和完整性误差指标分别降低了5%和1.4%,且相较于其他模型均有不同程度提升。此外Tanks and Temples数据集上的实验结果表明,该模型有很好的泛化性。提出的基于路径聚合的特征提取模块和注意力优化代价体正则化模块均取得了效果,在重建精度上相比于其他模型都有一定的提升,验证了该模型的有效性。

基于电力机车智能电表的能耗信息管理系统的设计与实现

简要介绍了电力机车智能电表的开发背景,设计了一种基于该智能电表的能耗信息管理系统。该系统采用无线转储、网络传输和访问网络数据库等方法,为解决铁路系统供电段与机务段的电费核算问题指明了一个新的方向。阐述了其设计思想、系统组成,特别对软件设计作了详尽的分析。该系统现已开始在兰州铁路局推广应用。

小型高压充电实验装置中高压变压器设计

小型高压变压器作为该脉冲功率实验装置的核心器件,其正确的设计与制作是该实验装置能否正常运行的关键,因此本文着重研究了小型高压脉冲功率实验装置中小型高压变压器的设计方法,根据设计方法制作了样品,样品实验结果表明,该变压器满足了小型脉冲功率实验装置的要求.

扩张后假体置入乳房再造术的围术期护理

[目的]介绍扩张后假体置入乳房再造术围术期的护理。[方法]对9例用扩张后假体置入乳房再造术的的病人,进行手术前后心理护理、术区准备、术后皮瓣等全面而系统的围术期护理。[结果]9例病人住院期间无并发症,伤口一期愈合,术后半年随访,再造乳房无挛缩,外形满意,手感良好。[结论]扩张后假体置入乳房再造可以使病人获得接近对侧乳房的形态和大小,且没有再造术附加供区的创伤,减少病人心理障碍的发生率,而全面而系统的围术期护理也是手术成功的关键。