一种基于PSMNet改进的立体匹配算法

为了解决双目视觉中的立体匹配问题、减少立体匹配网络的参数数量、降低算法的计算复杂度、提高算法的实用性。在PSMNet立体匹配网络的基础上进行改进,提出了一种具备浅层结构与宽阔视野的立体匹配算法--SWNet。浅层结构表示网络层数更少、参数更少、处理速度更快;宽阔视野则表示网络的感受野更宽广,能够获取并保留更多的空间信息。SWNet由特征提取、3D卷积和视差回归3个部分构成。在特征提取部分,引入了深色空间金字塔结构(Atrous Spatial Pyramid Pool,ASPP),用于提取多尺度的空间特征信息,设计了特征融合模块,将不同尺度的特征信息有效地融合起来以构建匹配代价卷;3D卷积神经网络利用堆叠的编码解码结构进一步对匹配代价卷进行规则化处理,获得不同视差条件下特征点之间的对应关系;最后,采用回归的方式得到视差图。SWNet在SceneFlow和KITTI 2015两个公开的数据集上均取得了优异的表现,与参考算法PSMNet相比,参数数量下降了48.9%,且误匹配率仅有2.24%。

一级方程式赛车尾流的气动结构仿真分析与发展

本文介绍了一级方程式赛车的气动特性与后负升力的影响,强调了对其尾流利用的重要性,由此延伸出一级方程式赛车上尾翼和扩散器两大空气动力学套件,详细讲述了两者对提升对负升力的功用、利用尾流的原理与其在一级方程式赛车中的发展历程,并展示了尾翼与扩散器在汽车空气动力学应用中的重要性,对各类赛车的空气动力学设计具有指导意义。

基于ANSYS仿真的汽车气动造型优化

基于ANSYS仿真软件中的k-epsilon模型对两款车的外部流场进行了仿真,对比分析了汽车前部、尾部、底部流谱和周围涡系,并根据两款车的外形特征,找到了影响涡流、负压区大小的原因,发现合理设置车头下缘凸起唇、车头头缘高度、发动机罩与前风窗的夹角、后风窗斜度、后车体横向收缩、离地间隙、车身纵倾角、车身底部曲率等参数可以改善汽车的气动性能,降低气动阻力,对现代汽车的造型设计具有指导意义。