基于AHP/QFD/TRIZ理论的可伸缩式餐桌设计

目的为丰富餐桌的应用场景,改进传统餐桌工作原理,扩充其使用功能,满足当代人多样化需求,设计一款可调节面积的伸缩式餐桌。方法采用调研访谈法总结出用户需求类别,利用AHP层次分析法算出用户各项需求权重;利用QFD质量功能展开将用户需求转化为技术需求,并得出矛盾冲突;利用TRIZ创新理论的分离原理与矛盾矩阵,从40个发明原理中找出解决技术矛盾与物理矛盾的最优方法,最后得出理想方案。结果通过整合AHP、QFD、TRIZ等理论模型,将之付诸于可伸缩式餐桌设计开发流程中,设计出了一款伸缩式餐桌,进一步验证了该套设计流程的科学性与合理性。结论该套设计流程可为产品设计与开发提供参考思路。

基于PWC-Net的多层权值和轻量化改进光流估计算法

针对现有光流估计方法实时性不够的问题,提出轻量化的深度可分离卷积的PWC-Net改进模型(depth separable pyramid,warping and cost volume,DS-PWC)。其改进是将常规二维卷积网络层解耦为深度可分离卷积层,并且DS-PWC在金字塔层增加基于层数的权重系数,从而使得网络结构在不损失精度的情况下大幅减少模型参数量。在训练过程中,使用图像及对象感知数据随机擦除(image and object-aware random erasing,I+ORE)等数据增强技术,进一步提升估计预测结果泛化能力。实验结果表明,在数据集测试DS-PWC模型,在保持质量的同时运行效率达到约58 fps(frame per second)。同时为了验证算法有效性,进行了模型结构和数据增强的消融实验。结果证明了DS-PWC模型的有效性。