数字赋能:基于视觉Transformer的非遗苗绣纹样数字化提取

苗绣通常是以线稿描绘的基础图样,搭配丰富色彩的丝线及不同的刺绣技法而形成,出现在一系列如服饰、头饰及配件等纺织品中,但是随着纺织品的损坏和丢失等原因,部分苗绣纹样便也随之流失。目前采用传统手工描绘纹样获取线稿的方式极其不便,因此文章针对苗绣纹样的数字化提取,提出了一种基于两阶段渐进采样视觉Transformer的边缘检测算法,分为全局和局部检测。在两个阶段都引入渐进式采样来定位重要区域,使提取的边缘集中于苗绣纹样主体部分,减少服饰背景等造成的干扰。通过使用多尺度通道注意力特征融合模块,将全局和局部检测的边缘进行加权融合,以获得更清晰的边缘。实验结果表明,该算法与其他算法相比,提取的苗绣纹样获得了更纤细的线条,且丢失的纹样形状线条较少,纹样整体效果与标签图最接近,效果最佳。

阶梯水库水文计算方法的探讨

阶梯水库水文计算,考虑的因素繁多,水库周边环境,水库所在地理位置,因此计算过程复杂,繁琐,工作量较大。为了水库的上游水库发生泄洪时候,下游水库水文的计算方法,加固水库的防洪能力,保证水库的能力与安全,为水库除险加固提供准确的计算成果,水库水文计算至关重要,而水库水文的计算方法决定水文计算结果的准确性,因此讨论水库水文的计算方法从而提高计算效率。