融合图像信息的跨模态Transformer点云补全算法

针对三维传感器(如LiDAR、深度相机)获取的点云往往残缺不全,需要进行补全处理,而单模态方法存在的补全结果细节不丰富、结构不完整等问题,提出一种融合图像信息的跨模态Transformer点云补全算法.首先采用点云分支和图像分支分别提取点云特征和图像特征,其中,点云分支采用PoinTr为骨干网络,图像分支采用7层卷积;然后通过特征融合模块融合点云特征和图像特征,由粗到精地生成全分辨率的点云.在ShapeNet-ViPC数据集上进行实验的结果表明,所提算法的可视化结果优于单模态点云补全方法和目前仅有的跨模态点云补全方法ViPC,且在大部分测试类别上的CD-L_(2)量化指标优于ViPC;平均CD-L_(2)为2.74,比ViPC低17%.为了便于研究人员评估和使用,文中算法可通过https://github.com/Starak-x/ImPoinTr开源获取.

一种基于语义引导和对比学习的战场图像去烟算法

烟雾作为现代战争中最常见的作战产物,不可避免地会降低作战场景的可视性,进而影响下游军事智能系统的性能,因此对含烟图像进行复原处理非常重要,现有算法通常忽略图像中高阶的语义信息和降质图像本身都可以为提高网络去烟能力提供有价值的监督信息。为此,提出一种基于语义引导和对比学习的生成对抗网络来去除战场图像中的烟雾。通过在低阶视觉任务中融入高阶语义特征,将语义信息作为引导帮助网络更好地恢复图像的结构和色彩信息;利用对比学习范式将清晰和含烟图像构建为正、负样本,并采用对比约束使去烟后的图像与清晰图像接近,并远离含烟图像。此外,为模拟真实的战场含烟场景,首次构建一套含烟战场数据集,推进了相关研究的发展。实验结果表明,与现有图像去烟算法相比,所提方法在定量和定性指标上均达到了先进水平。

面向真实战场环境的Transformer-CNN多特征聚合图像去雾算法

军事智能系统的发展对现代战争的作战方式和制胜机理产生重大影响,然而这些系统容易受到雾霾等天气的影响导致获取的图像出现模糊、退化等问题,给后续识别、追踪等作战任务带来挑战,因此对战场含雾图像进行复原非常重要。鉴于获取同一场景下的含雾、清晰图像对难度极大,现有网络大都采用合成数据进行训练;但真实雾图和合成雾图之间的间隙,会导致在合成数据下训练的模型在真实场景中泛化性差。为此,提出一种面向真实战场环境的自注意力模型-卷积神经网络(Transformer-Convolutional Neural Network,Transformer-CNN)多特征聚合图像去雾算法。采用半监督框架,利用合成和真实战场含雾图像训练网络,使模型能够更好地应对真实含雾场景。采用双分支特征聚合架构,将CNN分支提取的局部特征和Transformer分支学习的全局特征进行聚合,以进一步提高模型去雾能力。为模拟真实战场含雾场景,构建了一套含雾战场图像数据集。实验结果表明,与8种最先进的图像去雾算法相比,所提算法在合成数据和真实图像上均表现良好。

基于曲率指导的B样条飞机进气道几何设计

进气道能够捕获来流,按一定流量、流速和畸变向发动机供气.作为飞机推进系统的起始部件,进气道直接影响飞机发动机的工作效率、性能和安全性.针对进气道自由曲面构型的特点,提出基于曲率指导的B样条进气道几何设计方法.首先给定控制点、节点数据,构造C2光滑约束的B样条关键截线,避免产生台阶效应而影响进气道性能;其次将计算过渡截线的离散点坐标,转化为利用过渡截线导数值反求所对应的B样条曲线,减小在复原曲线过程中计算离散点带来的累积误差;最后将上述B样条曲线拟合为B样条张量积曲面结构,减少格式转换造成的信息损失.该方法已集成在某型号进气道建模系统中,可快速、交互式地完成由任意进气口截线到出气口截线的光滑过渡.实验结果表明,建模得到的进气道曲面结构精确性较高、通用性较好,一定程度上减少了对国外相关CAD航空工业软件的依赖,可以为后续基于数值优化的几何设计与流体仿真一体化提供技术支撑.

“混凝土结构设计原理”实验教学的改革探讨与实践

“混凝土结构设计原理”这门课程不但在土木工程专业中属于理论性与实践性都很强的专业课程,同时该课程所对应的实验也是土木工程专业最为综合与复杂的实验。在新的《高等学校土木工程本科指导性专业规范》的指导下该实验得到进一步的加强,这与学校现有的实验软硬件条件产生了矛盾,本文提出了一种新的实验方法以及结构设计原理实验课的综合化设计理论,能很好地解决了这一矛盾,使学生通过实验真正理解并掌握了混凝土结构的原理与设计方法,为学生将来从事工程建设打下坚实的基础。

强化学习驱动的海战场多智能体协同作战仿真算法

未来海战场形势瞬息万变,亟需依托人工智能技术实现对海战场环境的高质量作战仿真,以全面优化和提升我军战斗力,达成克敌制胜的目的。作战单元的协同合作是实现海战场作战仿真的关键环节,如何实现多智能体之间的均衡决策是作战仿真首要解决的问题。基于解耦的优先经验回放机制和注意力机制,提出强化学习驱动的多智能体协同作战仿真算法(multi-agent reinforcement learning-based cooperative combat simulation,MARL-CCSA)。在MARL-CCSA基础上,利用专家经验,设计一种多尺度奖励函数,并基于此函数构建一个海战场作战仿真环境,使MARL-CCSA在此环境中训练易于收敛。设计想定进行仿真实验,并与其他算法的效果进行对比,验证MARL-CCSA的可行性与实用性。

基于返排期动态数据的页岩气井EUR快速评价方法

页岩气井单井估算最终储量(EUR)及增产改造体积(SRV)的评价一直是页岩气藏动态分析的技术难题。针对威荣页岩气田的气井处于早期试采阶段,面临试采时间短,生产动态数据少,单井估算最终储量(EUR)评价困难的现状,基于页岩气压裂水平井返排液物质平衡理论,通过引入压裂液返排的物质平衡时间建立了一套适用于页岩气井早期试采时间短的EUR快速评价新方法。对比常规EUR结果表明:1)常规EUR评价方法不适用于试采时间短,生产数据少的页岩气井;2)试采阶段返排液规整化压力与物质平衡时间呈现明显线性关系特征;3)新方法对威荣1口典型页岩气井EUR评价结果与经验法和Blasingame递减法的误差分别为5.3%和1.8%,验证了所提出新方法的可靠性和实用性。该方法对生产早期页岩气井EUR预测具有重要的现场指导意义。

球谐算子驱动三维激光SLAM闭环检测

闭环检测是三维激光SLAM实现自主定位和导航的核心环节.针对目前闭环检测存在高复杂度及低准确度的难题,提出具有旋转不变性的球谐算子(spherical harmonic energy,SHE)与绕Z轴旋转不变的球谐算子(spherical harmonic Z-energy,SHZE);结合SHE和SHZE的优势,通过两步搜索提出一种三维激光SLAM闭环检测算法SH-LCD,在提高信息丰富度的同时降低了闭环检测计算的复杂度,具有较强的特征提取能力与普适性.在KITTI,NCLT和Complex Urban这3个公共基准数据集上的闭环检测实验结果表明,SH-LCD算法的闭环检测精度优于最新的闭环检测方法,包括Scan Context,M2DP,OverlapNet等;此外,该算法闭环检测效率高,计算算子与算子匹配消耗的时间仅需约12.0 ms和2.3 ms,满足SLAM实时性的要求.

以图搜图:基于显著性注意力的美容产品检索网络

在基于深度学习的美容产品检索任务中,图片背景、拍摄角度和产品摆放姿态均是产品图片上潜在的干扰信息;同时,检索数据库中众多相似产品会互相干扰.针对这些问题,将显著性注意力机制融入损失函数、随即丢弃模块和相似项计算中,分别设计了显著性损失函数、显著性随即丢弃模块和显著相似性方法,有效地抑制了用户待检索图片与检索数据库图片中的干扰信息;然后,采用有效的特征提取器抵抗图片相似项的干扰;最后综合上述4个模块,提出基于显著性注意力的美容产品检索网络SA-Net.经过Pro-10k数据集训练,在Per-500k数据集上进行消融学习和对比实验的结果表明,SA-Net提升了美容产品检索的准确度,比已公开的最好同类算法AMAC提高3%.

基于物质平衡修正的页岩气藏压裂水平井产量递减分析方法

基于压裂水平井非结构PEBI网格,引入尘气模型建立了综合考虑页岩气藏吸附/解吸、扩散和达西流的运移数学模型,结合控制体有限差分法和全隐式法推导了页岩气藏无限导流压裂水平井产量递减数学模型,并考虑了页岩吸附/解吸作用修正Blasingame现代产量递减分析方法中的物质平衡拟时间,将该方法扩展到页岩气藏,计算获得了页岩气藏无限导流压裂水平井Blasingame产量递减典型曲线。结果表明:与物质平衡修正后的产量递减曲线相比,修正前的页岩气藏无限导流压裂水平井产量递减曲线值偏小,并且边界拟稳定流出现的时间更早,计算出的单井控制储量偏小;页岩气藏无限导流压裂水平井Blasingame产量递减典型曲线可划分为早期裂缝线性流、早期径向流、复合线性流以及拟稳定流4个流动阶段;页岩吸附/解吸作用对产量递减典型曲线有显著影响,其中Langmuir压力对其影响是非线性的,而Langmuir体积对其影响为线性的。

破损文物数字化修复: 以中国出土青铜器为例

出土青铜器大多存在缺失碎块现象,包括片状缺块、跨区域缺块和结构性缺块.随着三维重建和激光扫描技术的发展,以高精度数字化模型为基础的文物修复技术得到了广泛的重视.针对青铜器缺块的多样性和复杂性,从青铜器自身具有的形态特征出发,提出了青铜器缺块的多元数字化补配框架.对于片状缺块,分析了具有缺失数据的模型内蕴对称性,研究了青铜器表面纹饰的提取方法,根据模型对称变换建立覆盖缺块的初始模型,再根据纹饰拼接方法,从局部精细调整缺块初步模型,使缺块模型上的纹饰与周围模型的纹饰美观拼接,从而形成了青铜器三维模型从全局到局部的补配方案;对于跨区域缺块,设计了缺块边缘欧拉螺线的走向和研究了缺块内外数据的相似性匹配技术,使用了由粗到精、特征敏感的补配方法;对于结构性缺块,设计了具有高效、良好交互性能的缺块几何形态编辑技术,进而为破损青铜器的缺块补配提供了一个专业、便捷的,且具有多元互补方案的计算机辅助几何处理平台.

页岩气藏多级压裂水平井压力动态分析

基于非结构Voronoi网格技术生成压裂水平井非结构网格,引入尘气模型(DGM)建立考虑页岩气藏吸附解吸、扩散和达西流的运移数学模型,并结合控制体有限差分法和全隐式法推导得到页岩气藏压裂水平井压力动态分析数学模型离散格式,编程绘制页岩气藏压裂水平井不稳定压力动态分析典型曲线。研究结果表明:页岩气藏压裂水平井压力动态分析典型曲线可划分为井筒储集、过渡流、裂缝线性流、早期径向流、复合线性流、系统径向流和边界流7个流动阶段;吸附解吸作用越强,试井典型曲线的位置越低,同时生产时井底附近压力降落最大,近井带解吸气对气井供给量最大,使得过渡流出现一个"凹子",但受吸附解吸强度的影响,过渡流的"凹子"可能被掩盖掉;扩散系数能提高极低页岩渗透率储层的气体流动能力,当扩散系数达到一定值时,试井曲线中对应影响的流动阶段位置偏低;渗透率、裂缝数量、裂缝半长和裂缝间距对页岩气藏压裂水平井压力动态的影响与对常规气藏的影响一致。

页岩气藏孔渗结构特征和渗流机理研究现状

页岩气因其储量大、分布广、清洁,被认为是替代常规能源的重要能源之一。此类气藏属于特低孔、特低渗且存在吸附解吸等特性的非常规气藏。与常规气藏相比,因其具有特殊的微观储存结构和复杂的渗流机理,导致一般无自然产能或低产。因此能否认清其储渗结构和渗流机理是制约页岩气藏有效开发的瓶颈之一。为此调研了页岩气孔渗特征、评价方法以及多尺度下的渗流产出机理发展现状,为下一步的页岩气藏动态分析,产能预测等研究提供理论支撑。

基于区间梯度的联合双边滤波图像纹理去除方法

图像纹理去除是指保留图像的语义结构并去除图像中的纹理和噪声部分,从而将纹理区域与结构特征划分开,是计算成像和图像分析的基础研究问题。近年来,在该领域中出现了许多优秀的算法,但它们在结构纹理的区分效果、纹理滤除的干净程度和算法运行的效率等方面仍存在一些问题和矛盾。鉴于此,提出一种基于区间梯度的滤波方法来去除图像纹理。首先,为简化先验模型的复杂度,将区间梯度的概念应用到结构提取模型中,实现了纹理与结构的二元化标记,为下一步单独对纹理区域进行滤波处理做准备。其次,针对复杂多变的纹理部分,将最值替换机制融入到联合双边滤波算法中,即在目标像素的邻域中选取颜色差异最大的像素作为颜色权重分布的中心点,使其在滤波过程中起主导作用。实验证明,所提方法能应用于多种纹理图像,可有效缓解强纹理去除与运算效率之间的矛盾,同时,因在达到相近纹理去除效果时所需迭代次数更少,其在同类滤波方法中取得了更好的边缘保持效果。

考虑天然裂缝下气井产量预测方法研究

裂缝发育程度是影响低渗致密气藏单井产量的主要原因之一,但是目前含天然裂缝的致密气藏单井产量预测方法均是建立在双重孔隙介质模型之上,该模型对储层等效过于理想,难以描述实际裂缝特征参数对其单井生产的影响。提出以地质静态裂缝描述为基础的蒙特卡罗法模拟储层等效随机裂缝;利用非结构Voronio网格生成方法自动生成离散裂缝网络,进一步根据质量守恒定理利用控制体有限差分法将基质和裂缝系统渗透率分开处理建立了裂缝性气藏直井产量预测数值计算格式,采用全隐式方法进行求解计算。研究结果表明:在无天然裂缝情况下,该方法预测产量结果与国外商业软件计算结果对比一致性好,验证了该方法预测致密裂缝性气藏产量的可靠性;气井产量与裂缝长度、数量间存在正相关性关系;裂缝与井之间夹角对气井产量影响显著,因此合理布井是高效开发裂缝性致密气藏的关键之一。

网络评价对电影票房走势的影响

票房与网络评价之间存在着数据上、逻辑上的关联,本文将理论分析与实证分析相结合,利用clementine软件基于神经网络模型根据豆瓣网网络评价和时光网网络评价分析网络评价对电影票房走势的影响。分析表明在各个阶段,影响票房的网络评价指标各不相同却又有一定的关联性。电影制作公司应该根据各个时期影响票房的网络评价指标作出不同的反应决策,提高电影票房,降低票房下降率。

生态建筑的新材料在水池中的应用

本文采用和研发与环境协调、对环境友好的新生态材料并将其应用于生态水池的建设,改善了传统"水泥水池"部分技术缺陷,取得了良好的效果。

一阶常微分方程数值解中四种算法的实例比较

常用的求解一阶常微分方程初值问题的单步方法有:Euler法、梯形法、Taylor级数法、Rungue-Kutta法。本文借助VC软件,用四种方法求一个实例方程的数值解,通过比较求解结果来分析验证四种解法的误差精度。

遗传算法优化的神经网络在地应力回归分析中的应用

通过遗传算法对神经网络的权值和阀值进行优化,弥补了神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢等缺陷,并将该算法应用于地应力回归分析,达到了一个良好的效果。

考虑段间SRV非均质性的海陆过渡相页岩气压裂水平井产出剖面预测模型

准确认识水平井压裂后各段产出贡献、返排规律及井底生产动态是判断压裂改造有效性和提升设计针对性的依据,对提高气井产能和降本增效具有重要意义。为此,针对海陆过渡相页岩气长水平井非均质性和差异化增产改造引起的各段改造程度差异性问题,建立了考虑页岩储层非均质性和各段改造体积与改造程度差异的5区不稳定线性流压裂水平井产出剖面预测模型,运用现代数学物理方法和Stehfest数值反演方法获得了气井产量及各压裂段流量产出贡献曲线,并分析了各段的天然气产出规律及其影响因素。研究结果表明:(1)压降双对数、产能递减和各段产出贡献曲线可划分为裂缝线性流、裂缝改造区流、改造区外流、系统拟径向流及边界控制流5个流动阶段;(2)改造区渗透率和面积对裂缝线性流动阶段、裂缝改造区流动阶段的产出贡献率影响为正相关关系;(3)改造区外渗透率增加,系统拟径向流阶段产出贡献率增长且持续时间增加;(4)实际页岩气井产出剖面预测与示踪剂监测结果吻合较好,验证了模型的实用性和可靠性。结论认为,考虑段间SRV非均质性的页岩气压裂水平井产出剖面预测模型,可以有效解决页岩气藏工程中产出剖面预测难的问题,对页岩气压裂工艺优化及效益开发具有重要的指导作用。