基于模糊光照处理的田间鲜烟成熟度图像智能判别方法研究

自然环境下田间烟叶受光照影响导致采收机械对烟叶成熟度的判别率较低,为解决此问题,提出一种基于模糊光照处理的田间烟叶成熟度判别模型。首先,使用卷积神经网络分割模型提取感兴趣烟叶区域;其次,构建烟叶区域的分段模型用以建立光照与烟叶颜色信息间的模糊非线性关系,消除光照的影响;然后,统计不同成熟度颜色先验知识,根据先验知识建立自然环境下黄色、绿色模糊关系推理烟叶区域像素点颜色属性并计算黄色面积;最后,构建黄色面积与鲜烟叶成熟度之间的隶属度概率关系,计算烟叶成熟度。使用本研究方法对四川地区云烟87中、上部叶和中川208中、上部叶田间鲜烟叶进行处理,分别获得82.0%、77.0%、75.0%和71%的成熟度分类准确率,普遍优于ELM、SVM和BP神经网络。试验结果表明,提出的田间烟叶成熟度判别方法能够有效克服光照的影响,准确判定不同田间环境烟叶的成熟度,为烟叶智能采集装备视觉系统提供理论基础。

基于高光谱成像技术和深度学习的烤后烟叶品种分类判别

为了实现对不同品种烤后烟叶的快速判别,采集红花大金元、K326、云烟105三种烟叶的高光谱图像,利用阈值分割和边缘提取算法选择感兴趣区域,获得烟叶的光谱数据。分别使用卷积平滑结合一阶导数、标准正态变量变换、多元散射校正和中心化等4种常用方法对原始光谱数据进行预处理,在此基础上建立多层感知机网络(Multilayer Perceptron,MLP)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,进行烤后烟叶品种分类的比较研究。结果表明,所建立的模型均可对烟叶的品种进行有效判别,其中一阶导数预处理在多个模型中表现均优于其他3种预处理方法,基于CNN建立的分类模型性能优于其他模型,两者结合的性能最优,其测试集正确率和准确率分别为97.9%和98%,表明高光谱结合CNN可以实现烟叶品种的定性判别。上述研究为后续基于高光谱技术开发针对烤后烟叶的快速检测系统提供了理论依据和技术支撑。

市域列车隧道断面突变位置气动特性

[目的]为了确保列车运营安全性与旅客乘坐舒适性,需研究市域列车过隧道内变截面位置(进站台、隧道内运行、过中间风井)时的气动力和车内压力变化规律。[方法]以8节编组的市域列车为例,建立数值计算模型;开展隧道变截面处气动性能数值仿真研究,分别对列车车体表面压力、隧道壁面压力、列车气动力、车内压力变化情况进行分析。[结果及结论]列车车体表面压力、气动载荷的变化规律为:列车进站时的表面压力和横向力>列车经过中间风井时的表面压力和横向力>列车在隧道内运行时的表面压力和横向力。车体表面压力幅值与列车运行速度的1.4~2.0次方呈线性关系;隧道壁面压力与列车运行速度的1.79~2.10次方呈线性关系;车体横向力与列车运行速度的1.8~2.0次方呈线性关系,倾覆力矩与列车运行速度的1.6~2.0次方呈线性关系。市域列车气密性设计能满足隧道内变截面位置处,车内压力变化不大于每3 s内压力变化800 Pa和每1 s内压力变化500 Pa的人体舒适性标准要求。

CJ6型城际动车组概述

城际铁路具有早晚客流高峰、高密度和公交化运输等特点,而现有固定长编组动车组存在常态和近期客流时运能极大浪费问题。为满足城际铁路客流潮汐规律和高密度运输迫切需求,文章提出采用时速160公里CJ6型城际动车组,详细介绍了该动车组的总体性能参数、电气系统、转向架、制动系统、机械系统、供排水与卫生系统、车内环境控制系统等,并重点阐述了各子系统的关键核心部件、结构、功能等技术特征。CJ6型城际动车组具有技术成熟、经济适用、安全舒适、低碳环保等多方位领先的性能特点,且能够灵活编组和实现公交化运营,最大限度地发挥动车组的运用效能,为我国轨道交通四网融合的新型城际动车组关键技术研究及应用提供支持。

动车组底架设备安装方式探讨与分析

动车组采用动力分散的配置方式,能够有效降低轴重和提高牵引制动性能,但动力分散型动车组的底架设备种类多、质量范围广,如何实现动车组底架设备的安全吊挂,成为确保动车组安全平稳运行的关键问题。文章结合不同平台的动力分散型动车组底架设备分布特点,详细梳理了动车组底架设备安装结构类型,并针对各底架设备安装方式的技术特征及差异进行探讨和分析,总结了各底架设备安装方式的适用情况。

宁马城际地下车站侧墙混凝土抗裂技术与应用

为解决宁马城际地下车站混凝土早期开裂及渗水的危害,以优选原材料和优化配合比为基础,制备低温升高抗裂混凝土,使其满足7 d绝热温升不超过45℃,28 d自生体积变形仍然超过200με。文章结合工程施工特点,合理设计分段长度,控制施工生产混凝土的温度与工作性能,将其应用至宁马城际板桥站主体结构侧墙中。通过结构中心监测的数据结果表明,与类似结构相比,抗裂混凝土侧墙有效降低结构温升达25%,结构中心处变形远超过对比侧墙。现场持续跟踪3个月,发现应用段侧墙裂缝数量降低率达到75%,裂缝控制效果明显。

大鼠间质性膀胱炎/膀胱疼痛综合征模型建立的研究进展

间质性膀胱炎动物模型是研究间质性膀胱炎/膀胱疼痛综合征(interstitial cystitis,IC/bladder pain syndrome,BPS)的重要参考依据,目前对于IC/BPS的基础研究大多需要经过其动物模型的探索及验证。IC/BPS并不存在病理诊断金标准,,各类动物模型大多表现IC/BPS的一种或几种表型。本文对啮齿类动物中最常用的大鼠模型的造模方法和应用进行了总结。

海面粗糙度与尾流衰减系数对近海风电场发电量的影响

海上风电场正迎来加速发展期,准确评估发电量对项目的经济收益至关重要。远海风电场的发电量预估值已与实际值十分接近,但近海风电场的发电量预估值与实际值还有一定差距。为了寻找能准确评估近海岸风电场发电量的模型,对常用的风电场发电量计算软件WAsP进行研究,探究不同参数取值对发电量的影响。围绕海面粗糙度、尾流衰减系数这两个参数的取值对发电量的影响展开研究,测算了0~0.005范围内的海面粗糙度及0.03~0.05范围内的尾流衰减系数对发电量计算结果的影响,并根据实际项目给出了取值建议。结果表明:随着海面粗糙度的增大发电量减小,而随着尾流衰减系数的增大发电量增大。该研究为近海岸风电场发电量评估提供了数据基础和理论支撑,具备一定的科学意义和应用价值。

全隧道市域动车组客室噪声优化与试验研究

为全面提升某全隧道市域动车组客室声学舒适性,并为下一代市域列车噪声优化设计提供理论指导与技术储备,开展了客室噪声优化设计与仿真试验研究。首先,对某市域动车组和运营线路进行振动噪声测试,探寻客室噪声的传递路径及主要影响因素;其次,基于试验数据分析结果,制定整车噪声优化方案;最后,通过整车试验验证噪声优化方案的工艺可行性和声学舒适性的改善效果。试验结果表明:整车和轨道条件优化整改后,静置状态下车内噪声降低3~6 dB(A),160 km/h恒速工况下车内噪声降低1~1.5 dB(A);合理打磨轨道,能使车内语言清晰度提升约10%,响度降低约7 sone,列车运行噪声声品质得以提升。

P53、Ki-67蛋白在前列腺癌的表达及其临床意义

目的研究P53和Ki-67蛋白在前列腺癌组织中的表达情况,探讨P53和Ki-67蛋白的表达与前列腺癌临床病理特征之间的关系。方法应用免疫组化法检测90例根治性前列腺癌切除术后组织标本中P53、细胞增殖指标Ki-67的表达情况。记录所有患者年龄、术前血清前列腺特异性抗原(PSA)水平、术后Gleason评分、病理分期、神经血管癌栓浸润情况。分析P53表达与上述各项指标的相关性。结果前列腺癌组织P53和Ki-67表达(≥3%)阳性率分别为27.8%(25/90)和46.7%(42/90)。P53在pT2和pT3~T4期的阳性率为50.0%和19.7%(P=0.005),而Ki-67在pT2和pT3~T4期的阳性率为36.4%和75.0%(P=0.001)。Ki-67在Gleason评分≤6分、7分和≥8分组中表达阳性分别为30.4%、53.8%和66.7%,差异具有统计学意义。P53表达阳性与Ki-67表达相关(P=0.012)。P53表达与年龄、术前血PSA水平、术后Gleason评分、血管神经癌栓浸润差异无统计学意义。结论前列腺癌P53蛋白表达与肿瘤分期和Ki-67相关,而Ki-67表达与肿瘤分期分级均相关。

基于图像处理的烟叶烘烤阶段判别模型优选

【背景和目的】烟叶烘烤阶段的自动判别是建立智能化烟叶烘烤系统的重要环节。为实现烘烤阶段的精确识别和操控,提升烟叶烘烤的精准度。【方法】提取烘烤过程中整夹烟叶图像的11种颜色特征和8种纹理特征,分别对颜色特征和纹理特征进行变量聚类分析,以10为距离,将提取的颜色特征和纹理特征各分为2类。利用相关性分析筛选出每类特征中与烘烤阶段相关性最强的1个特征组成特征子集(R/G、l*、灰度平均和惯性),作为模型输入,分别利用基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群算法的反向传播(PSO-BP)神经网络和极限学习机(ELM)进行烟叶烘烤阶段的分类识别研究。【结果】以优选后4个图像特征作为模型输入时,所建立的GA-SVM模型的测试集判别准确率为93.27%,PSO-BP神经网络模型的测试集判别准确率为89.35%,ELM模型的测试集判别准确率为85.05%。【结论】基于遗传算法的SVM模型烘烤阶段识别效果优于基于粒子群算法的BP神经网络模型,基于粒子群算法的BP神经网络模型识别效果优于ELM模型。

改进ResNet18网络模型的羊肉部位分类与移动端应用

针对传统图像分类模型泛化性不强、准确率不高以及耗时等问题,该研究构建了一种用于识别不同部位羊肉的改进ResNet18网络模型,并基于智能手机开发了一款可快速识别不同部位羊肉的应用软件。首先,使用数据增强方式对采集到的羊背脊、羊前腿和羊后腿肉的原始手机图像进行数据扩充;其次,在ResNet18网络结构中引入附加角裕度损失函数(ArcFace)作为特征优化层参与训练,通过优化类别的特征以增强不同部位羊肉之间的类内紧度和类间差异,同时将ResNet18网络残差结构中的传统卷积用深度可分离卷积替换以减少网络参数量,提高网络运行速度;再次,探究了不同优化器、学习率和权重衰减系数对网络收敛速度和准确率的影响并确定模型参数;最后,将该网络模型移植到安卓(Android)手机以实现不同部位羊肉的移动端检测。研究结果表明,改进ResNet18网络模型测试集的准确率高达97.92%,相比ResNet18网络模型提高了5.92个百分点;把改进ResNet18网络模型部署到移动端后,每张图片的检测时间约为0.3 s。该研究利用改进ResNet18网络模型结合智能手机图像实现了不同部位羊肉的移动端快速准确分类,为促进羊肉的智能化检测及羊肉市场按质论价提供了技术支持。

基于手机图像的不同贮藏时间下冷却羊肉的部位判别

为了实现手机对冷却羊肉不同贮藏时间下不同部位的快速判别,本研究利用手机采集不同贮藏时间(0~12 d)下羊背脊肉、羊前腿肉和羊后腿肉样品的图像,提取不同颜色空间下的颜色均值和RGB颜色空间下的颜色矩等颜色特征并进行差异显著性分析,获得不同部位之间具有显著性差异的7个颜色特征。根据不同部位之间颜色特征的差异性以及不同的颜色空间,选定4种颜色特征组合作为模型输入,分别利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)、支持向量机(support vector machine,SVM)和反向传播(back propagation,BP)神经网络进行羊背脊肉、羊后腿肉和羊前腿肉的分类比较研究。结果表明:以不同的颜色特征组合作为模型输入时,所建立的BP模型分类效果均优于SVM和ELM模型;当以12个颜色均值特征作为输入时所建立的BP模型分类效果最优,该模型的训练集、交叉验证集和测试集的判别准确率分别为96.13%、95.11%、91.44%,可以实现对不同贮藏时间下不同部位羊肉的定性判别分析。上述研究为后续开发手机应用APP及利用手机实现对不同贮藏时间下冷却羊肉部位的快速判别分析提供了理论依据和技术支撑。

基于机器视觉的烤烟鲜烟成熟度判别模型优选

为解决目前靠人为主观经验判别鲜烟成熟度并不准确的问题,对不同成熟度鲜烟叶进行图像处理、特征提取,并建立鲜烟叶成熟度判别模型,以实现鲜烟成熟度的智能判别。通过采集云烟87品种不同成熟度上部烟叶图像的10种颜色特征和纹理特征,分别进行变量聚类分析以及相关性分析,筛选出每类特征与成熟度相关性最强的1个特征组成特征子集,利用基于遗传算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群算法的反向传播(PSO-BP)神经网络和极限学习机(ELM)进行鲜烟成熟度的判别研究。结果表明:以优选后5个烟叶图像特征作为模型输入时,所建立的GA-SVM、PSO-BP、ELM模型的判别准确率分别为92.00%、90.00%、84.00%。证明利用机器视觉技术判别鲜烟成熟度是可行的,为之后烟叶智能采收提供理论基础和技术支持。

中国门诊女性下尿路症状诊疗状况的多中心调查

目的通过分析国内泌尿外科门诊就诊女性下尿路症状(LUTS)患者资料,了解国内女性LUTS诊断与治疗的变化情况。方法于2011年和2015年对国内多中心泌尿外科门诊就诊的女性LUTS患者进行横断面调查研究,共纳入患者3515例,其中一期780例,二期2735例。调查的内容包括患者一般情况、相关人口学特征、本次及既往诊断信息、治疗方案、用药信息、国际前列腺症状评分(IPSS)问卷和膀胱过度活动症患者症状评估(OABSS)问卷等。结果我国女性LUTS患病率较高,临床表现以储尿期症状为主。所有因LUTS就诊的女性患者中,最终被诊断为膀胱过度活动症(OAB)的患者最多。一期患者主要诊断出的疾病前3位分别为OAB(58.7%)、泌尿系感染(13.8%)、尿路结石(3.0%);二期患者主要诊断出的疾病前3位分别为OAB(67.8%)、泌尿系感染(27.8%)、压力性尿失禁(7.2%)。二期调查中就诊女性无OAB症状和轻度OAB症状患者比例提高,中度OAB症状患者比例降低,差异有统计学意义(P<0.001),但就诊患者OAB症状仍以中重度为主。二期调查中诊断流程改善明显,IPSS问卷、OABSS问卷使用率达100%,尿常规、尿流率、残余尿测定使用频率较一期增加。药物等保守治疗是女性LUTS患者主要治疗选择。近70%的OAB患者采用单药治疗,且M受体拮抗剂已成为女性OAB患者的主要用药。结论我国女性LUTS诊断治疗规范化、流程化程度得到提高,但患者仍以中重度为主。

基于扰动观测器的锂电池荷电状态估算方法

基于电池模型的荷电状态(SOC)估算方法,模型参数的误差会直接影响估算结果。根据扰动观测器原理,建立了锂电池电压扰动观测器模型,与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合,设计了具有电池电压扰动补偿功能的锂电池SOC估算方法。由电压扰动观测器得到的补偿电压变量,可实时修正数学模型中的电池状态变量偏差对SOC估算的影响。仿真结果表明当电池数学模型存在滞后电压等动态响应误差时,该方法在充放电过程中SOC估算精度要优于常规EKF估算方法。

肾透明细胞癌m6A甲基化修饰相关的lncRNA预后模型的构建与应用

目的利用TCGA数据库建立肾透明细胞癌(ccRCC)N6-甲基腺嘌呤(m6A)甲基化修饰相关的长链非编码RNA(lncRNA)预后模型,并探讨其临床意义。方法从TCGA数据库中获取ccRCC的转录组数据和临床数据,通过Pearson相关性分析及单因素Cox回归分析筛选与m6A表达及预后相关的lncRNA。将配有完整生存资料的数据随机分为训练集和验证集,训练集采用LASSO回归分析确定关键lncRNA并构建预后模型、计算风险评分。根据风险评分的中位值将训练集的患者分为高、低风险两组,绘制Kaplan-Meier生存曲线比较两组生存差异。将预后模型及临床病理参数纳入单因素和多因素Cox回归分析,构建列线图预测ccRCC患者3年及5年总生存率。并用验证集对预后模型进行验证评估。结果共筛选出12个m6A相关的关键lncRNA(AC009948.2、AC011752.1、AC018752.1、AF117829.1、AL008718.3、AL133243.3、AL158071.5、COL18A1-AS1、DLEU2、LINC00115、RPL34-AS1及SNHG10)构建预后模型。训练集Kaplan-Meie r生存曲线显示高风险组患者的总体生存期明显低于低风险组(P<0.001),并在验证集得到一致的结果(P<0.001)。多因素Cox回归分析显示年龄、肿瘤分级、临床分期及预后模型是ccRCC患者预后的独立影响因素(P<0.01)。以预后模型及临床病理特征联合构建的列线图具有良好的区分度和一致性。结论m6A相关的lncRNA预后模型能够预测ccRCC患者的预后,有望为患者的个体化治疗提供新的参考依据。

光学无损检测技术在烟叶采烤过程中的应用研究进展

烟叶的产量和品质是保障中式卷烟品质的基础,采收和烘烤是决定烟叶质量的重要生产过程。目前我国生产上对烟叶采收标准和烘烤进程的判断主要依靠人工经验进行主观判断,具有较复杂、不便捷、应用不方便的特点。光学无损检测技术可以很好地弥补人工经验不足、判断不准等问题,且可以实现快速、大面积检测和远距离无接触式探测。本文对光学无损检测技术在鲜烟叶成熟度判定和烘烤过程中的应用现状及进展进行综述,并对其进一步的应用进行展望,以为烟叶烘烤技术的研究提供参考。

深耕高起垄对烤烟生长及产质量的影响

通过田间试验,研究深耕高起垄对烤烟生育期、农艺性状及产质量的影响。结果表明:深耕高起垄可明显延长烤烟大田生育期,影响烟株的植物学性状和生长势;深耕高起垄会使烟株农艺性状变差,但对病害发生程度无明显影响;深耕高起垄会降低烟株生长前期的干物质积累速率,但会加快生长后期的干物质积累速率;在2019—2020年度环境条件下,烤烟经济性状以自然耕层12 cm、垄高35 cm处理最好,原烟外观质量以深耕17 cm、垄高40 cm的处理最好。

铁路浅埋隧道眀挖与暗挖方案对比分析

明挖法和暗挖法是铁路浅埋隧道常用的2种施工方法,其技术性、经济性和安全性是选择施工方法的3个关键指标。本文以某铁路浅埋隧道为例,基于明挖法和暗挖法的工程特点,从技术和环保角度对2种工法进行分析;依据现行铁路工程造价标准,对采用明挖法和暗挖法施工进行经济对比;根据该工程的施工环境和地质条件,分析2种工法的施工风险。通过综合比较分析,推荐该浅埋铁路隧道采用暗挖法施工。