基于改进RCF和无人机影像的电力线检测

针对更丰富卷积特征(RCF)算法检测电力线时存在边缘模糊、特征图包含太多噪声、在融合特征图时丢失多尺度信息等问题,对RCF算法进行改进.首先,使用具有平移不变性的下采样技术增强模型的鲁棒性;然后,在RCF主干网络中引入卷积块注意力模块(CBAM)机制,提高模型对电力线特征的表达能力;最后,在RCF的侧输出网络中加入级联网络,借助基于通道注意力机制的多尺度特征融合模块对特征图进行融合,从而获得更优异的细节保持效果.实验结果表明,改进模型的最优数据集规模、最佳图像比例和平均精度可分别提高0.7%、 1.3%和1.7%,检测结果噪声数量少,电力线更加清晰准确.

辐射和新风(RCF)空调技术在工程中的应用及防结露控制研究

辐射和新风系统(Radiant Ceiling and Fresh Air System)简称RCF技术,主要通过辐射换热的方式取代对流换热,更好地满足人体舒适度要求。随着技术和经济的进步,RCF技术已经越来越广泛地应用在机场、地铁、医院、学校、宾馆、展览馆、住宅和别墅等现代建筑工程中。

基于改进RCF的轨道边缘检测模型

针对现有边缘检测模型检测复杂环境下的轨道边缘精度较低的问题,提出了一种基于改进RCF的轨道边缘检测模型。在RCF模型的基础上,去除深层的反卷积操作,增加特征融合模块,提升深层特征网络表达轨道边缘特征的能力,设计多感受野模块替换最后的concat层,增加有效感受野,引入高效注意力模块,提取有利于特征检测的通道,减少边缘检测的噪声。仿真结果表明,与HED、RCF模型相比,改进RCF模型检测轨道边缘的ODS分别提高了6.4%和1.1%、OIS分别提高了5.3%和0.7%,可更高效地检测轨道边缘。

基于YOLOv5和RCF的足部尺寸测量系统

市场主流基于传统图像处理的足部尺寸测量算法存在工作运行效率低、测量结果误差大等问题.针对该问题,本文提出一种基于深度学习与传统图像处理相结合的足部尺寸测量系统.首先,使用YOLOv5(you only look once v5)检测出A4纸的有效区域,再采用RCF(richer convolutional features for edge detection)边缘检测方法提取A4纸及足部的边缘信息,通过A4纸的边缘估计出4个顶点来进行图像矫正.最后,对已矫正的图像使用降噪、滤波与二值化处理,从而计算出足部尺寸.在自行收集的足部样本数据集上进行测试,准确性为97.36%.实验结果表明,本文提出的基于YOLOv5和RCF的足部尺寸测量系统,提高了足部测量的精度以及运行效率,可帮助用户更便捷更高效更精确地获取个人足部数据,具有较好的实用价值和较广的应用前景.

改进RCF网络在建筑物边缘检测中的应用

建筑物边缘检测是提取建筑物信息最直接有效的方法,近几年,卷积神经网络被广泛应用于建筑物边缘检测研究,其中RCF网络被证明是应用于建筑物边缘检测的效果较好的卷积神经网络。然而,RCF网络在建筑物边缘检测的过程中,上采样过程采用一步双线性插值算法,上采样结构过于简单,导致产生了在深层网络特征层小尺寸图像特征直接上采样至大尺寸图像的条件下误差过大的问题。文章提出了阶梯式上采样结构以改进RCF网络,该方法能够有效减少一次双线性插值算法带来的误差,实验证明该方法能够有效提高RCF网络在建筑物边缘检测上的结果精度,显著增加输出结果图像的清晰度。

基于类比统计估算法(RCF)改进政府工程概算预测与审查——以深圳市交通类工程为例

按传统方法编制与审批的政府工程概算准确性不高。以深圳审计局(2014—2017)公布的50个交通工程审计报告作为基础数据,利用类比统计估算法(RCF)分别预测公布工程的概算,得到两个结果:一是将RCF方法和传统方法的预测结果分别与工程最终决算对比分析,发现RCF方法的概算值比传统方法更接近决算值;二是将深圳与其他国家和地区(英国、土耳其、冰岛、中国香港)交通类工程的RCF估算结果对比,发现深圳交通工程的最终批复概算存在系统性高估的现象。为此,指出现行概算审批制度中概算审查方法是概算高估的原因,并建立一个基于RCF的政府工程投资审查改革框架,以突显其应用价值。

分屑槽槽型对RCF型PCB铣刀的影响

在切削过程中,RCF铣刀容易出现刀具磨损,甚至疲劳断裂。分屑槽槽型的设计对RCF铣刀的切削性能具有重要影响,但目前缺乏RCF铣刀分屑槽槽型对刀具性能影响的研究。对此,本文推导出RCF65型铣刀刀齿重叠率公式、分屑槽槽宽计算公式及槽深取值范围;利用SolidWorks三维建模软件建立RCF65型铣刀模型;应用AdvantEdge有限元分析软件分别对三种分屑槽槽型的刀具进行仿真研究,分析了不同分屑槽槽型对刀具在切削中的温度、切削力和应力的影响,找到了刀具易疲劳断裂区域。结果表明,RCF65半月型分屑槽铣刀性能最优。

除环上rcf方阵的逆方阵

讨论了除环 R上 rcf方阵的逆方阵问题 ,证明了除环 R上 rcf方阵各种逆方阵存在的充分必要条件 .

除环上rcf方阵的对角化

讨论了除环上 rcf方阵的对角化问题 ,证明了除环上 rcf方阵等价于一在特殊对角矩阵

基于深度学习RCF模型的三都澳筏式养殖区提取研究

三都澳是中国重要的海水养殖海湾,在水产养殖中占有较高的经济地位。快速准确地获取养殖区的分布范围、数量以及面积等信息,对养殖区规划、产值估计、生态调查、风暴潮灾害预防等具有重要的意义。然而,随着养殖区域的扩大,海水背景状态愈发复杂多样,光谱特征差异较大,为养殖区提取带来困难。在本实验中,利用高分辨率遥感卫星GF-2图像,引入深度学习RCF(Richer Convolutional Features)网络模型对海湾内的筏式养殖区进行了提取。结果显示:该方法无需事先对区域进行水陆分离处理,且对水中泥沙较多的区域以及海浪较大的区域有很好的提取效果,提取精度达93%以上,适合进行大规模海水养殖区提取应用。

形态学与RCF相结合的唐卡图像边缘检测算法

唐卡图像的内容丰富,纹理信息复杂。边缘检测在唐卡图像分析研究中具有非常重要的意义,因为唐卡图像轮廓含有大量的图像数据信息。数学形态学方法提取的边缘光滑连续,但是对复杂的边缘检测时会存在模糊不清晰的现象[1]。卷积神经网络(CNN)可以提取很多高层的、多尺度的信息[2]。为此提出的边缘检测方法,用优化的数学形态学算法提取原图像边缘;利用训练的RCF网络模型[3]提取原图像的边缘。根据小波变换的分解与重构原理将以上方法得出的图像边缘融合,从而得到更加完整光滑的图像边缘。实验表明,融合后的图像边缘更加清晰连续,轮廓信息更符合人类的视觉认知,去掉了无效的细节纹理,更有利于唐卡图像后续研究。

RCF视域下康复治疗学专业本科人才培养的思考

《康复胜任力架构》(Rehabilitation Competency Framework,RCF)是世界卫生组织发布的有关康复工作者胜任力特征的总结性文件,其内容主要围绕核心价值观与信念将康复工作者的胜任力特征分为实践、专业精神、管理与领导力、学习与发展和研究等五个领域,为我国康复治疗学专业本科人才培养提供了新的参考和思路。本文介绍了RCF的内容和研究现状,阐述了康复治疗学专业本科人才培养中存在的问题,并探讨了RCF视域下康复治疗学专业本科人才培养理念、人才培养要求以及课程整合方面改革的策略,以期为我国康复治疗学专业本科人才培养提供参考和建议。

基于RCF边缘检测和双目视觉的箱体体积测量算法

如何快速、精确地对快递箱进行体积测量是快递员进行运输成本核算需要解决的问题。为此,提出一种基于RCF边缘检测和双目视觉的箱体体积测量算法。首先利用训练好的RCF网络模型得到图像中箱体的边缘二值图;其次,对边缘二值图进行预处理,准确定位出目标箱体的边缘与顶点;最后,通过双目立体视觉的方法,便可计算出箱体的长宽高与体积。实验结果表明,与传统方法相比,该算法可以更快速、更准确地计算出箱体体积。

基于RCF网络的图像边缘特征提取

针对边缘检测时提取的边缘特征粗糙问题,提出了改进的更丰富特征的边缘检测(Richer Convolutional Features for edge detection,RCF)算法。该算法利用跨层交叉融合的方法,以侧边输出的第3层作为基底分别与第1层、第5层的侧边输出图像两两进行交叉融合,同时去掉了第3、4阶段的池化层,得到精确的边缘特征信息。在BSDS500数据集上对改进的RCF模型进行训练,实验结果表明,改进的RCF算法与原RCF算法相比F1值更高,提取效果更优秀。

RCF音响应用于陕西飞机工业集团文化中心

近日，庆祝陕西飞机工业集团创建40周年大会在陕西飞机工业集团南区职工文化中心隆重举行。

RCF FORUM 2000同声传译系统登陆中国市场

全新RCF FORUM 2000系列于2008年4月中旬全面登陆中国市场，天创中电将继续全面代理该产品在中国大陆地区的销售与推广。 RCF FORUM 2000系列产品是意大利知名专业音频厂商针对中国市场而设计的。该产品采用U段无线发射技术，为FORUM会议系统提供了庞大的同声传译及无线旁听功能，解决了多语言会议中由于语言不通而带来的沟通问题，实现清晰的人声还原、高质量的信号传输与接收，保证会议的顺利进行。

雷克萨斯RCF正式上市

近日．雷克萨斯宣布旗下高性能豪华运动跑车——全新RCF正式在中国上市．共推出3款车型，售价区间为109．80万～126．80万元。继承了传奇超跑LFA的赛道基因．全新RCF将跑车的感性设计语言与澎湃性能完美结合．成为雷克萨斯F运动系列中的新一代领军车型。

The Linux Farm at the RCF

A description of the Linux Farm at the RHIC Computing Facility (RCF)is presented in this paper.The RCF is a dedicated data processing facility for RHIC,which became operational in the summer of 2000 at Brookhaven National Laboratory.