线路关键点对400km/h高速铁路纵断面参数设计影响

研究目的:400 km/h等级高速铁路的规划设计是我国现阶段高速铁路建设与发展的重要目标。目前,尚未有400 km/h高速铁路纵断面参数设计标准的研究。在满足高速列车行驶安全与旅客乘坐舒适条件下,本文对400 km/h等级高速铁路纵断面参数进行了设计与验证,为后续工程应用提供理论依据。研究结论:(1)相同坡度差、夹直线长度条件下,列车垂向振动加速度最大值随竖曲线半径的增加而减小,建议400 km/h高速铁路最小竖曲线半径取值为30000 m;(2)当竖曲线半径≥20000 m,车体垂向振动加速度最大值数值受坡度差值影响很小;(3)车体垂向振动加速度随着夹直线长度的增加而逐渐消散,叠加振动减小,建议400 km/h高速铁路夹直线长度最小取值为200 m;(4)本文研究可为400 km/h高速铁路纵断面参数设计提供技术支撑。

基于多个关键点对应性的手部动态重建

提出了一种新的基于单视图深度序列的手部运动跟踪和表面重建方法。在假设任意一对关键点的对应性在所有手部姿态上均一致基础上,使用一个平滑的手部网格模板来提供形状和拓扑先验,引入多个能量函数构造输入扫描与模板之间三维关键点到关键点的对应性,并将其整合到一个可用的非刚性配准管线中,以实现精确的表面拟合。通过最小化手部模板和输入深度图像序列之间的误差来捕获非刚性的手部运动。采用迭代求解的方法,通过显式的关键点到关键点之间的对应性,逐步细化手部关节区域的变形,从而达到快速收敛和合理变形的目的。在含有噪声的手部深度图像序列上的大量实验表明,该方法能够重建精确的手部运动,并且对较大的变形和遮挡具有鲁棒性。

基于关键点检测的鱼类游动轨迹提取

针对现有的鱼类游动轨迹提取方法不能兼顾轨迹提取效率和准确率的局限性,提出了一种基于鱼类关键点识别与定位的鱼类游动轨迹提取方法。该方法在RetinaFace算法的基础上,通过改进网络结构和损失函数、优化锚框的尺寸设计、编解码鱼类关键点(头部点和形心点)、为鱼类目标的关键点添加额外的标注并制作成鱼类关键点数据集等改进策略,构建了基于关键点识别的鱼类轨迹提取模型。研究结果表明,本研究方法对鱼体关键点识别的精度很高,准确率、召回率、平均精度均值3项精度评价指标分别为97.12%、95.72%、96.42%;所提取的轨迹坐标平均相对偏差为MRE x(0.065%,0.092%)、MRE y(0.112%,0.011%),与鱼类的实际游动轨迹基本吻合;鱼类目标关键点的识别速度可达32帧/s,能够满足实时提取鱼类轨迹的需求。

高层房屋建筑施工技术的关键点与应用分析

为解决高层房屋建筑施工中的质量与安全问题,本文介绍了高层房屋建筑施工的关键性技术,并深入分析了高层房屋建筑的施工特点,并结合高层施工难度大、周期长、风险高等问题,细化了高层房屋建筑施工技术的关键点。其中着重对预应力施工技术、基坑支护技术、钢结构施工技术、混凝土施工技术进行了剖析,并对高层房屋施工技术提出了未来发展趋势评估。应用具体的施工实例证明了高层房屋建筑施工技术的充分运用,能够为高层房屋建筑质量和安全提供极大的保障。

基于锚点的快速三维手部关键点检测算法

在人机协作任务中,手部关键点检测为机械臂提供目标点坐标,A2J(Anchor-to-Joint)是具有代表性的一种利用锚点进行关键点检测的方法。A2J以深度图为输入,可实现较好的检测效果,但对全局特征获取能力不足。文中设计了全局-局部特征融合模块(Global-Local Feature Fusion,GLFF)对骨干网络浅层和深层的特征进行融合。为了提升检测速度,文中将A2J的骨干网络替换为ShuffleNetv2并对其进行改造,用5×5深度可分离卷积替换3×3深度可分离卷积,增大感受野,有效提升了骨干网络对全局特征的提取能力。文中在锚点权重估计分支引入高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),提升了网络对重要锚点的关注度。在主流数据集ICVL和NYU上进行的训练和测试结果表明,相比于A2J,文中所提方法的平均误差分别降低了0.09 mm和0.15 mm。在GTX1080Ti显卡上实现了151 frame·s^(-1)的检测速率,满足人机协作任务对于实时性的要求。

面向人体姿态图像关键点检测的深度学习算法

传统人体姿态检测方法提取图像信息能力弱,易受背景环境干扰,在图像辨识上具有一定的局限性。为解决由于背景干扰而导致的人体姿态识别准确率低、计算效率差的问题,提出了一种基于人体关键点骨架合成与上深度学习姿态识别算法相结合的框架体系。首先采用MobileNet残差网络优化Open Pose网络结构,降低人体骨骼关键点识别的计算复杂度,提高计算效率;然后通过PAF算法预测骨架的最优连通域,构建出最优人体骨架信息,并基于最优骨架信息生成人体骨架辅助框提取法则,提取人体姿态的相对位置,解决环干扰的问题;接着将人体关键点特征与HOG特征有机融合,基于深度学习网络构建出OP-GAN人体姿态识别模型。仿真结果表明,与传统SVM模型相比,OP-GAN模型的F1综合性能指标提升了6.85%;与其它深度学习算法相比,关键点特征的融合以及GAN网络的使用均与模型的性能指标呈正相关关系。因此,新构建的OP-GAN人体姿态识别模型通过解决背景干扰的同时,提高了人体姿态识别的准确率与效率。

班集体建设六个关键点论析

如何建成一个优秀的班集体是每个班主任必须思考的问题。经过多年的探索实践,班主任总结出班集体建设的六个关键点,即“理想”“常规”“班风”“真爱”“氛围”“活动”。这六个关键点就是六项关键性工作,既指明了班集体建设的方向,又是学校“立德树人”的育人途径,还是以学生发展为本的必做工作。文章结合日常班级管理工作,阐述六个关键点在班集体建设中的作用。

乡镇渡口升级改造工程建设关键点研究

依托乡镇渡口升级改造工程的建设经验,从建设时序、设计依据及设计要点等三个方面对乡镇渡口升级改造工程建设关键点进行梳理,以推动乡镇渡口设计技术的优化,促进乡镇渡运服务条件的改善和渡运安全水平的提升。

一年之计在于春!河蟹放养前后这三个关键点,你做对了吗?

随着温度回升,今年根据走访调研,预计近期将迎来河蟹池塘扣蟹苗种的放苗高峰。今年开春以来受到低温、下雪等恶劣天气的持续影响,绝大部分蟹塘的放苗时间有所推迟。根据气象预测,近期气温开始有所回升,温度较往年偏低,但阴雨天气较多,天气还是不太稳定。从每年的养殖情况分析来看,开春之后,整体天气多变,温度忽高忽低、温差大,有时还伴有连绵阴雨天气,对河蟹一二壳期间的管理影响较大,部分池塘蟹苗损伤达到30%以上,甚至更高,还有极少数的池塘出现“补苗”的现象。

挥发窑鼓风管的关键点识别及其摆放位置监测

窑头鼓风管的摆放位置是影响氧化锌挥发窑燃烧状态的重要操作参数之一,现仍由人工看火来手动调节,同时现场没有为挥发窑的运行优化记录完善的鼓风状态数据,也难以及时发现鼓风管被窑内渣块击中等安全隐患.针对上述问题,本文提出一种基于关键点识别的鼓风管位置监测方法.首先,文章对从窑头看火口采集的火焰视频数据集设计一种邻域关键点辅助的数据扩充方法,并构建级联金字塔网络(CPN)来预测鼓风管管口中心点的位置;然后,本文提出一种基于多帧图像的聚类分析算法来消除因烟尘遮挡所产生的异常点,并采用一种量化指标来实现对挥发窑鼓风管摆放位置的实时感知与记录;最后,本文基于现场采集的火焰视频数据进行了对比实验,结果表明所提出的关键点检测模型精度高、鲁棒性强,且鼓风管位置的量化准确率高达92.3%.

基于人体骨骼关键点的心血管患者康复训练动作评估方法

为解决心血管患者日常康复训练依赖于康复中心专业医务人员现场指导的问题,围绕获得支撑心血管患者自主康复训练的动作评估系统,提出了基于人体骨骼关键点的心血管患者康复训练动作评估方法(ASRT-PHS)。首先,根据心血管患者的康复训练动作规范拍摄构建了康复训练动作数据集;然后,引入基于深度学习的检测器和姿态估计器采集人体位置信息与人体关键点信息,并将提取结果输入到卷积神经网络中进行动作识别;接着,通过关节距离比值计算、关节角度阈值计算与标准动作判断,构建基于关节距离比值的动作切分模型和基于动作关节角度阈值的动作评估模型;最后,通过测试ASRT-PHS在不同关节角度阈值和不同动作识别方法下的动作切分与评估性能,得出了ASRT-PHS的最优工作参数。测试结果表明,ASRT-PHS在动作识别、动作切分与动作评估中的准确率分别达到92.78%、77.6%和87%。此外,真实心血管患者案例测试表明,原型系统的动作评估平均准确率为71.3%,为患者居家自主康复训练提供了可行的智能辅助系统。

基于多关键点检测加权融合的无人机相对位姿估计算法

针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运动信息设计帧间抖动模型,通过还原图像信息达到降低图像噪声的目的;然后,设计一种多模型的级联回归特征提取算法,通过多模型检测舰载视觉系统获取的图像,以增强特征空间的多样性;同时,将检测过程中关键点定位形状增量集作为融合权重对模型进行加权融合,以提高特征空间的鲁棒性;紧接着,利用EPnP(Efficient perspective-n-point)计算关键点相机坐标系坐标,将PnP(Perspective-n-point)问题转化为ICP(Iterative closest point)问题;最终,基于关键点解集的离散度为关键点赋权,使用ICP算法求解位姿以削弱深度信息对位姿的影响.仿真结果表明,该算法能够建立一个精度更高的特征空间,使得位姿解算时特征映射的损失降低,最终提高位姿解算的精度.

不同轨道不平顺激励下线形关键点处列车走行性分析

为探究不同轨道不平顺激励下,列车以更高速度经过缓圆点(HY)、曲中点(QZ)和圆缓点(YH)时,曲线超高、平面圆曲线半径及缓和曲线长度与列车速度之间的匹配关系,以中国某高速动车组为原型,建立了具有50个自由度的车-线动力学分析模型.研究结果表明,中国无砟轨道谱和德国低干扰谱对于列车在道路线形关键点处的动力响应随列车行驶速度和平面线形参数变化的趋势大致相同,但各关键点之间的响应程度不同;超高和圆曲线半径的变化对于列车动力响应的影响程度较缓和曲线长度大.研究结果可为高铁列车更高速度运行时的线路设计及线路平面参数之间的匹配关系提供一定的理论参考.

基于双目立体匹配与改进YOLOv8n-Pose关键点检测的奶牛体尺测量方法

【目的】实现奶牛体尺准确测量,精准评定奶牛体型。【方法】针对奶牛体尺测量精度有限、自动化程度低等问题,提出一种基于双目立体匹配和改进YOLOv8n-Pose的奶牛体尺测量方法,利用CREStereo获取深度信息,在YOLOv8n-Pose中引入SimAM注意力机制,使网络更加关注奶牛个体识别及奶牛关键点位置信息,并采用CoordConv卷积改进网络结构,增强网络空间坐标感知能力。【结果】改进的YOLOv8n-Pose可快速准确检测奶牛体尺测量关键点,检测精度为94.3%,模型参数量为2.99 M,浮点计算量为8.40 G,检测速度为55.6帧/s。融合双目立体匹配与改进YOLOv8n-Pose关键点检测的奶牛体尺测量最大平均相对误差为4.19%。【结论】所提出的体尺测量方法具有较高的精度及较快的检测速度,能够满足奶牛体尺测量的实用要求。

基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计

【目的】减少猪场人工测量猪只体尺的工作量,提高测量精度和工作效率。【方法】本研究提出基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺自动估计方法,该方法使用Yolov8-Pose模型识别各猪只关键点和目标检测框,利用ByteTrack算法对猪群实时跟踪,引入感兴趣区域规避图像畸变,提高识别速度,同时设计姿态和异常检测过滤算法减少因运动模糊、姿态不正等因素造成的误差。【结果】5个猪栏中24头猪只体长、肩宽、臀宽的平均绝对误差均小于3 cm,平均绝对百分比误差分别维持在4%、6%和7%以内。数据处理速度提升为19.3帧/s。【结论】本研究提出的基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计方法为猪场生产场景提供了一个轻量化、易部署的自动体尺测量解决方案。

基于关键点检测的服装廓形识别

为精准且快速地实现对服装廓形的判断,以秀场连衣裙为研究对象,提出了基于关键点检测的服装廓形分类算法。使用YOLO v8-Pose模型对秀场连衣裙进行关键点检测,提取服装的肩部、胸部、腰部、臀部和底摆两侧共10个关键点,并生成服装廓形图。通过加入Sobel边缘提取算法改进的DenseNet网络深度提取服装廓形特征,采用余弦相似度算法将其与标准的廓形库中提取的特征相比较,最终实现服装廓形的判别与分类。结果表明,该方法能够快速且准确地实现服装廓形的分类,廓形分类准确率达到了95.9%。

基于多尺度增量学习的单人体操动作中关键点检测方法

人体关键点检测是计算机视觉的热点研究领域.目前,对于体操动作关键点检测,仍存在检测精度不足及缺乏细节部位检测能力等问题.为了提升检测精度,本文设计了一种多分辨率网络,该网络在浅层具备较大感受野,同时能够利用高分辨率通道增强细节特征的提取能力.为实现对手部及脚部关键点的检测,设计了一种增量学习网络.该网络融合了多分辨率网络的浅层特征并利用自建数据集计算深层特征以提升网络对手部及脚部关键点的检测能力.最后对两个网络输出结果进行合并.计算机仿真表明,多分辨率网络在COCO2017关键点检测数据集上达到了94.4%的准确率,并且增量学习网络能够在训练数据较少的情况下实现对细节部位关键点的准确检测.

基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别

针对传统动作姿态识别仍需物理数据采集设备或深度体感设备进行手工提取特征的问题,提出一种基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别方法。以关键点亲和场为核心进行关节点检测,获取各种姿态下的18个关节点坐标信息,使用标准化后的坐标数据对支持向量机模型加以训练,选择不同的高斯核函数进行对比。实现在没有人体深度信息和无穿戴设备的情况下,只使用普通RGB图片便可对人体姿态进行分类识别的效果。实验表明它在KTH数据集、Weizmann数据集中的识别效果良好;在自采集数据集中与带有传感器的方法相比,缩减操作步骤的同时准确率提高了7百分点。另外,还在保持关节点检测不变的情况下,使用随机森林、KNN算法进行姿态分类对比,实验结果证明该方法优于后两者。

RCEP协定下农产品跨境电商交易的机遇、关键点及对策

RCEP的签订为我国农产品跨境电商交易带来了巨大的机遇,有利于降低农产品跨境电商交易成本、推广农产品跨境电商交易模式、重构农产品跨境电商交易链条、提升农产品跨境电商交易水平。基于RCEP的时代发展背景,应首先明确农产品跨境电商发展的关键,不断提升农产品跨境电商便利化水平,并营造安全性环境,促进非歧视往来与合作式对话。建议通过强化要素重组,降低交易成本,同时促进战略中心延伸,推广数字贸易,注重终端匹配,采用前置战略,赢得RCEP协定下农产品跨境电商交易的先机。

建筑设计企业的业财融合关键点分析

通过实施业财融合,能够使业务与财务形成合力,在流程、信息以及制度有机配合下,获得更高的财务管理质量。建筑设计企业财务管理相对复杂,存在较高的财务风险,若想高质量开展财务管理工作,需要积极推进业财融合的良好落实。基于此,文章从业财融合及建筑设计行业相关概述入手,分析建筑设计企业业财融合的意义,阐述建筑设计企业业财融合现状,提出建筑设计企业的业财融合关键点。