一种结合数据势能的图像补全方法

现有的图像补全方法可以很好地对缺失图像进行补全处理,但是其中基于传统图像处理方法补全算法的补全能力有限,而基于生成对抗网络(GAN)的方法都需要大量训练数据和训练时间,且对于边界缺失的区域不能有效处理。为了克服这些问题,提出一种将数据场与生成对抗网络相结合的图像补全模型,在损失函数中引入势能损失,最小化补全区域产生的势能分布与真实图像对应区域产生的势能分布的差距。通过由重构损失、对抗损失和势能损失构成的联合损失函数进一步优化补全结果,同时加速模型的收敛速度。本模型在Caltech-UCSD birds数据集和Oxford-102flowers dataset数据集上可以对多种缺失情况进行有效的填充补全处理。另外与其他方法相比,在同等较少训练量的前提下,该结果在人的主观感受和客观评价指标上都取得了更好的效果。

分级真空管道交通系统气动能耗分析

真空管道交通系统通过营造密闭低气压环境实现列车超高速节能运行。为了实现列车明线与真空管道运行的无缝连接,设计了分级真空管道交通系统,采用分隔门将管道系统分段,合理调整各管段内初始气压,列车通过管道系统过程中调整分隔门的开关使相邻段气体混合,实现列车常压与低压环境运行的合理过渡。参考理想气体功能理论,采用数值计算的方法分析管道-列车系统气动能耗,探讨分级真空管道参数对气动能耗的影响规律。结果表明:选取合理参数,系统降低的气动阻力能耗大于真空势能损失,可实现气动节能;当布置过渡管段、设计较大阻塞比、较长中间管段,系统气动节能效果较好。以气动节能效果为设计标准的分级真空管道交通系统参数设计体系,可为未来超高速运输发展,以及真空管道的设计和运营提供新的思路和参考。