神经外科导向手术

传统的神经外科手术，医生首先要从影像学的检查中获得信息，再结合解剖学知识，对病变进行定位，设计开颅骨瓣，制定计划，并完成手术。即使经验丰富的神经外科医生，这种传统的神经外科手术方法仍存在一定的局限性，尤其在脑深部病变，或者病变组织与正常脑组织外观极为...

高地应力真三维加载模型试验系统的研制及其应用

为模拟深部岩体在高地应力条件下的非线性变形破坏特征,研制出一种高地应力真三维加载地质力学模型试验系统,该系统主要由高压加载系统、智能液压控制系统和反力装置系统组成。高压加载系统用于给试验模型施加三维高地应力荷载,主要包括加载板和大吨位液压千斤顶。为解决相邻加载板因三维加载引起模型体压缩而出现的相互妨碍,即"打架"现象,在试验模型体外设置了中空的正方体导向框。通过前后加载板上设置的导洞盘保证了模型洞室在轴向地应力状态下进行开挖,解决了地下洞室试验模型轴向加载开挖的难题。智能液压控制系统用于试验模型的自动加载与稳压,主要包括试验控制台和智能控制传感器。反力装置系统用于给试验模型提供加载反力,主要包括模型反力架、法兰盘和反力传递板。通过工程应用,有效模拟出深部巷道围岩分区破裂–的非线性变形破坏现象。

孪生导向锚框RPN网络实时目标跟踪

目的区域推荐网络(region proposal network,RPN)与孪生网络(Siamese)相结合进行视频目标跟踪,显示了较高的准确性。然而,孪生RPN网络(Siamese region proposal network,Siam RPN)目标跟踪器依赖于密集的锚框策略,会产生大量冗余的锚框并影响跟踪的精度和速度。为了解决该问题,本文提出了孪生导向锚框RPN网络(Siamese-guided anchor RPN,Siamese GA-RPN)。方法Siamese GA-RPN的主要思想是利用语义特征来指导锚框生成。其中导向锚框网络包括位置预测模块和形状预测模块,这两个模块分别利用孪生网络中CNN(convolutional neural network)产生的语义特征预测锚框的位置和长宽尺寸,减少了冗余锚框的产生。然后,进一步设计了特征自适应模块,利用每个锚框的形状信息,通过可变卷积层来修正跟踪目标的原始特征图,降低目标特征与锚框信息的不一致性,提高了目标跟踪的准确性。结果在3个具有挑战性的视频跟踪基准数据集VOT(video object tracking)2015、VOT2016和VOT2017上进行了跟踪实验,测试了算法在目标快速移动、遮挡和光照等复杂场景下的跟踪性能,并与多种优秀算法在准确性和鲁棒性两个评价指标上进行定量比较。在VOT2015数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了1.72%,鲁棒性提高了5.17%;在VOT2016数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了3.6%,鲁棒性提高了6.6%;在VOT2017数据集上进行实时实验,本文算法表现出了较好的实时跟踪效果。结论通过孪生导向锚框RPN网络提高了锚框生成的有效性,确保了特征与锚框的一致性,实现了对目标的精确定位,较好地解决了锚框尺寸对目标跟踪精度的影响。在目标尺度发生变化、遮挡、光照条件变化和目标快速运动等复杂场景下仍然表现出了较强的鲁棒性和适应性。

润扬大桥南索塔Ф2.8m嵌岩灌注桩钢护筒工艺

本文通过扬长江公路大桥南汊悬索桥南索塔嵌岩钻孔灌注桩护筒的施工实例，对大直径钢护筒振动锤单点振动下沉、型钢导向框导向工艺进行了论述。