基于改进AOD-Net的图像去雾算法

为了更好解决图像去雾后颜色失真、去雾不彻底和耗时等问题,提出了一种基于改进AOD-Net的图像去雾算法。首先,在原有的卷积模块中引入残差连接,并保留了第二个特征融合层第一层的特征信息,以增强网络的特征提取能力。其次,在第三个特征融合层后引入注意力模块,强化雾图中的关键特征信息,抑制无关背景干扰。最后,采用新的复合损失函数进行训练。实验结果表明,改进算法在公共数据集上的峰值信噪比提高了3.8 dB,结构相似性达到了93.6%。相较于其他去雾算法,该算法在去雾精度和处理效率方面均表现出色。

改进AOD-Net的道路交通图像去雾算法

针对现有图像去雾算法在处理道路交通图像时无法同时兼顾去雾效果和实时性的问题,本文以快速一体化网络去雾算法(AOD-Net)为基础进行改进.首先,在AOD-Net中添加SE通道注意力,以自适应的方式分配通道权重,关注重要特征;其次,引入金字塔池化模块,扩大网络的感受野,并融合不同尺度特征,更好地捕捉图像信息;最后,使用复合损失函数同时关注图像像素信息和结构纹理信息.实验结果表明,改进后的AOD-Net算法对道路交通图像去雾后的峰值信噪比提升了2.52 dB,结构相似度达到了91.2%,算法复杂度和去雾耗时略微增加,但仍满足实时要求.

AOD法冶炼护环用奥氏体不锈钢1Mn18Cr18N

通过对1Mn18Cr18N护环钢中氮的溶解度进行热力学计算分析,发现增加钢水中Cr、Mn的含量,能够显著提高氮的溶解度。同时,随着钢水温度的降低,氮的溶解度也会提高。阐述了采用非真空感应炉和电弧炉、AOD与LF精炼等冶炼工艺生产1Mn18Cr18N护环钢的过程,并利用底吹氮气进行合金化处理,缩短了生产时间,同时成分控制也相当稳定。在使用AOD精炼底吹氮气进行合金化时,钢水中氮含量可达到0.547%,氮的溶解度趋于饱和。LF精炼过程在使用氮气底吹和含氮合金的情况下,钢中氮含量可达0.68%。

缩短AOD炉冶炼300系不锈钢周期的探讨

对影响AOD炉冶炼300系不锈钢周期的因素进行了探讨,并针对各影响因素提出了相应的缩短冶炼周期的措施。缩短AOD炉冶炼周期是降本增效的途径之一,影响AOD炉冶炼300系不锈钢周期的主要因素包括热值不足,加入冷料过多、生产协调性欠缺,设备方面的除尘系统、余热锅炉、下料系统。提出了增加母液供应、原料采购选择、高镍铁水生产要求三个提高入炉原料热值的措施,提升配气人员技术水平、操作制度、现场管理三个生产协调问题解决办法以及除尘系统、余热锅炉系统、下料管改造等三个设备改造方法。期望通过提出的九项解决措施缩短AOD炉冶炼周期,助力钢厂降本增效。

融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航定位算法分析

针对5G定位和捷联惯性导航单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题,本文以扩展卡尔曼滤波为基础,提出了融合5G信号到达时间和信号离开角的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和姿态,在此基础上利用已知的基站坐标反算出一组虚拟的5G观测值,然后使用该观测值和实际的5G测量值建立统一的观测方程进行滤波解算。仿真试验结果表明,5G/SINS紧组合的定位成功率可达99%以上,且能够有效改善惯导航位推算的发散问题,其定位精度相比单纯的5G定位有了大幅提高,相比5G/SINS松组合受基站数量和基站几何分布的影响较小。融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航的定位结果有超过99%的历元在3 m以内。在5G观测值中存在系统误差时,5G/SINS紧组合的定位表现优于5G定位和5G/SINS松组合导航。

AOD炉渣对MgO-C砖的侵蚀机理研究

不锈钢生产主要采用氩氧精炼(AOD)炉冶炼工艺,本文探究AOD炉渣对钢包内衬用MgO-C砖的侵蚀机理,为提高钢包内衬用MgO-C砖的使用性能和服役寿命提供理论支撑。结合FactSage6.2软件、X射线衍射(XRD)、场发射扫描电子显微镜(SEM)和能量色散光谱(EDS)等测试手段分析炉渣侵蚀后MgO-C砖的物相变化、显微结构和化学成分变化。结果表明,随着侵蚀反应的进行,方镁石逐渐被熔蚀,且逐步出现Ca_(3)MgSi_(2)O_(8)等低熔点物相,以及MgAl_(2)O_(4)等高熔点物相。AOD炉渣通过基质部分侵蚀渗透MgO-C砖,并与方镁石反应生成Ca_(3)MgSi_(2)O_(8)等低熔点物相,熔蚀方镁石;同时,方镁石边界处生成MgAl_(2)O_(4),阻碍AOD炉渣对MgO-C砖的侵蚀渗透。

安徽省遥感监测AOD时空变化与城市化影响

针对目前气溶胶反演大都只在较大区域上定性分析其时空变化的问题,结合城市化影响因子,定量分析了城市化背景下AOD的主要影响因素。首先采用暗像元法对AOD进行反演,然后通过测算3—9月的AOD均值分析AOD空间分布特征和时间变化规律,最后分析表征城市化的因子与AOD分布之间的关系。结果表明:(1)5月、6月、8月、9月的AOD值偏低,3月、4月、7月的AOD值偏高;(2)AOD由北向南呈高、高、低的趋势,AOD在皖南的数值明显偏低;(3)MODIS_1 km数据反演的AOD与地面实测数据结果基本一致,相关系数为0.823;(4)研究区AOD与常住人口密度、不透水面覆盖率以及工业企业数量呈正相关关系,表明城市化对AOD时空分布影响较大。

AOD炉渣对镁钙质耐火材料的侵蚀机理

采用静态坩埚法将AOD炉渣线区镁钙砖在1700℃空气气氛下高温热处理3 h后进行抗渣试验。结合XRD、SEM、EDS等测试手段,分析了AOD炉两个阶段炉渣对渣线区镁钙砖的侵蚀机理。结果表明:低碱度的氧化期炉渣对镁钙砖侵蚀明显,炉渣在表面张力和毛细管力作用下,进入镁钙砖内部与CaO反应生成低熔点的铁酸二钙2CaO·Fe_(2)O_(3)(C_(2)F),促进砖中CaO溶解,破坏了原有的致密结构,使反应层结构变得疏松、易剥落;镁钙砖中方镁石晶簇吸收液态渣中的铁、铬、锰氧化物,并在其晶内和晶间形成复合尖晶石结构,从而提高镁钙砖表面渣的黏度,减缓渣的侵蚀;还原期炉渣碱度较高,对镁钙砖的侵蚀作用较弱,主要表现为SiO2向砖内侵蚀渗透,以及体积效应和温度梯度导致镁钙砖表面小尺寸方镁石晶簇向渣中剥落。

基于改进AOD-Net网络模型的车载图像去雾方法

基于现有去雾算法存在去雾效果不佳和去雾效率低等问题,提出了一种改进AOD-Net网络模型。首先对输入图像进行随机噪声添加,提高图像模型去雾鲁棒性。接着对不同尺度的卷积核进行多线程处理,同时将图像中的特征信息提取,然后利用注意力机制进行权重分配,采集图像中的纹理信息和细腻化特征信息,提升图像的质量。最后对提取的特征信息利用AOD-Net模型的前两层卷积进行二次特征提取,估计出联合参数,输出去雾后的图像。实验结果表明,采用本算法得到的第一组和第二组图像峰值信噪比分别为20.05和16.92,结构相似性分别为0.85和0.83,IE熵值分别为7.48和7.75,各项数值均有提升,图像去雾效果更好,证明了本算法的有效性。

贝叶斯层次时空模型在甘肃省AOD时空分布中的应用

探究甘肃省大气气溶胶分布及变化特征,准确了解甘肃省气溶胶光学特性对研究大气环境污染、应对气候变化是非常重要的。基于MODIS MAIAC高分辨率数据,利用贝叶斯层次时空模型(Bayesian Hierarchical Spatio-Temporal Model,BHM)从时间趋势、空间格局和局部变化3个方面分析甘肃省气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)时空特征,结果表明:(1)从年际尺度上看,2001—2020年AOD年际变化趋势整体维持在0.4左右,2010—2013年变化趋势呈“V”形,起伏变动较大;从季节尺度上看,AOD季节变化呈现出春季整体高,夏季、秋季局部中心高,冬季水平低的变化特征。(2)从空间上看,AOD分布的空间格局为“东高西低、中部过渡”的趋势,冷、热点区域空间分布差异明显,热点区域集中分布在陇中、甘南和陇南地区。(3)局部AOD分布整体呈现以陇中、河西西部地区为中心向四周降低的趋势。

AOD炉末期气体搅拌强度增加对脱碳速率和氮含量控制的工业实践

AOD炉氧化末期C≤0.3%时,脱碳反应主要受搅拌强度影响,通过调整AOD炉吹炼氧化末期搅拌气体的流量,由36 Nm^(3)/min提升至50 Nm^(3)/min,提高脱碳和脱氮速率。生产实践表明,增加搅拌气体的强度和流量后,AOD炉脱碳和脱氮速率提高、终点N含量降低,进一步优化了低碳、低氮不锈钢的冶炼工艺,同时吹炼时间缩短,生产效率提升明显。

AOD精炼炉炉底用镁钙质捣打料的研发与应用

以镁钙砂、硅微粉为原料,改性有机粉为添加剂,分别采用蓖麻油和新型有机液态结合剂制备了AOD精炼炉炉底用镁钙质捣打料,研究了不同结合剂对镁钙质捣打料性能的影响。试验结果表明:采用新型有机液态结合剂制备的捣打料在280℃、1 000℃和1 500℃热处理后均具有更好的物理性能。生产应用结果表明:采用新型有机液态结合剂制备的镁钙质捣打料在某钢厂90 t AOD精炼炉上使用,其使用寿命达到85炉。镁钙质捣打料无烟环保、强度高,能够满足钢厂的使用要求。

炼钢企业AOD炉炉龄工艺改进实践

AOD炉龄是钢铁冶炼中的重要技术经济指标,在一定程度上反映了炼钢企业的技术和管理水平,直接关系企业的生产效益。目前福建某企业平均炉龄低,生产成本较高,安全生产难以稳定实施。为了提高AOD炉龄,根据AOD炉冶炼特点和生产工艺,主要从耐火材料的选择、温度的控制、渣系的调整、冶炼人员技术提升及生产工艺等方面进行调整,使平均炉龄由平均95炉提升到平均184炉,取得了较好效果。

基于AOD-Net改进的轻量级图像去雾算法

针对雾天图像模糊的问题,提出一种改进的AOD-net网络。为了解决AOD-Net损失函数对图像亮度和对比度关注度不足,文章对AOD-Net进行了优化,并改进了损失函数为SSIM-L1。处理合成雾数据(NYU2),与DCP、Dehaze-Net和AOD-Net相比,文章方法的平均PSNR为23.865。本文方法的HVS-MaxPol_2指标在测试处理真实有雾图像领先。实验结果表明,本文提出的改进AOD-Net网络方法提升了去雾后的视觉效果。

基于AOD-Net改进的单幅图像去雾算法研究

针对雾天拍摄图像不清晰的问题,提出了一种基于改进AOD-Net的单幅图像去雾算法。即在已有AOD-Net去雾算法的基础上,针对其存在的参数估计不均导致累计误差,从而使得去雾后的图像色彩失真以及低照度下效果不佳等缺陷,对AOD-Net去雾算法的损失函数进行了改进,同时引入一个低照度增强模块。由实验结果可知,改进的方法在真实图像和人工合成图像上去雾效果都有了较大的提升,有效地提高了图像质量,在PSNR和SSIM指标上均优于其他对比算法。

基于深度学习的雾霾天气下的车牌号码识别方法

针对雾霾天气下车牌识别存在的精确度低、漏检等问题,提出了一种基于深度学习的雾霾天气下的车牌号码识别方法。首先用AOD-Net算法对车辆图像进行去雾预处理。然后,基于YOLOv5网络设计一种车牌检测网络ACG_YOLOv5s。ACG_YOLOv5s是在YOLOv5s网络的基础上,融入CBAM注意力机制,提高模型的抗干扰能力;引入自适应特征融合网络ASFF,根据模型自适应学习到的权重赋予网络不同特征层不同比重的权值,从而突出重要特征信息;使用Ghost卷积模块替换传统卷积,在保证模型效果的同时减少了网络训练过程中的参数量。最后通过LPRNet对检测到的车牌图像进行识别。实验结果表明,改进后的ACG_YOLOv5s网络车牌检测准确率达到99.6%,LPRNet识别准确率达96%且内存占比小。实验证明AOD-Net算法和YOLO算法结合可更加有效地检测雾霾天气下车牌图像中的车牌号码。

黄河流域气溶胶时空异质性及影响因素分析

基于大尺度黄河流域的长时序气溶胶光学厚度(AOD)的分析较少,且因素分析也集中在气象条件方面,针对该问题,搜集了MODIS气溶胶产品数据,基于地理加权回归模型(GWR)分析了整个黄河流域的时空变化特征,定量探讨了地理环境、自然气象和社会经济对AOD的综合影响。结果表明:黄河流域AOD整体为下降趋势,由2001年的0.38下降至2020年的0.22。AOD的变化具有明显的季节性,春夏季高于秋冬季,这可能是气温、大气扩散条件和植被覆盖等因素共同作用的结果;从空间分布角度来看,研究区AOD为自西向东呈现梯度递增分布,与流域DEM分布趋势相反,说明地形与气溶胶之间有密切关联。基于GWR模型的研究结果表明:地形植被对整个黄河流域AOD影响程度最大,其次为社会经济、自然气象。针对黄河流域内重点城市的研究结果表明:不同城市气溶胶光学厚度的月际变化有较大差异,流域上游城市西宁、银川和包头的AOD水平较低,冬季AOD最高,夏季AOD最低,而中下游城市夏季AOD最高,冬季最低。

冬春两湖盆地地区大气气溶胶污染的年代际变化特征及其与东亚经向风南北反相位的联系

基于MERRA-2及ERA5逐月再分析资料,本文采用EOF分析、线性回归和合成分析等方法,分析了1980~2020年长江流域中游两湖盆地地区气溶胶光学厚度(AOD)的年代际变化特征及东亚经向风南北反位相模态对其的影响。结果表明,在年代际尺度上两湖盆地地区AOD呈现非线性的变化趋势,20世纪80、90年代处于低值,21世纪初AOD持续升高,2010年后开始下降。空间场上表现为全区一致的变化特征,高值区主要位于两湖盆地中部,以洞庭湖为中心呈南北纵向分布。进一步对两湖盆地AOD年代际变化与大气环流异常关系的分析表明,在东亚经向风南北反相模的影响下,偏北风输送是影响两湖盆地AOD年代际变化的主要气象原因。在年代际尺度上,当西伯利亚高压的强度、面积增大,东亚大槽西移,西北太平洋副热带高压脊线南移时,东亚经向风南北反相模趋于正相位(即长江以北有异常偏南风、长江以南有异常偏北风)。此时,两湖盆地位于气旋性环流异常的底部,在异常的偏北风的作用下,西北地区的气溶胶向两湖盆地输送加强。且两湖盆地处于两个异常气旋性环流的中间,气压梯度小,风速偏弱,使得两湖盆地气溶胶输入大于输出,促进21世纪初AOD年代际升高。

柴达木盆地气溶胶光学厚度时空分布特征及气象要素影响分析

基于MODIS MCD19A2气溶胶数据集,利用线性趋势、Spearman相关性分析及?ngstr?m指数内插法,探究柴达木盆地2001-2021年大气气溶胶光学厚度的时空分布特征及气象因子影响。结果表明:在年际尺度上,柴达木盆地AOD波动上升,年增幅为3.74%,年均值为0.110±0.002;在季节尺度上,AOD季节性变化明显,其值由高到低分别为春季、夏季、秋季、冬季,其中,春夏季AOD呈波动变化,秋冬季AOD无明显变化;月尺度上,AOD呈单峰型,峰值为4月。在空间上,AOD高值区位于柴达木盆地腹部,呈现中间高四周低的分布特征,低值区位于昆仑山脉和祁连山脉等高海拔地区及植被覆盖率较高的区域。气象要素对AOD都有着一定影响,其中风速、温度、相对湿度、云量和降水都与AOD呈正相关,风速和温度对AOD的影响最大。

AOD法在铸造不锈钢中的应用

介绍了ＡＯＤ精炼炉的工艺过程及主要设备特征，肯定了该技术在国内中小型铸钢企业的发展优势。