改进Center-Net网络的自主喷涂机器人室内窗户检测

室内自主喷涂机器人可以实现室内墙面喷涂的自动化以此提升喷涂的效率,减少人力物力的投入。而基于计算机视觉的室内窗户检测算法则是该机器人的关键技术。对于室内窗户检测,由于环境光照、窗户形状和窗户透光属性的存在,传统方法无法得到较好的效果。针对此问题,设计一种基于深度学习的室内窗户检测算法。该算法主要对中心点网络(CenterNet)的特征提取网络进行修改,减少部分卷积操作,使用Ghost模块替换原始的卷积模块,降低特征冗余,并引入注意力机制,让网络尽可能表达重要信息。实验结果表明,改进的CenterNet在不损失网络精度的前提下,大幅度提高了网络的运算速度,使得该检测算法即使在机器人端的嵌入式系统上也可以达到实时检测的效果。

云南省净初级生产力时空变化及其影响因素分析

净初级生产力(net primary production,NPP)是衡量生态系统碳循环的重要指标。文章基于MOD17A3HGF数据和气象数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、重心模型和相关性分析等方法对云南省2011—2020年NPP时空变化特征和影响因素进行研究,并定量区分人类活动和气候变化对植被的影响。结果表明:2011—2020年云南省NPP在空间上呈自西向东、自南向北逐渐下降的分布特征,平均值为1025.22 gC·m^(-2)·a^(-1);高波动区主要分布在迪庆藏族自治州和怒江傈僳族自治州;NPP与气温显著相关区域主要分布在滇东地区,与降水显著相关区域主要分布在滇中和滇东北地区;影响研究区植被恢复的因子顺序为:气候变化>气候变化与人类活动共同作用>人类活动;影响研究区植被退化的因子顺序为:人类活动>气候变化与人类活动共同作用>气候变化。

西安国际足球中心屋盖钢结构设计

西安国际足球中心屋盖主体结构采用周边刚性环壳承托的大开口正交索网结构,其设计完全贴合建筑造型的几何形态。索网屋面由外压环、承重索、上下层稳定索、内拉环和折面膜构成,通过找形工作得到合理的索网形态,因屋盖形态复杂,进行了风致雪漂移试验、数值风洞试验和物理风洞试验,屋面拉索均采用进口全封闭索,屋面膜材采用以玻璃纤维为基布的PTFE涂层实体膜材。内圈索网结构为自锚体系,与外圈网壳的连接支座采用施工张拉阶段可滑移支座,用以消除张拉力对外圈网壳的影响。屋盖结构的多模型对比分析结果证明了分析模型的可靠性,双非线性整体稳定性分析结果表明屋盖具有良好的整体稳定性,关键节点的设计分析保证了结构连接的可靠性。基于索网结构的内力分析结果和构件重要性程度,设置了屋盖结构的健康监测系统。

基于深度学习的遥感影像道路提取

针对遥感影像道路提取任务中因地物环境复杂而导致道路掩码提取精度差、道路中心线断裂和不连续的现象,提出一种深度学习语义分割模型CP-Unet进行道路掩膜提取,将提取的道路掩膜进行形态学处理,采用ZS细化算法进行道路中心线提取,并提出一种优化连接模型进行中心线处理。CP-Unet扩大了模型感受野,增强了对道路信息的捕捉能力和融合能力,提高了道路掩码的提取精度,优化连接模型通过设定几何约束条件进行中心线断点连接,提高道路中心线的连续性。以新疆某团场分辨率为0.5 m的wordview3卫星影像为实验数据,实验结果表明:CP-Unet的精确率、召回率、平均交并比分别提高到91.92%、88.27%和81.43%,能够较好地克服复杂环境干扰,提取精度较高,中心线提取方法在两种不同的复杂环境下提取准确率和完整率分别为94.82%、92.79%和96.77%、94.17%,提取结果更加连续且完整。

基于注意力机制和空洞卷积的瞳孔定位算法

瞳孔定位在人机交互中起着关键性作用,然而由于反射、眨眼和睫毛遮挡等噪声以及瞳孔位置不居中、运动导致模糊等问题,使得瞳孔中心定位的准确率下降、鲁棒性减弱,从而导致精确地定位瞳孔仍存在巨大困难。为此,本文提出一种基于注意力机制和空洞卷积的瞳孔检测定位算法。该算法以U-Net的编码-解码结构为基础,编码部分采用VGG16并引入空洞卷积,以充分地提取特征,解码部分加入Attention Gate,使得模型具有更好的鲁棒性。然后,使用最小二乘法对网络输出的瞳孔分割图进行拟合,最终根据拟合图像获取瞳孔中心坐标。本算法使用ExCuSe公开的24个数据集进行验证,实验表明该算法可以准确的定位瞳孔位置,平均检测率可达到92.6%。

基于区域自由的地基云图云种类识别方法

准确识别云种类有助于提高预测光伏发电功率精度。针对地基云图云种类识别目标候选框选择复杂、识别速度慢等问题,提出了基于区域自由的地基云图云种类识别方法。首先以Center Net为地基云图云种类识别的基本架构,通过热力图预测,关键点预测、中心点预测和候选框预测构建了区域自由的地基云图云种类识别流程。然后,设计了云种类识别模型的主干网络、损失函数和候选框预测方法。最后,以CenterNet-Resdcn101为模型,从算法识别精度、候选框预测置信度和识别速度等方面与主流目标识别方法和云种类识别方法进行了分析比较。实验结果表明本文所提方法具有更高的识别精度和更快的识别速度。

一种改进的无锚框式金属矿带式输送机异物检测方法

异物检测是保障金属矿带式输送机安全稳定生产的重要前提。针对现有基于机器视觉的异物检测方法存在特征提取能力不足、正负样本不均衡而导致检测精度差的问题,提出一种改进的无锚框式金属矿带式输送机异物检测方法。该方法在池化层引入空洞卷积以增加特征提取的感受野,加强提取异物图像特征细节信息的能力。通过优化训练过程中正负样本的比例,降低算法整体损失函数值,保证异物识别的准确率。最后,对样本数据集进行增强、标注后训练改进模型。试验结果表明,提出的方法对钻根、铲牙和工字钢的检测精度(AP)分别达到80%,95%,98.3%,异物检测的平均精准度均值(MAP)为91.1%,优于现有方法,可为金属矿带式输送机异物检测提供新方法。

借助互联网以家庭为中心护理模式在儿童1型糖尿病中的应用进展

近年来,儿童1型糖尿病发病率呈上升趋势,由于年龄特点、患儿及其家属对疾病认知不足,导致1型糖尿病患儿血糖控制不理想且生存质量较低。当前的护理管理模式主要为家长型模式和自我管理,难以达到预期效果。借助互联网以家庭为中心护理模式可较全面地满足1型糖尿病患儿的护理需求。本文就借助互联网以家庭为中心护理模式在儿童1型糖尿病中的应用进展进行综述,旨在为1型糖尿病患儿获得更好的生存质量提供理论支撑和方法借鉴。

超高功率机柜改造制冷方案实践应用

随着大数据、云计算等技术的兴起与发展,各行业应用系统的数据量、计算量在不断地提高,对高速计算的需求日渐增多,超高功率机柜在数据中心的部署需求将持续增长,超高功率机柜往往在14 kW以上。目前,数据中心普遍采用冷/热通道封闭模式,使用列间级/房间级精密空调,机柜普遍在7 kW左右,这样的制冷环境无法解决超高功率部署产生的局部热点问题。文章通过某数据中心机房改造应用案例,阐述当前数据中心在应对客户超高功率机柜改造需求时设备制冷的解决方案。

从“算力中心”到“算力网”——从算力角度谈算网一体的机遇与挑战

文章以算力的主视角切入,探讨算网一体概念对算力基础设施建设的重要影响,重点分析由“算力”向“算力网”发展过程中所面临的关键技术挑战,并面向该系列挑战提出一套算力网基础功能架构,开展应用案例分析,为“算网融合”的概念演进与技术发展提供关键参考。

基于红外热成像与改进YOLOV3的夜间野兔监测方法

随生态改善,野兔数量增多,对农田与林地的危害日益加重。野兔活动多为夜间,目标小,运动速度快,且出现环境较复杂,监控兔害,需要一种高效智能化的方法。针对野兔活动习性,该文提出了使用红外热成像实时监控,结合改进的YOLOV3目标检测方法对夜间野兔进行检测。根据YOLOV3目标检测网络基本结构提出了一种针对红外图像中野兔的实时检测的网络(infrared rabbit detection YOLO,IR-YOLO),该网络特征提取部分压缩YOLOV3特征提取网络深度,利用浅层卷积层特征以提高低分辨率红外小目标检测精度,降低运算量,网络检测部分使用基于CenterNet结构的检测方式以提高检测速度。使用热成像野外实时采集的夜间野兔图像作为数据集,包括不同距离,尺度,出现环境不同的野兔共计6000幅红外图像制作训练集与测试集,比例为5:1。试验结果表明,IR-YOLO在红外热成像视频中复杂环境下出现的野兔检测率达75%,平均检测速度51帧/s,相对改进前YOLOV3检测率提高15个百分点,相对改进前YOLOV3检测速度提高5帧/s。相比其他目标检测算法各项检测指标更为优良,检测率方面相对Faster-RCNN与RFCN-RESNET101分别提高45个百分点与20个百分点,检测速度方面相对Faster-RCNN与RFCN-RESNET101分别提高30和与45帧/s。该方法可高效快速地对夜间复杂环境下出现的野兔进行检测,也可广泛应用于夜间对其他类型农业害兽的检测。

医院网站建设的实质和对建设优秀医院网站的思考

通过对目前医院网站建设现状的分析,并结合我院网站建设的实际应用,提出了医院网站建设的实质是＂以病人为中心＂服务理念及建设优秀医院网站的标准。

实验教学网络化是示范中心建设的必要条件

该文从实验教学示范中心建设的指导思想出发，阐述了应用网络技术来改变传统的教学模式，形成新的教学体系及先进、高效的管理体制是示范中心建设的必要条件。

Artifact的有效性问题研究

为及时发现业务活动对数据的非法操作,将违规实例监测问题归结为Artifact有效性检查问题,基于时间Petri网提出Artifact业务要求模型,从属性赋值顺序的角度给出Artifact在生命周期中的状态变化及时间要求。证明了在给出业务要求模型并求出状态类图的条件下,该问题是多项式时间问题。研究结果表明,该方法支持业务流程中Artifact的时间建模,为业务流程中验证Artifact的有效性提供了新的途径。

上海天文台并址站的空间归心测量

上海天文台佘山站的SLR(激光测卫),VLB I(甚长基线干涉测量)和GPS(全球定位系统)站是国际上用以建立和维持ITRF(INTERNATIONAL TERRESTRIAL REFERENCE FRAM E,国际地球参考框架),进行全球天文地球动力学研究的基准台站之一.联合应用这些空间测量,需要知道这三个站心间精确的三维相对位置.为此重点介绍了高精度确定VLB I,SLR几何旋转中心的观测方案和计算方法,归心结果经比较达到了1 CM的外附精度,为国内其他并址VLB I,SLR和GPS台站的空间归心测量提供了先例.

远程多媒体教室中央监视系统

从现代教育管理技术出发 ,介绍了高校远程多媒体教室中央监视系统的设计过程。叙述了该系统的功能、特点以及开发该系统应考虑的设备配置等问题 ,并详细阐述了该系统的设计方案和硬软件功能的实现过程。

基于．NET的医药物流配送中心管理信息系统设计

我国迫切需要建立符合医药生产要求、配送安全要求，可靠性高并且能灵活适应医药市场环境变化的医药物流配送中心，并设计与之相匹配的管理信息系统。在基于微软大力推广的以Web服务为核心的．NET架构上，实现第三方医药物流配送中心管理信息系统设计。

中国农田生态系统碳净吸收重心移动及其原因

为深入了解我国农田生态系统碳净吸收的区域差异及其原因,本文采用重心模型分析了农田系统碳净吸收重心移动规律,运用C-D生产函数分析了影响农田系统碳净吸收重心移动的因素,并在此基础上计算了各影响因素对各区域碳净吸收的贡献率,提出了相应的政策建议。结果表明:①我国农田系统碳净吸收重心坐标经度减小较快,纬度波动增加,落实到地理区域上呈向西北方向移动的趋势。东南区与蒙新区是农田系统碳净吸收比重下降和增长速度最快的地区,而西南区已逐渐成为我国农田系统碳净吸收的主要贡献区。②常规投入中土地投入是影响农田系统碳净吸收重心移动的首要因素,资本投入(包括化肥、劳动力)也是重要的影响因素;控制变量中种植结构是主要影响因素,使用权与收益权变量系数显著但影响不大。③各影响因素对区域碳净吸收的贡献存在显著的地区差异,但影响各区域碳净吸收的主要贡献因素为土地、化肥和种植结构。

船厂修船业务流程再造研究

本文应用业务流程再造思想对我国船厂修船业务流程进行深入分析和再设计,为船厂修船业务流程再造提供一套切实可行的有效方案,试图通过业务流程再造达到提高效率、增强修船企业市场竞争力的目的。

广州地区高校间科技创新合作现状探讨——基于2012年合著论文的计量图谱分析

以CNKI为数据源检索广州地区23所本科院校在2012年的合著论文数,分别建立合作频次矩阵和Salton指数矩阵,并用Netdraw生成合作网络图谱,以揭示广州地区高校间科技创新合作的总体情况。研究结果发现,学科相似性是影响高校间科技合作关系强弱的主要因素;高校对外科技合作的活跃程度受到学科特征的影响,理工农医类院校的合作活跃度一般高于文科类院校;大学城等地域因素对高校间合作关系有一定影响。研究表明,基于合著论文的科学计量和可视化图谱是揭示高校间科技创新合作现状的可行手段。