基于深度学习的无人机航拍图像超分辨率提升算法

针对当前无人机航拍图像普遍存在图像细节模糊以及分辨率低的问题,提出了面向无人机航拍场景的图像超分辨率算法。首先,提出一种可学习的图像下采样模型进行训练数据的生成,从而有效模拟了真实场景下的低分辨率无人机航拍图像的数据特征。其次,结合无人机平台的现实需求,提出一种基于知识蒸馏的轻量化图像超分辨率网络,有效提升了模型的泛化性能和时间效率。实验表明,该算法在真实无人机航拍图像数据集上的性能不仅超过现有通用图像超分辨率算法,同时还进一步缩减了网络模型大小和处理时间,有效满足无人机平台的硬件约束和实时性要求,对于无人机航拍图像处理具有重要应用价值。

基于安全带固定点新法规的座椅结构布置与改进

鉴于新法规GB 14167—2013《汽车安全带固定点》要求全车座椅都配备三点式安全带,导致座椅质量和荷载增加,本文中对某M1类车辆的座椅结构改进和轻量化。首先,对原车单体座椅安全带固定点试验进行建模仿真的结果表明,中间座椅安全带上固定点的最大前向位移为433.1mm,超过RC平面,不满足法规要求。据此,基于传力路径提出结构改进方案,该方案仅使座椅质量增加0.18kg,却使中间座椅安全带上固定点最大前向位移减小至104.3mm,最大应变由0.56减小至0.163,满足法规要求。接着,将满足法规要求的单体座椅放入白车身中进行分析,结果中间座椅安全带上固定点最大前向位移和最大应变分别增至220.9mm和0.198,但仍满足法规要求。进一步通过灵敏度和应变分析对中排座椅提出轻量化方案,仿真结果是座椅质量减轻了1.95kg,而中间座椅安全带上固定点的最大前向位移仅增加了10.4mm。最后进行验证试验。结果表明:仿真与试验结果很好吻合,安全带上固定点的前向位移仅相差8.7mm,前后支撑脚、安全带两个下锚点和车身地板的变形模式与幅值均与试验接近。

渤海油田项目知识管理平台建设与应用

针对渤海油田勘探开发中积累的海量数据管理难度大、利用效率低的现实,研制完成了渤海油田项目知识管理平台。该平台以勘探开发生产项目日常管理为主线,采用了AngularJS 2、restful、OpenCL并行与大数据分析等技术建设该平台,建成后平台具有数据库兼容性强、功能体系完整、可扩展性强、轻量化等特点,为勘探石油行业的科研及知识管理提供强有力技术保障。