基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

混凝土湿喷台车臂架振动模态分析

以国内某公司喷浆台车SPTC25为研究对象,首先利用陀螺仪和加速度传感器在施工现场进行动力学测试,采集到关于臂架在实际施工时的角速度和加速度的时间历程曲线。然后通过数据处理和分析计算,得到臂架在仰俯工况下的振动频率和振幅,分别为1.18 Hz和0.092 m,回转工况下的振动频率和振幅分别为0.98 Hz和0.073 m。其次,对湿喷台车臂架建立了准确的有限元模型,并且进行了模态仿真分析,得到前三阶模态的固有频率和振型。结合隧道施工时的实际操作数据统计,最终得出结论,臂架在施工过程中长时间处于共振状态,使得振幅过大,这是臂架疲劳开裂的主要原因,也为后续湿喷台车臂架的研发和优化提供了新的分析思路。     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

自然崩落法放矿方案初步优化

放矿方案优化是放矿优化控制和放矿管理的基础。以数字矿山软件平台和VC++为工具,进行自然崩落法放矿方案优化研究。首先确定放矿方案构成要素与放矿方案优化准则;在数字矿山软件平台上构建放矿优化三维模型,确定放矿水平及放矿边界;自动确定放矿结构参数及布置放矿点,建立放矿点和放矿分层的品位计算数据搜索模型,通过品位估值确定放矿点及放矿分层的品位分布;建立基于矿山利润的放矿资源价值模型,以金属市场价格、生产成本及贫损指标为基础输入参数,计算各放矿分层的价值和利润,得到放矿点的最佳放矿高度、担负矿量和出矿截止品位,从而确定放矿优化方案,并为放矿计划编制和管理提供数据。     

对置活塞二冲程汽油机分层稀燃组织研究

结合对置活塞二冲程汽油机缸径小、冲程长的特点,提出了进排气侧非对称喷雾方式,并采用AVL-Fire软件对喷雾方向进行优化,实现全负荷工况下的缸内均匀混合;同时研究了部分负荷工况下二次喷射对分层混合气形成和稀燃组织的影响.结果表明,进气侧喷射角增大有利于提高缸内混合气的均匀度,排气侧喷射角增大会导致燃油蒸发率降低;二次喷油比例影响分层混合气浓稀区的分布,二次喷油时刻影响缸内混合气稀区的均匀性.当进气侧喷射角为30°、排气侧喷射角为15°时,选择第一次喷油时刻为220℃ A,第二次喷油时刻为270℃ A且二次喷油比例为20%,可有效组织混合气分层.在部分负荷工况下,采用分层稀混合气相比均匀稀混合气的火焰发展期缩短约30%,快速燃烧期缩短约15%.      

辽西早白垩世义县组大康堡层纹泥的古环境意义

辽西地区义县组湖泊沉积层中产出著名的“热河生物群”化石,对于此时期古环境的研究一直是诸多学者关注的焦点.本文对大康堡层湖相纹泥展开研究,重建此时期古环境.通过野外及室内对纹泥组成、类型、厚度等方面的观测,对此时期古气候有了新的认识.纹泥厚度特征变化表明沉积期降水量和沉积速率逐渐减小,统计洪水沉积间纹层数量可指示沉积期洪水事件的频率和规模.结合近现代纹泥形成和保存条件,可知该地区沉积期湖泊水体较深,湖水分层,存在一个缺氧环境,具有较小的表面积/深度比,湖盆形态适合,未受到风的侵扰.     

基于凸包计算和颜色特征的显著性检测算法

针对传统的显著性检测算法存在区域亮度不够、显著区域不准确、有背景噪声等问题,提出一种基于凸包计算和颜色特征的显著性检测算法.考虑到图像在不同的颜色空间中颜色取值范围不同,首先,在多种颜色空间经过超像素分割得到区域对比图;然后,在CIELAB颜色空间中得到平滑的通道差值图;其次,利用颜色增强的Harris形成凸包得到中心先验图以及凸包结构图;最后,将4种显著图特征融合并优化得到最终显著图.新算法更加接近人工标注图的结果,不仅能够从背景中分离出显著物体、抑制背景干扰和凸出显著区域,而且获得全分辨率的显著图.在公开的图像数据集上将新算法与其他现有8种显著性检测算法进行对比,实验结果表明,新算法优于其他算法.     

DODNet：一种扩张卷积优化的图像语义分割模型

本文在DeepLab-V2模型的基础上提出了一种扩张卷积优化的图像语义分割模型:DODNet.在DODNet中,本文采用多混洗块扩张卷积(MSDC)替换ResNet-101中的扩张卷积,通过通道混合(ChannelShuffle)为每个特征点添加相邻特征点的部分通道(channel)信息,缓解了连续级联扩张卷积带来的网格化效应;同时,本文采用Vortex-Conv模块替换掉空洞空间金字塔池化(ASPP),以增加扩张卷积对感受野信息的利用,通过像素点周围局部信息的有效融合,获取了更精确的分割结果.本文在PASCAL VOC12数据集上对算法模型进行了训练和验证.实验结果表明,DODNet模型相比DeepLab-V2模型获得了4.23%的分割精度提升,同时模型参数量减少了11.2M,计算量降低了12.2B.并且与DeepLab-V3相比,DODNet模型也获得了0.32%的分割精度提升,以及7.1M的参数量和7.7B计算量的下降.     

软件无线电中采样率转换系统的研究

介绍了采样率转换系统和分层计算的采样率转换系统,指出此系统可以有效地降低计算输出采样所需的计算需求,可以有效地提高宽带信号的采样率,对一个单级和多极的采样率转换系统来说,可以明显减少每个采样的平均计算量。     

区域市场一体化的含义及其影响因素浅析

深入分析了区域市场一体化的含义及其表现形式,探讨了导致区域市场分割形成的原因,提出了促进区域经济一体化的政策建议。