两种计算吸光光度法同时测定钙镁

研究了在pH10．5的硼砂-氢氧化钾缓冲溶液和乙醇的增敏作用条件下，偶氮氯膦Ⅰ与钙、镁的吸收特性，建立了多波长光度法同时测定钙和镁的方法。采用两种矩阵算法对试验数据进行处理，并对结果进行比较和分析。钙和镁含量在0～25μg／25ml范围内用计算法Ⅱ能得到准确结果。     

多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.     

三段式Halbach阵列永磁电机解析建模与研究

针对传统子域模型在分析电机电磁性能时无法考虑软磁材料磁导率的缺陷,提出了一种考虑软磁材料磁导率为具体值的三段式Halbach阵列永磁电机多层解析模型。根据内部激励源和媒介的不同,将永磁电机全域划分成Halbach阵列永磁体层、气隙层、定子齿尖层和电枢绕组层4类磁场求解层。利用柯西乘积和复数形式的傅里叶级数来描述磁场求解层中媒介磁导率分布情况。基于麦克斯韦方程组建立了每个磁场求解层的拉普拉斯方程或泊松方程,结合边界条件求解出每个磁场求解层的磁矢位。利用多层解析模型计算了电机的气隙磁密、空载反电动势和输出转矩等电磁特性,并与有限元模型计算结果进行了对比。计算结果表明：多层解析模型和有限元模型计算得到的气隙磁密波形吻合得很好,两者的空载反电动势峰值和输出转矩平均值的相对误差均小于1%,证明了多层解析模型的正确性。最后利用多层解析模型研究了槽开口宽度、磁极宽度和充磁夹角对电机输出转矩的影响规律,给出了输出转矩最优的设计方案。仿真结果表明：优化后的输出转矩脉动削减了75.7%,证明所提出的多层解析模型不仅计算准确而且计算速度快,在电机的初始设计和电磁性能影响规律的探究上具有明显的优势。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于生成对抗网络的砂岩薄片图像视野外重建

利用生成对抗网络(GAN)模型,对砂岩薄片图像的微观颗粒和孔隙结构进行视野外重建,并对预测图像的语义进行评价。结果表明,模型能够预测2.25倍于原始视野的砂岩微观结构,并且针对不同类型的岩石图像语义均具有良好的性能。模型对不同颗粒的表面纹理、颗粒形态以及多颗粒间复杂接触关系等语义的图像视野外预测结果与真实图像较为吻合。但是,在微观特殊现象图像的视野外重建任务中,模型缺乏对特殊现象的敏感性。在孔隙结构重建时,模型对微孔面孔率的预测误差大于粒间孔、裂隙和溶蚀孔等孔隙空间。不同孔隙空间重建图像的预测效果可能与孔隙特征(如孔径大小和连通性)有关。     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

宗教文化对泉州古城街道活力的影响分析

以泉州古城为例,利用多源数据构建街道活力与其影响因素的分析框架,建立包含街道物理环境影响因素和宗教文化影响因素的街道活力评价指标体系.分析宗教建筑对街道活力的影响,并进一步分析宗教建筑与街道的空间关系对街道活力的影响.研究结果表明：街道活力与街道两侧的寺庙宗祠的数量呈负相关,香火旺盛的寺庙宗祠会提升附近街道的活力,但与寺庙宗祠距离无显著相关关系;在寺庙宗祠入口设置广场或宽敞的步行区可以集聚人气,并在寺庙宗祠周围布置商业或与其他景点结合以形成连续的活力点,有助于提升街道活力.     

圆渐开线变截面涡旋压缩机型线的参数优化

圆渐开线变截面涡旋压缩机的优化设计均以几何性能为目标。为了得到在几何性能和力学性能方面更为优越的涡旋压缩机,文章建立圆渐开线变截面涡旋压缩机压缩比和轴向气体力的数学模型,分析压缩比和轴向气体力随型线参数的变化趋势;结合几何性能和力学性能,以压缩比倒数和轴向气体力为目标函数,利用多目标遗传算法对其进行优化,得到不同参数变化下的非劣解集。对优化型涡旋盘与未优化涡旋盘进行的定量分析结果表明,优化型涡旋盘的压缩比提高了16.14%,轴向气体力降低了5.62%,证明了优化的可行性。该研究为圆渐开线变截面涡旋压缩机设计时型线参数的选取提供了一定的参考。     

抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。