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针对铣床碎屑形状不规则导致图像分割中碎屑轮廓不清晰、分割精度低的问题,本文提出一种改进的DeepLabV3+铣床碎屑分割算法。首先在DeepLabV3+的Xcepetion模块中嵌入通道与空间注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)模型,优化通道的权重和位置信息,加强碎屑图像区域的特征学习;其次将DeepLabV3+的空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)模块改为密集连接(dense conolutional network, DenseNet)方式,增大碎屑图像特征点的感受野,提升铣床碎屑图像特征的复用效率;最后在解码过程中采用多尺度自适应特征融合方法,聚合多尺度特征作为解码器的输入特征,提高碎屑图像分割的精度与鲁棒性。实验结果表明,本文算法优于其他分割算法,改进后算法相比DeepLabV3+,像素准确率提高0.026,平均交并比(mean intersection over union,MIOU)提高0.020,F1值提高了0.013。 相似文献
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分析了可能导致Hg_(1-x)Cd_xTe P-N结反向软击穿的若干漏电机制。位于结区中的深能级和沉淀及混晶材料中的组份涨落和杂质浓度涨落等都可能产生过量隧道电流。用一些理论模型对实验数据进行了拟合和比较。对于我们的离子注入N~+-P结,P型材料的高补偿度可能是导致漏电的主要原因。 相似文献
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针对工业生产复杂环境下,工件跟踪鲁棒性差且精确度低的问题,本文提出了一种基于重叠最大化精确跟踪算法(accurate tracking by overlap maximization,ATOM)的多注意力融合工件跟踪算法。该算法采用ResNet50为骨干网络,首先融入多注意力机制,使得网络更关注目标工件的关键信息;其次,使用注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块融合深层特征与浅层特征,更好地保留目标工件的语义与细节信息,以适应工业生产复杂多变的环境;最后将骨干网络第3层和第4层特征送入CSR-DCF分类器中,对得到的响应图进行融合,用以获取目标工件的粗略位置,通过状态估计网络获取精确目标框。实验表明,本文算法在OTB-2015数据集上的成功率(Success)与准确率(Precision)分别达到67.9%和85.2%;在VOT-2018数据集上的综合评分达到0.434,具有较高的精度和鲁棒性;在CCD工业相机拍摄的目标工件序列上,进一步验证了本文算法能高效应对工件跟踪过程中的常见挑战。 相似文献
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在图像处理领域,基于稀疏表示理论的图像超分辨力算法、高低分辨力字典与稀疏编码之间的映射关系是其中的2个关键环节。由于丰富多样的图像类型,单一字典并不能很好地表示图像。而在稀疏编码之间的映射关系上,严格相等的约束关系也限制了图像重建的效果。针对上述两个方面,采用包容性更强的多个字典与约束条件更为宽松的全耦合稀疏关系进行图像的超分辨力重建。在图像非局部自相似性的基础上,进行多次自适应聚类;挑选出最优的聚类,通过全耦合稀疏学习的图像超分辨力算法,得到多个字典;最后,对输入的低分辨力图像进行分类重建,得到高分辨力图片。实验结果表明,在图像Leaves,Barbara,Room上,本文的聚类算法比原全耦合稀疏学习算法在峰值信噪比(PSNR)上分别提升了0.51 dB,0.21 dB,0.15 dB。 相似文献
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在流体静压力(0—2GPa)下,对Hg_(1-x)Cd_xTe n~+-p光电二极管(x=0.5)室温电学特性进行了实验和理论研究。通过考虑深能级压力效应及其对深能级辅助隧道电流的影响,较好地解释了实验上观察到的p-n结伏安特性在小偏压范围下呈现的“反常”压力关系。由对实验数据的理论拟合得到两个深能级:D_l(=E_v+0.75E_g)和D_l(=E_v+0.5E_g),以及相应的电子寿命和空穴寿命,并得到了未掺杂Hg_(1-x)Cd_xTe中深能级的压力系数。 相似文献
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随着计算机网络的发展,信息越来越开放,但信息安全也暴露出越来越多的问题。文中分析了几种典型的信息安全模型。针对模型中存在的安全隐患,对访问控制机制做了改进,引入主体身份鉴别、访问记录、子存储空间等措施来控制访问,有效地提高了信息的安全性。 相似文献
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