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多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支,旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合,最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破,卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域,但大多数方法仅关注网络结构的改进,而使用简单的两两串行融合方式,降低了多图融合的效率,并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题,在显微成像分析的应用场景下,提出了一种最大特征图空间频率融合策略,通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块,规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程,实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略,在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响
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立体视频在无质量保证的互联网上传输时会引发立体视频左右视图的帧延时,影响观看质量.本文提出一种利用主观评价与客观脑电(electroencephalogram,EEG)相结合的方式分别对深度和水平延时运动立体视频刺激进行分析,并对二者的差异性进行比较.共有十名被试参加实验,被试观看随机呈现的不同延时等级包括无延时、延时1帧、延时2帧和延时3帧的立体视频片段,并对是否感知到延时效应做出主观判断,同时记录被试的EEG信号.从EEG信号中提取出事件相关电位(event related potentials,ERPs)并结合主观行为数据进行分析与比较.实验结果表明,为保证观看质量,深度运动立体视频中所能存在的最大延时帧数为1帧,水平运动中则不能存在延时效应.与水平延时运动相比,深度延时运动刺激产生的P300成分幅值变化范围更大,表明在深度延时运动刺激下大脑的活跃程度更高.同时,相同延时帧数的深度运动与水平运动刺激所产生的P300成分中,深度延时运动的潜伏期更长,这表明处理深度延时运动刺激所需时间更长
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针对赤铁矿渣中存在杂质,影响其综合回收利用的问题,开展赤铁矿渣高温水热法脱杂,制备铁红的研究。研究了不同酸度、温度、时间和液固比条件,对铁红产品中铁、锌、硫含量以及锌、硫脱除率和铁溶出率的影响。实验结果表明:pH值为1,温度220 ℃,保温时间3 h,液固比6∶1,转速400 r·min?1条件下,铁红产品中铁质量分数由58.66%上升为66.83%;赤褐铁类矿物含铁由占总铁质量分数94.05%,上升为97.79%;硫质量分数由2.96%下降至0.82%;锌质量分数由1.03%下降至0.18%。经X射线衍射检测,与赤铁矿渣相比,铁红产品中氧化铁信号峰值提高,杂峰减少。通过扫描电镜/能量散射X射线分析,铁红产品表面附着的硫酸盐等杂质经高温水热法处理后明显减少;实验前后,赤铁矿渣与铁红产品颗粒形貌与大小没有发生变化。实验处理后的铁红产品经检测,满足国家标准氧化铁红含铁量C级,水溶物和水溶性氯化物及硫酸盐含量III型,筛余物2型,105 ℃挥发物V2型,来源a型标准
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针对自行制备的11Cr?1Si铁素体/马氏体不锈钢开展了热处理制度探索,及力学性能、铅铋环境静态腐蚀和应力腐蚀行为研究。热处理研究结果表明,11Cr?1Si不锈钢在经过调质热处理后(950 ℃/60 min+750 ℃/120 min)能够在保证较高强度的同时获得良好的韧性。500 ℃静态腐蚀结果表明,11Cr?1Si在经过3368 h腐蚀后表面形成的氧化膜致密且连续,没有出现开裂和脱落,并且整体氧化速率较缓慢,没有观察到铅铋向材料基体内的渗透,表现出良好的抗腐蚀性能。应力腐蚀实验发现,11Cr?1Si不锈钢在350 ℃和400 ℃下存在本征脆化,但是在450 ℃下没有观察到铅铋致脆现象
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在调研国内外众多金属矿山和收集大量相关文献的基础上, 综述了国内外金属矿山开采现状及研究进展, 聚焦深部开采主要工程技术难题, 从开采动力灾害预测防控、深井高温热害控制治理、深井提升、深井开采方法工艺变革、深部选矿新技术、智能无人采矿这六个方面, 提出了解决我国深部开采难题的战略建议, 结果表明: (1)5000m开采深度将会是我国金属矿深部开采中长期战略研究目标; (2) 无绳垂直提升技术具有提升效率高, 使用限制少的特点, 建议我国重点针对此类技术装备研发; (3)将深部矿产资源开采与深部能源开发相结合, 可以有效降低深部降温成本, 是解决深部采矿经济性的新途径; (4) 新一代采矿技术需对原有的采矿模式和开采工艺进行变革, 机械连续切割破岩技术是未来超深矿井建设的重要发展方向; (5) 充填法是保证深部开采安全最有效的方法之一,应对充填材料、充填工艺进行更深入的研究; (6) 我国尚不具备全面推广遥控智能化无人采矿的条件, 可以通过产学研联合攻关等方式逐步提高矿山生产自动化和遥控智能作业水平
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提出了一种基于双维度搜索的实时轨迹规划方法,用来解决自主地下铲运机转弯轨迹规划问题。该方法是一种结合采样思想和最优化算法的复合轨迹规划方法,包含三个主要步骤:基于双维度搜索策略的优化模型参数生成,基于二次规划的轨迹计算,以及基于约束检查的最优轨迹确定。该方法新颖之处在于提出的基于转弯区域行驶时间和里程的双维度搜索策略,以及基于平稳目标的轨迹最优化模型,可根据弯道区域入口速度和位置,快速生成纵横向都有最优性保证的最优轨迹。该方法结构简单、易于实施,可通过关键参数的调整满足控制器对轨迹生成速度的实时性要求。基于该轨迹规划方法的特点,使其不仅适用于实时轨迹规划,还可为未来智慧矿山的智能管控与优化调度提供底层约束。多组算例验证了该方法的有效性和优越性
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深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能,已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著,但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高,仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现,基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余,模型中存在对最终结果无用的参数,这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此,如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价,并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向
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随着机动车保有量快速增长,机动车排放成为大部分大中城市大气中PAHs及其衍生物的主要来源之一。因此,基于以往的研究成果,汇总了台架实验、车载实验、隧道实验、路边实验等常用的机动车尾气采集方法,对机动车来源PAHs及其衍生物的排放特征(排放因子、气粒分配规律、成分谱研究以及机动车车型、工况和行驶里程的影响等)进行了总结,为不同研究需求下实验方法的选取以及机动车减排措施的制定提供科学参考。此外,为缓解能源问题和机动车排放污染问题,中国计划2020年在全国范围内推广使用车用乙醇汽油。由于乙醇汽油与普通汽油的性质存在诸多不同,乙醇汽油对机动车排放的影响也引起了研究者们的关注,因此分析了乙醇汽油实施对机动车尾气PAHs及其衍生物的污染特征变化的影响,以期为该领域未来的研究方向提供建议,为机动车污染防控研究提供科学合理的参考
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基于非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓连接薄板搭接部分的力学特性,其中虚拟材料的材料参数用复模量表示,可直接生成复刚度矩阵以表示搭接部分的刚度及阻尼特性,省却了常规建模中生成结合部阻尼矩阵的步骤,在保证模型精确性的基础上简化了建模流程,以此建立了螺栓连接薄板结构的半解析模型并对其进行了动力学分析。首先描述了建模理念,将虚拟材料分别假定了三种复模量非均匀分布形式模拟螺栓搭接部分的力学特性,提出用反推辨识技术确定虚拟材料储能模量与耗能模量的方法。接着,基于能量法并用正交多项式假定模态,推导了螺栓连接薄板的半解析分析模型,并创新性地给出了求解半解析模型任意锤击点与拾振点处频响函数的公式。最后,以一个具体的螺栓连接薄板结构为对象进行了实例研究,结果表明:用所创建的半解析模型计算出的各阶仿真固有频率与实验测得的各阶固有频率的误差均在5%以内,计算得到的各阶仿真模态振型以及频响函数曲线与实测值均较为接近,从而证明了利用复模量非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓搭接部分可有效简化螺栓结合部建模,亦可达到较高的仿真计算精度
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针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题,提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先,建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型,降低对搜索区域的重复搜索;其次,建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型;然后,将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子,高斯扰动引入地标算子,同时利用模拟退火机制保留次优个体,进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后,通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较,结果表明新型算法的合理性和有效性
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