基于深层卷积网络的单幅图像超分辨率重建模型

【目的】针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法生成的图像存在参数较多、计算量较大、训练时间较长、纹理模糊等问题,设计基于深层卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建模型。【方法】使用ImageNet预先训练的大型卷积神经网络Visual geometry group(VGG)模型提取图像特征,利用该特征设计视觉感知损失函数进行训练学习,引入亚像素卷积层(Sub-pixel convolution)替换上采样层,缓解生成图像的棋盘效应。【结果】设计的模型对放大两倍的图像进行超分辨率修复,与其他4种超分辨率重建模型的Peak signal to noise ratio(PSNR)值接近,且生成图像的视觉效果更加清晰逼真,细节更加细腻。【结论】该模型可以实现输入不同大小的低分辨率图像而不必多次训练学习不同比例的放大模型,可以实现对不同放大倍数图像的训练和预测,在保持一定PSNR正确率的前提下,放大后的超分辨率图像能够恢复更多纹理细节和更佳视觉效果。     

碳纤维增强复合材料汽车保险杠的轻量化设计

针对某款纯电动汽车保险杠轻量化设计的要求与可制造性,设计了一种整体式碳纤维增强树脂基复合材料保险杠,并采用拉丁超立方采样、Kriging近似建模技术与遗传算法进行优化求解.结果表明,优化后的碳纤维增强树脂基复合材料保险杠能够满足耐撞性要求,并达到减重36.4%的轻量化效果.     

基于FSCD-CNN的深度图像快速帧内预测模式选择算法

针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题,提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先,从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元（largest coding unit,LCU）划分深度为标签获取训练集;其次,构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络（fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network,FSCD-CNN）;最后,对深度图LCU进行划分深度预测,跳过部分编码模式决策,实现最佳LCU划分。实验结果表明,与相关文献对比,所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间,实验验证了其有效性和可靠性。     

基于MLP&ST模型的空气质量预测

针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测,而少有对未监测区域进行预测的问题,综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响,提出了一种联合训练模型MLP&ST （MLP&spatial-temporal）,模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数（air quality index,AQI）。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29;然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明,MLP&ST模型在3种评价指标下（RMSE,MAE,MAPE）皆优于其他对比模型,验证了所提出模型具有良好的预测效果。     

基于卷积神经网络的语义同时定位以及地图构建方法

环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。本文针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法,对智能车进行定位,并且构建稠密的3D语义地图,提高智能车的环境感知、认知能力。首先,基于双目ORB-SLAM提出了一种四线程的双目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）方法构建稠密的3D点云地图,四线程分别为追踪线程,局部地图构建线程,回环检测线程以及稠密地图构建线程;其次,为提高智能车的环境认知能力,使用端对端的方法对图像进行语义分割,并且为提高语义分割精确率,将环境的几何信息也作为卷积神经网络输入;最后,将感知的能力与认知的能力相结合构建语义地图,为智能车实现全自动驾驶奠定基础。本文将算法在KITTI数据集上进行测试,整体算法速度为10帧/秒,语义分割的全局精确率为73.1%,构建的语义地图显示本文提出算法能够在大规模室外场景下重构全局一致性地图,并且帮助智能车实现对环境的解析。     

钢筋轻骨料混凝土框架节点的试验研究

本文论述了四个钢筋轻骨料混凝土框架梁柱节点组合体在低周反复荷载下的试验结果。分析了梁端塑性饺区和节点核心区的强度、变形和粘结锚固性能。提出了设计建议。     

大自由距离网格编码的最佳译码和DAPSK的迭代译码

提出一种新的接收机结构 ,用于卷积编码和差分幅度相移键控调制的迭代译码 ,其性能接近于加性高斯白噪声信道上的相干检测 .此外 ,还提出了对于 Lin等人的网格编码结构的最佳译码 ,性能优于其准最佳译码 ,但译码延时要比传统网格编码调制或卷积码的译码延时长 .     

不同信源条件下卷积码的Viterbi和BCJR两种译码方案的比较

研究了在AWGN信道下，当信源为等概和非等概分布的数据信源以及图像信源时，Viterbi和BCJR算法的性能。在计算机仿真和比较分析的基础上，进一步探讨了BCJR算法在卷积码译码中的应用条件。     

基于文本情感特征的心理评估模型

构建基于文本情感特征的心理评估模型. 首先, 根据词语的情感极性和词性设计词语特征, 将文本中的每个词语映射成情感词向量, 进而将其作为卷积神经网络的输入, 并加入注意力机制对输出结果进行优化, 得到包含情感特征的文本向量表示. 其次, 使用Bayes正则化算法优化权值, 控制并平衡神经网络拟合程度, 改进BP神经网络算法的网络泛化能力. 最后, 将文本向量作为Bayes正则化神经网络的输入, 预测学生的心理状态, 与心理评估结果的对比实验结果表明, 模型效果较理想.      

钢筋陶粒混凝土板的冲切强度

通过试验与理论分析，在比较陶粒轻骨料混凝土与普通混凝土板受力特性差异的基础上．对轻骨料混凝土板冲切破坏机理作了进一步探讨．在建立冲切破坏模式的基础上提出适合于轻骨料混凝土板冲切强度的计算公式．