崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。     

视觉搜索中图标布局的影响机理

采用视觉搜索范式，研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明，当图标数量N=6时，仅图标视觉特征主效应显著，布局方式对搜索速度无显著影响，图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时，仅图标布局方式主效应显著，横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现，图标数量超过10个，横向排列反应时显著低于纵向排列，两者错误率无显著差异;随着图形面板 L_○长度 / S_○宽度比值的降低，两者平均反应时差距逐渐缩小，趋于一致.研究表明，图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响.     

清淤泵提升设备伸缩臂有限元分析及优化设计

秦山核电二期及方家山核电6台机组的PX泵房大修期间需对格栅除污机下方水室进行清淤处理,清淤过程中需用水泵将水室中的淤泥和残水抽出。把核电站PX泵房提升设备伸缩臂作为研究对象,目标参数设定为悬臂梁体积和质量,利用ANSYS Workbench进行参数化设计及求解,在总应力和总位移都有盈余的情况下,以悬臂梁截面尺寸的厚度作为设计变量进行尺寸优化,从而达到设计的要求。     

隧道爆破力学模型相似材料配比的正交试验

以砂岩作为模拟对象,研究满足隧道爆破力学模型试验要求的相似材料配比问题.基于正交试验法,选取石英砂、重晶石粉、石膏、水泥和水为相似材料,设置以石英砂/固体、水泥/石膏、重晶石粉/(重晶石粉+石英砂)的质量比为3个因素,每个因素3个水平,共9组配比的正交试验方案.通过室内试验,得到相似材料的密度、单轴抗压强度、弹性模量和声波波速的实测数据.试验结果表明:相似材料的物理力学参数分布范围较广,可满足不同隧道模型试验对相似材料的配比要求.利用极差敏感分析法分析各因素对相似材料参数的敏感性,并通过各因素对相似材料参数影响的直观分析图,分析各因素对相似材料物理力学参数的影响规律.对试验数据进行多元线性回归分析和室内试验,发现最优配合比下的相似材料与原型砂岩的单轴应力-应变曲线具有相似的脆性破坏特征;相似材料物理力学参数的设计值和实测值误差较小.     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

养老机构居室色彩与材质要素的视觉舒适度评价

在老龄化背景下,探讨老年人在养老机构居室空间中的视觉需求.从老年人视觉舒适角度出发,首先,通过实地调研并结合正交实验设计获得场景样本,应用虚拟现实技术构建以色彩和材质交互因素为变量的沉浸式虚拟场景;然后,将主观心理实验与客观生理实验相结合,主观心理实验采用层次分析法和语义差异法,客观生理实验测量被试者心电R-R间期和心率指标;最后,运用SPSS软件对实验数据进行差异性分析和协方差分析,综合对比分析主观心理实验数据和客观生理实验数据,提出基于视觉舒适下的养老机构居室空间色彩与材质搭配优选图谱及设计建议.     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

基于深度无监督学习的图像分类算法

为了取得精确的图像分类效果,一方面需要提取大量的图像特征数据进行样本分析,另一方面大量的数据又造成了维数灾难.因此,为了解决信息全面与维数灾难的矛盾,引入了深度学习.深度学习利用分层结构处理复杂的高维数据,可以完成复杂函数的逼近,是一类具有多层非线性映射的学习算法,但深度学习模型优化困难且对隐层参数敏感.针对上述问题,将无监督算法引入深度学习,这种学习方法无须人工设计特征提取数据,训练过程中样本标签是未知的.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下,可以大大降低计算复杂度,具有一定的时效性.