基于多监督的三维人体姿势与形状预测

三维人体重建技术指通过图像或视频建立有相应姿势和体型的三维人体模型,其在虚拟现实(VR)、网游、虚拟试衣等方面有着十分广泛的应用前景．其中,参数化的三维人体模型由于参数数量的局限,重建精度较低,缺少细节特征．为了提升参数化三维人体模型的重建精度,增加其脸部与手部细节,提出一种基于多监督的三维人体模型重建方法．该方法结合传统的回归方法和优化方法,利用卷积神经网络回归出参数化人体模型的参数,得到一个较为粗糙的人体模型,将该模型作为初始模板进行拟合和迭代优化,将带有脸部和手部的全身密集关节点信息和轮廓信息作为回归网络的2D监督,同时使用迭代优化后的人体模型作为回归网络的3D监督,最终可由一幅图像获得一个多细节、高精度的参数化三维人体模型．定性分析结果表明,该方法为人体拟合过程提供正确的拟合方向,可有效减少非自然姿势的出现,提高三维人体模型重建的准确度．全身密集关节点监督可为模型增加更多手部与脸部的细节,而轮廓监督可减少重建的人体模型与图像中人体的像素级偏差．定量分析表明,该方法在数据集Human3.6M上的平均逐关节位置误差(MPJPE)为59.9 mm,较经典方法 SPIN减少了4.16%...     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

物相调控对铌酸钠纳米棒压电-弱可见光协同催化的优化作用

半导体材料能够吸收光能产生电子空穴对,利用光催化实现环境废物降解,然而其催化效率受环境光条件和天气等因素严重制约。因此,有必要研发能够利用环境中的水波能和光能协同作用的催化剂,以有效提升水相环境的污染物降解效率。无铅钙钛矿结构的铌酸钠具有适宜的能隙和压电性能,因此具备实现光-压电协同催化的潜力。通过水热法合成并调控了铌酸钠纳米棒的物相结构,探究了其对光-压电协同催化中的性能增强机制。虽然两种物相的铌酸钠光催化效率差异较小,但相较NaNbO₃,Na₇(H₃O)Nb₆O₁₉14(H₂O)表现出更高的压电性能,因此在压电光催化过程中能够更好地促进光生电子空穴对的分离,从而大幅提升了水中四环素的降解效率。进一步对材料物相调控方法、催化机理等开展研究,揭示了空穴和羟基自由基在催化过程中起到关键作用,研究结果能够为高效光-压电协同催化剂的设计、开发和优化提供参考。