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1.
提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。 相似文献
2.
3.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
4.
5.
黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献
6.
对于线结构光视觉传感的焊缝跟踪系统,快速、精准地识别和提取焊缝特征点是关键.根据结构光条纹线在焊缝处的变形导致的条纹不连续现象,对不锈钢平板对接焊缝和搭接焊缝进行了跟踪试验,提出以改进的均值漂移算法提取焊缝特征点的算法.与传统算法不同,所提算法免去了提取条纹中心线与拟合条纹线过程,直接通过漂移识别焊缝特征点;通过限制漂移算法的搜索方向,防止搜索"回漂"现象;引入漂移加速因子,提高算法执行效率.试验结果表明,利用改进均值漂移算法能够有效地识别焊缝特征点,显著地提高焊缝跟踪的准确度和实时性能. 相似文献
7.
《萍乡高等专科学校学报》2018,(3):87-90
自动售卖机是商业模式下自动化实现的典型应用之一,随着嵌入式系统和自动化技术的不断发展,其应用也越来越广泛。有限状态机作为一种反映状态间转移的数学模型,可以被用在嵌入式系统控制器的设计开发中。利用有限状态机技术对自动售卖机的控制器进行设计,利用Verilog HDL语言将控制器编程实现,并在Model Sim中进行了仿真,实验结果证明了该方法的可行性。 相似文献
8.
半潜式钻井平台螺旋桨修复技术的应用研究进展 《山东科学》2018,31(6):34-40
针对半潜式海洋钻井平台推进器螺旋桨面临的空泡腐蚀、电化学腐蚀以及海洋生物附着污损等问题,综述了焊接、粘接、热喷涂、冷喷涂修复技术的应用研究进展。认为目前的螺旋桨修复再制造技术普遍存在着修复层应力集中、结合强度低、孔隙率高、高温导致材料变性等缺陷,今后的研究工作应向着避免应力集中、增大修复层结合强度、降低作业温度、减小孔隙率的方向发展,以期能够制备更加致密均匀的修复层。 相似文献
9.
为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间. 相似文献
10.
为研究紫草科紫草属植物内蒙古紫草的化学成分,运用现代分离技术对其进行了分离纯化并鉴定了其结构.结果表明:从该植物中分离得到6个化合物,分别为3-乙酰基-齐墩果酸(1)、Jolkinolide E(2)、Clavilactone A(3)、5,8-O-二甲基-11-脱氧阿卡宁(4)、5,4'-二羟基-7-甲氧基-二氢黄酮(5)和Glabridin(6),其中化合物1、2、5、6是首次从该植物中分离得到. 相似文献