基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

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.     

基于CVM的惰性建筑垃圾填埋费支付意愿的测定——承包商视角

为确定合理的惰性建筑垃圾填埋费,根据"污染者付费"原则,运用条件价值评估(CVM)方法,以西宁市为例,进行实地调研和问卷调查,分析影响承包商支付意愿的因素,并测算其支付意愿的大小。结果表明:64.0%的受访者愿意支付建筑垃圾入场填埋费,企业性质和资质及受访者的学历和岗位等因素对承包商填埋支付意愿的影响较为显著;西宁市现行的填埋费低于所测算的承包商支付意愿,说明现行填埋费政策在激励污染者改善建筑垃圾管理方面仍有提升的空间。     

我国城市生活垃圾处理末端环节的局限及对策研究

我国目前的垃圾处理问题比较突出,城市化进程不断加快,垃圾产量也持续增加,而垃圾处理末端环节的技术有待提高,垃圾的减量化、资源化、无害化没有做好。根据我国目前垃圾处理技术,该文从垃圾处理的末端环节出发,探讨了怎样破解我国城市生活垃圾处理难题。分别从垃圾处理技术和模式两方面给出了对策。     

310SS在KCl盐膜下高温空气中腐蚀机理

研究了310SS在表面覆有KCl盐膜时于750-800℃下的腐蚀，结果表明，750℃时在固态氯化物盐膜下，310SS加速腐蚀主要按“活化氧化”机理进行，而在熔融态盐膜下尚受到800℃熔盐的影响，另外，经长期时效处理后，310SS除均匀腐蚀外，沿晶界σ还发生了择优腐蚀，从热力学和动力学两方面讨论了材料的加速腐蚀机理。     

AMC垃圾渗滤液处理工艺

介绍了AMC垃圾渗滤液处理的工艺流程,对系统单元进行了功用分析,探讨了AMC系统的特点。     

浅议我国建筑垃圾产业化中存在的关键问题

阐述了我国建筑垃圾产业化的重要性与必要性,利用两个建筑垃圾产业化企业实例从正反两方面论述了我国建筑垃圾产业化中存在的关键问题是相应的法律法规和标准规范的及时制定、政府的政策导向和相关部门工作的协调、公众宣传教育的加强。