一种改进Mask R-CNN的运动目标定位方法

针对在复杂场景下传统算法对运动目标分类精度不高且无法直接输出关键点空间坐标这一问题,本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的运动目标定位方法。该方法在TensorFlow 框架下采用自制数据集预训练提取多尺度的卷积,将采集到的网络视频流通过RoIAlign算法处理获得像素级的特征并匹配SIFT特征点建立空间坐标系统,在空间约束下结合Kalman filtering补偿运动轨迹,通过投影变换矩阵将像素坐标转换为世界坐标。实验表明该方法提高了模型在干扰背景下的鲁棒性,平均误差在8cm以内,实现了在复杂场景下可以获得实时高精度的定位信息。     

经深冷处理提高黄铜耐盐水腐蚀性

黄铜常作为制冰盐水池蒸发器，载冷剂溶液蒸发器，舰船海水冷凝器的管子材料。以往，为了提高黄铜冷凝管耐腐蚀性所采取的方法有加保护电流，牺牲阳极等措施。本文通过实验研究得出经深冷处理过的黄铜比未经深冷处理的黄铜有更耐腐蚀性的结论。     

矿山救护指挥员职业价值观问卷调查研究

职业价值观是职业在价值观中的体现,矿山救护人员是处理和抢救矿井火灾、水灾、瓦斯与煤尘爆炸、瓦斯突出与喷出等矿山灾害的专业队伍。矿山救护指挥员的决策直接影响救援行动的效果。本文针对被试的218名矿山救护队指挥员进行问卷调查,总结矿山救护指挥员的职业价值观的特点,发现制约矿山救护队发展的一些问题,为矿山救护队伍建设提供科学依据。     

基于Pro/E的逃生救援装置设计与研究

基于Pro/E的逃生救援装置主要利用空气阻尼原理设计。用三维软件Pro/E对其建模并进行了模拟仿真,没有干涉现象发生;对制作的模型进行了实验研究,得到了与原理分析吻合的结果。该系统为灾难发生时处于被困高楼中的居民提供了一种安全可靠的逃生方法,同时能够及时输送救灾人员到达高层。     

上海某基坑降水三维渗流模拟

根据降水试验反演得到的含水层水文地质参数,采取按需降水的方法对工程开挖过程中所需降水水位进行设计计算以减小降水对基坑周边环境的影响,通过三维数值模拟方法得到水位随时间的变化与实际监测数据进行对比,得到较好结果。     

汽车冷却系中风扇的优选方法

介绍了风扇在系统中匹配点的确定及其优选方法，并给出了应用实例。通过不同结构形式的风扇样品，根据其性能建立风扇性能数据库。应用风机相似理论，对风扇进行匹配和优选，可以大大减少汽车风扇设计中的设计和试验工作量，节约成本，提高效率。     

深部高应力软岩巷道联合支护研究

本文针对深部高应力软岩巷道掘进和使用期间出现的巷道变形破坏严重的难题,结合现场施工经验,应用现场试验与数值模拟相结合的研究方法,分析深部高应力软岩巷道变形破坏原因、规律以及提出巷道矿压控制措施,在煤矿试验区选择锚网梁索喷支护方式进行研究,证实此种支护方式为深部高应力软岩巷道合理可行的支护手段,对深部高应力软岩巷道的矿压控制有一定的指导作用。     

带时间窗和同时送取货的车辆路径问题模型及算法

文章研究了带时间窗和同时送取货的车辆路径问题,建立相应的数学模型,并在量子进化算法的基础上,提出了一种新的改进量子算法。为了得到高质量的初始解,作者通过定义满载率和向心角,设计了带有回场权重的初始解生成方案。同时,作者通过定义量子元胞体、互换量子α位与β位等方法,尝试解决量子进化算法中有效信息丢失严重的问题,为解决量子域、二进制域、问题域之间的映射问题提供了一种思路。最后,选取Wang和Chen测试数据集,对算法性能进行有效性测试。     

超级电容式混合动力汽车驱动特性分析

本文是在建立实验模型的基础上,利用MATLAB仿真软件进行计算超级电容式混合动力汽车驱动特性数据,并从功率的角度在混合动力汽车实验台上测试获取的数据与计算数据相吻合。实验证明:在特定驾驶工况下获得的特性曲线,说明了影响混合动力驱动工况的各类因素,如车重等,同时表明了仿真软件计算出的特性曲线,为混合动力汽车各种工况下研究驱动特性提供依据。     

一种深度学习网络的树木点云骨架重建方法

基于激光雷达(light detection and ranging, LiDAR)数据重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是精准林业发展的必然趋势。本文研究面向激光点云提出了一种融合基于晶格投影的深度学习网络,以及面向提取的枝干点云的树木模型骨架重建的方法。该深度学习网络包括旋转不变性模块、晶格投影与重心插值模块,多尺度变换与卷积操作层,通过将旋转变换后的点云晶格投影到三个坐标平面上再分别重心插值获得变换系数,解决了三维点云因排列无序而造成空间卷积困难的问题。以海南多类树木为研究对象,首先,把带枝叶标签的林木点云基团带入构造的深度学习网络中训练网络参数,实现测试样本中的林木数据的枝叶分离。其次,对分类后的树木枝干点云垂直分层并空间聚类,获取每层的聚类中心点并按相邻层中心点距离最小原则实现骨架链表构造,同时采用自适应随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)方法来计算的圆柱体拟合半径,以重建树木的各级枝干。最后,根据中心点连通的链表结构以及角度变化最小准则自动识别树木中的主枝干和各个一级分枝。通过与实测数据比对验证表明,深度学习枝叶分类准确...