基于非平稳模型的喀什河流域气象要素对径流影响研究

基于该地区1966—2019年气象水文资料,采用Mann-Kendall趋势检验、Pettitt与Buishand突变检验方法,分析新疆喀什河流域径流在日、月、季及年尺度上的变化特征,并结合非平稳极值模型识别径流变化的主要气象要素.研究发现：(1)不同时间尺度的径流序列呈现增加趋势,主要集中在1995—1998年间发生突变.其中,强度较小的径流序列一般具有显著的增加趋势,而流量较高的径流序列变化趋势不显著.(2)温度对流域径流的影响较大,但是随着时间尺度增大,降雨的影响会逐渐增强.其中,日尺度主要受温度的影响,到了月尺度,开始受到降雨的影响,而季节尺度上主要受到降雨与温度的共同影响.(3)5—9月或者秋季的极端径流受降雨与温度影响更为明显,不同重现水平有所增强.研究成果可为完整揭示阐述新疆半干旱区流域水文气象演变机理提供参考.     

基于压力容器裂纹图像检测及识别算法研究

压力容器作为一种特种设备,其安全越来越受到重视。为了保障其安全运行,选择压力容器裂纹图像为研究对象,构建检测及识别算法模型。针对算法模型在实际部署时受到内存空间、处理器计算能力等多方面硬件条件的制约问题,提出了基于NewEfficientNet-B0的轻量化方法,结果表明算法模型降低模型参数数量达78%。针对微小裂纹图像识别难度较大问题,提出了改进多尺度预测的方法,测试数据集上达到了81%的检测识别准确率。     

基于YOLOv3的交通标志检测与识别算法

针对汽车前置摄像头所拍路况实景中的远距离交通标志占整个画面的比例较小、自动检测较难的问题,本文提出一种改进YOLOv3的卷积神经网络结构.在原YOLOv3算法结构上去掉了13×13这个冗余的大感受野检测层,结合残差结构思想,将深层特征进行上采样,然后与浅层特征图进行张量拼接,得到104×104的尺度检测层,进一步提高对...     

多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法

在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法.首先,多聚焦图像通过多尺度形态聚焦测量生成初始的决策图,多尺度形态聚焦测量有高的聚焦区域检测精度并...     

框架多分辨分析谱的研究

首先给出了一个可测集是框架多分辨分析(FMRA)谱的充分和必要条件,然后用一种新的方法刻画了包含于给定多分辨分析(MRA)的框架多分辨分析(FMRA)的谱.这是对H.O.Kim等人研究的改进.     

不完备广义多尺度决策系统的逐步最优尺度选择

现有的最优尺度选择算法有可能无法得到全局最优尺度组合,且具有较高的时间和空间复杂度。针对该问题,提出了不完备广义多尺度决策系统的逐步最优尺度选择算法。介绍了不完备广义多尺度决策系统,给出了上下近似集的性质;采取属性约简与尺度选择同步优化策略,以得到全局最优尺度组合;给出了一个快速的求相容类方法,并提出了不完备广义多尺度决策系统的逐步最优尺度组合选择算法,该算法显著降低了时间复杂度与空间复杂度。数值实验表明所提出的算法是有效的。     

基于单目视觉和轮式编码器的室内移动机器人松耦合定位方法

本文提出一种以ORB-SLAM2为基本框架、使用编码器信息辅助单目视觉信息的室内移动机器人定位方法。针对单目视觉同步定位与地图构建(SLAM)呈现的尺度模糊、尺度漂移等问题,融入轮式编码器信息以恢复其绝对运动尺度;针对移动机器人定位过程中的z轴漂移问题,构建平面运动模型约束以减少z轴上的累积误差。多种真实环境下的实验结果表明,与原始ORB-SLAM2算法相比,本文算法的绝对轨迹精度及z轴轨迹精度得到明显改善。     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

基于均匀化理论的页岩基质流固耦合尺度升级

页岩基质通常由微尺度的有机质和无机质组成,由于这两种介质的力学性质差异较大,且气体在两者中的赋存方式和流动机制均不相同,要准确刻画气体在页岩基质中的流固耦合过程,需针对两种介质建立不同的微尺度模型,但由于计算效率问题,微尺度模型无法直接用于宏观模拟.基于均匀化理论建立一种页岩基质流固耦合尺度升级方法,将微尺度上有机质和...     

一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.