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871.
现有基于点云与图像融合的行人检测要求高算力的处理平台,应用于低算力低功耗的嵌入式平台时,无法满足行人检测的准确率和实时性.基此提出一种融合点云与图像的道路行人检测方法,该方法采用DBSCAN算法对点云进行聚类,然后,运用概率数据关联算法将行人点云与图像的行人检测结果进行决策级融合,最后,在嵌入式计算平台上进行软硬件集成与测试验证.实验结果表明,相比于其他目标检测算法,设计的融合点云与图像的道路行人检测方法,不仅提高了道路行人方位的检测精度,而且检测用时降低了46.6%以上.  相似文献   
872.
颗粒粒径的大小是影响浮选的重要因素,一般来说,浮选入料粒度过粗或过细都会对浮选效率与速率产生不利影响。纳米气泡由于尺寸小、比表面积大以及生存周期长等特质,逐渐成为浮选领域研究的热点,研究纳米气泡浮选过程中的颗粒粒度效应具有重要意义。本文采用水力空化作为纳米气泡产生方式,使用原子力显微镜观测固液界面的纳米气泡,通过浮选试验以及引入六种浮选动力学模型拟合试验数据,研究了纳米气泡对不同粒度级煤泥浮选动力学的影响。试验结果表明,固液界面的纳米气泡呈圆盘状同时具有超大的疏水角,纳米气泡的引入可以使各粒度级煤泥的浮选精煤可燃体回收率得到1%?5%的提高,同时纳米气泡会引起中等粒级精煤灰分的提高以及细粒级精煤灰分的降低。经比较,经典一级动力学模型为最佳浮选动力学模型,各粒度级浮选动力学规律不会因纳米气泡的加入而发生改变。纳米气泡可以使?0.5+0.25 mm粒级的浮选速率常数由2.70增加至4.33,但同时分别会造成?0.25+0.125 mm与?0.125+0.074 mm粒级浮选速率常数15.45%与8.59%的下降,此外,?0.074 mm粒级煤泥的浮选速率在纳米气泡作用下得到13-18%的提高,对于粗、细等难浮煤泥浮选效率与速率的提高是纳米气泡强化煤泥浮选的重要原因。  相似文献   
873.
松木屑作为一种废弃的生物质资源,如能将其回收与煤粉掺混后作为锅炉燃料燃烧将具有重大的意义。利用热重分析仪研究了印尼煤与松木屑不同掺混比例(0%、15%、30%、45%、100%)对煤粉燃烧特性的影响,并计算出各掺混不同比例生物质下的动力学参数。结果表明:煤粉中掺混不同比例的松木屑燃烧后其着火温度提高,燃尽温度降低,综合燃烧特性指数降低;在掺混比例为15%时对煤的燃烧特性曲线影响不大,所以掺混15%的生物质是最合理的。随着生物质掺混比例的增加其活化能减少,频率因子降低,在掺混比例为15%时活化能最小,再增加比例后其活化能变化不大。不同掺混比例下反应活化能和频率因子之间存在动力学补偿效应。  相似文献   
874.
二维碳/碳复合材料氧化机理研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了两种二维碳/碳复合材料的氧化行为和氧化机理,通过对其恒温氧化动力学曲线的测定和分析,得到氧化速率与温度、时间、氧的体积流量等的对应关系。研究结果表明,两种碳/碳复合材料的氧化动力学过程基本相同,其氧化过程均分为两个阶段:氧化失重率小于约60%时为线性氧化阶段,大于60%时为对数型氧化阶段。不同阶段的氧化速率不同,活化能也有差别。线性氧化阶段的氧化机理从低温时以化学反应为控制步骤转变为高温时以化学反应及扩散共同为控制步骤。  相似文献   
875.
876.
本在重新标度、消去小尺度后的Navier-Stoke方程基础上,指出∈-展开的合理性在于,当达到Kolmogorov耗散波数的领域范围,惯性效应英与粘性项相比可以被略去。  相似文献   
877.
明星。7月下旬成熟,果圆形,果肉金黄色。核小,粘核,果重200~300克,最大530克,果面橙黄色,含可溶性固形物13.1%,加工利用率为78%。抗褐腐病,丰产。该品种是加工罐头的理想品种。  相似文献   
878.
应用Ahlfors—shimizu特征函数,证明了平面上的一类零级亚纯函数至少存在一条对数级Borel方向,并且证明了关于这种Borel方向的一个充分条件和一个必要条件。  相似文献   
879.
曲立平 《应用科技》2004,31(10):15-17
多级安全数据库与传统的数据库最大的不同就在于它引入了安全级的概念,访问数据库的主体和数据库中的客体都被赋予了安全级,主体对客体的访问遵循强制存取控制规则.多级安全查询处理器是多级安全数据库的核心部分,它提供对安全级查询的支持.多级安全查询处理器必须保证用户的查询不违反数据库系统安全性的要求.分析了多级安全查询处理的执行过程,定义了多级安全查询语言的语法,利用编译器生成工具Yacc设计了一个多级安全查询处理器,并对其进行了分析.  相似文献   
880.
文章给出的定理将设计矩阵Pn=∑nk=1XkX′k分解成对角块矩阵,对角元分别对应于平稳的.振荡的和爆炸的自回归子模型.其中X′k=(X(k),…,X(k-p 1)),Φ(B)X(n)=ε(n).  相似文献   
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