数字图象的二值化处理技术探究

分析了数字图象二值化处理的特点，提供了几种二值化处理技术，并对这些算法进行了测试与比较，最后根据实践应用对二值化处理中的动态阈值的选取策略等相关技术作出了阐述。     

简论高速运动物体的视形状

本文首先明确观察者与观看者的区别以及固有长度，观测长度和视长度的概念。在此基础上利用初等数学的方法，以正方形为例讨论高速运动物体的视形状。     

高速磁浮车-轨耦合系统动态机理与振动响应

对高速磁浮车-轨耦合系统进行动态机理和振动响应研究。首先,对高速磁浮中的各类耦合关系进行建模;其次,分别分析了动态和静态条件下的车-轨耦合作用机理;然后,建立了高速磁浮车-轨耦合动力学有限元模型;最后,对磁浮列车高速通过桥梁时轨道梁、功能件的动力响应和车-轨共振速度进行分析。结果表明：高速运行时车-轨作用频率不同,长时间共振速度下运行时车-轨振动明显增大;若桥梁动力放大系数小于1.2,则基频比最小值为1.16;若桥梁动力放大系数小于1.3,则基频比最小值为1.04。     

基于预先补偿和全状态反馈控制的车-轨耦合振动抑制

以高速磁浮列车为研究对象,探讨了弹性轨道下的车-轨耦合振动问题。建立了能反映实际问题的车-轨耦合最小悬浮单元模型,并进行了开环系统稳定性和耦合振动机理分析。以弥补比例-积分-微分（PID）控制器有效信息利用不足为出发点,设计了基于预先补偿的全状态反馈控制器。通过仿真分析了反馈增益矩阵对系统跟踪性能和振动抑制能力的影响,提出了适当降低对悬浮间隙的要求换取振动抑制能力提升的思路。进一步分析了反馈系数对悬浮系统性能的影响规律,基于此得到了优化的预先补偿和全状态反馈控制框架。最后,通过实验验证了基于预先补偿的全状态反馈控制对抑制车-轨弹性耦合振动的有效性。     

智能手机App与数字半球摄影测量叶面积指数对比研究

基于自主开发的智能手机App（LAISmart）对针阔混交林、阔叶林和农作物3种植被类型的叶面积指数（leaf area index, LAI）进行测量,并以数字半球摄影（digital hemispherical photography,DHP）的测量结果作为参考值进行对比分析．结果表明,虽然LAISmart与DHP的LAI值总体上具有高度一致性（R2=0.95,RMSE=0.68）,但是,LAISmart的性能受到植被叶片密集程度的影响．研究发现:LAI>3.9时,LAISmart的测量结果会明显低于DHP的测量结果;智能手机成像传感器的自动曝光模式,是引起LAISmart在测量LAI高值区域估值偏低的重要影响因素;当对LAI高值区域的LAISmart图像进行降低曝光度处理后,LAISmart和DHP的测量结果偏差得到进一步降低,且LAISmart测量结果的精度可以提高49%左右．此外,LAISmart的较窄视场角几乎不会对其测量结果产生影响,若能在调节智能手机曝光度的条件下使用LAISmart,则具有更高效率和更低成本优势的LAISmart可以成为替代DHP的有效方法．      

台阶爆破模型试验下破碎岩石抛掷速度规律分析

为了研究台阶爆破破碎岩石抛掷速度的主要影响因素与变化规律,采用量纲分析法确定破碎岩石抛掷速度的主要影响因素,并借助高速摄影系统与台阶爆破模型试验研究不同影响因素下破碎岩石抛掷速度的变化规律.结果表明：破碎岩石抛掷速度的主要影响因素为炸药单耗、最小抵抗线与炸药量的关系(W³/Q)和不耦合系数,抛掷速度对炸药单耗最为敏感,W³/Q与不耦合系数次之;高速摄影图像显示,当爆破作用时间为0.5 ms时,台阶自由面岩石出现位移,当爆破作用时间为2.0 ms时,在爆炸应力波作用下,台阶自由面出现裂缝,破碎岩石的运动形态可分为鼓包运动阶段与抛掷运动阶段,二者之间存在明显的过渡阶段;炸药单耗、W³/Q、不耦合系数与抛掷速度间存在明显的非线性关系,抛掷速度随炸药单耗的增加呈指数函数递增,且存在临界炸药单耗使破碎岩石的抛掷速度出现激增,抛掷速度随W³/Q、不耦合系数的增大呈幂函数递减.     

高超声速飞行器布雷顿循环PCHE中CO2换热特性数值研究

基于高超声速飞行器布雷顿循环中印刷电路板换热器(PCHE)的应用,对PCHE通道中的超临界换热进行了数值研究.阐述了热侧运行参数和冷侧运行参数对换热的影响机制.考察了热侧流体温度、流线和湍动能的分布情况.评价了热侧■流、壁面■流和通道综合换热系数,建立了热侧换热关联式.计算结果表明：热侧压力提高、热侧进口温度下降、冷侧进口温度减小,均导致热侧换热增强.局部高湍动能是强化换热的原因.提高热侧参数可使通道的■耗散性更小.     

杭钢集团:三中心四赛道,探索数据价值化改革

杭钢集团以“数字基础构建者、数字应用开拓者、数字安全赋能者、数据价值探索者”为战略定位,布局“数聚、数算、数智、数安”四条赛道,以开放、合作、共赢的“平台+生态”发展模式,打造半山基地数字经济核心区,构建“1+2+4+N”产业体系,积极探索产业数据价值化改革实践。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。     

聚焦“数据价值跃升”,浙江实施企业CDO制度

CDO制度建设是数字时代提升浙江企业数字化治理能力的重要举措,进一步引导企业用好数据要素、充分挖掘数据价值,推动行业变革创新,更是推动浙江数字经济向“高”攀升、向“新”进军、向“融”提质的重要实现路径,数据要素是国家发展的战略性基础性资源,也是驱动数字经济发展的强大动力。