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101.
近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。 相似文献
102.
针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。 相似文献
103.
柴油超深度脱硫技术进展 总被引:1,自引:0,他引:1
降低柴油中硫含量对于提高汽车尾气排放质量从而保护环境具有十分重要的意义。生产超低硫柴油的技术主要有加氢脱硫(HDS)和非加氢脱硫两大方法。概述了深度加氢脱硫的机理和需要解决的关键问题。柴油的深度加氢脱硫需要有效分解馏分油中的4,6-二苯并噻吩(4,6-DMDBT)等难脱除的化合物。提出了研制高活性深度HDS催化剂的思路和途径并介绍了近年国内外柴油深度加氢脱硫研究的成果。此外对非加氢脱硫技术中的吸附法、氧化法和生物技术深度脱硫的研究近况也做了介绍。加氢方法和非加氢方法的有机结合是十分有前途的生产超低硫柴油的手段。 相似文献
104.
Petri网支持下的协议一致性测试是协议工程研究中的重要课题.Petri不能很好地支持一致性测试集的自动生成.针对这一问题,分析了对基本Petri网扩展的必要性,提出了一种新的用于支持协议测试的扩展的高级Petri网,揭示了其静态结构和动态行为,并提出了该Petri网到测试描述语言TTCN-3的转换规则.开发了原型系统,并应用于实际的协议一致性测试工作. 相似文献
105.
指出了司法腐败是错案的主要根源;认识的主客二重性决定了错案原则上不可避免;反腐倡廉是减少错案的重要措施;加强和完善程序建设是减少错案的法律保证.强调了制定一部监督法是保证司法公正的当务之急. 相似文献
106.
为获得某金属矿深部岩体地应力分布特征,采用非弹性应变恢复法,选取该矿同一勘探线附近距地表埋深615 m、665 m、715 m三个水平进行现场地应力测量。通过分析3个水平各测点地应力测量结果,得到该矿区地应力分布规律。该矿区最大主应力和最小主应力均为近水平主应力,中间主应力为近垂向的应力;3个水平的最大水平主应力方向基本一致,方位角为101°~130°。主应力的大小随深度呈线性增长。近水平应力大于近垂向应力,表明该矿浅部地壳应力占主导地位的是水平构造应力。两个相邻样品的非弹性应变恢复法地应力测量值平均差系数最大为8.33%,表明其结果具有较好的一致性,验证了非弹性应变恢复法的可靠性。 相似文献
107.
会展业与国民经济各部门之间存在明显的关联效应,大型展会活动的举办将在区域产业水平提升、产业结构升级等方面产生重要意义。以第四届中国国际进口博览会(以下简称进博会)为研究对象,立足江浙沪区域内986家上市企业数据,采用事件研究法,实证分析了进博会对江浙沪不同细分行业的影响效应及差异。结果表明:进博会的举办可以促进区域产业发展,并在区域产业结构升级方面发挥积极作用;进博会的举办对区域不同细分产业的影响差异具有统计学意义,其中对于高新产业、制造业和服务业产生的促进作用更为明显;进博会对基建相关产业的促进作用呈现先上升后下降的趋势。从微观层面探究大型展览活动对区域不同产业发展的影响,以期为会展业发展的着力方向提供政策依据。 相似文献
108.
面对日益增加的需求不确定性及激烈的市场竞争,SERU (赛汝)生产方式应运而生,并广泛应用于日本电子装配制造企业.国内一些制造装配业正尝试将传统的流水线转化为SERU装配方式,简称LINE-SERU转化.一些文献报道了日本企业实施LINE-SERU转化的效果,而学术界对国内企业实施SERU装配方式的生产组织与运行效率缺乏理论分析和标杆分析.本文以国内某医疗器械装配企业实施LINE-SERU转化为例,通过理论分析和数据分析,系统地讨论了国内企业实施LINE-SERU转化的背景、过程、影响因素及生产组织形态,从多维度比较分析了改善效果及原因;总结了国内企业与日本企业在SERU系统的构建方式、布局形态和企业文化等方面的差异.研究发现,中国企业处于LINE-SERU转化的初期,SERU系统具有其独特的组织形式,在提高生产效率、缩短生产周期、减少在制品数量、精简作业人数和降低次品率等方面均有显著提升,但改善效果不同于日本企业.建议国内企业依据其人力资源特征构建SERU系统、优化单元布局、培育以人为本的企业文化,以提高系统柔性和改善效率. 相似文献
109.
针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合,充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。 相似文献
110.
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。 相似文献