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近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。 相似文献
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在Fe-As(Ⅲ)-Cu(Ⅱ)-H2O体系中, 研究了酸性废水中As(Ⅲ)、Cu(Ⅱ)与金属铁粉的反应行为, 考察了反应过程中As在气、液、固三相中的分配比。结果表明, As(Ⅲ)和Cu(Ⅱ)离子被Fe还原为单质As和Cu后, As、Cu进一步结合成Cu5As2等金属间化合物, 从而促进As(Ⅲ)沉淀反应的发生, 且无AsH3生成。在反应时间40min、铁粉过量系数1.2、溶液初始pH=0.0、温度40 ℃、Cu/As摩尔比1.0条件下, As在气、液、固三相中的分配比分别为0、20.7%和79.3%, 沉砷率为79.3%。 相似文献
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通过柠檬酸(CA)和乙二胺四乙酸(EDTA)的改性反应与Fe~(3+)离子配位反应制备了CA/EDTA改性棉纤维铁配合物(Fe-CA/EDTA-Cotton),并将其作为光催化剂应用于活性红195的氧化降解和Cr(Ⅵ)的还原反应中,重点考察了配合物的铁配合量、反应体系pH值和辐射光等对染料脱色率和Cr(Ⅵ)还原率的影响,研究了其对铬离子的去除性能。结果表明,Fe-CA/EDTA-Cotton对活性红195的氧化降解和Cr(Ⅵ)的还原显示出优良的光催化作用,增加铁配合量和辐射光强度能显著提高其光催化特性。酸性和中性能明显加强Fe-CA/EDTA-Cotton的光催化性能,碱性使之有所下降。此外,Fe-CA/EDTA-Cotton通过光催化还原反应和吸附效应对铬离子具有较好的去除性能,当反应体系中其添加量不断提高时,铬离子几乎被完全去除。 相似文献
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目前大多数铜冶炼渣选矿厂采用半自磨机—球磨机流程(SAB流程)进行粉磨作业,由于铜冶炼渣硬度大、性脆、易碎难磨,磨机衬板及磨矿介质消耗较大。针对某铜冶炼渣选矿厂开展了SAB流程衬板和钢球的优化研究。结果表明:①半自磨机用压条型铬钼钢衬板替代整体式锰钢衬板,使用寿命提高106.67%;球磨机用橡胶衬板替代锰钢衬板,使用寿命提高30%以上;检修强度大幅度降低,设备运转率明显提高。②半自磨机和球磨机由添加铸造钢球变更为锻造钢球,失圆率大幅降低;半自磨机补加球球径由120 mm调整为140 mm,增强了冲击破碎效果;球磨机补加钢球球径由60 mm调整为50 mm,磨矿浓度从75%提高到80%,研磨效果得到改善。③在磨矿细度保持不变的情况下,系统台时处理能力提高15.55%,钢球消耗降低26.32%,电力单耗降低26.67%,单位磨矿成本降低29.07%。企业经济效益和社会效益得到显著提高,对同行业具有一定的参考价值。 相似文献
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随着掘进工作面自动化程度的提高,掘进巷道速度也在日益加快,而现有的顺槽皮带机机尾移动缓慢且移动时工作量大,需要两三人配合操作,存在一定的安全隐患。针对以上问题,研发可调偏迈步式胶带自移机尾,具有与悬挂二运皮带转载机搭接行程长,可以迈步式前进,自动调偏等功能,同时,可以降低工人的劳动强度,加快巷道掘进速度。 相似文献
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传统虎钳使用的是硬性燕尾槽滑轨,其利用丝杠和丝杠螺母来传递夹紧力,存在配合间隙高、运动阻力大、工件夹紧力不统一等问题,为了解决这些问题,设计了一种联动凸轮双向快速装夹装置。该装置使用了凸轮与连杆组合联动,实现了对两个凸轮推杆的同时控制,可快速进行工件的快速装夹和定位;通过研究改变凸轮摇臂与连杆铰接的位置,实现了同时同方向控制和同时相对方向控制,即只通过控制液压缸单方向制动就能对凸轮进行相对方向的运动控制。研究结果表明:该装置应用于诸如加工中心等数控机床上,只要定位一次,便可使用同样XY坐标系补偿值,加工不同棒料工件;相对于传统的虎钳夹紧力较大的特点,该装置具有良好的鲁棒性、导向性和稳固性。 相似文献