结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题，提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像，并利用位图切割重建梯度图像；对新梯度图像进行分水岭预分割；对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并，并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法，该算法引入位图切割，抑制噪声对分割结果的影响，在边缘模糊处分割准确，得到符合人类视觉的较小分割区域数目，同时在运行效率上提高。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。     

生物活性炭滤池对污染物去除效果预测模型建立方法的介绍

对生物活性炭滤池的模型建立方法进行了介绍,从生物活性炭滤池去除有机物的效果、滤池内发生的各反应的机理及假设条件几个方面着手,具体包括水流的流动过程、生物膜降解污染物(基质)的过程、污染物在水流中以及生物膜中的传质过程,以及滤料本身对污染物的吸附过程。同时,对确定和估算模型参数给出了建议,为预测污染物在生物活性炭滤池的去除效果提供了技术支撑。     

SBR侧流除磷强化同步亚硝化反硝化除磷效率

采用SBR装置,进水COD/ρ(TN)为7,以厌氧-好氧-缺氧(A/O/A)的运行模式实现同步亚硝化反硝化(SPND)。为解决SPND工艺中除磷问题,实验在进水中额外添加一次乙酸钠,强化厌氧释磷后排出富磷上清液。当除磷效果消失时,依照第1次的方法再一次强化除磷。结果表明,强化后出水PO_4~(3-)-P的质量浓度小于0.5 mg/L,其持续时间分别达2 d和16 d,PO_4~(3-)-P平均去除率分别为95.8%±0%、96.7%±3.7%;NH_4~+-N和TN的平均去除率分别为99.5%±1.6%和97.2%±2.3%。强化后微生物多样性增加,丰度大于1%的菌属增加8种。聚磷菌(PAOs)丰度由3.74%增长至4.04%,聚糖菌(GAOS)丰度由8.63%降至4.37%。     

湍流进流诱发的二维水翼振动噪声特性研究

为研究螺旋桨流噪声,以螺旋桨的基本构型单位二维翼型为研究对象,研究其在不同工况下的振动噪声规律。以Lighthill声类比理论为基础,应用计算流体力学软件CFX和声学仿真软件LMS Virtual Lab分别模拟在不同工况下翼型的流场和声场分布。取翼型非定常脉动力作为声源,然后采用边界元方法分别求解翼型流噪声和振动噪声。结果表明,噪声水平随速度和翼型攻角的变化呈现较为明显的规律;相比考虑翼型振动时的振动噪声,忽略翼型振动影响的情况下流噪声水平偏大。     

结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类

针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5～10倍.