多尺度U网络实现番茄叶部病斑分割与识别

随着深度学习技术的迅速发展,卷积神经网络成为研究植物叶部病害识别与病斑分割的主流方法.针对番茄叶部病斑大小不一、形状不规则、病斑分割需要大量像素级标记等问题,文中提出一种多尺度U网络,以同时实现番茄叶部病斑分割与病害识别.在病害特征提取阶段采用多尺度残差模块组合不同尺寸的感受野来提取病害特征,以适应病斑大小和形状的动态变化.引入CB模块(Classifier and Bridge)将病害特征提取阶段与病斑分割阶段连接,对病害特征进行分类,并根据分类结果反向映射出特定类的激活图,此激活图包含特定类别病斑的关键信息.在分割阶段采用上采样与卷积相结合的方法对特定类的激活图进行反卷积,利用跳跃连接方式将反卷积特征与低层特征融合,以补充更多的图像细节信息,获取病斑分割的灰度图.为了使分割的病斑定位更加精确,利用少量像素级标记,对每个像素点采用二分类交叉熵损失函数进行监督训练,同时更好地引导特征提取网络关注病斑部位.利用原始测试集与模拟噪声和光照强度的干扰测试集分别验证模型的病斑分割与病害分类性能.在原始测试样本集上多尺度U网络的平均像素准确率、平均交并比和频权交并比分别达到了86.15％,75.25％和90.27％;在降低30％亮度和添加椒盐噪声的干扰测试集上,模型的识别准确率分别为95.10％和99.20％.实验结果表明,所提方法可以实现番茄叶部病斑分割与识别效果的共同提升.     

生料均化系统分析及库顶均化装置设计

1 问题的提出1.1 概述水泥生产,传统上将其工艺过程归纳为“两磨一烧”。但从严格意义上来讲,水泥生产的特征应为“三均两磨一烧”。这里的磨,是指生料和熟料的粉磨。烧,是煅烧。三均则是指水泥生产过程中的矿山均化堆场均化和生料均化。1.1.1 矿山均化以天然矿物石灰石作为原料的矿山,随着其开采地段的不同,原料不可避免地     

基于双空闲因子的RFID防碰撞算法研究

为进一步提高标签的识别速度,在研究了几种典型的DFSA算法基础上,提出了一种双空闲因子参数的RFID防碰撞算法—DIFP,详细阐述了算法的思想、运算流程和关键参数的确定方法。DIFP算法不仅可以通过时隙预览、检测和消除空闲时隙,最大限度减少空闲时隙的开销,同时根据空闲率,对帧中的碰撞时隙立即进行相应处理,避免读写器对标签的多次操作,提高标签的识别速度。仿真结果表明,与标准QA算法相比,DIFP算法识别时延缩短了19%,识别速度提高了10%。     

Hadoop平台中MapReduce调度算法研究

MapReduce是一种新型的并行计算框架,在计算速度,容错性,可靠性等方面具有优势,因此得到了广泛的商业应用与科学研究。而调度算法作为MapReduce的核心组成部分,它的优劣成为了直接影响MapReduce性能的关键因素,因而得到了很大的关注。在介绍和分析MapReduce并行计算模型的基础上,介绍了几种相关的模型改进,并基于Hadoop平台,重点研究了MapReduce的常用调度算法及改进算法。通过对比分析,就MapReduce未来的发展进行了进一步的探讨,为其调度算法的改进提供有效的方法。     

高效搅拌磨机冷却系统设计及分析

介绍了用同效搅拌磨机上的新型冷却系统及其结构，并运用传热学的有关原理对其冷却性能进行了分析。     

论粉磨工艺中磨外破碎及磨内选粉装置

本文从水泥粉磨工艺出发，提出磨外破碎工艺并讨论适应这种工艺的磨内选粉，磨外破碎装置，从而达到系统降耗的目的。     

论粉磨工艺中磨外破碎及磨内选粉装置

本文从水泥粉磨工艺出发，提出磨外破碎工艺并讨论适应这种工艺的磨内选粉，磨外破碎装置，从而达到系统降耗的目的。     

一种基于CCM的机构元知识构件模型

CCM作为CORBA的构件模型标准 ,代表着未来的构件规范。文章基于CCM ,提出了知识处理的构件模型。并通过机构设计中的复杂机构的机构元知识构件组合 ,从而实现其预定运动的实例 ,讨论了基于CCM的机构元构件交互作用的过程     

立窑辊压成球新工艺及装置设计

本文提出了立窑生产成球新工艺－辊压成球，并从结构上，实验上讨论其实施的可行性。