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1.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
2.
为指导实际双金属管精确成形工艺,基于LS-Dyna对铝/钢双金属管电磁缩径连接进行了结构场-电磁场耦合的有限元数值模拟,研究了内外管壁厚比值、内外管间隙、放电电压以及芯模对成形质量的影响规律.结果表明:内外管壁厚比值过小易引起内外管连接不紧密,比值过大易导致内管凹陷和外管开裂;随着放电电压增大或内外管间距的减小,外管缩径冲击力增大,导致内管周向应力的急剧增大和失稳起皱,同时造成外管开裂;而随着放电电压减小或内外管间距的增大,外管相对的缩径冲击力减小,内管会因无法经历一个有效的形变回弹过程导致内外管有效连接区域逐渐减小;采用弹性芯模可一定程度抑制开裂等宏观缺陷的产生,同时也能适当增加内管的回弹.最后,基于理论计算与有限元仿真获得复合管电磁成形规律和缺陷控制理论,以增大有效连接区域长度、减少宏观缺陷为目标进行优化,在施加弹性芯模的状态下,内管壁厚维持1 mm不变,外管壁厚取1.5 mm,内外管间隙取0.7 mm,放电电压取50 kV时得到的成形质量最佳. 相似文献
3.
氢的安全、经济和高效储运是制约燃料电池-氢能推广应用的重大障碍.金属化合物固态储氢因理论质量储氢密度高、体积占比小、储氢压力低和安全性高,是以潜艇为代表的密闭空间场合用燃料电池的首选氢源,但热力学稳定和动力学释放氢缓慢等问题限制了其性能的发挥.碳材料因强结构设计性、独特的电子性质和高导热性,在金属化合物储氢中的研究日益广泛.基于此,从纳米结构约束、催化剂和添加剂三个角度,对金属化合物储氢中碳材料的应用进行了归纳,阐述了金属化合物/碳复合材料的制备和结构以及碳发挥有益效果的作用机制. 相似文献
4.
介绍一种液体分布器检测专用工具的原理,该工具应用在尿素汽提塔后,保证了汽提塔液体分布效果,对汽提塔设备保护和节省汽耗起到关键作用。 相似文献
5.
概述了水泥行业碳排放的主要来源,分析了目前水泥工业碳减排的主要渠道,指出错峰生产和产能减量置换政策已成为压减水泥过剩产能的两大政策抓手。 相似文献
6.
根据我国2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标要求,中国建筑材料联合会践行“宜业尚品、造福人类”行业发展新目标,向全行业郑重提出倡议,我国建筑材料行业要在2025年前全面实现碳达峰,水泥等行业要在2023年前率先实现碳达峰。为了摸清建筑材料及各行业碳排放现状,客观评估相关工作进展及效果,基于建筑材料各行业实际情况,研究制订了《建筑材料工业二氧化碳排放核算方法》,供建筑材料及各行业、各区域核算二氧化碳排放使用。 相似文献
7.
2020年,受国际油价断崖式下跌影响,企业生存发展面临严峻挑战。面对诸多挑战,四川石化保持战略定力,主动担当作为,聚焦生产经营目标,压实重点工作任务,突出工作刚性执行,多角度深入开展提质增效专项行动,逆境奋起、质效齐升,夺取疫情防控和生产经营“双胜利”,企业建设取得卓越成果。 相似文献
8.
9.
为了提高无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)系统的智能避障性能,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)的改进算法(Improved Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,I-TD3)。该算法通过设置两个经验缓存池分离成功飞行经验和失败飞行经验,并根据两个经验缓存池的不同使用目的分别结合优先经验回放(Prioritized Experience Replay)方法和经验回放(Experience Replay)方法,提高有效经验的采样效率,缓解因无效经验过高导致的训练效率低问题。改进奖励函数,解决因奖励设置不合理导致的训练效果差问题。在AirSim平台上实现仿真实验,结果表明在四旋翼无人机的避障问题上,I-TD3算法的避障效果优于TD3算法和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法。 相似文献
10.
在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。 相似文献