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1.
针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。 相似文献
2.
精准的轧制模型是生产优质带材的关键,目前常用的热轧模型仅适用于研究静态轧制过程。当面对变厚度轧制及轧机振动等动态轧制过程时,由于常用的静态模型不包含辊缝变化速度参数,因此其模型结构缺乏完整性。为了对动态轧制进行全面深入的研究,需要建立一个包含辊缝变化速度参数的动态轧制模型。基于Orowan方程,同时考虑辊缝变化速度对带材平均变形速率和变形区长度的影响,建立了动态速度场模型、平均变形率模型和力微分平衡方程,并最终求解得到动态轧制力解析解。采用二辊试验轧机开展了动态轧制试验,通过与动态热轧试验结果进行对比,动态轧制模型具有较高的精度,可为动态轧制力精准预备提供理论指导。通过分析发现,当辊缝变化速率为零时,模型与SIMS模型相同。利用上述模型分析了动态轧制过程中各工艺参数的变化规律,结果表明,动态轧制时带材出口位置偏离了两工作辊圆心的连线,偏离方向和大小直接受辊缝变化速度大小和方向的影响。相同轧制规程时,辊缝减小时轧制力大于静态轧制,而辊缝增加时轧制力小于静态轧制,这是由于变形区长度和辊缝内金属变形速率受辊缝变化速度的大小和方向影响导致的。此外,在辊缝减小时轧制力会出现随轧制速度的增加而减小的反常现象。 相似文献
3.
黔西南地区是我国卡林型金矿主要产区之一,已有几十年的开采历史,随着金矿的开采,产生了大量的尾矿资源。为了解黔西南金矿尾矿(渣)资源现状,运用地质块段法、矿物学和地球化学等方法对贞丰—晴隆—安龙地区5个典型金矿尾矿(渣)中金含量、赋存状态及周围环境进行了调查。结果表明:卡林型尾矿(渣)中金以包裹金状态赋存在黄铁矿中,红土型尾矿中金以游离态赋存在铁钛氧化物中。水银洞和烂泥沟金矿尾矿中的金品位超过工业品位,具有二次提金的潜力。同时,对紫马和老万场2个尾矿库周边的土壤、植物和水质进行采样测试,发现样品中的Cd、Hg和As严重超标,对环境有一定的危害。因此,对于未达到工业品位且对环境有影响的黄金尾矿,建议进行复垦种植、采矿充填或加工成建材,这样不仅实现了尾矿(渣)的减量化处理,而且减少了其对周围环境的危害。 相似文献
4.
为解决高速极限工况下自动驾驶车辆紧急避撞时传统路径跟踪控制方法因轮胎力表达不精确导致的路径跟踪失败问题, 提出一种基于轮胎状态刚度预测的模型预测路径跟踪控制方法. 首先, 基于非线性UniTire轮胎模型求解的轮胎状态刚度对非线性轮胎力进行线性化处理. 其次, 基于期望路径信息提出状态刚度预测方法, 实现预测时域内轮胎力的预测和线性化. 最后, MATLAB和CarSim联合仿真实验表明: 所提出的方法能够明显改善高速极限工况下的避撞控制效果. 相似文献
5.
满足不同交互任务的人机共融系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
人与机器人共同协作的灵活生产模式已经成为工业成产的迫切需求, 因此, 近年来人机共融系统方面的研究受到了越来越多关注. 设计并实现了一种满足不同交互任务的人机共融系统, 人体动作的估计和机器人的交互控制是其中的关键技术. 首先, 提出了一种基于多相机和惯性测量单元信息融合的人体姿态解算方法, 通过构造优化问题, 融合多相机下的2D关节检测信息和所佩戴的惯性测量单元测量信息, 对人体运动学姿态进行优化估计, 改善了单一传感器下, 姿态信息不全面以及对噪声敏感的问题, 提升了姿态估计的准确度. 其次, 结合机器人的运动学特性和人机交互的特点, 设计了基于目标点跟踪和模型预测控制的机器人控制策略, 使得机器人能够通过调整控制参数, 适应动态的环境和不同的交互需求, 同时保证机器人和操作人员的安全. 最后, 进行了动作跟随、物品传递、主动避障等人机交互实验, 实验结果表明了所设计的机器人交互系统在人机共融环境下的有效性和可靠性. 相似文献
6.
状态可变数据流(Mutable States Data Flow,MS-DF)是机器学习系统运行时的主要特征,MS-DF可由有向图来表示,其顶点由算子构成,表示机器学习运算逻辑;边代表算子之间的输入输出依赖关系.MS-DF的集群调度是保障机器学习系统高效运行的主要工作,如何高效进行MS-DF的集群调度已经成为机器学习的研究热点.其中,机器学习系统(TensorFlow、PyTorch等)作为中间层解耦了机器学习运算逻辑和资源分配(CPU,GPU,FGPA),从而机器学习无需再“独占式”静态绑定资源,而是由机器学习系统运行时动态管理,而算子是该解耦过程的关键要素,这给MS-DF的集群调度带来了新的挑战,这些挑战主要由算子资源需求刻画的准确性、算子调度决策的适应性和算子调度调整的差异性这三方面导致的.首先介绍算子资源需求的感知、协同两个机制,以克服多种算子组合导致其自身资源需求难以准确刻画的挑战;然后,通过决策约束、决策模型和决策求解来介绍算子调度决策,以应对算子状态频繁变化带来的适应性挑战;接着,介绍迁移、伸缩、挂起恢复等算子调度调整策略,以适用于不同算子状态同步方式带来的差异性挑战.最... 相似文献
7.
《中国钨业》2022,(1):42-48
为了研究YSZ粉末特性对热障涂层性能的影响,选择三种通过造粒烧结工艺制备的商用YSZ粉末,测试对比了粉末颗粒的各项性能,发现三种粉末仅致密度存在显著差异。在两种不同功率条件下采用等离子喷涂工艺利用三种YSZ粉末制备了热障涂层,观察了涂层的金相组织和断口形貌,测试了涂层孔隙率和结合强度,并采用电弧风洞考核了涂层的服役性能。研究结果表明,粉末致密度对涂层性能有显著影响,致密度高的YSZ粉末喷涂过程中熔融状态更好,涂层的孔隙率更低,结合强度更高;针对致密度低的粉末,增大喷涂功率可改善粉末的熔融状态,从而改善涂层的性能。经工艺调控制备的孔隙率和结合强度相近的涂层具有相当的隔热防护效果。 相似文献
8.
为了对核电厂主泵的运行过程进行监测和追踪,进而提高主泵的预警能力,提出了基于差分自回归移动平均(ARIMA)和长短期记忆(LSTM)神经网络组合模型的主泵状态预测方法,并用该方法对某核电厂主泵止推轴承温度和可控泄漏流量进行单步和多步预测,以根均方误差(RMSE)为指标对预测精度进行评估。结果表明,所建立的ARIMA和LSTM神经网络组合模型能够对主泵的状态进行准确的预测和追踪,并且组合模型的预测精度要优于ARIMA和LSTM单一模型,尤其在多步预测中,组合模型的优势更加明显。 相似文献
9.
为了研制基于低功耗的ARM硬件架构的嵌入式系统的103协议主站通信控制器,需对原有103通信程序作结构化、精简化移植改造。将有限状态机(FSM)模型引入规约状态管理中。从有限状态机模型的定义出发,讨论了状态、转移函数及事件集合等概念和在规约实现中的具体应用。提出了采用状态搜索树来扩展FSM的行为方式,为提高主站的响应速度奠定基础。提出了分步式轮询应答及采用历史状态响应中断操作的实现方式,进一步提高了主站的响应速度,解决了以往通信程序采集模型周期长、状态管理困难等问题。 相似文献
10.
译文质量估计是机器翻译领域中一个重要的子任务,该任务旨在不依靠参考译文的情况下对机器译文进行质量分析.当前,译文质量估计任务在汉英、英德机器翻译上有较好的表现,技术相对成熟.但是将模型应用到汉-越神经机器翻译中面临较多问题.尤其是译文质量估计模型在汉越平行数据中提取到的语言特征不能够充分地体现汉语与越南语之间的语言特点,加之汉语与越南语之间语序与句法结构也存在明显的差异.针对上述问题,本文采用统计对齐的方法对汉越之间结构差异进行建模,提取汉语与越南语之间的语言差异化特征,以提升汉越译文质量估计的效果.实验结果表明,融入语言差异化特征在汉-越和越-汉两个方向上较基线模型分别提升了0.52个百分点和0.35个百分点. 相似文献