一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

建筑施工结构裂缝控制及处理技术

在当前的社会发展形势下,快速发展的生产生活需求,催生了建筑事业的蓬勃发展。越来越多的工程项目投入建设施工过程中,尤其是一些新技术、新材料、新工艺的应用,使得建筑施工的形式越来越多样化,而建筑的功能也更加全面。很显然,在建筑工程施工过程中,质量管理始终是重中之重,影响建筑质量的原因是多方面的,有环境的因素,工艺的影响,设计的原因等等,各不相同,但无论何种因素,最终都会影响建筑的质量与功能,而严重的质量问题还会威胁到建筑使用者的安全。在建筑质量问题中,结构裂缝是一种较为普遍的问题,也是严重影响建筑质量的问题。如何在建筑项目管理中,利用有效的管理技术与方法,控制好结构裂缝的产生,就需要从施工技术、工艺、材料、管理等多个方着手。该文就建筑施工结构裂缝的主要现象,结构裂缝产生的原因进行深入分析,并就建筑施工结构裂缝的有效控制与处理技术进行分析。     

一种“KooN”结构的马尔可夫简并建模和简化计算的方法

IEC61508等标准提出了几种计算安全仪表系统需求时平均失效概率的方法,但是,对于具有冗余配置的复杂系统,随着组件数量的增加,系统的中间状态数量快速增长,用户难以构建马尔可夫模型,即便借助计算机来建模运算也较为耗时。提出了一种同型“K oo N”简并状态的马尔可夫建模的通用方法,首先是根据降级状态进行判断,将符合条件的状态进行简并,然后对标记为危险失效状态的概率进行计算。通过严格的理论推导,该简并状态方法可以在不损失精度的前提下简化马尔可夫建模。     

西南地区乡镇共墙建造砖混结构房屋典型震害与结构性能改进措施

多年来，西南地区龙门山断裂带发生多次破坏性地震，影响范围较广，导致该地区乡镇居民有大量带震害损伤共墙建造砖混结构房屋留存使用，此类建筑结构使用安全问题需高度关注。通过对该地区乡镇常见共墙建造砖混结构房屋的结构特征及建造技术进行探讨，开展该类型房屋承重墙、预制楼板、楼梯、附属结构典型震害、修复与使用情况调查分析，总结典型共墙建造砖混结构房屋的破坏特点，提出该类型房屋抗震能力评估方法及结构性能改进措施建议。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。