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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.
微生物胞外电子传递(EET)过程在自然界中普遍存在,并且在能源利用和环境修复等方面具有广阔的应用前景,但是低效的电子传递一直是其在实际应用中的关键瓶颈。纳米材料具有独特的表面效应、体积效应、量子尺寸及宏观量子隧道效应等性质,引入纳米材料与电活性微生物相结合实现优势互补,可以缩短电荷转移路径,从而提高EET效率。本文综述了EET方式,以及纳米材料的电子转移能力、氧化还原电势、表面结构与性质、生物相容性及纳米材料-微生物的界面构筑对EET过程的影响,重点阐述了纳米材料与电活性微生物界面构筑的各种策略,并讨论了这些策略的适用性和局限性,最后展望了纳米材料强化电活性微生物EET的未来研究方向。 相似文献
3.
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
4.
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
5.
在传统发酵过程中,丰富的营养物质、开放的发酵环境和历史传承的发酵工艺促成丰富多样且相对稳定的微生物群落发酵体系。这些微生物的生长繁殖和相互作用控制发酵过程,同时产生丰富的营养成分和独特的风味物质,是传统发酵精髓所在。这些微生物相互作用类型丰富,包括真菌与真菌、真菌与细菌、细菌与细菌之间的互利共生、偏利共生和相互竞争等。近些年来,随着高通量DNA测序技术和组学分析技术的广泛应用,对传统发酵过程的微生物相互作用的认识得到进一步加强。本文从不同传统发酵食品入手,总结了传统发酵过程中的微生物群落结构及其相互作用,着重阐述典型性微生物相互作用中的分子机制,有助于研究和认识发酵过程中微生物相互作用方式及其机理。 相似文献
6.
目的:探究牡蛎壳粉对糖皮质激素性骨质疏松小鼠的缓解作用。方法:将ICR雌性小鼠随机分为对照组、模型组、碳酸钙组和牡蛎壳粉组,肌肉注射地塞米松(1 mg/kg/d)构建骨质疏松小鼠模型,分析股骨微结构、血清钙、粪便钙、股骨钙、骨转换指标和肠道菌群变化。结果:牡蛎壳粉能显著提高骨密度和骨小梁厚度(P<0.05)并降低骨小梁分离度和结构模型指数,改善骨微结构,显著降低血清钙含量(P<0.001)。牡蛎壳粉也能显著升高血清中碱性磷酸酶酶活(P<0.001),降低抗酒石酸酸性磷酸酶酶活(P<0.01);显著升高骨形成标记物碱性磷酸酶和骨保护素的基因转录(P<0.05),降低骨吸收标记物抗酒石酸酸性磷酸酶和硬骨素的基因转录(P<0.05)。牡蛎壳粉还能改变小鼠肠道菌群结构,增加约氏乳杆菌、产粪甾醇真细菌等的丰度。嗜酸乳酸杆菌、豚鼠乳杆菌、罗伊氏乳杆菌、产酸拟杆菌与骨形成指标显著负相关,而与骨吸收指标显著正相关。结论:牡蛎壳粉能够抑制骨矿物质流失,提高骨密度和骨小梁厚度,促进骨形成指标而抑制骨吸收指标,改善肠道菌群,从而有效缓解骨质疏松。 相似文献
7.
8.
图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%~30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。 相似文献
9.
主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能.针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在Siam-FC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法.根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度.在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果. 相似文献
10.
随着射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的飞速发展,在各种特殊的环境下(如工厂、仓库、监狱等),对RFID阅读器天线优化部署的需求开始受到广泛关注.针对目前RFID阅读器天线部署中存在的部署难度大、约束条件多且不易找到最优解和Pareto前沿等问题,文中提出了一种基于改进型多目标樽海鞘群算法(Multi-obj ective Salp Swarm Algorithm,MSSA)的RFID阅读器天线优化部署方法.预先构建多目标RFID阅读器天线优化部署模型,设定优化目标;多目标樽海鞘群算法对RFID阅读器天线优化部署模型进行优化训练,引入分离算子以优化搜索能力,并通过迭代不断寻找满足条件的非支配解,构建满足条件的Pareto解集,其即为优化的结果.实验数据表明,MSSA算法求解时无需先验知识和设置加权系数,收敛速度快;在相同实验环境下,MSSA算法与带观察者机制的蝙蝠(BA-OM)算法、粒子群(PSO)算法、细菌觅食优化(MCBFO)算法相比,覆盖率分别提高了33%,28%,20%;与同类型的求Pareto解集的混合萤火虫(HMOFA)算法相比,MSSA算法的负载均衡提高了7.14%,经济效益提高了59.74%,阅读器干扰减少34.04%. 相似文献