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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.
板坯连铸结晶器液面的波动行为是结晶器内钢液流动、结晶器自身振动以及辊子挤压铸坯内部未凝固的钢液造成液面波动综合作用的结果。结晶器液位波动的稳定性对板坯连铸过程的卷渣行为有直接影响。在工业板坯连铸生产实践中,一般在结晶器某一区域(比如结晶器中部)利用放射源或涡流传感器检测液位波动来代表该工况下的整体波动水平。利用三维气液两相流动的数学模型研究了浇铸参数对结晶器液位轮廓的影响,浇铸参数包括拉速、吹氩流量、浸入式水口出口角度和浇铸断面。研究结果表明,结晶器不同宽度位置的波动幅值差异较大,且与工艺参数密切相关。液面的波峰与波谷之差随着拉速的增加在窄面附近逐渐增大,随着吹氩流量的增加在水口附近逐渐增大。在水口出口角度15°条件下,水口和窄面附近的液位波动均较大,而在水口出口角度45°条件下,仅在水口附近存在较大的液位波动。研究结果表明,使用板坯连铸常规的15°浸入式水口,当铸坯宽度大于800 mm时,结晶器液面检测需要在水口和窄面附近同时布置液位检测设备,以便更全面反应结晶器的真实液面行为,使液面波动对轧板表面质量指导性增强,有效提高连铸工艺的控制水平。如使用45°浸入式水口可以继续沿用原有的液位检测布置。 相似文献
3.
为了了解我国分析仪器的发展,推动冶金分析领域定量检测技术的进步,文章以北京分析测试学术报告会暨展览会(BCEIA)在国内的展示成果为依托,选择电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)、X射线荧光光谱(XRF)、激光诱导击穿光谱(LIBS)等基础定量检测仪器为主要分析对象,归纳总结了这些仪器的发展过程、基本原理和主要结构。从分析检测人员的视角,讨论了该检测仪器的优势特点及应用效果;展望了定量分析检测技术的发展趋势;提出了以定量检测仪器为基础的新型高端科学仪器的发展前景。又以激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)、辉光放电质谱(GD-MS)、电子探针X射线显微分析仪(EPMA)等拓展联用检测仪器为例,介绍了设备的主要特点及应用,最终总结出LA-ICP-MS为固体样品中微量元素分析的常用技术,GD-MS技术是痕量元素分析的重要手段,EPMA技术因具有与其他仪器结合包容性高的优点,虽然在使用过程中存在一定的缺陷,但已成为通用的分析手段。而我国定量分析检测技术正朝着现场化、专用化及标准化的方向发展。 相似文献
4.
5.
γ能谱分析中不同能量探测效率的准确校准是影响测量结果准确度的重要因素。本文基于国产无源效率计算软件Gammacalib对几种不同密度的土壤样品建模,计算相应的探测效率,与标准源实验测量的探测效率比较,验证无源效率计算的准确性。根据无源效率计算结果,分析相应探测效率与土壤密度的相关性,得到ε~ρ回归方程。对于土壤标准源,有源效率与无源效率之间的相对偏差在-7.6%~8.1%之间,效率与密度呈正相关,相关系数在0.938~0.992之间。国产无源效率软件Gammacalib探测效率计算结果与标准源实验测量结果相对偏差可接受,可满足日常辐射环境实验室样品测量和核事故应急监测要求,ε~ρ回归方程的适用性良好,可为环境土壤样品的密度差异效率修正提供参考。 相似文献
6.
Xuan-Tao Ji Si-Yuan Luo Yu-He Huang Kun Zhu Jin Zhu Xiao-Yu Peng Min Xiao Xiao-Dong Wang 《核技术(英文版)》2022,33(1):13-23
The muon radiography imaging technique for high-atomic-number objects(Z) and large-volume objects via muon transmission imaging and muon multiple scattering imaging remains a popular topic in the field of radiation detection imaging. However, few imaging studies have been reported on low and medium Z objects at the centimeter scale. This paper presents an imaging system that consists of three layers of a position-sensitive detector and four plastic scintillation detectors. It acquires data by co... 相似文献
7.
Shi-Wei Bai Xiao-Fei Yang Shu-Jing Wang Yong-Chao Liu Peng Zhang Yin-Shen Liu Han-Rui Hu Yang-Fan Guo Jin Wang Ze-Yu Du Zhou Yan Yun-Kai Zhang Yan-Lin Ye Qi-Te Li Yu-Cheng Ge Chuang-Ye He 《核技术(英文版)》2022,33(1):98-106
Collinear laser spectroscopy is a powerful tool for studying the nuclear spins,electromagnetic moments,and charge radii of exotic nuclei.To study the nuclear properties of unstable nuclei at the Beijing Radioactive Ion-beam Facility (BRIF) and the future High Intensity Heavy-ion Accelerator Facility (HIAF),we developed a collinear laser spectroscopy apparatus integrated with an offline laser ablation ion source and a laser system.The overall performance of this state-of-the-art technique was eva... 相似文献
8.
遮挡及背景中相似物干扰是行人检测准确率较低的主要原因. 针对该问题, 提出一种结合语义和多层特征融合(Combining semantics with multi-level feature fusion, CSMFF)的行人检测算法. 首先, 融合多个卷积层特征, 并在融合层上添加语义分割, 得到的语义特征与相应的卷积层连接作为行人位置的先验信息, 增强行人和背景的辨别性. 然后, 在初步回归的基础上构建行人二次检测模块(Pedestrian secondary detection module, PSDM), 进一步排除误检物体. 实验结果表明, 所提算法在数据集Caltech和CityPersons上漏检率(Miss rate, MR)为7.06 %和11.2 %. 该算法对被遮挡的行人具有强鲁棒性, 同时可方便地嵌入到其他检测框架. 相似文献
9.
近年来, 深度学习技术已在滚动轴承故障检测和诊断领域取得了成功应用, 但面对不停机情况下的早期故障在线检测问题, 仍存在着早期故障特征表示不充分、误报警率高等不足. 为解决上述问题, 本文从时序异常检测的角度出发, 提出了一种基于深度迁移学习的早期故障在线检测方法. 首先, 提出一种面向多域迁移的深度自编码网络, 通过构建具有改进的最大均值差异正则项和Laplace正则项的损失函数, 在自适应提取不同域数据的公共特征表示同时, 提高正常状态和早期故障状态之间特征的差异性; 基于该特征表示, 提出一种基于时序异常模式的在线检测模型, 利用离线轴承正常状态的排列熵值构建报警阈值, 实现在线数据中异常序列的快速匹配, 同时提高在线检测结果的可靠性. 在XJTU-SY数据集上的实验结果表明, 与现有代表性早期故障检测方法相比, 本文方法具有更好的检测实时性和更低的误报警数. 相似文献
10.
在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模型在训练过程中产生的计算错误,具有很大的局限性.针对此问题,本文设计并实现了基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法,通过将不同深度学习框架中算子的共性计算逻辑抽象为“元算子”,支持在不改变模型代码的前提下绑定元算子的具体实现,从而可以细粒度地对比同一模型使用不同深度学习框架的运算结果,进而发现缺陷.本文的方法同时支持训练过程和推断过程的缺陷检测,还可以对计算错误的定位进行验证.本文验证了元算子计算的准确性,并评估其运算性能;收集了深度学习框架中已知有错误计算的算子,并将本文方法应用在包含这些算子的深度学习模型上,验证了本文缺陷检测方法的有效性. 相似文献