分室式燃烧炉的烘炉

分室式燃烧炉概况 我所为某厂设计生产的一座燃油分室式燃烧炉,中间用粘土砖墙隔开,构成2个燃烧室,每个燃烧室有2个F-100型低压油烧嘴,并且每个燃烧室有独立的燃烧系统。燃料为60重油,燃烧室最高工作温度为1250℃,重油在燃烧室内充分雾化燃烧,同时在燃烧室末端向燃烧室中掺入170～180℃热风,以便降低进人烟道的烟气的温度。高温烟气通过烟道中金属片状换热器预热空气,被预热的空气用高温循环风机吹入干燥炉,干燥物料。最后的废气由烟囱排出。 分室式燃烧炉平面结构图如图1所示。     

基于ResNet34_D改进YOLOv3模型的行人检测算法

针对自动驾驶场景下行人检测任务中对中、小尺寸目标和被遮挡目标的检测需求,以及现有深度学习模型的不足,提出基于ResNet34_D的改进YOLOv3模型:通过改进残差网络的卷积块结构提出ResNet34_D,并作为YOLOv3的主干网络以降低模型尺寸和训练难度;在ResNet34_D的3个尺度卷积特征图之后,增加SPP层和DropBlock模块以提高模型的泛化能力;基于K-means聚类算法确定自适应的多尺度锚框尺寸,提高对大、中、小3种尺寸行人目标的检测能力;引入DIoU损失函数,提高对被遮挡目标的识别能力.所提出模型的消融实验验证了各个改进部分在提高模型检测准确率上的有效性.实验结果表明,所提出的基于ResNet34_D的改进YOLOv3模型具有较好的准确率和实时性,在BDD100K-Person数据集上的AP₅₀达到69.8%,检测速度达到130FPS.由所提出方法与现有目标检测方法的对比实验可知,所提出方法对小目标和遮挡目标的误检率更低,速度更快,具有一定的实际应用价值.     

基于可变权重损失函数和难例挖掘模块的Faster R-CNN改进算法

基于深度卷积神经网络的目标检测算法已成为目标检测领域中的研究热点,它包括基于区域提议的两阶段目标检测算法和基于位置回归的一阶段目标检测算法。Faster R-CNN是两阶段目标检测的典型算法之一,但是,训练数据集中简单样本-〖KG-*8〗难分样本数量不平衡,以及样本数据的类间不平衡,都是影响Faster R-CNN检测精度的重要原因。本文提出一种基于可变权重损失函数Focal Loss和难例挖掘模块的改进Faster R-CNN算法。具体地,在网络的分类部分引入Focal Loss函数,通过权重调节样本数据的类间不平衡,改善简单样本-〖KG-*8〗难分样本的数量不平衡;同时,修改网络结构,引入难例挖掘模块,进一步平衡简单样本-〖KG-*8〗难分样本的数量,提高网络的检测性能。本文采用不同数据集,不同基础网络来测试提出的算法性能。实验结果表明,在VGG-16基础网络下,本文算法在Pascal VOC 2007数据集上平均检测精度较原算法提高了0.9个百分点,在Pascal VOC 07+12数据集上提高了1.7个百分点;在Res-101基础网络上,在Pascal VOC 2007数据集上平均检测精度较原算法提高了1.3个百分点,在Pascal VOC 07+12数据集上提高了1.5个百分点。     

基于三元组损失函数的深度人脸哈希方法

大规模人脸数据集上的快速检索是人脸识别应用的关键问题。较短长度人脸哈希方法可降低人脸特征比对的计算量,有助于大规模人脸识别的应用。为此提出了一种基于三元组损失函数的深度人脸哈希方法,通过优化三元组损失函数训练深度卷积神经网络以提取图像深层特征,使得由该特征表征的同类图像在欧式空间中的距离尽可能小,不同类图像在欧式空间中的距离尽可能大;通过在深度网络后添加随机映射层,进一步将高维特征映射到低维空间,并通过阈值化将低维空间映射到汉明空间。在多个标准的数据集上的实验结果表明本文方法相比于现有其他方法的优越性。     

电炉炉气循环的设计与计算

本文介绍电炉炉气循环中几个主要参数的确定方法,以及在实际计算中的应用.