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1.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
2.
推导陈垃圾在滚筒筛中的运动方程并求数值解,按最大位置角将陈垃圾运动模式划分成滚落、抛落、圆周运动,给出不同筛筒转速、半径、动摩擦因数下的运动模式判别云图. 滚筒筛试验结果显示,陈垃圾运动的最大位置角随转速的升高先增大后不变,转速超过50 r/min后垃圾进行圆周运动. 陈垃圾滚筒筛的筛分效率随转速增大呈先升后降的趋势,随抛落差的增大呈持续上升的趋势,随着原料水的质量分数的增加呈下降的趋势. 基于试验结果,给出滚筒筛最优转速取值云图,在实际工程中可根据垃圾动摩擦因数及滚筒半径选择最优转速,同时减小水的质量分数以提高筛分效率. 相似文献
3.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。 相似文献
4.
为研究攀爬机器人在港口机械金属结构表面的自主移动,提出了一种应用于攀爬机器人的视觉导航定位方法。针对港口机械金属结构复杂,表面存在油污和阴影,解决现有的视觉边缘识别方法对金属结构边缘识别效率低且不连续的问题。首先通过自适应阈值的Canny进行边缘特征提取;之后根据边缘线角度特征建立约束关系,利用Hough变换剔除干扰线,并用最小二乘法拟合最终金属结构边缘;求取结构中心线方程和运动方程并计算偏航角和偏距,实现对机器人的运动控制。以港口机械某一支腿为例进行试验,实验数据表明,该方法可以很好地引导机器人的运动,满足实际应用。 相似文献
5.
介绍了用于角度测量的绝对式光电旋转编码器的编码理论研究概况,具体包括反射式格雷码、矩阵码、m序列码和单码道格雷码的绝对位置编码方法和编码特征。绝对位置编码的发展过程是以唯一性和单变性为基础特性,以单码道性为最终目标进行编码矩阵列数的缩减。目前,编码类型的发展经历了n条码道的反射式格雷码、n/3条码道矩阵码、2条码道的m序列码以及1条码道的单码道格雷码,已经达到单码道的最终目标。由于单码道格雷码编码理论尚不完善,仍依赖搜索获得编码,因此其快速构造方法是未来绝对位置编码理论的发展方向。最后,对近几年发展起来的基于图像传感器的非编码测量方法进行了介绍和展望,该方法是对传统测量方法的颠覆,有望成为光电式旋转编码器的另一个发展方向。 相似文献
6.
无人驾驶技术是指车辆在任意环境和道路条件下,由无人驾驶系统控制车辆完成行驶任务的技术.工程机械作业环境恶劣,部分作业任务具有高度重复性,工程机械无人驾驶可有效降低驾驶员作业的风险,节约劳动力成本,提高作业效率.为实现电动工程机械的无人驾驶,针对电动工程机械的控制特性,采用基于摄像头的端到端决策系统.考虑到工程机械作业场景的特殊性,提出一种新型语义分割网络,该网络可实时融合由摄像头获取的空间特征,缩短图像处理时间,减少系统内存占用.通过在Udacity模拟器中测试发现,该系统可平稳完成模拟驾驶任务.搭建电动履带挖掘机无人驾驶综合试验平台,在非结构化道路上进行无人驾驶试验,试验结果表明,试验车可安全完成直线行驶、转弯任务,在小角度回正中具有较好的控制特性,为后续基于多摄像头的工程机械复杂工况识别与决策系统奠定基础. 相似文献
7.
浇次不固定的炼钢连铸调度问题(Cast uncertain steelmaking continuous casting scheduling problem,CUSCCSP)广泛存在于钢铁生产行业中。该问题对应炼铁、精炼和连铸三个连续生产阶段,其中炼铁和精炼阶段为带运输时间的混合流水线调度子问题,连铸阶段为带独立设置时间的复杂并行机调度子问题,且两个子问题相互耦合。针对该问题,建立优化目标为最小化最大完工时间和平均等待时间加权和的排序模型,并提出一种协同进化交叉熵算法(Co-evolution cross-entropy optimization algorithm,CCOA)进行求解。设计前后子问题两段式编码和双向解码的策略,并采用启发式规则和随机方式初始化种群,以确保初始解的质量和分散性。在算法全局搜索阶段,采用分别对应前后子问题的双概率分布协同学习和积累优质解信息,并在采样概率分布生成新个体时引入考虑子问题耦合的模糊关系矩阵对概率分布取值进行适当调整,以增强算法较快到达优质解区域的能力,同时设计种群分裂机制来提高算法的引导性并扩大搜索范围。为提高算法的局部搜索能力,对分裂后的双种群中个体执行基于interchange和insert邻域操作的协同搜索,进而对当前历史最优解执行结合SWAP邻域快速评价的变邻域搜索,可增加算法在解空间中多个优质区域的搜索深度。仿真试验和算法比较验证了所提算法的有效性。 相似文献
8.
针对泵站普遍因存在供需不平衡、管理差等而造成大量能源浪费的问题,对泵站系统扬程、效率偏差情况进行分析,明确了系统供需间的差异情况,利用灰色关联度法,对泵站目标电耗的影响因素进行关联度分析,确定了扬程、效率、流量3个影响因素关联度大小。建立以单位产量电耗最小为目标函数的优化调度模型,并结合泵站实际情况,运用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)进行寻优计算,得出运行优化方案,得到系统在不同流量、扬程需求下的最佳开机台数及调速比,表明了ABC算法在泵站优化的实用价值。 相似文献
9.
10.