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1.
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
2.
Recent generative adversarial networks (GANs) have yielded remarkable performance in face image synthesis. GAN inversion embeds an image into the latent space of a pretrained generator, enabling it to be used for real face manipulation. However, current inversion approaches for real faces suffer the dilemma of initialization collapse and identity loss. In this paper, we propose a hierarchical GAN inversion for real faces with identity preservation based on mutual information maximization. We first use a facial domain guaranteed initialization to avoid the initialization collapse. Furthermore, we prove that maximizing the mutual information between inverted faces and their identities is equivalent to minimizing the distance between identity features from inverted and original faces. Optimization for real face inversion with identity preservation is implemented on this mutual information-maximizing constraint. Extensive experimental results show that our approach outperforms state-of-the-art solutions for inverting and editing real faces, particularly in terms of face identity preservation. 相似文献
3.
Sandstorm is a meteorological phenomenon common in arid and semi-arid regions. A sandstorm can carry large volumes of sand unexpectedly, which leads to severe color deviations and significantly degraded visibility when an image is taken in such a scenario. However, existing image enhancement methods cannot enhance sandstorm images well due to the challenging degradations and the scarcity of sandstorm training data. In this paper, we propose a Transformer with rotary position embedding to perform sandstorm image enhancement via building multi-scale and multi-patch dependencies. Our key insights in this work are 1) a multi-scale Transformer can globally eliminate the color deviations of sandstorm images via aggregating global information, 2) a multi-patch Transformer can recover local details well via learning the spatial variant degradations, and 3) a U-shape Transformer with rotary position embedding as the core unit of multi-scale and multi-patch Transformer can effectively build the long-range dependencies. We also contribute a real-world Sandstorm Image Enhancement (SIE) dataset including 1,400 sandstorm images with different degrees of degradations and various scenes. Experiments performed on synthetic images and real-world sandstorm images demonstrate that our proposed method not only obtains visually pleasing results but also outperforms state-of-the-art methods qualitatively and quantitatively. 相似文献
4.
为降低主动配电网运行网损与成本,提升其分布式电源消纳能力,研究了基于边缘计算的主动配电网功率自动补偿方法。设计包含终端设备层、边缘计算层、信息管理层与云计算层的主动配电网自动管理平台,实时监控主动配电网各设备的运行状况,运用边云协作模式实现平台对设备信息数据的采集、存储及预处理,并结合最低线路总网损目标函数,由云计算层建立双层规划主动配电网功率自动补偿模型,通过边缘计算层运算该模型后,完成主动配电网功率自动补偿。实例分析结果表明,该方法可有效降低主动配电网的总线路损耗,提升其运行的经济性,改善分布式电源消纳水平,运算的收敛性能好、精度与效率较高,CPU消耗量低,可保障主动配电网的低成本与安全稳定运行。 相似文献
5.
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。 相似文献
6.
为了提高配电网差异化节能降耗效果,解决现有潜力评估方法存在的应用性能差的问题,提出碳中和背景下配电网差异化节能降耗潜力优化评估方法。根据配电网的空间结构,构建相应的等值电路模型。在该模型下,从设备损耗和运行附加损耗2个方面计算配电网的损耗量。根据损耗量计算结果,确定配电网差异化碳中和节能降耗方式。从静态和动态2个角度设置潜力评估指标,通过指标数据处理、指标权重求解等步骤,得出配电网差异化节能降耗潜力的综合量化评估结果。将设计潜力评估方法应用到配电网的差异化节能降耗改造工作中,能够有效降低配电网的实际线损量、降低区域损耗费用,并具有较高的应用价值。 相似文献
7.
深凹露天矿山由于其特殊的结构,爆破产生的炮烟扩散稀释较为困难,严重危害生产作业人员的生命安全与健康。基于实际矿山构建了深凹露天矿山的二维物理及数学模型,采用非稳态数值分析方法研究了不同爆破位置下,深凹露天矿山采坑内爆破炮烟的扩散规律。研究结果表明:不同爆破位置下,露天采坑内均出现复环流,爆破点位置是影响露天采坑内风流结构特征的重要因素;露天采坑内的炮烟最高浓度均随着时间变化而逐渐下降,但下降的速率逐步减小,呈现三个阶段的下降趋势;爆破位置位于背风侧时露天采坑内的炮烟最高浓度和降至安全浓度所需时间远高于迎风侧三个爆破位置;随着背风侧爆破点距采坑底部距离的减小,炮烟最高浓度及降至安全浓度所需时间先降低后增加,炮烟最高浓度及降至安全浓度所需时间随着迎风侧爆破位置距采坑底部距离的减小而增加。研究结果对于指导深凹露天矿山企业合理组织爆破后的生产作业和保障作业人员安全具有重要意义。 相似文献
8.
《Advanced Powder Technology》2022,33(12):103855
In a narrow channel, the apparent relative viscosity of a suspension with finite-size particles is strongly dependent on its microscopic particle arrangement. Relative viscosity increases when suspended particles flow near the channel wall; thus, a suspension in a narrow channel does not always exhibit the same rheological properties even if the concentration is the same. In this study, we focus on the inertia and concentration of particles in a narrow channel and consider their effects on the microscopic particle arrangement and macroscopic suspension rheology. Two-dimensional pressure-driven suspension flow simulations were performed using a two-way coupling scheme, and normalized particle density distribution (PDD) were implemented to consider their particle arrangements. The results demonstrated that the velocity profiles for the particle suspension were changed by the Reynolds number and particle concentration because of the interactions between particles according to the power-law index. These changes affected the particle equilibrium positions in the channel, and the subsequent changes in solvent layer thickness caused changes in the macroscopic apparent viscosity. The behavior of microscopic particles played important roles in determining macroscopic rheology. Thus, we have confirmed that a normalized PDD can be used to estimate and assess the macroscopic rheology of a suspension. 相似文献
9.
某铅锌矿原矿铅含量为1.26%,含锌6.53%,含硫30.38%。生产上采用“铅锌依次优先浮选-中矿顺序返回”工艺流程,生产指标为铅精矿铅品位50.69%,含锌12.61%,铅回收率75.53%,锌精矿锌品位48.77%,含铅1.59%,锌回收率73.91%。铅锌互含较高,锌精矿指标不理想。为了解决该问题,本文在了解现场生产工艺流程及矿石性质的基础上,针对该铅锌矿开展了详细的选矿工艺优化试验,通过对部分药剂制度进行优化,采用特效捕收剂BK-LY11,同时在锌浮选回路采用中矿再磨工艺,显著改善了铅锌互含情况,有效提高了铅锌选别指标,并成功应用于生产实践,优化后获得的铅、锌回收率分别提高了5.83、8.46个百分点。 相似文献
10.
针对神经网络模型可以基于现有数据快速准确地预测风力机翼型的气动性能,但大量学习样本的构建需要较高的时间成本的问题,建立基于小样本集的风力机翼型神经网络模型,提出了多约束条件下的翼型气动性能优化设计方法,解决了训练数据过少所造成的学习不充分问题。基于建立的优化设计模型,应用粒子群算法完成了NACA4415翼型的优化设计,将新翼型与原始翼型进行气动特性对比分析。结果表明:新翼型在主要工作攻角范围内最大升力系数提高了6.96%,最大升阻比提高了7.37%,气动性能明显改善;该方法的优化效率远远高于传统方法,从而验证了该方法的可行性。 相似文献