基于深度学习的实例分割研究综述

深度学习在计算机视觉领域已经取得很大发展,虽然基于深度学习的实例分割研究近年来才成为研究热点,但其技术可广泛应用在自动驾驶,辅助医疗和遥感影像等领域。实例分割作为计算机视觉的基础问题之一,不仅需要对不同类别目标进行像素级别分割,还要对不同目标进行区分。此外,目标形状的灵活性,不同目标间的遮挡和繁琐的数据标注问题都使实例分割任务面临极大的挑战。本文对实例分割中一些具有价值的研究成果按照两阶段和单阶段两部分进行了系统性的总结,分析了不同算法的优缺点并对比了模型在COCO数据集上的测试性能,归纳了实例分割在特殊条件下的应用,简要介绍了常用数据集和评价指标。最后,对实例分割未来可能的发展方向及其面临的挑战进行了展望。     

基于注意力机制的SOLOA船舶实例分割算法北大核心CSCD

目前,可见光船舶图像的实例分割仍然是较有挑战性的工作。由于船舶图像场景复杂多变,多数实例分割算法无法对复杂场景下的船舶图像进行有效分割。本文提出了基于注意力机制的依靠位置分割目标(attention based segmenting objects by locations,SOLOA)船舶实例分割算法,针对网络特征图里实例信息不完善、背景干扰较多的问题,使用空间注意力机制来充分利用分类特征中的实例信息,建模图像实例间的相互关系并与分割特征相融合。实验结果表明,在新构建的船舶图像数据集上进行训练和测试,改进的网络模型能有效地增强网络特征中的实例信息、减弱背景的干扰。SOLOA算法的船舶实例分割准确率高于其他算法,可以很好地适应复杂场景下的船舶分割需求。     

AgSbSe2热电材料研究进展

组成元素无毒且储量丰富的AgSbSe₂热电材料因其本身低的热导率使其具有高热电应用潜质,但低电导率导致ZT值低。本文给出了AgSbSe₂热电材料的晶体结构、电子结构及基本物性;综述了近年来提高该材料热电性能的主要策略,如掺杂、空位、复合等;并指出提高载流子迁移率是进一步提高AgSbSe₂热电性能的关键。     

我国2020资源储量分类标准与JORC规范差异浅析

2020分类标准的已于今年5月1日起正式实施，为我国固体矿产资源储量分类与国际接轨打开新篇章。本文在基本术语、报告主体、矿产资源储量、转换因素、技术与经济研究等方面，对比了我国新的资源储量分类标准与JORC 2012 规范的异同。两者的基基本术语在概念和内涵上保持一致；报告主体上各有差异；矿产资源储量分类和披露等方面侧重点不一样，对估算方法都没有明确要求；两者的转换因素基本相同；技术与经济研究略有差异。期望这些差异分析能给各同行在编制资源储量报告时些许启发。     

铀矿勘查数据湖分布式存储和计算系统构建

<正>本文在梳理和分析当前主流数据湖大数据平台技术体系构成的基础上，根据铀矿勘查数据来源、数据类型、数据结构等特征，选择Postgre SQL（关系型数据库）+Mongo DB（非结构化数据库）+Ceph（存储组件）+Kafka（消息队列）+Spark（计算组件）等搭建铀矿勘查数据湖大数据技术平台。该平台即适用于地震、电磁、重力等体量巨大，又适用于地质图件、钻孔数据、化验分析测试等多源异构数据的存储；Spark计算引擎即可以处理离线数据又可以处理实时流数据的分析，满足钻孔数据分析，物化探数据反演，遥感蚀变提取，成矿预测分析及钻探进尺统计等勘查业务的应用。     

纳米比亚ML121勘查区地质调查评价与铀矿资源量估算

通过在纳米比亚ML121勘查区的地质路线调查、能谱测量、钻孔岩心查证等地质调查工作,获得了44个钻孔的坐标基本信息、测井、岩性编录等数据,开展了符合JORC 2012规范的铀资源量估算研究。借助于MircoMine软件建立勘查钻孔数据库,根据矿体三维空间赋存特征和勘查钻孔部署位置构建了矿体模型,采用距离反比法对4个主要矿体进行了品位插值估算。该品位块体模型清晰反映了矿体品位在三维空间的分布规模和形态,矿化品位在北东走向连续性较好,在南西端沿倾向延伸达50 m。提交了推断的U3O8金属量约20,000 t,矿床平均品位约283 ppm。ML121勘查区的勘查程度接近我国普查到详查的过渡阶段,深部资源量可靠性需要钻探工程进一步查明。     

基于事件触发自适应时域MPC的船舶靠泊方法

船舶在自动靠泊的过程中会受到风、浪、流和岸壁效应等多种因素的干扰.鉴于此,针对全驱动船舶在复杂海洋条件下的自动靠泊问题,基于事件触发机制和模型预测控制,设计一种船舶自动靠泊控制器,以解决全驱动船舶在模型不确定性、执行器饱和、未知环境扰动以及岸壁效应等因素影响下的船舶自动靠泊问题.首先将船舶的三自由度模型进行线性化和离散化处理,并根据全驱动船舶的特性采用先泊位外镇定再平行靠拢的靠泊方式;然后为了提高求解速度,提出一种基于事件触发的自适应时域模型预测控制方案并进行稳定性分析;最后对一艘全驱动船舶进行仿真实验,将所提出的控制方案与其他已知方法进行对比.实验结果表明,所提出控制方案不仅能明显降低运算时间,而且具有更好的控制效果.