边界感知的实时语义分割网络

目前多数实时语义分割网络不仅同时处理边界和纹理等细节信息而且还忽略了语义边界区域特征,从而导致物体边界分割质量下降。针对该问题,提出一种边界感知的实时语义分割网络,主要从三个方面提高边界语义分割质量。提出了边界感知学习机制利用位置信息降低边界特征和轮廓附近细节的耦合度使边界感知和位置关系相互促进。设计轻量级区域自适应模块增强卷积网络对复杂语义边界区域的建模能力。根据采样区域像素贡献值不同设计了高效的空洞空间金字塔池化模块以增强重要的细节和语义特征。实验方面,与基准相比,在Cityscapes验证集上精度提升了约5.8个百分点,在Cityscapes测试集上以47.2 FPS的推理速度使精度达到了74.9%。在CamVid数据集上与BiSeNetV2算法相比mIoU提升了约3.96个百分点。     

基于卷积神经网络的直线描述方法研究

为提高直线特征匹配的可靠性,提出一种基于卷积神经网络（CNN）学习的直线特征描述方法。构建用于网络学习的大规模直线数据集,该数据集包含约20.8万对匹配直线对,每条直线用其周围的局部图像块表征。将图像块输入CNN,利用HardNet网络结构提取特征,使用三元组损失函数进行训练,输出强鲁棒性的直线特征描述子。实验结果表明,与手工设计的描述子MSLD和IOCD相比,该描述子在视角、模糊、尺度和旋转变化下均具有较好的区分性,在图像拼接应用中同样表现出良好的描述性能。     

基于超点图网络的三维点云室内场景分割模型

针对点云数据集样本不均衡及PointNet网络无法充分利用点云邻域信息的问题,提出一种三维点云场景分割模型。根据几何信息将原始点云块同质分割为超点,利用小型PointNet网络将点云原始特征映射到高维空间中,并挖掘场景中深层语义信息。在此基础上,构建自归一化属性门控单元优化点云上下文语义分割效果,采用二维图像领域中的Focal Loss损失函数实现点云场景分割。实验结果表明,该模型在S3DIS数据集上的平均交并比、总体精度、平均精度分别达到63.8%、86.4%、74.3%,较SPG模型分别提升1.7、0.9、1.3个百分点。     

标准闪存卡在煤矿安全监控分站中的应用

提出利用SST89C54单片机读写标准闪存卡（CF卡）的设计方法，介绍CF卡的接口电路和读写程序。实现在TruelDE模式下SST89C54对CF卡标准文件的读写。其适用于矿井安全监控分站中参数的记录存储和数据处理。     

人脸妆容迁移研究综述

人脸妆容迁移的目标是在保持源图像面部特征的同时,将人脸妆容从参考图像迁移到源图像,具有重要的理论研究价值和巨大的市场应用价值。目前,生成对抗网络已成为解决人脸妆容迁移问题的主流技术。阐述了人脸妆容迁移面临的主要挑战,按照重点解决问题的不同系统地梳理了已有的人脸妆容迁移方法并分析了其优点和局限性,总结了人脸妆容迁移网络常用的损失函数,介绍了常用的人脸妆容迁移数据集以及模型评价方法,讨论了人脸妆容迁移领域未来的发展趋势。     

铁电存储器在煤矿安全监控分站中的应用

在监控分站中采用铁电存储器与标准闪存卡(CF卡)互补的存储架构,利用两种不同存储技术的优势互补,解决了煤矿井下监测数据的安全存储问题。     

SST89C54与CF卡的接口设计与实现

介绍一种利用SST89C54读写CF卡的设计方法.所给出的接口电路避免了目前通过单片机读写CF卡必须依赖外部存储器和地址锁存器的弊端,实现了在True IDE模式下SST89C54对CF卡标准文件的读写.     

轻型文件系统在煤矿安全监控分站中的应用

现有监控分站中缺乏有效的数据管理机制，容易引起监测数据的批量丢失。为解决该问题，在监控分站中采用轻型FAT16文件系统对监测数据进行文件化管理，方便了监测数据的分析与技术处理。通过对文件系统的深入研究，提出一种新的簇链检索策略来取代常规的“双向查找”策略，保证文件存储空间的连续性；并结合文件分配表的特点，对确定簇链中下一簇的计算方法进行了优化与改进，提高了簇链的查找效率。