以沙发为例探讨客厅老年家具设计

随着我国人口老龄化情况的加剧,传统的家具已无法满足老年人对家具功能的实际需求,因此需要设计出适合老年群体使用的家具,而如何对它们进行设计和研究是当今众多设计者需要解决的问题。本文基于老年人在客厅的日常行为,分析老年人对客厅沙发的使用需求,从客厅老年沙发功能、形状尺度、色彩、材质等方面对老年人客厅沙发的特点进行具体分析。     

基于二维直方图斜分的最小类内方差阈值分割

本文提出一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法,在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他三种改进算法进行了比较.结果表明本文提出的二维直方图区域斜分方法可以运用于几乎所有的基于二维直方图的阈值分割,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,更有稳健的抗噪性.基于区域斜分的最小类内方差阈值分割快速迭代算法的运行时间与二维Otsu原始算法和文献[12]中的改进算法相比减少了4个数量级,约为区域直分Otsu快速递推算法的1/4,不到文献[11]中快速算法的4%.     

供电服务渠道多维度评价模型与策略研究

本文通过对各供电服务渠道的应用率、运营成本、服务质量、资源配置的量化分析,形成服务能力、客户感知、服务效益、应用前景和管控质量的五大关键指标体系,再采用层次分析法等大数据分析手段,构建渠道多维度评价模型,基于多维度评价模型分析各类供电服务渠道的运营管理情况,评价其服务效能,并根据评价结果制定供电服务渠道优化策略,为渠道功能优化、成本投入、差异化推广、人员配置、窗口撤并、第三方服务网点共建等方面提供依据,以此达到提高客户满意度、降本增效的目标。     

基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割

阈值分割是图像处理中一种简单有效的图像分割方法,应用极为广泛.阈值选取是阈值分割的关键.最小类内方差法(Otsu法)因其分割精确,适用范围广而成为广泛采用的一种图像阈值分割方法,它实质上是最小二乘法(基于L2范数).与此不同,本文提出了基于最小类内绝对差(基于L1范数)及最小类内最大差(基于L∞范数)的图像阈值分割算法,并导出了这两种方法的二维算法形式.文中给出了实验结果,并进行了分析与比较.结果表明,这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,而其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法.     

2维最大类间平均离差阈值选取快速递推算法

阈值分割是广泛使用的最为有效的图像分割方法之一。阈值选取是阈值分割的关键。Otsu提出的基于L2范数的最大类间方差法是备受关注的一种方法,而基于L1范数的最大类间平均离差法则更为简捷,效果很好。2维最大类间平均离差阈值选取方法分割精确、抗噪性能好,其效果优于2维最大类间方差法,但存在计算量大、难以实用等缺点。提出了2维最大类间平均离差阈值选取的两种不同的快速递推算法,都可将计算复杂性由O(L4)减少为O(L2)。给出了2维最大类间平均离差两种快速递推算法的分割结果及运行时间,并与原始算法及原有的快速算法进行了分析和比较。实验结果表明,这两种递推算法都可以大幅度地提高运算速度,运行时间可减少到原始算法的0.1%,使2维最大类间平均离差阈值分割方法更为实用,目前已被应用于红外目标、车牌、指纹等自动识别系统中。     

Gd对AZ91D合金铸态组织及性能的影响

研究了稀土元素Gd对铸态AZ91D镁合金组织与性能的影响。试验结果表明,Gd元素对合金的组织有细化作用,加入了Gd元素后,合金中会形成Al2Gd相,适量添加Gd元素会提升合金的性能,当Gd的质量分数为1.0%时,合金的性能最好。     

二维直方图区域斜分Otsu阈值分割的快速迭代算法

鉴于现有的基于二维直方图区域直分的阈值选取方法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的otsu法的快速迭代算法.在实验结果中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他两种快速算法进行了比较.结果表明所提出的快速迭代算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,有稳健的抗噪性,同时运行时间大幅减少.     

电力线上业务审核的图像识别算法设计

目前供电公司对于更名、过户、改类-调峰谷表等业务的审核过程中,由于客户使用不同方式办理业务,导致传的证件图片各式各样,给工作人员带来了巨大的困扰,本文研究一种能应用于电力业务审核的图像识别算法,能准确识别各类证件图像,为整体业务流程的自动化实现提供了准备。     

二维指数熵图像阈值选取方法及其快速算法

二维Shannon信息熵法是图像阈值分割中常用的经典算法，但存在着不足。为此，提出了一种二维指数信息熵阈值选取方法，克服了对数熵的不足,将对数改为指数，提高了速度。同时给出了一种二维指数熵阈值选取的快速算法，通过改变二维直方图的区域划分，将二维阈值转换为一维，运行时间不到原算法的1%。实验结果表明，该算法能快速准确地实现图像分割。