基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络

基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数，这将增加网络的深度，使得运行网络花费大量的时间，从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题，本文设计一种轻量级超分辨率网络，对中间特征的关联性及重要性进行学习，且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先，引入层间注意力模块，通过考虑层与层之间的相关性，自适应地分配重要层次特征的权重。其次，使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息，以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明，本文设计的网络与其他轻量级模型相比，有更小的网络参数量，并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。     

视觉引导划片机轨迹优化算法研究

针对砂轮划片机重复划片会降低芯片的加工精度,甚至损坏芯片的问题,基于Halcon软件平台提出一种提高划片精度的轨迹识别与规划方法。该方法结合了双线性插值和亚像素边缘检测算法,实现了轨迹的识别,进一步规划下次划片轨迹,并且提高划片精度。以被砂轮划片机划片芯片为实验背景,完成了对划片轨迹的识别与规划。实验结果表明,所提出的算法与传统的Canny算法比较,可以有效提高轨迹识别的精度,进而提高划片的精度。     

无痕折叠屏手机Moto Razr 5G

摩托罗拉是最早称霸手机行业的老品牌,虽然现在已经没落了。他们刚刚发布了一款无痕折叠屏手机——Moto Razr 5G。Moto Razr 5G外形走的是复古风,乍一看就像是16年前的Moto RAZR V3。从命名就可以看出是致敬了,同样采用的翻盖式设计,不过Moto Razr 5G的翻盖是升级版的折叠屏翻盖。折叠状态下有块800×600的2.7英寸外屏,不需要翻盖就能快捷地对手机进行一些简单操作。内屏尺寸则是6.2英寸,分辨率为2142×876。刘海屏设计,前置2000万像素镜头。后置4800万像素主摄。     

块矿带式机干燥过程数学模拟研究

本文以块矿带式机鼓风干燥为研究对象，借助Fluent软件建立多孔介质床层内质量、动量、能量双方程和以及水分迁移方程的耦合数学模型，研究不同工艺条件下台车去湿量的变化规律。研究结果表明：随着鼓风温度的增加，料层去湿量增大，料层前缘在干燥时间为150 s左右发生水汽冷凝；在鼓风速度为1.43 m/s,鼓风温度为300℃的条件下，料层的去湿量与初始含水量的关系不大；随着鼓风速度的增大，料层去湿量增大，在干燥时间为360 s,鼓风速度分别为1.08、1.43、1.79 m/s时，料层最大去湿量分别为31%、36%、40%,且速度增大，冷凝区减少，但是冷凝值增大。     

基于日常岩粉数据的自动化配矿平台及应用

配矿是矿山企业降低成本、提质增效的一个重要途径,通过优化配矿,满足生产需求,实现矿石质量的均衡和稳定。针对乌山铜钼矿采用人工配矿存在的成本高、选矿回收率低等问题,提出了基于日常岩粉数据的自动化配矿平台。该平台以日常生产岩粉化验数据为依据,在开采炮区范围内空间插值,充分考虑了采矿变量因素。通过自动化配矿平台,实现了自动化、精细化配矿,减少了人为因素造成的误差,保证了配矿品位均衡和配矿的持续性,提高了工作效率,保证了生产指标稳定。     

某弹上存储装置的FLASH阵列无效块管理可靠性设计

针对某弹上存储设备的性能测试要求,以及FLASH芯片存储时无效块管理困难的特性,为了实现数据的大容量、高速存储需求,在流水线架构下提出应用无效块快速检测和管理的方法。将FLASH存储矩阵的地址分块组合后,对组合后的存储单元进行无效块识别、处理。另外,对工程应用中突发无效块导致的数据存储不连续的问题,采用滞后重新写入的方法。经过相关参数的测试,该方法已经成功运用到某弹上存储器。通过大量试验证明,存储体系的存储速率以及容量均满足设计指标,工作稳定可靠。