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1.
支承或连接构件对梁结构的动力学性能有至关重要影响,必须保证其在振动过程中不发生破坏或者失效。通过合理设计和布局附加弹性支承可以实现对这些重要连接构件所承受约束反力的控制。应用微分变换法推导含附加支承的梁结构支承约束反力及其对于附加支承位置和刚度的灵敏度表达式,并通过优化设计附加支承位置和刚度实现具有弹性约束端的简支梁结构各支承约束反力的平衡,可提高结构的动力学性能。 相似文献
2.
文章分析了网络安全等级保护2.0时期国家标准的新变化对等级测评结论可能产生的影响,并用实际案例和数据论述了以往描述的基于测评指标和基于测评对象的定量分析方法存在的局限性。根据网络安全等级保护国家标准结构和内容的新特点,结合新的等级测评结论表述方法,文章提出了调整和优化定量计算产生等级测评结论的思路,给出了缺陷扣分的原理和缺陷扣分的定量计算方法,并比较了各种定量计算方法在计算结果上的差异,提出了适合新标准的测评结论定量计算公式。 相似文献
3.
4.
5.
交通信号灯识别包括检测和状态识别,在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计:降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力;通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合;引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时,根据交通信号灯本身的特性,使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明,所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率,识别准确率可以达到90%左右。 相似文献
6.
7.
BEPCⅡ加速器的束流位置测量系统(BPM)模拟电子学经过十余年的运行逐渐老化,故障率上升,亟需进行升级改造。本文根据该需求,自行设计了基于BEPCⅡ系统参数的数字BPM电子学系统,内容包括模拟信号处理电子学、数字信号处理电子学、BPM固件算法逻辑、数据获取软件以及系统测试等多个部分。设计的数字BPM电子学系统经实验板级性能测试、实验室系统测试以及在线束流测试,结果表明该系统能满足BEPCⅡ装置对束流位置测量的需求。 相似文献
8.
针对采用相关滤波的判别式目标跟踪遇到的瓶颈问题:由于目标快速移动引起边界效应,使得相关滤波器在学习与更新过程中可能会引入错误,最终错误的累积将导致跟踪失败。在采集深度学习特征与样本相似性度量的基础上,提出一种引入交替方向乘子方法的改进相关滤波目标跟踪算法,选择DCNN深度特征有效地表征待跟踪目标的初始状态,通过在线分类过程中样本相似性比对与半监督学习,辅助解决相关滤波器在学习过程中存在的自学习问题。所提目标跟踪算法特别适合训练样本为持续获得的、同时存储空间较小的机器学习过程,提高目标在快速运动与部分遮挡等复杂情况下的跟踪成功率,针对VOT2016标准测试视频的实验表明:当目标面临快速运动时,对比CN、SAMF、STC算法,所提DA-CFT跟踪算法将跟踪成功率分别由60.4%~73.4%、67.2%~82.9%、80.9%~88.1%提升至85.6%~91.0%。 相似文献
9.
在空地协同背景下,地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化,传统算法很难满足此类场景的应用要求。针对这一问题,提出基于并行跟踪和检测(PTAD)框架与深度学习的目标检测与跟踪算法。首先,将基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法SSD作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子;其次,检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度;最后,根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新,并对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析,结果表明所提算法的性能高于PTAD框架下最优算法,而且实时性提高了13%,验证了此算法的有效性。 相似文献
10.
This work is about solving a challenging problem of estimating the full 3D hand pose when a hand interacts with an unknown object. Compared to isolated single hand pose estimation, occlusion and interference induced by the manipulated object and the clutter background bring more difficulties for this task. Our proposed Multi-Level Fusion Net focuses on extracting more effective features to overcome these disadvantages by multi-level fusion design with a new end-to-end Convolutional Neural Network (CNN) framework. It takes cropped RGBD data from a single RGBD camera at free viewpoint as input without requiring additional hand–object pre-segmentation and object or hand pre-modeling. Through extensive evaluations on public hand–object interaction dataset, we demonstrate the state-of-the-art performance of our method. 相似文献