无人机影像目标检测技术研究进展

无人机影像目标检测技术是无人机影像智能化分析中的关键技术，开展无人机影像目标检测技术的研究有着广阔的应用前景和价值。介绍了无人机影像中目标检测技术的发展历程，简述了无人机影像目标检测技术在森林防火、农业信息采集、电力线路检测、路桥损害检测以及军事侦察等5种特定领域的应用情况，总结归纳了目标检测性能评价时常用的数据集和标准，并对未来无人机影像目标检测技术的发展态势进行了展望。     

基于轻型卷积神经网络的舌苔颜色分类方法

舌象特征的自动分析是中医舌诊客观化的核心内容。舌苔颜色作为舌象最基本的特征,其分类的准确程度决定了后续舌象分析的有效性。因此,提出了基于轻型卷积神经网络架构的舌苔颜色分类方法。考虑到实际采集中舌象样本较少且类别不平衡的特点,对舌象样本中不平衡的舌苔颜色类别进行数据扩充;通过设计轻型卷积神经网络,将特征提取和分类纳入到一个框架中统一进行处理,利用数据驱动学习图像与其属性的映射关系,得到舌苔颜色分类模型,从而实现对舌象样本的苔色分类。实验结果表明,提出的舌苔颜色分类方法可以取得94. 85%的分类准确率,对辅助中医临床诊疗及临床研究具有现实意义。     

基于级联体素纹理的VCT全局光照算法

针对大规模场景的全局光照渲染往往因为计算量过大而无法满足实时性要求的问题进行了研究,提出一种高性能的体素圆锥追踪（VCT）全局光照算法。算法包括：a）在体素化阶段,提出一种新型的场景光照信息表示级联体素纹理结构,该结构极大地减少了存储场景的内存消耗而且具有各向异性,在处理大规模场景时具有速度快、质量高的优势;b）在光照计算阶段,基于级联体素纹理结构提出一种改进的圆锥追踪滤波器,能够提高光照注入和反射光计算的效率;c）改进场景的体素化更新策略进一步提高了算法的运行时帧率。实验证明,本算法在降低内存占用空间和提高速度方面均远优于原VCT算法,满足了大规模场景中全局光照计算的实时性要求。     

冷孔板角对涡流管能量分离性能的影响北大核心CSCD

为研究不同冷孔板角结构涡流管的温度分离特性,从而提高涡流管的天然气井口节流控温效果,本文选用标准k-ε湍流模型建立了以高压甲烷为工质的涡流管能量分离数值模型。结果表明:随着冷孔板角的增大,涡流管内不同轴向位置处的静温和总温先减小再有所回升;流体在涡流管中心和外侧分别呈现强制涡和自由涡的流动形式,切向速度与轴向速度在壁面附近出现峰值;制冷效应与冷孔板角度正相关,而制热效应与冷孔板角呈现负相关规律。     

模糊不确定性负荷下的配电网网架规划方法

考虑配电网规划中的负荷不确定性因素,基于模糊数学理论建立基于可信性理论的配电网网架规划模型。模型引入可信度指标评价模糊负荷下的配电网规划方案的风险,以规划期内配电网固定投资和模糊期望网损费用最小为目标,引入模糊机会约束处理线路功率约束和节点电压约束。采用遗传算法求解所建模型,求解过程中结合可信度指标等价定理,将给定可信度的配电网网架规划模型转化为区间负荷下规划模型进行求解,使用模糊期望值法求解目标函数中的模糊网损费用,降低了模型求解难度,减少了模型求解时间。最后,25节点算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

日本板玻璃公司买进LOF公司的股份

英国皮尔金顿兄弟公司将其子公司——利比—欧文斯—福特(LOF)公司(该公司在美国)20％的股份以2.35亿美元的价格卖给了日本板玻璃公司。两家公司期望这宗交易能给他们的经营带来好处。这家英国玻璃公司在1980年中期仅用1.43亿美元就得到了LOF公司。现在,越来越多的日本公司趋向在国外发展制造业而不再直接出口产品,而且他们的主要目标是美国。这家英国玻璃公司便利用了这一点,同时,这也使他们在日本找到了帮助自己在那里推销皮尔金顿产品的伙伴。     

应用于图像检索的视觉注意力模型的研究

利用视觉注意力模型进行图像检索是一个新的研究方向。介绍了几种视觉注意力模型原理,在分析和总结了基于注意力模型图像检索的应用和特点的基础上,进一步给出了面向图像检索的视觉注意力模型的发展前景。     

高速火焰喷涂技术及其应用

高速火焰喷涂工艺是一种新的喷涂技术,具有优良的涤层质量。能很好地解决零件的磨损和腐蚀等问题。高速火焰喷涂工艺拓宽了喷涂涂层的应用范围。