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基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
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均匀设计法、神经网络和遗传算法结合在内高压成形工艺参数优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
内高压成形技术是以轻量化和一体化为特征的一种空心变截面轻体构件的先进制造技术。目前,内高压成形技术越来越受到人们的关注,特别是汽车制造企业。管材的内高压成形过程与很多因素有关,其中施加在管件内部的压力与轴向进给量之间的配比关系尤为重要,对两者的匹配关系进行优化是内高压成形面临的重要课题。传统的优化方法需要大量的模拟计算,耗时多且不易掌握。针对这一问题,该文提出了将均匀设计法、神经网络和遗传算法相结合进行参数优化,既利用了均匀设计试验的均匀可靠性,又运用神经网络的非线性映射、网络推理和预测功能,最后发挥遗传算法的全局优化特性,得出了最优结果,并直接为实际生产提供了可靠的参数依据。 相似文献
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将Web服务与Agent相结合代表了Web技术的发展方向之一。服务Agent能够管理一组密切相关的Web服务,并智能化地向外界提供综合的、集成的服务功能。服务Agent的能力建立在内部定义的一组规划基础上。在BDIAgent的基础上,本文提出了一种服务Agent的结构定义;提出了基于目标规划的语义模型和基于ECA规则规划的语法模型,用以进行基于事件驱动的规划选择和执行;实现了支持服务Agent建模的可视化工具;最后介绍一个应用实例。 相似文献
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为研究富氧燃烧技术在陶瓷窑炉中的实际传热现象,以液化气为燃料在富氧燃烧试验台上进行富氧试验。研究不同富氧燃烧条件下,烟气的组成和辐射率、烟气热损失及燃料消耗量的变化,结合火焰空间系统零维传热数学模型,分析富氧燃烧对传热过程及节能效果的影响,探讨提高空间传热效率、降低能量损失的有效途径,为富氧技术在陶瓷窑炉中的实际利用提供可靠依据。研究结果表明:在富氧燃烧过程中,随着氧浓度的增加,烟气量的减少,烟气中的CO2和H2O体积浓度增大,烟气发射率增大,尤其是当氧浓度达到24%~30%时迅速增加,辐射换热能力增强;换热空间的传热能力明显增强,有利于热利用效率的提高;烟气所造成的热损失减少,热利用率得到提高;在维持一定窑炉温度时,燃烧消耗量下降,相对节能效果在氧浓度偏高的状态下较为明显。 相似文献