基于YOLOv5和FCN-DenseNet水下图像多目标语义分割算法

带视觉系统的水下机器人作业离不开对水下目标准确的分割,但水下环境复杂,场景感知精度和识别精度不高等问题会严重影响目标分割算法的性能.针对此问题本文提出了一种综合YOLOv5和FCN-DenseNet的多目标分割算法.本算法以FCN-DenseNet算法为主要分割框架, YOLOv5算法为目标检测框架.采用YOLOv5算法检测出每个种类目标所在位置;然后输入针对不同类别的FCN-DenseNet语义分割网络,实现多分支单目标语义分割,最后融合分割结果实现多目标语义分割.此外,本文在Kaggle竞赛平台上的海底图片数据集上将所提算法与PSPNet算法和FCN-DenseNet算法两种经典的语义分割算法进行了实验对比.结果表明本文所提的多目标图像语义分割算法与PSPNet算法相比,在MIoU和IoU指标上分别提高了14.9%和11.6%;与FCN-DenseNet算法在MIoU和IoU指标上分别提高了8%和7.7%,更适合于水下图像分割.     

基于改进MDNet的视频目标跟踪算法

目标跟踪算法面对的突出问题之一是正负样本不均衡, 正样本极度相似. 针对跟踪更新过程中正样本不丰富的问题, 本文基于多域卷积神经网络(MDNet)算法, 提出了一种改进MDNet的视频目标跟踪算法, 首先改进原算法中候选框的选取策略, 提出了一种基于候选框置信度与坐标方差阈值判断相结合的模型更新方法, 其次将原算法的交叉熵损失函数改进为效果更好的focal loss损失函数. 实验结果表明在相同实验环境下本文算法相较于MDNet算法在跟踪准确率和成功率上均有明显提高.     

热电联产系统热电分摊方法研究

通过对现有热电分摊法（热量法和实际焓降法）分析,运用能量有效系数的概念,将冷源损失合理分配给双方,该方法克服了热是法和实际焓降法的缺点,计算简便。     

基于模态分解与特征匹配的串联故障电弧识别方法研究

串联故障电弧具有隐蔽性强、短时释放热量大等特点,过流型断路器难以及时发现或采取动作,极易引发电气火灾,造成重大损失和人员伤亡,因此实现建筑内串联故障电弧的快速可靠识别与监测具有重大意义;按照线路负载类型对电气线路高频电气参数运行数据进行分析,利用结合串联电弧故障特征的互补集合经验模态分解(CEEMD,complementary ensemble empir-ical mode decomposition)方法,实现对电气线路串联电弧故障的识别;经实验验证,并与灰度梯度共生矩阵与支持向量机(GL-GCO-SVM)、时域可视卷积神经网络(TDV-CNN)等方法识别结果进行对比效果更好,识别准确率达到94.8％及以上.     

柱轴力变化对框架承载力的影响及简化计算方法

中高层框架结构的柱子，受到倾复力矩引起的变动轴力作用，这种作用不仅影响到柱了的极限弯矩和弹塑性变形能力，也在一定程度上降低了框架的水平承载力、本文综述了承受变动轴力作用的钢压弯构件的试验结果，讨论了由柱轴力变动造成框架结构承载力降低的，并比较了与柱变动轴力有关的结构参数。文中提出了一项能考虑柱轴力变动对框架结构极限承载力影响的简化计算法。     

一种压缩域中基于镜头的视频检索方法

镜头是视频的基本单元。文章提出了一个计算镜头纹理直方图和在压缩域中基于镜头的视频检索方法。对镜头中所有Ⅰ帧的DC图分别提取颜色和纹理直方图，然后分别形成镜头的可变阿尔法颜色和纹理直方图．并用镜头的这些特征在镜头层次上用不同的距离度量方法进行视频检索。实验结果表明，基于镜头的检索用L1度量距离比用L2和Χ^2度量距离有更好的检索性能，而且避免了基于关键帧检索中由于镜头运动等原因可能导致镜头关键帧选择不当对检索性能的影响，因而比基于关键帧检索具有更好的检索性能。     

高强预应力技术在吴江宾馆工程中的应用

通过一设计实例较详细地介绍了设计、施工方面的技术措施,整个工程中使用预应力的其它几种结构形式的基本设计方法和主要技术措施都是一致的.     

液体电阻起动器在绕线式电动机起动上的应用

液体电阻起动器在绕线式电动机起动上的应用曹建荣张梅梅盛春德（山东省机械工业学校山东轻工业学院鲁南水泥厂）目前我国绕线异步电机起动装置有三种形式，第一种是电机转子串接金属电阻分级起动，其特点是转距大，起动电流小，但不能平滑起动，起动时有多级冲击且控制设...     

黄河三角洲水资源变化特征及其优化配置

根据东营市和惠民县两个气象站1960—2005年降水资料、地下水和客水有关资料,对黄河三角洲水资源变化情况进行了研究,结果表明水资源供需矛盾突出。提出水资源优化配置的措施为合理调配、节约用水、加强法制建设和水价改革。