浅谈青山煤矿的防治水工作

青山矿是一个开采50多年的矿井,设计能力为45万t/a,开采对象为安源组急倾斜煤层群。根据《煤矿防治水规定》,青山矿水文地质条件为中等类型。矿井深部开采时受底板灰岩水影响较弱,主要充水因素为大气降水通过岩石采动裂隙、塌陷进入采空区而渗透到井下。井田内导     

杨梅果实采后抗氧化活性变化及其与苯丙烷类代谢的关系

以"乌种"杨梅果实为试材,研究了果实在1℃8d贮藏期间品质、抗氧化活性、酚类物质含量及苯丙烷类代谢相关酶活性的变化。结果显示:在1℃贮藏期间,杨梅果实腐烂率逐渐上升而品质和抗氧化活性逐渐下降,果实总酚、总黄酮、总花色苷和主要酚类单体物质含量和苯丙烷类代谢关键酶活性在贮藏前4 d呈上升趋势,然后不断下降。统计分析表明,总酚含量与苯丙烷类代谢相关酶活性间具有显著的线性正相关关系。因此,杨梅果实采后酚类物质含量和抗氧化活性变化与与苯丙烷类代谢的变化密切相关。     

均匀设计法优化超声波提取果酒黑莓渣中多糖的工艺

对黑莓果酒生产过程中产生的黑莓渣进行多糖提取研究,为黑莓副产物的综合开发利用提供理论依据。以多糖的提取率为考察指标,采用单因素试验和均匀设计试验,来优化黑莓渣中多糖的最佳提取工艺。结果表明,黑莓渣多糖的最佳提取工艺条件为复合纤维素酶用量2%,液料比26∶1,超声时间32 min,提取温度42℃,在此工艺条件下多糖的提取率为4.4%。     

压缩感知目标跟踪

视频分析通常在分类或检测等高级任务之前解码并重构视频序列。但是,有时希望只进行视频分析而不暴露敏感信息,例如人员身份。提出了一个能够跟踪目标而不需要重构视频序列的编码方案。根据压缩感知理论,用每帧的少量伪随机投影编码一个视频序列。解码器利用背景消除图像的稀疏性重构前景目标。以粒子滤波器估计的目标位置作为先验知识,可以改进前景目标位置的重构。该编码方案同时具有隐私保护和安全加密功能。     

基于改进K-SVD和非局部正则化的图像去噪

K-奇异值分解( K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改进传统K-SVD算法,提高原算法的去噪性能,将非局部正则项融入图像去噪模型,并采用非局部自相似性进一步改善图像的去噪效果。实验结果表明,与传统K-SVD算法相比,该算法在提高同质区域平滑性的同时,能保留更多的纹理、边缘等细节特征。     

基于颜色失真去除与暗通道先验的水下图像复原

水下图像成像过程与雾天图像虽然类似,但因水对光的选择性吸收和光的散射作用,水下图像存在颜色衰减并呈现蓝(绿)色基调,传统的去雾方法用于水下图像复原时效果欠佳。针对这类方法出现的缺点,该文根据先去除颜色失真后去除背景散射的思路,提出一种新的水下图像复原方法。结合光在水中的衰减特性,提出适用于水下图像的颜色失真去除方法,并利用散射系数与波长的关系修正各通道透射率;另外,该文改进的背景光估计方法可有效避免人工光源、白色物体、噪声等影响。实验结果证明,该文方法在恢复场景物体原本颜色和去除背景散射方面效果良好。     

基于误差回传机制的多尺度去雾网络

针对现有图像去雾方法因空间上/下文信息丢失而无法准确估计大尺度目标特征, 导致图像结构被破坏或去雾不彻底等问题, 提出一种基于误差回传机制的多尺度去雾网络. 网络由误差回传多尺度去雾组(Error-backward multi-scale dehazing group, EMDG)、门控融合模块(Gated fusion module, GFM)和优化模块组成. 其中误差回传多尺度去雾组包括误差回传模块(Error-backward block, EB)和雾霾感知单元(Haze aware unit, HAU). 误差回传模块度量相邻尺度网络特征图之间的差异, 并将生成的差值图回传至上一尺度, 实现对结构信息和上/下文信息的有效复用; 雾霾感知单元是各尺度子网络的核心, 其由残差密集块(Residual dense block, RDB)和雾浓度自适应检测块(Haze density adaptive detection block, HDADB)组成, 可充分提取局部信息并能够根据雾浓度实现自适应去雾. 不同于已有融合方法直接堆叠各尺度特征, 提出的门控融合模块逐像素学习每个子网络特征图对应的最优权重, 有效避免了干扰信息对图像结构和细节信息的破坏. 再经优化模块, 可得到最终的无雾图像. 在合成数据集和真实数据集上的大量实验表明, 该方法优于目前的主流去雾方法, 尤其是对远景雾气去除效果更佳.     

基于水下成像模型的图像清晰化算法

受水下场景中有机物和悬浮颗粒的影响,水下图像存在对比度低、颜色失真和细节丢失等问题。同时,水下场景中通常有人工光源存在,造成图像光照不均。传统基于图像去雾的方法用于水下图像复原时效果欠佳,为充分考虑水对光的吸收和散射作用,近期提出了新的水下成像模型和图像复原方法。但是这些方法未考虑红通道影响,导致估计的散射比偏大;另外,也未考虑人工光源的影响,导致估计的背景光过大。针对这些问题,该文提出一套有效的水下图像清晰化方案。首先,通过设置阈值确定是否将红通道信息用于暗通道计算,并将反映人工光源影响的饱和度指标用于散射比估计,以减小人工光源的影响。由此,提出了基于红通道预判和饱和度指标的暗通道计算方法。然后,根据三通道衰减系数比估计每个通道的透射率,可弥补目前很多方法假设蓝绿通道透射率一致的缺陷。最后,利用Shades of Gray算法估计环境光,并结合新的水下成像模型得到复原图像。实验结果表明,该文算法可显著提升图像的对比度,得到颜色自然、细节清晰的复原图像。     

辣木籽营养成分测定及多糖提取工艺

采用食品安全国家标准方法测定不同来源辣木籽中多糖、矿物质等营养成分含量。通过单因素试验和正交试验,研究乙醇体积分数、料液比、提取温度、提取时间等不同因素水平对辣木籽中多糖得率的影响。结果表明,辣木籽富含脂肪、蛋白质、多糖及矿物元素;辣木籽多糖提取影响因素主次关系为料液比>提取时间>提取温度>乙醇体积分数;辣木籽多糖提取工艺最佳条件为:乙醇体积分数70%、料液比1︰20 (g/mL)、提取温度70℃、提取时间75 min。