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2000年 | 1篇 |
1999年 | 2篇 |
排序方式: 共有160条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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为了提升汽车辅助驾驶系统对前方车辆的检测效果,进一步获取精确的距离信息,本文提出一种改进的YOLOv5s的目标车辆检测算法,并用双目对前方车辆进行测距。以YOLOv5s(you only look once v5s,YOLOv5s)检测网络为基础,首先在网络中引入卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM)有效提取检测目标的轮廓特征;其次将Neck中PANet网络替换为BiFPN提升特征的融合能力,使用DIoU优化损失函数,增强对车辆检测的准确性;采用SURF算法进行立体匹配,并对特征匹配点进行约束获得最优视差值,最后通过双目视觉测距原理求得前车距离信息。测试表明,在20 m的距离范围内,车辆识别率准确率为92.1%,提升了1.54%,测距平均误差率为2.75%。 相似文献
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"双一流"背景下,学科服务已成为图书馆与高校一流学科建设相接轨的重要环节.作为学校文献资源与知识中心的高校图书馆承担辅助教学、科研服务重任并通过智慧化服务融入并推进高校一流大学、一流学科的建设.文章探讨建立"融合一线,嵌入过程"智慧化学科服务,并不断深化智慧化学科服务的改革与创新. 相似文献
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针对光伏发电功率具有较强的波动性、间歇性输出,光伏功率预测精度较低,且难于给出具体预测时间长度等问题,提出了一种长相关随机模型分数阶布朗运动(fractional Brownian motion,FBM),用于光伏功率预测。首先,采用重标极差法计算长相关(long-range dependence, LRD)参数-Hurst指数,Hurst指数用于判断光伏功率数据是否满足长相关性,并通过最大李雅普诺夫指数(Lyapunov)计算出模型最大可预测时间尺度;其次,采用随机微分法建立FBM光伏功率预测模型,同时估计FBM预测模型参数值;最后,选取澳大利亚沙漠知识太阳能中心(Desert Knowledge Australia Solar Center, DKASC)、美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory, NREL)以及北京国能日新科技有限公司的光伏功率数据集,从不同的地理环境、不同的气候特征、不同的规模大小电站进行验证。仿真结果表明,该模型较传统的Kalman、LSTM模型具有更高的预测精度,可为光伏并网的稳定和安全运行提供更好的理论支持,对电网调度部门具有较高的参考价值。 相似文献
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建立充填开采基本顶弹性基础边界弹性地基薄板力学模型,依据差分理论及主弯矩破断准则,研究充填体弹性地基系数kf、基本顶厚度h、弹性模量E及边界弹性基础系数k_m对基本顶主弯矩及破断规律的影响,得出:(1)k_f增大时,短边、长边超前煤壁区及充填区中点绝对值最大主弯矩M_b,M_d,M_o均减小,M_o降低幅度最大,M_b深入煤壁距离b增大;(2)E或h减小时,M_b,M_d,M_o及b减小;(3)k_m增大时,b减小,M_b,M_d,M_o均增大;(4)充填区基本顶主弯矩存在分化效应:kf越大或h,E越小,充填区最大主弯矩逐步向周边转移,非中点区主弯矩逐渐大于M_o,k_m对分化效应的影响甚微。充填条件下基本顶主弯矩大于极限弯矩时,起始破断位置为长边深入煤壁上表面或中部下表面。当kf较小、充实率较低且上覆载荷较大时,基本顶断裂类型有:(1)长边上表面→短边上表面→中部下表面;(2)长边上表面→中部下表面→短边上表面;(3)中部下表面→长边上表面→短边上表面。 相似文献