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31.
文本检测是文本识别的前提和基础。复杂自然场景下,受透视、遮挡、变形等因素影响,图像质量难以保证,同时图像中的文字形式丰富多样,多呈不规则形状,加上复杂背景的干扰,致使文本检测难度大、精确度低。针对文本形状不规则的场景,提出了一种文本边轨模型(TextRail),该模型基于文本上、下边界基准点表示文本区域的思想,实现对任意形状文本的高效检测。TextRail使用全卷积网络(full convolutional network,FCN)及特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)提取文本图像特征;将特征送入检测头网络,实现文本区域上下边界基准点的预测,将预测结果通过位置感知非极大抑制(locality-aware non-maximum suppression,LNMS)合并,得到最终的上下边界基准点;采用薄板样条插值(thin plate spline,TPS)的方法实现对不规则文本的自动矫正。通过大量的实验验证,TextRail在F1分值上优于其他文本检测模型。同时TextRail模型可以准确表示出文字的朝向、弯曲和变形情况,有效提升了不规则文本检测的准确... 相似文献
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随着电力系统技术的不断发展、自动化的程度日益提高以及无人监控变电站的实现,为了实现对电网的监视和控制,首先必须获得表征电网实时运行状态的遥测量、遥信量,其中电网电压、电流、功率以及功率因素都是必不可少的数据,传统的电气量测量方法已经暴露出明显的缺点,取而代之的是微机测量技术. 相似文献
34.
三维地震数据的盐丘解释存在难度大且效率低的问题。为此,以深度学习技术为基础,以少量的二维地震数据为样本训练和测试模型,利用不同地震属性实现盐丘自动识别。流程主要包括三部分:首先,基于盐丘的地震反射特征提取了杂乱、均方根振幅以及方差等3种敏感属性,每一种属性分别选取少量主测线数据及时间切片作为训练样本进行预处理,并利用数据增强方法自动生成大量数据作为网络的训练样本;然后,搭建基于编码—解码器结构的卷积神经网络,分别输入不同属性的两类样本进行模型训练和测试以得到多个独立的模型;最后,为了综合考虑各属性特征,减少预测误差并得到更全面、准确的预测结果,利用集成学习方法融合多个模型并得到优化后的分类结果。结果表明,所提方法能高效、准确地在三维数据体实现盐丘自动分割,盐丘边界清晰,分类错误点明显减少,进一步提高了模型预测能力。 相似文献
35.
液体动静压球轴承稳定性分析包括探究其动态特性及临界转速,其刚度和阻尼系数对轴承转子系统稳定性具有重要影响,而研究临界转速可有效避免轴承转子系统发生涡动失稳。考虑边界滑移条件,将小孔节流器进入油腔流量与封油边流出流量相等作为边界条件,求解出边界滑移状态下的Reynolds方程得到油腔压力和封油边压力;对边界滑移状态下瞬态Reynolds方程采用小扰动法推导出扰动压力偏微分方程,结合有限差分法和松弛迭代法求解方程得到边界滑移状态下液体动静压球轴承的刚度和阻尼系数,进而通过线性稳定性方法求解临界失稳转速,探讨滑移系数、供油压力、转子转速之于轴承动态特性的影响及临界转速之于滑移系数的变化规律。结果表明,滑移系数增大会导致4个刚度系数和交叉阻尼系数减小、直接阻尼增大;供油压力增大将导致8个动态特性系数均增大,转速增大将导致刚度增大及阻尼减小,且滑移效应的发生不影响上述规律;临界转速随滑移系数的增大而减小,系统稳定性降低。 相似文献
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为研究外载荷对轴承转子系统稳定性的影响,以小孔节流的液体动静压球轴承转子系统为研究对象,建立液体动静压球轴承转子系统动力学模型。通过求解轴承润滑数学模型获得非线性油膜力,分析转子所受到的外载荷,采用欧拉算法预测出轴心下一个时刻位移、速度和加速度,并分析转子系统质量、不平衡载荷和阶跃载荷对转子回转精度的影响。结果表明:随着转子系统质量的增加,所需平衡的油膜力增加,轴心振动幅度增加,从而导致转子回转精度降低;相对于不考虑不平衡载荷,考虑不平衡载荷后其振动形态为椭圆且振动幅值增大,减小不平衡值将减小振幅并提高旋转精度;随着阶跃载荷的增加,达到平衡所需的时间也增加。 相似文献
38.
主要介绍了作者在拉布湾工程设计中总结出的一点经验,对三维布置室的工作流程进行阐述,并针对遇到的问题,指出未来的工作方向。 相似文献
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