如何提高采收率分析

油田经过长时间的开发,形成了固定的注采模式和对应关系,最终含水上升,产油量下降。由于油层的非均质性和多层开采,导致油层动用不均,降低了油田的采收率。通过实施调整注采井网、强化注水、封卡等措施,充分挖掘老油田的潜力,达到最终提高采收率的目的。     

从单幅线图识别部分遮挡的平面多边形状物体

给出一种新的、适合于仿射变换的局部不变量.基于该局部不变量,建立一种新的归一化的相似性度量函数.构造丢失特征向量判别函数,据此判断目标的各个局部是否被遮挡,并仅利用未遮挡部分的局部特征计算待识别目标和模型的整体相似度.比较相似度与给定的阈值,可以从单幅线图识别部分遮挡的平面多边形状物体.新的局部不变量具有仿射不变性,因而该方法适用于仿射变换.新的相似性函数和丢失特征判别函数综合考虑噪声和遮挡带来的影响,识别可靠性得到提高.实验结果表明本文的识别算法效果较好.     

展位遮挡对展厅气流组织影响作用分析

会展建筑中展位的存在会对气流产生明显的遮挡作用从而影响了室内的热湿环境,分析展位对气流的影响可为展厅设计及工程运维管理提供参考。文章以某国际会展中心展厅为例,根据展位及送风角度不同,设计了多种工况,并利用计算统体力学软件CFD模拟了不同工况下典型人员活动区域的温度场、速度场分布,分析了室内气流组织变化。结果表明：不同工况下室内温度基本达标,但部分区域风速过大;若上调喷口角度送风,室温不会出现明显变化,而风速显著降低,满足舒适性要求;增设展位后,温度场和速度场分割明显,展厅温度超标区域增大,过高风速区域减少,而送风角度上调10°,可较好地满足人员舒适性要求。     

一种用于虹膜识别的眼睫毛遮挡检测算法

为了降低眼睫毛噪声对虹膜识别的影响,提高虹膜的识别率,本文提出了一种用于虹膜识别的眼睫毛遮挡检测算法.该方法根据Canny算法检测图像中的眼睫毛,对Canny算法中的参数进行研究,利用虹膜的外圆,提出了用一个扇形区域来表示眼睫毛遮挡区域.除去眼睫毛遮挡区域与瞳孔,虹膜外圆余下的部分即为虹膜的有效区域.实验结果表明,该方法可以有效地检测眼睫毛,并且所得到的扇形区域包含外圆内部所有的眼睫毛像素,可以有效提高模式的可分性和虹膜的识别率.     

基于重解码的神经机器翻译方法研究

基于Transformer的序列转换模型是当前性能最优的机器翻译模型之一.该模型在生成机器译文时,通常从左到右逐个生成目标词,这使得当前位置词的生成不能利用译文中该词之后未生成词的信息,导致机器译文解码不充分从而降低译文质量.为了缓解上述问题,该文提出了基于重解码的神经机器翻译模型,该模型将已生成的机器译文作为目标语言...     

基于shader实现的光线透射效果

真实的模拟光线的透射效果是实时计算机图形学中一个非常令人关注的内容.对于这种自然现象的模拟所要达到的两个目标是真实性和实时性.为了达到这一要求,介绍了一种能够实时并且真实的模拟这种自然现象的算法,在Microsoft Visual Studio开发环境下,利用DirectX9.0软件包进行3D开发,并结合shader技术编程实现,运行的结果表明此算法是可行的和高效的.     

基于改进的非负矩阵分解的人脸表情识别

针对存在部分遮挡的人脸,提出了一种基于改进的非负矩阵分解的人脸表情识别方法,首先,用改进的非负矩阵分解算法对人脸图像进行表情特征提取,然后用最大相关分类器对面部表情进行分类。在Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验,结果表明,该方法提高了无遮挡的人脸表情识别,对有遮挡的人脸表情识别也有改善。     

基于信息测度特征和Hausdorff距离的图像匹配策略

由于传统的图像匹配方法受到诸如景物的遮挡、光照和噪声的影响比较大，并且需要建立模板与图像间的对应关系，因而使实际图像的匹配变得困难。为了克服上述缺陷，以便快速地进行图像匹配，通过引入信息测度概念来提取边缘特征点，并基于修正后的：Hausdorff距离构造相似性测度，提出了一种基于信息测度和：Hausdorff距离的图像匹配策略。该策略不仅加快了匹配过程，提高了抗噪性能，而且能准确匹配遮挡图像，从而较好地解决了基于传统Hausdorff距离的图像匹配因噪声点、伪边缘和出格点而造成的误匹配问题。实验结果证明，该方法是正确有效的。     

多窗口目标跟踪算法

目标在复杂环境下运动,特征会受到光照、摄像机角度等因素影响,并且目标可能会被自身其他部分或者场景物体遮挡,为此,提出一种多窗口概念的视频目标跟踪算法,基本思想就是将目标用多个不同的窗口表示,每一个窗口对应一个跟踪器.这些窗口之间可以存在重叠,也可以包含被跟踪目标上下文信息,如在人脸跟踪中,有些跟踪窗口可以包含颈部信息、上衣颜色信息.然后利用这些窗口之间的位置关系以及在后继跟踪过程中的相似度来估计目标的真实位置.通过实验可以看出,提出的多窗口均值移动跟踪算法可以提高系统在遮挡、光照变化等复杂条件下的跟踪性能.     

增强现实中基于自然特征的实时跟踪方法

在增强现实系统的复杂场景中,对目标的实时跟踪受到场景中诸多因素的制约,导致实时跟踪方法效率低且不准确,为此提出一种基于自然特征的实时跟踪方法。设计了一种螺旋分割模型,对捕获的图像进行螺旋分割,利用SURF算法在分割子块中提取特征点,并进行匹配。在对目标进行跟踪定位时,利用前一帧来预测当前帧目标出现的位置,以减少SURF算法的扫描区域,加速系统运算效率。实验中分别对场景光线强弱、视点和仿射变化以及目标被部分遮挡等不同情况进行测试,该方法均表现出较高的跟踪效率。