基于优化边界框回归的目标检测

目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,而边界框回归是目标检测的重要步骤.现有方法认为交并比(IoU)损失有利于度量IoU,但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题.此外,大规模的目标检测数据集尽可能地清晰定义真实边界框,但在标记边界框时仍然会引入偏差.本文基于CIoU损失和边界框回归Kullback-Leibler(...     

一种改进的RefineDet多尺度人脸检测方法

针对车站、商场等大型场所中客流量大、背景复杂等原因导致多尺度人脸检测精度低的问题,建立了一种基于RefineDet多层特征图融合的多尺度人脸检测方法。首先利用第一级网络进行特征提取并在不同尺度的特征图上粗略预估人脸位置;然后在第二级中通过特征金字塔网络将低层特征与高层特征融合,进一步增强小尺寸人脸的语义信息;最后,通过置信度和焦点损失函数对检测框进行二次抑制,达到边框的精确回归。实验中将人脸候选区域的宽高比只设置为1:1,以此来降低运算量并提高人脸检测精度。在Wider Face数据集上的实验结果表明,该方法能有效检测不同尺度的人脸,在Easy、Medium、Hard 3个子数据集上测试结果分别为93.4%、92%、84.4%的MAP,尤其对小尺寸人脸的检测精度有明显提高。     

一种基于CA-Net的脑肿瘤磁共振图像分割算法

磁共振影像是脑肿瘤疾病中常用的诊断工具,临床上的量化分析需要对影像结果进行分割得到肿瘤区域,但手动分割十分耗时且高度依赖于医生的临床经验。为此,本文提出一种基于深度学习的脑磁共振图像分割算法,解决了原网络无法有效提取关键特征的问题。该算法使用改进的有限对比度自适应直方图均衡(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CHALE)算法,对脑肿瘤磁共振影像进行图像增强后,将结果输入CA-Net网络对数据集初步分割,并将全注意力算法和U-net骨架结构结合(包括空间、通道和尺度注意力模块),实现对不同尺度的空间和通道的特征转换连接。模型应用混合损失函数提高分割精度。初步分割的结果可通过后处理进一步提高精度,得到最终的肿瘤区域。初步分割结果中,Dice指标可以达到88.40(±0.24)%,结合图像处理提高至89.21(±0.36)%,分割精度相较于其它算法有明显提高。     

沈海热电厂200MW供热机组分析

通过对ＣＣ１４０／Ｎ２００－１３０／５３５／５３５型汽轮机组热力系统的分析，分别得到凝汽工况和供热工况的效率，热效率和能量利用系数和各设备的损失系数；以此可知各设备的效率及工作的不完善性。     

基于矿井储量损失问题的研究

为了达成提高矿井采出率的目标,在矿井开采过程中,应对矿井开采方案进行合理设计,尽量减少矿井储量损失问题。但实际上,大部分矿井开采作业中均存在一定程度的煤矿储量损失现象。因此,基于矿井储量损失问题进行分析,并提出降低矿井储量损失率的几点建议,希望能够进一步增强矿井采出率,促进煤矿产业的稳定发展。     

自然通风下煤堆积床阴燃过程的基本特性

为研究地下煤火的蔓延特性,根据真实煤火背景设计搭建了煤火阴燃的实验装置．采用加热棒进行强制点火,并根据工况需要改变实验装置的通风条件,揭示了自然通风下煤火阴燃过程中温度分布和质量损失的变化规律．结果表明：点火过程表面裂隙的发育具有随机性,导致点火阶段不可重复．水平方向上,上、中层峰值温度稳定在590℃和540℃,传播速度为0.274 mm/min和0.261 mm/min．根据升温速率和加速度曲线将煤-氧反应过程分为吸附热控制区、水分蒸发控制区、氧化控制区、热解控制区和氧化-热解反应竞争区5个区间．将质量损失分为4个阶段,随着反应的进行,质量损失速率不断减小．侧边通风增大边界处氧气浓度,氧气从侧面沿水平方向进入煤层有一个渗透距离,大约为6 cm.     

浮筒式浮盘损失估算及改进

浮筒式浮盘泄漏点多,介质的无序挥发不仅造成了巨大的经济损失,同时也带来了严重的安全隐患及环境污染问题。依据环境保护部办公厅印发的《石化行业VOCs污染源排查工作指南》及相关附件,用公式法对浮筒式浮盘边缘密封损失、浮盘附件损失、浮盘盘缝损失和挂壁损失进行了估算,提出浮筒式浮盘的改进措施。投用后的检测数据显示,措施有效。     

浅谈钢铁行业空压站节能的发展趋势

本文结合鄂钢现有空压站运行管理模式,分析了空压机在节能方面的应用特点,针对鄂钢压缩空气的用户用气点分散、用气时间不一,用气量不同,造成管网内气体流速过快或管网走向不合理,未控制管网泄露、净化过滤设备的压力损失过大等诸多因素,造成压缩空气系统运行的不经济。根据现有空压机运行发展的趋势,对今后如何进一步提高空压机节能降耗将采取的技术进行了探讨,并对空压系统配置的合理性和可靠性进行简单分析。