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1.
2.
边江伟 《河南水利与南水北调》2020,49(5):61-62
永城市王引河芒山节制闸始建于1959年,1975年进行扩建。自扩建以来已连续运行40多年,虽经多次维修,目前仍存在许多安全隐患。经河南省水利厅核查,该水闸安全级别为四类,按相关规定的要求应当拆除重建,但由于下游海漫段被现有省道桥梁占用,在原址重建已不具备条件。因此,文章对该闸目前存在的各类问题进行总结,并对该闸除险加固的必要性及移址重建的可行性进行分析,以期为该闸移址重建提供相应参考。 相似文献
3.
丰满大坝重建工程是在老坝下游120 m处建设一座新坝,恢复电站的原有任务和功能。老坝兼作为新建工程的上游围堰使用,老坝仍需正常挡水运行。新坝建设期度汛时,老坝下游水位与原运行状态相比发生了变化,会对老坝的安全稳定产生影响,因此,对老坝的典型坝体遭遇不同标准洪水时的抗滑稳定性进行了分析。分析结果表明断层坝段的安全裕度不满足规范要求,但与现状相比并没有恶化,而其余坝段安全性满足规范要求。 相似文献
4.
6.
利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
8.
针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
10.
针对在灰度图像着色领域中,传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题,提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法,以实现改善着色效果,让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性,构建并训练了一个端到端的深度学习模型,对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比,以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后,只需向网络输入一张灰度图片,即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明,引入密集网络后,可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题,所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络(ResNet)等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。 相似文献