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针对DeepLabv3+网络在进行城市街景图像分割任务时,没有充分利用到网络中多层级特征信息,导致分割结果存在大目标有孔洞、边缘目标分割不够精细等不足;并且考虑到城市街景数据具有天然的空间位置特殊性,本文提出在DeepLabv3+网络的基础上引入高度有效驱动注意力机制(height-driven efficient attention model,HEAM)与多层级特征融合模块(multi-stage feature fusion model,MFFM),将HEAM嵌入特征提取网络与空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)结构中,使其对目标关注更多垂直方向上的空间位置信息;MFFM通过融合多层特征图,在网络中形成多条融合支路依次连接到网络解码端,采用逐次上采样提高解码时像素上的连续性。将改进的网络通过CamVid城市街景数据集验证测试,实验结果表明,该网络能有效改善DeepLabv3+的不足,并且合理运用了数据集的位置先验性,增强了分割效果,在CamVid测试集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到了68.2%。 相似文献
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为了研究卷烟在燃吸状态下逐口动态吸阻与动态通风的关系,基于卷烟冷态下的线性网络模型,建立了卷烟在热态下吸阻与通风的相关模型,得到卷烟动态吸阻与动态滤嘴通风率之间的线性关系。采用3种不同圆周卷烟进行实验对模型进行验证,结果表明:①动态吸阻、滤嘴通风率以及总通风率模型计算值与实验值的平均相对误差分别为7.4%、6.3%、11.1%,说明该模型具有较好的适用性和准确性;②不同圆周卷烟在燃吸过程中,当滤嘴通风孔和滤嘴后段的吸阻值保持不变时,动态滤嘴通风率与卷烟的总吸阻之间呈线性关系;③在逐口抽吸过程中,卷烟动态滤嘴通风率和总通风率呈现下降趋势,下降幅度分别为4~6百分点和12~20百分点;④该卷烟动态模型可以对卷烟在燃烧状态下吸阻与通风的变化进行预测,为卷烟设计提供参考。 相似文献
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该研究以亚麻籽加工副产物-亚麻籽饼粕为原料制备α-淀粉酶抑制活性肽。采用响应面优化法对亚麻籽蛋白提取工艺进行优化,利用碱性蛋白酶、中性蛋白酶、胰蛋白酶对所提取亚麻籽蛋白进行酶解,采用3,5-二硝基水杨酸法(3,5-dinitro salicylic acid,DNS)来测定α-淀粉酶活性,比较不同蛋白酶酶解产物的α-淀粉酶抑制活性。根据优化结果与实际条件调整,亚麻籽蛋白的提取条件为pH 9.5,料液比为1∶20(g/mL),温度为50℃,一次浸提时间为120 min以及二次浸提时间为60 min。测得最佳试验条件下亚麻籽饼粕蛋白的提取率为83.27%。α-淀粉酶抑制活性表明,经碱性蛋白酶酶解后得到的酶解产物具有较高的活性,其α-淀粉酶的抑制活性为27%。 相似文献