有机硅消泡剂与造纸废水综述

造纸废水泡沫问题由来已久，泡沫不仅会影响到污水处理设施的运行，还会对环境造成污染。本文阐述了有机硅消泡剂的消泡原理以及用作消泡剂主体材料的二甲基硅油的特性。综合介绍了有机硅消泡剂的种类、组成以及性能特点，简述了有机消泡剂的发展趋势。     

基于直线段检测和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法

图像匹配是同步定位与地图构建（SLAM）技术中极为重要的一环,用于根据图像之间的变换关系确定相机位姿。基于线特征的图像匹配方法具有较强的鲁棒性和抗噪能力,更加适用于井下图像匹配,基于深度学习的线描述符对线段遮挡等场景具有较高的鲁棒性,性能优于传统描述符,但卷积神经网络架构的描述符将可变长度线段抽象为固定维进行描述,不利于线段长度及视差变化较大图像的匹配。针对上述问题,提出一种基于直线段检测和线描述符的矿井图像线特征匹配算法。在频域利用单参数同态滤波降低图像的照射分量,并增强反射分量,提升亮度及对比度;在YUV空间利用对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）算法对亮度分量进行均衡,使亮度分布更加均匀;变换至RGB空间提取直线段检测（LSD）线,引入一种基于Transformer架构的LT描述符构建LSD线的特征向量,最后完成线特征匹配。实验结果表明：该算法结合了同态滤波和CLAHE算法的优点,增强后图像的亮度适中,对比度良好,灰度分布均匀,增强效果优于单参数同态滤波算法、EnlightenGAN算法;该算法提取的线特征数较原图平均提升了32.92%,在不同相似纹理占比、不同程度旋转与...     

注意力机制与神经渲染的多视图三维重建算法

针对多视图立体网络在弱纹理或非朗伯曲面等挑战性区域重建效果差的问题,首先提出一个基于3个并行扩展卷积和注意力机制的多尺度特征提取模块,在增加感受野的同时捕获特征之间的依赖关系以获取全局上下文信息,从而提升多视图立体网络在挑战性区域特征的表征能力以进行鲁棒的特征匹配。其次在代价体正则化3D CNN部分引入注意力机制,使网络注意于代价体中的重要区域以进行平滑处理。另外建立一个神经渲染网络,该网络利用渲染参考损失精确地解析辐射场景表达的几何外观信息,并引入深度一致性损失保持多视图立体网络与神经渲染网络之间的几何一致性,有效地缓解有噪声代价体对多视图立体网络的不利影响。该算法在室内DTU数据集中测试,点云重建的完整性和整体性指标分别为0.289和0.326,与基准方法CasMVSNet相比,分别提升24.9%和8.2%,即使在挑战性区域也得到高质量的重建效果;在室外Tanks and Temples中级数据集中,点云重建的平均F-score为60.31,与方法UCS-Net相比提升9.9%,体现出较强的泛化能力。     

改进YOLOv7-tiny的手语识别算法研究

在与听障人士进行交流时，常常会面临交流不便的困难，文中提出一种手语识别的改进模型来解决这个困难。该模型基于YOLOv7-tiny网络模型，并对其进行了多项改进，旨在提高模型的精度和速度。首先，通过对CBAM注意力机制的通道域进行改进，解决了因降维而造成的通道信息缺失问题，并将改进后的CBAM加入到YOLOv7-tiny的Neck层中，从而使模型更加精准地定位和识别到关键的目标；其次，将传统的CIoU边界框损失函数替换为SIoU边界框损失函数，以加速边界框回归的同时提高定位准确度；此外，为了减少计算量并加快检测速度，还将颈部层中的普通卷积模块替换为Ghost卷积模块。经过实验测试，改进后网络模型的平均精度均值（mAP）、精准率和召回率分别提升了5.31%、6.53%、2.73%，有效地提高了手语识别网络的检测精确度。