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1.
DeblurGAN方法利用条件生成对抗网络解决了端到端的图像去模糊问题,但存在图像边缘细节恢复不足以及鲁棒性不高的问题,针对此问题,提出一种基于DeblurGAN的运动模糊图像盲复原方法。在生成网络中,采用多尺度卷积核神经网络提取特征,并使用级联空洞卷积扩大神经元的感受野;采用自适配归一化方法代替原来生成器中使用的实例归一化方法。其次,引入了梯度图像L1损失,结合对抗损失和感知损失,将其作为图像去模糊的正则约束,使得生成图像的边缘特征更加清晰。实验结果表明,提出方法复原的图像峰值信噪比数值较DeblurGAN算法高出5.4%,结构相似性指标高出1%;在主观上清晰化效果较好,且消除了网格效应。 相似文献
2.
3.
研究了压铸AZ91D镁合金分别与A3钢、H62黄铜、LF21铝合金及356号铸铝偶接后在80 ℃汽车防冻液中的电偶腐蚀行为及规律.自然腐蚀电位、电偶电位和电偶电流的测量结果表明,压铸AZ91D镁合金在与上述4种材料构成的电偶对中始终是阳极,且电偶腐蚀的阳极过程在该体系中受到较大的阻滞.电偶腐蚀效应的分析结果表明AZ91D与4种材料偶接后其阳极溶解速度较其未偶接前上升不超过1个数量级,且4种电偶对的电偶腐蚀效应存在如下相对关系:γ356号铸铝<γLF21<γH62<γA3. 相似文献
4.
传统导航方法只能检测出路径上存在的静止障碍物,无法检测出运动障碍物,为此提出基于深度学习的盲人避撞路径导航方法.收集语音信号,利用语音识别模型获取语音特征参数,根据语音特征参数识别出盲人输入的语音序列内容,确定盲人所要到达的目的地.构建障碍物检测模型,检测盲人所在位置与其目的地路径上障碍物的形状特征及其运动方向、速度,并计算初始位置与到达位置的距离.利用深度学习中的卷积神经网络规划出最优避撞路径,实现盲人避撞路径导航.实验结果显示,该方法检测出来的障碍物在x轴和y轴上的径向运动速度相差无几,可以实时跟踪监测障碍物的移动方向及运动速度.本研究方法所得速度与障碍物的实际运动速度基本一致,误差在0.2~0.4 cm/s之间,且在测试时间为50 min时,避障精准度达到96.5%,能够实现最优避撞路径规划及导航. 相似文献
5.
针对目前Web信息挖掘中存在大量页面重复的问题,从Web信息的组织角度对其中的一些关键问题进行深入分析,提出了基于关键词的部分相似页面消重算法——Web多摘要消重方法(multi abstractremoverepeat,MARR)。MARR方法对传统基于词表和倒排文件的Web信息数据库进行改装,增加一个字段用于记录关键词所对应的摘要块号,采用文本摘要算法,按倒排文件方式索引,根据内容基于查询词目的相似程度,在检索过程中过滤或标识与查询词目相关的部分内部重复现象,以获得更合理的检索结果组织形式。MARR方法还将传统按PageRank值顺序排列改成树型组织方式,以方便用户信息发现的需要。该方法在基于三明钢铁集团MES智能信息代理的原型化Web检索系统中得到应用。 相似文献
6.
为研究不同焊接速度对2A12/7075异种铝合金搅拌摩擦焊(Friction Stir Welding,FSW)接头成形和力学性能的影响,在室温下对焊接接头进行冲击实验和拉伸实验,采用扫描电子显微镜(SEM)和能谱仪(EDS)对断口形貌和成分进行表征分析,采用光学显微镜(OM)对接头横截面进行观察。结果表明,焊接接头呈非对称形,前进侧宽度小于后退侧宽度;焊速为120mm/min时,接头冲击功最高达到18.45J,焊速为140mm/min时抗拉强度最优,为239.68MPa,延伸率为7.56%。随着焊速的增加,焊缝表面起毛倾向减小,出现隧道孔缺陷的倾向增加;接头抗拉强度与塑韧性随焊速的增加而提高,但焊速为140mm/min时,焊核区出现了隧道孔缺陷,造成接头的韧性下降;拉伸断口呈现上部韧性断裂和下部解理断裂,EDS元素分析韧性断裂部分存在第二相粒子Mg_2Si。 相似文献
7.
8.
本文以翅片管作为传热元件,设计了冬季家用水一水热交换器,并对其传热特 性进行了实验研究,给出了换热的准则方程式,以及换热器内水温的变化规律。 相似文献
9.
翅片管的传热分析及其表面几何参数的优化 总被引:1,自引:1,他引:1
对翅片管的强化传热过程进行了分析。建立了以单位传热量下翅片管的体积最小为目标函数的最优化薮学模型,并对翅片管的最佳表面几何参数(翅片高度、翅片节距、翅片厚度)进行了分析,这些研究对翅片管的应用具有一定指导作用。 相似文献
10.
RGB-D显著性目标检测是计算机视觉领域的研究任务之一,很多模型在简单场景下取得了较好的检测效果,却无法有效地处理多目标、深度图质量低下以及显著性目标色彩与背景相似等复杂场景。因此,本文提出一种三分支多层次Transformer特征交互的RGB-D显著性目标检测模型。首先,本文采用坐标注意力模块抑制RGB和深度图的噪声信息,提取出更为显著的特征用于后续解码。其次,通过特征融合模块将高层的三层特征图调整到相同的分辨率送入Transformer层,有效获取远距离显著性目标之间的关联关系和整幅图像的全局信息。然后,本文提出一个多层次特征交互模块,该模块通过有效地利用高层特征和低层特征对显著性目标的位置和边界进行细化。最后,本文设计一个密集扩张特征细化模块,利用密集扩张卷积获取丰富的多尺度特征,有效地应对显著性目标数量和尺寸变化。通过在5个公开的基准数据集与19种主流模型相比,实验结果表明:本文方法在多个测评指标上有较好的提升效果,提高了在特定复杂场景下的检测精度,从P-R曲线、F-measure曲线和显著图也可以直观看出本文方法实现了较好的检测结果,生成的显著图更完整、更清晰,相比其他模型更加接近真值图。 相似文献