结合边缘轮廓和姿态特征的人体精确解析模型

针对着装场景中由于人体姿态、边缘轮廓、服装配饰的复杂性以及着装部位关节点被遮挡等因素导致人体解析精度较低的问题,提出一种结合边缘轮廓和姿态特征的人体精确解析模型.首先采用残差网络ResNet-101作为主干网络表征输入人体图像进行初步人体解析,得到粗解析特征;然后构建边缘轮廓模块,结合上采样后的全局和局部特征得到人体边缘轮廓;再基于着装姿态定义着装姿态损失函数,通过姿态估计模块提取人体姿态特征;最后联合粗解析特征、边缘轮廓和姿态特征,并定义结构损失和人体解析损失的组合函数输出精确的解析结果.在多个数据集上的实验结果表明,该模型的mIoU评测指标提高了1.96％,在人体的着装姿态和部位遮挡等方面获得了更准确的语义分割结果,能有效地提高着装人体解析的精度.     

基于改进遗传算法的D2D资源分配策略

针对D2D（Device to device, D2D）通信技术在蜂窝系统中的资源分配与干扰问题,提出一种基于改进遗传算法的D2D资源分配策略。首先,确定保证蜂窝用户和D2D用户通信质量的功率范围,然后提出一种改进的遗传算法来确定D2D的最佳发射功率,最大化系统吞吐量。该算法在保证蜂窝系统服务质量（Quality-of-service, QoS）的同时,让交叉算子和变异算子随进化代数进行自适应变化,从而达到全局最优。仿真结果表明,本文所提算法可有效提升系统吞吐量并提高D2D用户的信道利用率。     

基于C++的基因配对问题算法仿真与实现

在数据结构中,有一种结构较为特殊,它就是字符串,原因是其处理的数据被限定为字符类型.在实际的研究和学习过程中,需要处理很多数据,而字符串就占了大部分,它比一般的数值型问题的处理要复杂.C++语言相较于C语言来说,具有其自身的特点.通过C++语言实现了一个字符串匹配的基因配对问题,给出了问题的描述、算法的流程,并对算法进行仿真并得出结果.     

基于改进深度残差网络的矿井图像分类

精确煤矸分类及识别能力是煤矿智能煤矸分选机器人要解决的关键问题。在通过深度学习图像分类方法的检测煤矸石中,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了基于改进深度残差网络的图像分类方法。并提出了一种新的损失函数soft-center loss,克服由于softmax分类器对特征的区分判别能力差以及易造成模型过度自信的问题。同时在图像预处理阶段利用CBDNet去噪网络,提高了井下图像的质量,进一步提升了煤矸分类的准确率。实验结果表明,基于改进深度残差网络分类模型相比于其他分类网络模型在井下图像分类准确率提高了4.12%,在公开数据集CIFAR-10准确率提高了1.5%。     

改进CBAM的轻量级注意力模型

近几年注意力模型在计算机视觉领域取得了广泛的应用,通过在卷积神经网络中加入注意力模型,网络的性能可以显著提升。然而大多数现有的方法都专注于开发更复杂的注意力模型,以使卷积神经网络获得更强的特征表达能力,但这也不可避免地增加了模型的复杂性。为了在性能和复杂度间取得平衡,对CBAM模型进行优化提出了轻量级的EAM（Efficient Attention Module）模型。针对CBAM的通道注意力模块,引入一维卷积替代全连接层来聚合各通道间的信息;对于CBAM的空间注意力模块,将大卷积核替换为空洞卷积来增加感受野以聚合更广的空间上下文信息。将该模型融入YOLOv4后在VOC2012数据集上进行测试,mAP提高3.48个百分点。实验结果表明,该注意力模型只引入较小的参数量,网络性能可获得较大提升。     

基于改进YOLOv3的人体行为检测

针对人体行为检测中相同行为差异大, 不同行为相似度高, 以及视觉角度、遮挡、不能实时检测等问题, 提出Hierarchical Bilinear-YOLOv3人体行为检测网络. 该网络采用YOLOv3在3个不同尺度上进行预测, 抽取YOLOv3金字塔特征提取网络中特定层作为Hierarchical Bilinear的输入, 捕获特征图的层间局部特征关系, 并在3个不同尺度上进行预测, 最后将YOLOv3和Hierarchical Bilinear两种预测结果融合. 实验结果显示, 改进后的模型相比于原网络仅增加了少量参数, 在保证检测效率的同时提高原算法的检测精度, 并在一定程度上优于当前行为检测算法.     

高强钢板热力耦合冲压成形数值模拟北大核心

以热冲压成形中常用的简单工件U型件为研究对象,采用有限元分析软件进行数值模拟,通过建立U型件热力耦合冲压成形有限元模型,研究改变板料初始成形温度、成形速度和保压时间等对板料成形性能的影响机理。探讨热冲压成形过程中协同控制板料初始成形温度、成形速度和保压时间等关键工艺参数的变化,确定优化方案,得到符合生产实际需求的工件。     

双水相分离纯化R-藻红蛋白

为了获得优于食品级的R-藻红蛋白(R-PE),采用双水相体系从坛紫菜中分离纯化R-PE.结果表明,聚乙二醇(PEG)/酒石酸钾钠双水相体系,当PEG相对分子质量为1 500且p H为8.06、系线长22.30%、体积比0.12时纯化效果最佳,R-PE纯度由细胞破碎液的0.43提高到1.47,回收率为84.42%.经过二次双水相纯度达1.55,纯化因子为3.60.得到的R-PE具有较高的生物活性.PEG相对分子质量1500/酒石酸钾钠双水相体系成功分离纯化R-PE,操作简单,成本低,适于工业化.     

压电驱动膜片的弯曲振动仿真

基于压电本构方程,建立了压电弹性复合驱动膜的机电耦合模型,利用ANSYS软件对压电复合膜进行了静态及一阶模态分析,对比分析了空心与实心PZT复合膜片的驱动能力,分别讨论了复合膜厚度、压电膜与弹性膜直径比等结构参数对膜片振动挠度的影响,获得了压电层与弹性层最佳粘贴比.     

强度折减法在边坡稳定性分析中的应用

以一均质土坡为例,首先采用有限元整体强度折减法计算,在此基础上分别选取塑性剪切应变率大于2.0e-5和塑性区为局部强度折减法的折减范围,通过局部强度折减得到边坡滑裂带分布和稳定安全系数,分析不同折减范围下边坡稳定安全系数、特征点位移以及滑裂带的变化规律。比较天然状况和稳定渗流状态下局部强度折减和整体强度折减的计算结果。结果显示:两种方法得到的稳定安全系数基本一致,但折减范围的选择对计算结果影响很大,折减塑性剪切应变率大于2.0e-5的范围得到的稳定安全系数较小。