参数自适应的KPCA先验形状约束目标分割

为克服固定先验形状在分割可变形目标时的困难,提出一种基于核主元分析(KPCA)的参数自适应先验形状约束水平集分割方法.首先使用KPCA变换获取目标先验形状特征空间的基底向量;其次用Parzen窗估计待分割图像的灰度分布以构造图像数据能量项;然后使用仿射变换对齐图像感兴趣区域与先验形状,从而将目标形状先验知识集成到分割模型中;最后在基于水平集方法求解演化方程时自适应地估计参数,实现形变目标的分割.实验结果表明,相比于CV (Chan-Vese)模型和单先验形状约束的水平集方法,该模型能够有效地分割不同姿态的目标形状.     

基于改进DCGAN算法的遥感数据集增广方法

遥感数据集规模是深度学习目标检测算法性能的关键,如何利用少量数据生成大量标注图像成为当前的研究热点.针对这一问题,结合二次掩模技术,提出一种基于改进DCGAN算法的遥感数据集增广方法,自定义目标个数与位置,实现图像与标签的扩增,解决了基于GAN图像增广算法中无对应标签生成的问题.同时,针对DCGAN算法生成图像质量不高的问题,提出多尺度特征融合技术,优化DCGAN算法,提升图像质量.实验表明,在MNIST和PlANE两种数据集上,改进DC-GAN算法生成的图像质量与图像多样性均优于DCGAN算法;在利用Tiny-YoloV2算法设计的验证实验中发现,所提算法增广的数据集,检测AP值高达85.45％,相对未增广算法与传统增广方法,AP值分别提高了16.05％和2.88％,验证了算法的有效性.     

CO2受效井无人值守模式的探索与实践

随着信息化技术在油气田生产领域的深入广泛应用,做好油气田信息化持续深化应用工作是行业发展的大势所趋。同时CO₂驱油技术作为油田提高采收率的有效手段,在油田的推广规模不断扩大,CO₂受效井日益增多。而CO₂受效井生产时,采用油、套管同时进流程的生产方式,安全风险较大,需要基层人员进行24小时密集巡检及现场操作,保障安全生产。如何采用信息化的技术手段实现CO₂受效区块的无人值守生产,减轻基层人员的工作强度,是本文要探讨的课题。     

OBE理念下高职工科专业劳动教育与创新创业教育协同育人路径探索—以建筑材料类专业为例

高职工科专业院校面临学生实践机会少、职业素养差以及创新创业和劳动教育师资力量不足等困难。通过劳动教育和创新创业教育协同育人路径，改进劳动教育方式，完善实践育人机制，深化产教融合改革。依据大学劳动教育指导纲要，贯彻“三全育人”和“五育并举”，大力开展“新工科”教育，推动新技术、新理念与传统学科的交叉融合，更新教学方法，提升了学生创新创业能力。     

西北地区新型相变复合保温材料的试验研究

西北干寒地区,非常适合应用相变材料达到减少室内环境温差变化和节能环保的目的,本文通过两种相变保温材料的试验研究,来对西北地区相变保温材料的应用和推广做前期探讨。     

多光谱遥感图像CCSDS动态码率控制近无损压缩

基于空间数据系统咨询委员会(CCSDS-123.0-B-1)推荐的多光谱图像无损压缩算法,提出了一种前向自适应调整量化步长的码率控制方法以实现定码率近无损压缩。介绍了CCSDS标准的预测方法,分析了Golomb-Rice编码的上界与下界的范围。通过分析预测误差均值与压缩比的对应关系,建立了均值与压缩比之间近似线性映射曲线。根据预测误差均值,前向自适应估计量化步长,初步控制Golomb-Rice码长。考虑到星载条件下多光谱图像码率控制策略,通过压缩比反馈微调量化步长,实现压缩码率的精确控制。最后总结了CCSDS多光谱近无损压缩码率控制流程。实验结果表明,k值(Golomb编码变量)的分布区域稳定,在4∶1压缩时,本文方法的峰值信噪比(PSNR)平均为60.42dB,比单谱段JPEG2000、差分JPEG-LS压缩等方法提高了5.51dB和2.89dB。实验显示本文方法码率控制准确,易于硬件实现,适合航天工程使用。     

基于黑色通道的图像快速去雾优化算法

黑色通道优先算法在处理单幅户外场景图像去雾方面取得了一定的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算资源,另外对天空区域的处理不够准确.本文仍然基于黑色通道先验知识,对图像边缘和非边缘分别采用不同的模板处理得到透射图,并通过分割天空区域或者雾最浓区域求得准确的大气光值,利用该方法可以恢复出和原方法基本一致甚至更准确的结果,并且可以大大减少消耗,提升计算速度.     

几种混凝土修补材料概述

混凝土使用量逐年增多,破损情况也不断发生,混凝土破损产生的裂缝修补工作量越来越大。近年来,混凝土裂缝修补材料研究取得了很多成果。本文介绍3种混凝土修补材料,粉煤灰基聚合物修补材料、形状记忆合金修补材料和微生物胶囊修补材料,及其应用特性。性能优异的修补材料能在混凝土裂缝产生后恢复其原状,继续发挥其作用。