两串联排队系统逗留时间的泛函重对数律

本文考虑了两服务台串联排队系统,证明了重话务条件下逗留时间的泛函重对数率。逗留时间指的是一个顾客从到达系统到离开系统的时间,泛函重对数率基于更新过程的强逼近。     

电梯对重脱轨的技术分析

针对因地震等异常情况导致对重脱轨的问题,在简要介绍对重装置工作机理的基础上,从电梯对重脱轨的影响因素、对重脱轨后造成的后果及电梯如何自动停止运行、对重脱轨后电梯的修复及使用等方面进行技术分析;认为:没有必要特地增加防震的安全装置或防对重脱轨的安全装置,只要选用合适的对重导轨及导靴,并注意导轨及导靴之间的间隙,就可以把对重脱轨的可能性降到最小。     

一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

重卷检查机组中纠偏系统的设计与研究

在分析重卷机组中带钢跑偏原因的基础上,阐述了重卷机组中带钢跑偏控制的基本原理及控制型式。以实例介绍了重卷机组中开卷机CPC纠偏控制、切边剪入口CPC控制、卷取机EPC控制的基本工作原理。分析比较机组切边剪入口CPC串级纠偏控制和独立纠偏控制两种方案,为纠偏设计时方案选择提供技术指导。     

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。