一种基于卷积神经网络的违禁品探测系统及部署方法

文章设计了一种X射线安检图像的违禁品自动识别系统。以经典的ResNet卷积神经网络为特征提取骨干网络,使用特征金字塔网络进行违禁品目标探测;把图像分成笔记本区域和非笔记本区域,分别用不同的网络模型进行探测,取得了出色的探测效果。并使用网络服务器的模式部署上述算法探测系统,使得产生图像的安检机系统与算法服务器既保持彼此独立又能进行稳定、实时的通讯,完成探测。     

褐煤氧化升温中含氧基团的变化规律

煤分子中的含氧基团是发生煤氧复合反应,引起煤炭自燃灾害的关键因素。通过原位傅里叶红外光谱试验,对褐煤氧化升温过程中的含氧基团变化进行了定性和定量分析,研究煤氧复合反应过程中含氧基团的变化规律。结果表明:低温氧化过程中,褐煤中羟基含氧官能团是参与早期30℃～80℃范围煤氧复合反应的关键含氧官能团,含氧官能团中其化学活性最高,特征吸收峰强度下降幅度最大,220℃时,下降幅度超过了70%;羧基、羰基、脂肪醚基和芳香醚基等4类含氧官能团含量随温度升高而升高,上升幅度依次:羰基羧基脂肪醚芳香醚。煤氧复合反应的低温阶段20℃～220℃为高温阶段积累了大量的羧基、羰基化合物等中间过渡产物。