焦炭显微光学组织自动检测与提取方法研究

焦炭显微光学组织结构测定是一种重要的焦炭质量评价方式,针对焦炭显微图像边缘模糊对比度低且存在光晕伪影等问题,设计一种基于语义分割和全连接条件随机场的焦炭显微光学组织自动检测与提取方法。首先,利用偏光显微镜、工业相机和上位机等搭建焦炭显微光学组织测定平台;其次,利用残差模块和注意力模块改进Unet网络模型,加强显微光学组织区域的输出权重,实现对焦炭光学组织的自动检测与分割;最后,使用全连接条件随机场对显微光学组织的空间特性进行建模,细化分割边缘,精确提取焦炭显微光学组织。实验结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1分数和准确率分别达到了0.967、0.959、0.963、0.965,优于其他对比语义分割网络,证明该方法具有较高的分割性能,能够实现对焦炭显微光学组织的自动检测与提取。     

改进PSO-K-means算法在汽车行驶工况估计中的应用

针对城市道路上轻型车的行驶工况问题,分析福建省莆田市某实际道路采集的行驶数据和道路交通运行特征,对实采数据进行清洗并划分成运动学片段,根据车辆运行机制和运动学片段统计分布特点,采用PCA方法对特征参数进行降维处理,设计改进的PSO-K-means算法构建车辆行驶工况,并从10个主要特征参数角度与实际工况进行对比,结果表明所构建工况能够准确反映车辆在实际道路上的行驶特征,说明使用改进PSO-K-means算法构建轻型车行驶工况的合理性和有效性.