无人驾驶中的场景实时语义分割方法

无人驾驶的一个重要组成部分是汽车行驶环境感知,使人们对可在低功耗移动设备上实时运行的高精度语义分割方法产生了强烈的需求.然而,在分析影响语义分割网络精度和速度的因素时可以发现,空间信息和上下文特征很难兼顾,而使用2路网络分别获取空间信息和上下文信息的方法,又会增加计算量及存储量.因此,提出从残差结构网络中划分出空间信息路径和上下文信息路径的想法,并基于此设计一个双路语义分割网络.该网络还含有用于融合2路多尺度特征的特征融合模块,以及用于优化上下文语义路径输出结果的注意力精炼模块.该网络基于PyTorch框架实现,使用NVIDIA 1080Ti显卡进行实验,在道路场景数据集Cityscapes上,mIoU达到78.8％,运行速度达到27.5帧/s.     

基于弦轴转换的薄壁件中面网格生成方法

针对传统弦轴法在抽取薄壁件中面时存在鲁棒性差、分类方法不全以及适用性差等问题,提出一种改进的基于弦轴转换的薄壁件中面网格生成方法,以生成更加高效和高质量的中面。先通过对模型的表面类型(侧面、面对和混合面)进行识别,再综合面对法与弦轴转换法的优点,根据通过模型中的连接面来虚拟分割模型,然后根据改进的网格生成方法来高效地生成单层体网格。根据完善的体网格分类方法对体网格单元进行了分类,有效切分出中面网格单元,并经过网格优化得到了最终的中面网格结果。最后,通过实例证明了该方法的鲁棒性与高效性。     

MBSE使能动车组高压系统领域智能高效生成方案

针对采用基于模型的系统工程(MBSE)思想进行产品创新性设计中存在的问题,如需要额外增加大量的建模工作量、难以重用已有的企业丰富设计经验、设计方案生成效率低等,以动车组高压系统为研究对象,提出一套完整的系统架构智能高效生成流程,使能动车组高压系统智能创新设计,具体内涵为:基于MBSE思想,扩展系统建模语言元模型,构建动车组高压系统领域功能知识库和组件库,复用已有设计经验,定义一套完整可行的动车组功能到组件映射规则,设计一个高效的候选设计方案生成算法.以中国标准的250 km/h动车组高压系统为实验对象,提出的方法针对给定的动车组功能模型能够自动生成5个有效的候选系统架构,并从功能性、鲁棒性、风险性、成本、整体性能5个维度评价每种候选系统架构,提升动车组设计师系统建模效率,启发设计师创新过程.