A/O-MBR法处理城市黑臭水体实践研究

采用A/O-MBR法处理潜江市某河道泵站的黑臭水体,设计处理能力为1 000 m~3/d,工程使用PLC自动控制系统进行自动化调控。稳定运行150 d结果表明,出水pH为7～8,COD≤30 mg/L,NH_3-N、TP的质量浓度分别在1、0.45 mg/L之下,达到城镇污水处理厂污染物排放标准(GB 18918-2002)中一级A标准,运行成本为1.16元/m~3。工程实践表明,该处理系统运行稳定,操作简单,具有良好的经济效益和环境效益。     

干海带、海参及其水发品中硒含量分析

为了解干海带、干海参中有机硒和无机硒的含量及其在发制过程中硒的损失情况,以改进其加工方法和使其中的硒得到有效利用提供基础数据,本文采用2,3-二氨基萘荧光法进行测定。结果表明,干海带中总硒含量为0.2261μg/g,有机硒占80.58%,发制后海带中硒为0.0362μg/g,约有58.86%的硒在浸泡液中流失。干海参中总硒含量为0.8514μg/g,其中有机硒占99.17%,发制后海参肉中硒0.1453μg/g,干海参浸泡液中的硒占29.07%。可见,干海参中的硒含量和有机硒所占的百分比都较海带高,经水发制后干海带和干海参中的硒都有一定的流失。     

面向样本扩充的新型风格迁移网络研究

全监督语义分割网络在训练时需要耗费大量的人力与时间成本来标注样本。所以减少人工标注样本的时间,同时提升语义分割效果,对于深度学习网络的快速部署和应用推广具有重要意义。提出一种基于改进图像风格迁移网络（CycleGAN-AD）的样本扩充方法。以CycleGAN为基础,在生成器中引入注意力机制并将深度残差网络改为密集连接卷积网络。利用计算机批量产生自带标签的模拟样本,使用CycleGAN-AD网络将模拟样本风格迁移成为真实样本风格（标签不变）,并用于扩充训练样本。对石墨电极的钢印字符进行语义分割的实验结果表明,采用CycleGAN-AD网络进行样本扩充后,其分割效果得到显著提升,MIoU值最高升至0.826 0。可见,提出的样本扩充方法有希望在显著减少人工标注工作量的同时,获得高质量的训练样本。     

复杂背景人脸检测中的尺度自适应算法研究

人脸检测在各种领域有着广泛的应用价值。在人脸检测过程中,场景复杂度以及人脸和摄像头间的距离远近对识别率都会产生影响。文章采用轻量级肤色检测网络及多尺度人脸识别网格对人脸区域进行粗定位,再使用卷积神经网络进行精确定位。实验结果表明:通过肤色检测,筛选出人脸可能存在的位置,避免了在整幅图像中进行搜索,提高了算法效率;采用多尺度扫描窗口适应人脸尺寸大小,能够解决一幅图中既有大脸又有小脸的问题;采用卷积神经网络提高了人脸检测的精度。     

融合U-Net及MobileNet-V2的快速语义分割网络

传统U-Net网络模型大,处理图片速度慢,难以适应工业生产中实时的需求。针对该问题,设计并实现了一个轻量级全卷积语义分割网络LU-Net。LU-Net网络以U-Net框架为主体,结合MobileNet-V2的思想,利用深度可分离卷积参数少、计算量小的特点轻量化网络模型。网络综合利用bottleneck模块与普通卷积的优点,并高效利用了高层特征,在保持精度的同时,大幅缩短了分割所需时间。经公开数据集DRIVE及自制凹陷字符数据集上实验的验证,相较于原U-Net网络模型,提出的LU-Net模型参数量缩小至0.59×106,为原模型的1.9%,运行速度提高5倍,处理一张360×270图片的平均耗时为25?ms。LU-Net基本满足工业生产对图像实时处理的要求。     

面向无监督分割的双分支上采样域自适应网络

工业应用中,表面压印字符图像全监督语义分割将会给企业带来高昂的数据集标注成本,针对该问题,提出了双支路特征融合的域适应分割方法（dual-branch feature fusion domain adaptation,DbFFDA）。借鉴U-Net的跨层连接设计思路,提出了双分支上采样结构的残差域适应分割网络（residual adaptation network,Res-Adp）;同时提出了融合特征输入用于提升网络分割性能,克服了字符缺失的问题;此外,提出了分割连续性损失函数LCon,抑制了分割图像中噪点的产生。在石墨电极表面压印字符无监督分割实验中,所提方法MIoU值可达69.60%,实际分割效果已基本满足字符识别需求,有望在特定工业场景中投入实际应用,为企业节省数据集标注成本。     

老年人自救与互救能力的现状调查及分析

目的:了解遵义市汇川区老年人自救与互救能力现状,为有针对性地提高老年人自救与互救能力提供依据.方法:采用随机抽样的方法对遵义市汇川区的366名老年人进行了匿名式问卷调查.结果:88.7％的老年人对自己所患疾病知识都不了解,35.5％的老年人无自救与互救知识来源,以至于70.5％的老年人在遇到突发疾病或意外伤害时选择了给医院和子女打电话,而忽略可以立即进行自救的方法.而当他人需要救助时,超过半数的老人选择不为他人实施急救,44.9％的老年人是因为不知道该怎样去进行.结论:在遵义市汇川区的老年人自救与互救知识与技能普遍欠缺.     

三维电化学对养猪废水氨氮去除的影响研究

以实际养猪废水为样本,比较了"厌氧折流板反应器(ABR)+生物接触氧化"(工艺1)与"三维电化学+ABR+生物接触氧化"(工艺2)在去除NH_4~+-N和COD的差异。结果表明,2种工艺出水均能满足GB 18596-2001中400 mg/L的COD限值,工艺2效果略好,但出水COD仍在112 mg/L以上。2种工艺出水三维荧光图谱的荧光峰A、C、D组分均残留一定强度,工艺2出水中峰B基本消失。工艺1的硝化率30%,工艺2的亚硝化率60%、硝化率20%。工艺2增加的电化学单元本身脱氮效果有限,但组合工艺去除NH_4~+-N效率大幅提升,原因是电化学单元调理了废水理化性质,部分克服了废水对亚硝化细菌的界面阻碍。     

多尺度特征融合与新型判别器的无监督分割

工厂在智能化升级过程中，有很多应用场景需要用到语义分割。然而使用全监督语义分割方法需要耗费大量人力成本进行样本标注，所以研究无监督语义分割方法很有必要。针对本地某碳素厂石墨电极压印字符的语义分割问题，提出了一种无监督语义分割方法 CycleGAN-Seg。结合跨层连接和空洞空间池化金字塔（ASPP）的思想，构建了新型多尺度特征融合生成器，加入了改进的注意力模块以提升网络性能。同时提出一种新的U形判别器对重构图像进行判别。在石墨电极表面压印字符数据集语义分割实验中，MIoU值可达70.81%，分割效果基本满足识别需要，有望在该工业场景中替代全监督学习方法，以节省人工标注成本，达到快速训练和部署的目的。