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1993年 | 4篇 |
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2.
基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题,因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成,即利用火焰颜色约束锚的生成区域,从而减少了初始锚的数量,提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率,将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果,采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明,该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%,BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87,Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率,并能够准确检测图像中的火焰。 相似文献
3.
4.
为实现复杂物料分铜液净化渣中锑、铋、铜、碲多种有价金属资源的综合回收,针对现有技术存在的问题,通过技术攻关提出新工艺流程,系统研究了关键工序各参数的影响。结果小型实验最佳工艺参数为:硫酸酸度130g/L,氯离子浓度145g/L,溶液液固比4∶1,温度80℃以上并通二氧化硫气体搅拌还原6h。有价金属锑、铋、铜、碲可实现有效的分离并分别得到回收利用。 相似文献
6.
针对莱钢开发的Q440C级C250b门架型钢铸坯内弧边存在横裂纹的问题,结合生产实际情况,通过严格控制钢水中的P、S含量、采用非正弦高频小幅振动技术、比水量采用0.25 L/kg的超弱冷方式以及采用Q440C级C250b门架型钢专用保护渣等控制措施,使莱钢Q440C级C250b门架型钢260 mm×300 mm断面大方坯铸坯废品率由7.3%降低到0.5%。 相似文献
7.
能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊(Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在0.8%以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。 相似文献
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