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基于深度学习的视频火灾探测模型的训练依赖于大量的正负样本数据,即火灾视频和带有干扰的场景视频。由于很多室内场合禁止点火,导致该场景下的火灾视频样本不足。本文基于生成对抗网络,将其他相似场景下录制的火焰迁移到指定场景,以此增广限制性场合下的火灾视频数据。文中提出将火焰内核预先植入场景使之具备完整的内容信息,再通过添加烟雾和地面反射等风格信息,完成场景与火焰的融合。该方法克服了现有多模态图像转换方法在图像转换过程中因丢失信息而造成的背景失真问题。同时为减少数据采集工作量,采用循环一致性生成对抗网络以解除训练图像必须严格匹配的限制。实验表明,与现有多模态图像转换相比,本文方法可以保证场景中火焰形态的多样性,迁移后的场景具有较高的视觉真实性,所得结果的FID与LPIPS值最小,分别为119.6和0.134 2。 相似文献
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正态过程已成为加工制造业生产和装配工序加工数据的主要分布形式。放宽连续抽样检验方案(CSP-V)在方案的制定和选择阶段,都没有考虑正态过程的稳定性特征,导致单一过程输出质量不稳定和多个并行过程输出质量不一致。提出一种面向正态过程重新设计CSP-V检验方案的新方法,称为最优CSP-V边界方案(OCSP-V)。OCSP-V根据过程合格品率估计建立检验方案,利用过程合格品率估计的置信下限调整检验方案,保障单一过程和多个并行过程输出质量稳定一致。建立了边界恒等式和等值面恒等式求解方案参数。分析了OCSP-V方案的优势。为方便应用,给出三种不同质量需求下各类正态过程的OCSP-V方案。企业案例有效验证了新方案的优势。 相似文献