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激光清洗作为一种新型的绿色环保清洁方式,逐渐应用于轮胎模具表面污垢清洗方面。通过有限元仿真与实验对激光清洗轮胎模具橡胶涂层进行研究。利用高斯型脉冲激光作为虚拟热源对铝合金基底表面的橡胶涂层进行清洗数值模拟仿真,模拟结果表明,重复频率18 kHz时,不同功率橡胶涂层表面温度瞬间急剧升高至上万度,远超烧蚀蒸发温度,达到清洗效果,和矩形脉冲激光烧蚀仿真作对比,矩形激光清洗涂层深度大,效率高。使用重复频率可调的矩形脉冲Nd:YAG激光对铝合金基底表面橡胶涂层进行清洗试验。模拟与试验结果表明,重复频率15 kHz,功率280 W,能量密度为6.603 W/cm2时,清洗效果很好,完全清除基体表面橡胶涂层而不损伤基底,并且基底不发生氧化反应。 相似文献
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针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法.首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量.经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值平均提高10 d B左右.和同类文献比较在算法复杂度和图像降噪效果间做出了一个较佳的权衡.最后将该算法应用于Kinect深度图降噪上获得了不错的效果. 相似文献
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随着数字视频监控技术的普及与应用,基于视频监控信息的出租车行业智能化管理成为可能。特别是在强化道路交通的安全管理,缓解执法人员压力等方面发挥了重要作用,但目前尚缺少针对出租车运营管理与分析的智能化处理技术。对此,提出一种私自揽客行为检测算法。使用Haar特征结合Adaboost分类器对出租车进行识别;利用改进的ViBe算法提取运动人体目标,并快速消除鬼影干扰;判断人车位置关系,并提取人在上车过程中的多姿态特征,送入SVM分类器进行训练,实现对人体行为的分类。实验结果表明:该方法能够适应复杂环境,抗干扰能力较强,可实时检测私揽行为是否发生。 相似文献
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多元医学信号的典型代表有多模态睡眠图和多通道脑电图等,采用无监督深度学习表征多元医学信号是目前健康信息学领域中的一个研究热点。为了解决现有模型没有充分结合医学信号多元时序结构特点的问题,该文提出了一种无监督的多级上下文深度卷积自编码器(mCtx-CAE)。首先改进传统卷积神经网络结构,提出一种多元卷积自编码模块,以提取信号片段内的多元上下文特征;其次,提出采用语义学习技术对信号片段间的时序信息进行自编码,进一步提取时序上下文特征;最后通过共享特征表示设计目标函数,训练端到端的多级上下文自编码器。实验结果表明,该文所提模型在两种应用于不同医疗场景下的多模态和多通道数据集(UCD和CHB-MIT)上表现均优于其它无监督特征学习方法,能有效提高多元医学信号的融合特征表达能力,对提高临床时序数据的分析效率有着重要意义。 相似文献
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