一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法

分析了K-means聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种改进的K-means聚类算法的图像检索方法。它首先计算图像特征库里面的所有颜色直方图特征之间的欧氏距离;然后根据“两个对象距离越近,相似度越大”[1]这一原理,找到符合条件的特征向量作为K-means聚类的初始类心进行聚类;最后进行图像检索。实验结果表明,本算法具有较高的检索准确率。     

柳工“国家土方机械工程技术研究中心”完成现场验收评估

正近日,柳工通过"国家土方机械工程技术研究中心"现场验收评估,为参加下一阶段在北京举行的国家工程中心综合评审,打下良好基础。该中心现场验收评估小组由中国工业机械工业协会等单位的5名专家组成。广西科技厅和柳州市科技局负责人,柳工董事长曾光安、总裁俞传芬出席了会议。会上,该中心负责人就中心的建设任务完成情况以及技术研发、工程开发、人才队伍建设、基础条件建设、对外开放服务、管理机制创新     

显著兴趣点颜色及空间分布熵的图像检索方法

提出了一种利用显著兴趣点进行图像检索的新方法,此方法主要有显著兴趣点检测、基于显著兴趣点的特征描述和相似性度量三个步骤.先使用一个自适应滤波器对图像进行滤波,然后提取显著兴趣点;以显著兴趣点为线索,设计了一种基于显著兴趣点的颜色分布熵,既利用了显著兴趣点的局部特征,又考虑了显著兴趣点的空间分布结构;用图像间的颜色分布熵来度量图像间的相似性.该检索算法不但保证了对图像旋转、平移鲁棒性,而且克服了传统直方图没有空间位置的缺陷.实验结果表明,该方法对图像检索非常有效.     

重要中间体CA的合成方法与工艺路线概况

本文介绍了CA的各种合成方法,流程、主要设备和消耗定额并提出了尚待研究解决的问题。     

青藏特种车柴电装置燃油系统设计

青藏高原独特的恶劣环境,特别是低气压现象,使得运行在青藏高原的特种车柴电装置燃油系统设计(特别是燃油泵位置设计)不能按照传统方法来进行。本文针对这些特殊情况,采取了合理有效的措施,设计出了适应青藏高原环境的燃油系统。     

基于Radon和小波变换的纹理图像检索

提出一种新的基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法．针对检索图像进行Radon变换,并对投影矩阵进行中心化使其具有平移不变性．利用图像的统计值对投影数据规范化,分别沿 和t方向对投影矩阵进行TSI小波分解,得到具有平移、旋转和尺度不变的小波分解．提取各子带能量作为图像的纹理特征,并对特征向量进行高斯归一化．以两幅图像归一化特征向量间的Canberra距离作为图像的相似度进行检索．基于纹理特征的图像检索试验结果表明,该方法对高斯噪声具有较强的鲁棒性,与其他方法相比具有较高的检索率．     

基于动态双注意力机制的跨模态行人重识别模型

针对跨模态行人重识别图像间模态差异大的问题,大多数现有方法采用像素对齐、特征对齐来实现图像间的匹配。为进一步提高两种模态图像间的匹配的精度,设计了一个基于动态双注意力机制的多输入双流网络模型。首先,在每个批次的训练中通过增加同一行人在不同相机下的图片,让神经网络在有限的样本中学习到充分的特征信息;其次,利用齐次增强得到灰度图像作为中间桥梁,在保留了可见光图像结构信息的同时消除了颜色信息,而灰度图像的运用弱化了网络对颜色信息的依赖,从而加强了网络模型挖掘结构信息的能力;最后,提出了适用于3个模态间图像的加权六向三元组排序（WSDR）损失,所提损失充分利用了不同视角下的跨模态三元组关系,优化了多个模态特征间的相对距离,并提高了对模态变化的鲁棒性。实验结果表明,在SYSU-MM01数据集上,与动态双注意聚合（DDAG）学习模型相比,所提模型在评价指标Rank-1和平均精确率均值（mAP）上分别提升了4.66和3.41个百分点。     

薄层-溴化法定量分析甲基立枯磷

本文提出应用薄层-溴化法测定甲基立枯磷有效成分的分析方法。样品经苯:正己烷(3:1)混合展开剂薄层分离,在溴酸钾-溴化钾溶液中,加酸,加热恒温,碘化钾还原,硫代硫酸钠滴定。实验结果表明,本方法平均回收率达99.8%相对标准偏差<0.3%,变异系数<0. 31%。     

基于灰度域特征增强的行人重识别方法

在显著的类内变化中所学特征是否具有较好的不变性会决定行人重识别（ReID）模型的性能表现的上限,环境光线、图像分辨率变化、运动模糊等因素都会引起行人图像的颜色偏差,这些问题将导致模型对数据的颜色信息过度拟合从而限制模型的性能表现。而模拟数据样本的颜色信息丢失并凸显样本的结构信息可以促进模型学习到更稳健的特征。具体来说,在模型训练时,按照所设定的概率随机选择训练数据批组,然后对所选中批组中的每一个RGB图像样本随机选取图像的一个矩形区域或者直接选取整张图像,并将所选区域的像素替换为相应灰度图像中相同的矩形区域的像素,从而生成包含不同灰度区域的训练图像。实验结果表明,所提方法与基准模型相比在平均精度均值（mAP）评价指标上最高提升了3.3个百分点,并在多个数据集上表现良好。