夏热冬冷地区某星级酒店能耗结构分析和节能改造建议

夏热冬冷地区某星级酒店采用了变频离心式水冷机组、太阳能热水系统和能耗分项计量等节能技术措施,在其运行2年后,以详实的能耗监测数据为基础进行能源审计,对酒店的空调供暖、照明、厨房、生活热水、动力等用能系统进行能耗结构分析,探究其空调系统在设计和运行中存在的问题,挖掘酒店节能潜力,提出改造建议。     

基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

针对磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)脑部肿瘤区域误识别及肿瘤形状差异较大的问题,提出一种基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法.分割模型以U-Net为骨干网络,使用密集金字塔卷积(dense pyramidal convolution,DPC)提取多尺度特征,以适应不同尺...     

基于双支路特征融合的MRI颅脑肿瘤图像分割研究北大核心CSCD

针对磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)颅脑肿瘤区域误识别与分割网络空间信息丢失问题,提出一种基于双支路特征融合的MRI脑肿瘤图像分割方法。首先通过主支路的重构VGG与注意力模型(re-parameterization visual geometry group and attention model, RVAM)提取网络的上下文信息,然后使用可变形卷积与金字塔池化模型(deformable convolution and pyramid pooling model, DCPM)在副支路获取丰富的空间信息,之后使用特征融合模块对两支路的特征信息进行融合。最后引入注意力模型,在上采样过程中加强分割目标在解码时的权重。提出的方法在Kaggle_3m数据集和BraTS2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明该方法具有良好的脑肿瘤分割性能,其中在Kaggle_3m上,Dice相似系数、杰卡德系数分别达到了91.45%和85.19%。     

宝石岭隧道水环境效应与注浆治理研究

经济社会的高质量发展对隧道工程的环境效益提出了更高要求。以宝石岭隧道K60+160—K60+180段涌水为工程背景,首先归纳整理了隧道涌水引起的地下水位下降、地表塌陷、房屋开裂等水环境负效应;其次进行注浆参数设计和注浆施工,注浆圈厚度4 m,浆液为1∶1水泥浆添加3%水玻璃;最后通过涌水量、地下水水位、隧道衬砌承载力检验了注浆效果。结果表明,涌水量由注浆前的12.53 m³/(d·m)下降到2.41 m³/(d·m),降幅达到80.8%;地下水水位由注浆前的大于20 m逐渐上升至约15 m;初衬外水压力降幅达68.6%,安全系数大于2.0;可见注浆后涌水量和衬砌外水压力大幅降低,地下水位得到了恢复,注浆堵水限排的效果明显。研究成果为隧道开挖引发的水环境效应的治理提供了一定的借鉴。     

基于多级特征选择的自然场景文本识别算法

针对现有场景文本识别方法只关注局部序列字符 分类,而忽略了整个单词全局信息的问题,提出 了一种多级特征选择的场景文本识别(multilevel feature selection scene text recogn ition,MFSSTR)算 法。该算法使用堆叠块体系结构,利用多级特征选择模块在视觉特征中分别捕获上下文特征 和语义特 征。在字符预测过程中提出一种新颖的多级注意力选择解码器(multilevel attention sele ction decoder, MASD),将视觉特征、上下文特征和语义特征拼接成一个新的特征空间,通过自注意力机制 将新的特征 空间重新加权,在关注特征序列的内部联系的同时,选择更有价值的特征并参与解码预测, 同时在训练 过程中引入中间监督,逐渐细化文本预测。实验结果表明,本文算法在多个公共场景文本 数据集上识 别准确率能达到较高水平,特别是在不规则文本数据集SVTP上准确率能达到87.1%,相比于当前热门算法提升了约2%。     

基于双重注意力融合和空洞残差特征增强的场景文本检测

针对自然场景中任意形状文本容易漏检、错检的问题,提出了一种基于双重注意力融合和空洞残差特征增强的场景文本检测方法.为了增强文本特征通道之间的潜在联系,提出了双重注意力融合(DAF)模块,采用双向特征金字塔与双重注意力融合模块相结合的方式进行多层的特征融合;另外针对深层特征图在降维的过程中可能造成语义丢失的现象,提出了空...     

多粒度跨模态行人重识别算法研究

针对当前跨模态行人重识别算法大多聚类能力不强、且难以提取高效辨别性特征的问题,提出了一种多粒度跨模态行人重识别算法。首先,在骨干网络Resnet50中加入非局部注意力机制模块,关注长距离像素之间的关系,保留细节信息;其次,采用多分支网络提取不同细粒度特征信息,增强模型的辨别性特征提取能力;最后,联合基于样本的三元组损失和基于中心的三元组损失监督训练,加速模型收敛。所提算法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下Rank-1和mean average precision分别达到62.83%和58.10%,在RegDB数据集的可见光到红外模式下Rank-1和mAP分别达到87.78%和76.22%。     

地源热泵负荷耦合与节能

在武汉地区地下水温较低,而且比较稳定,水温一般都在18-19℃。实际上全年的空调负荷是变化的,在满足室内温湿度要求的下,需要对热泵机组的制冷量进行调节,或是直接使用地下水循环于空调机组,只要调节与控制得当,节能的经济性是显著的。地源热泵负荷耦合与节能的研究是结合一个实际工程来进行的。     

基于多层级特征融合的行人重识别算法

针对行人遮挡、姿态变化等现象造成当前行人重 识别算法精度不高的问题,提出一 种基于多层级特征融合的行人重识别算法。首先通过自注意力机制骨干网络ResNeSt提取图 像特征中的短距离信息;其次通过多尺度 金字塔卷积(pyramid convolution,Pyconv) 分支网络提取图像中长像素关 联特征信息,提高模型表达能力;最后使用一种统一形式且可学习的广义均值池化 (generalized mean pooling,GEM) 替代传统平均池化层,达到关注不同区域特征差异性目的。测试阶段添加平均逆消极惩罚 (mINP)作为新评价指标。实验结果表明,本文所提算法在多个数据集上均展现出优势,在 DukeMTMC-ReID数据集上Rank-1达到了90.9%,mAP达到了89.8%。