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针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。 相似文献
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水泥水化热是判断水泥产品质量的重要指标,对大型混凝土建设工程的质量影响很大。文中对江西省水泥企业的水泥水化热的情况进行了统计,并分析了影响的因素,提出了相应的改善措施。 相似文献
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为了对轴承振动性能序列进行动态预报,将自助法与最小二乘法进行有效融合,提出了一种基于自助-最小二乘线性拟合的轴承振动性能序列动态预报模型。首先,采用自助法对紧邻的10个振动数据进行了模拟抽样,构造出了当前状态下多组振动侧面信息,将每组轴承振动信息利用自助-最小二乘法进行了线性拟合;然后,运用最大熵原理获得了拟合系数a和c的概率密度函数、真值及估计区间,进而得到了滚动轴承振动时间序列的真值拟合与区间拟合;通过不断更新紧邻的10个振动数据,实现了滚动轴承振动性能真值与区间的动态预报;最后,采用某轴承3个服役时间段的振动性能案例,对轴承振动性能序列动态预报模型的准确性进行了验证。研究结果表明:采用预报模型获得的预报值与实际值可保持良好的一致性,其最大预报误差仅为14.73%,同时预报区间差值小、精度高;该振动性能序列动态预报模型可较好地对应用于工程实际中的轴承进行健康监测及安全诊断。 相似文献
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由于铁路机车车辆在运行过程中经常出现螺栓连接的松动,螺栓疲劳断裂等导致螺栓连接性能下降的问题,影响行车安全。为了改善螺栓的安全性能,本文使用平均粒径55μm的高速工具钢球对常用的M12商用螺栓螺杆表面进行微粒子喷丸强化处理。测试了微粒子喷丸前、后螺栓扭矩系数以及螺栓轴向预紧力的下降情况和横向循环加载周次间的关系。结果表明,微粒子喷丸处理能够有效降低螺栓扭矩系数的分散程度,并减缓横向循环加载时轴向预紧力的下降。通过以上研究发现,微粒子喷丸处理后螺栓性能改善的原因可以主要归结于:(1)降低了约一倍的螺栓表面粗糙度;(2)螺栓表层硬度被提高了约20%;(3)在螺栓表层引入了大量额外的残余压应力。上述因素均在一定程度上降低了扭矩系数的分散性并提高了螺栓的疲劳强度。 相似文献