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作者：张春景哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

反应堆堆芯中子输运计算为共振计算、燃耗计算和瞬态计算提供了有效增殖因子和通量分布,是反应堆堆芯物理计算的核心,而反应堆堆芯物理计算对于反应堆的安全运行、反应堆的技术性能指标的完善与改进以及反应堆内核燃料的高效经济利用方... 详细信息

反应堆堆芯中子输运计算为共振计算、燃耗计算和瞬态计算提供了有效增殖因子和通量分布,是反应堆堆芯物理计算的核心,而反应堆堆芯物理计算对于反应堆的安全运行、反应堆的技术性能指标的完善与改进以及反应堆内核燃料的高效经济利用方面具有重要意义。在反应堆物理计算中的关键是求解玻尔兹曼中子输运方程,从而得到特定状态下反应堆的各项物理参数。求解该方程有两种方法分别是确定论方法和非确定论方法(又称蒙特卡罗方法)。在使用确定论方法进行堆芯物理计算的程序中,特征线方法(又称MOC方法)由于自身的特点可以处理任意几何问题而被广泛应用。临界实验装置具有结构复杂、非均匀性强、各向异性强的等特点,成为国际上各大组件计算程序验证中一种重要的基准题类型。本文研究了MOC三维全堆芯中子输运方法在临界实验装置中的应用,针对临界实验装置中包含多个燃料棒束且棒束间距不等的非常规矩形阵列临界实验算例,提出了区域划分的建模方法,实现了该类问题的物理计算以及棒功率分布的统计,并以蒙特卡罗程序作为基准进行对比验证。为在保证精度的情况下有效提高计算效率,针对临界实验装置的二维问题进行MOC全堆芯计算的敏感性分析,得出合适的网格密度以及特征线参数。由于临界实验装置具有较厚的水反射,各向异性较强,传统的输运方法存在一定的问题,针对确定论程序输运计算中带来的偏差,采用P1阶散射的方法进行修正,经过验证计算可以相对有效地降低有效增殖因子和轴向积分棒功率误差。

关键词：中子输运特征线方法临界实验敏感性分析

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基于深度学习的车道线检测算法研究

基于深度学习的车道线检测算法研究

作者：江漫贵州民族大学

学位级别：硕士

随着智能交通的发展,智能辅助驾驶技术已成为近年来的研究热点,而车道线检测是智能辅助驾驶的一项关键技术。准确识别车道线的位置能为车辆安全行驶提供重要信息,因此,研究车道线检测具有重要的现实意义。目前许多传统的车道线检测方法... 详细信息

随着智能交通的发展,智能辅助驾驶技术已成为近年来的研究热点,而车道线检测是智能辅助驾驶的一项关键技术。准确识别车道线的位置能为车辆安全行驶提供重要信息,因此,研究车道线检测具有重要的现实意义。目前许多传统的车道线检测方法通过人工设计的特征来检测车道线,但这类方法只适用于单一场景,在实际驾驶场景中,受天气环境、光照条件、道路复杂性、车道线磨损、车道线遮挡等的影响,传统方法存在误检率和漏检率高的问题,精确性和鲁棒性均难以满足自动驾驶的需求。随着计算机技术和神经网络的发展,深度学习方法在图像识别、计算机视觉等领域都取得了不错的效果,也被广泛应用于车道线检测任务中,因此,本文采用深度学习方法对车道线检测进行研究。为提高车道线检测的速度和精度,针对图像级数据集和视频级数据集,分别提出两个对应的车道线检测方法:(1)针对当前主流的图像语义分割方法存在计算量大、耗时长的问题,提出一种融合注意力机制和行选择方法的图像车道线检测算法ARS-Net(Attention-based Row Selecting Network),将车道线检测看作是一个行选择问题,只在图像预定义的行中选择车道线的位置,相比于逐像素分割方法,大大降低了计算成本;同时融入通道和空间注意力机制来调节特征权重,使模型更加关注重要特征,抑制不重要特征,从而减少车道线信息损失;并采用组归一化GN来替代批归一化BN,避免受批处理大小的影响,有效提高了精度的稳定性。在公开图像级数据集Tu Simple和CULane上进行消融实验并与其他方法进行比较,验证了所提方法能在不降低精度的情况下,达到最快的检测速度。(2)针对图像车道线检测方法没有考虑到视频帧前后顺序信息的问题,提出一种改进MMA-Net(Multi-level Memory Aggregation Network)的视频车道线检测方法,采用门控循环单元GRU作为编码器,较于卷积神经网络CNN能更好地获取长时记忆信息;同时增加编码器层数,将MMA-Net原本的对称结构改为编码多解码少的非对称网络结构,以提取车道线的深层特征,更好地获取其细长形状结构;采用两阶段训练方法进行训练,同时利用注意力机制融合局部和全局记忆特征,有效地利用相邻视频帧的时间连续性信息,解决了车道线模糊、遮挡、磨损等问题,大大提高了检测精度。在视频级数据集VIL-100上进行消融实验与对比实验,验证了改进MMA-Net算法的检测精度明显优于其他方法。综上所述,针对当前主流车道线检测方法中存在的问题,本文分别设计了基于图像和视频的车道线检测方法,既能满足自动驾驶的实时性需求,又可以在各种复杂环境下准确地识别出车道线的位置,具有较高的实际应用价值。

关键词：车道线检测深度学习注意力机制计算机视觉

铜基一维柔性超级电容器电极材料的制备及性能研究

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铜基一维柔性超级电容器电极材料的制备及性能研究

作者：章朝哲青岛科技大学

学位级别：硕士

随着科学家们对可再生能源的不断探究,新型能量存储方式的开发吸引了诸多科研工作者浓厚的研究兴趣,特别是超级电容器电极因其拥有较快的充放电速度以及出色的循环寿命,受到了广泛关注,设计一种制备流程简单、成本低且电化学性能优秀的... 详细信息

随着科学家们对可再生能源的不断探究,新型能量存储方式的开发吸引了诸多科研工作者浓厚的研究兴趣,特别是超级电容器电极因其拥有较快的充放电速度以及出色的循环寿命,受到了广泛关注,设计一种制备流程简单、成本低且电化学性能优秀的电极具有重要意义。本论文以铜丝作为集流体,通过水浴加热法在其上原位生长活性物质而制备了CW@CuS电极、利用高温氧化法和化学气相沉积法制备了CW@Cu O@CNTs电极、采用水浴加热法和水热法制备了CW@CuS/Ni-Co LDH电极,并对上述电极进行了结构表征和电化学性能评估测试。具体研究内容如下:(1)采用水浴加热法,在铜丝上原位生长CuS纳米片,在此过程中,铜丝同时作为反应基底和铜源,减少外来杂质的引入。CuS纳米片和铜丝之间结合十分紧密,界面电阻较小,电化学性能优异。当电流密度为1.2 A/cm时,CW@CuS电极的体积比电容3.06 F/cm且循环稳定性良好,在1.2 A/cm的电流密度下充放电循环5000次后,电容保持率保持在80%左右,作为高性能超级电容器电极具有广阔应用前景。(2)采用简单高效的高温氧化法,在铜丝上生长具有高度取向性的Cu O纳米晶须,然后利用预还原和化学气相沉积法在Cu O纳米晶须上还原出单质铜颗粒,并裂解乙炔气体生长碳纳米管,得到CW@Cu O@CNTs电极。该电极拥有理想的比电容和良好的循环稳定性,当电流密度为5.0 A/cm时,体积比电容可达6.28 F/cm。经过5000次循环后,其电容保持率为86.11%。该电极出色的电化学性能归因于电极良好的分层结构设计,为超级电容器电极的设计提供了一种崭新的思路。(3)在采用水浴加热法生长片状CuS的基础上,利用水热法在CuS上沉积Ni-Co LDH纳米线,并通过工艺调节和优化,实现了Ni-Co LDH交错填充在CuS之间,形成导电交联结构,提供大量电荷转移通道。同时,CuS没有被完全覆盖,保证了其与电解质溶液接触,充分发挥CuS的高电容特性。CuS与Ni-Co LDH之间的协同效应使CW@CuS/Ni-Co LDH电极拥有优良的电化学性能,当电流密度为4.0-5.0 A/cm时,电极的体积比电容为11.47-10.71 F/cm。为了进一步研究其在超级电容器中的应用,以CW@CuS/Ni-Co LDH为正极,CW@Cu O@CNTs为负极进行平行结构超级电容器的组装并对其电化学性能进行测试。该超级电容器的长循环性能稳定,在经过5000次充放电循环后,电容保持率为95.59%。将六个超级电容器进行串并联后,成功使额定电压2.7 V的LED持续工作180 s,充分证明了它在实际应用中具有很大的潜力。

关键词：超级电容器一维柔性铜基电化学性能

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眼底视网膜血管分割研究

眼底视网膜血管分割研究

作者：苏江涛贵州民族大学

学位级别：硕士

在临床医学上,眼科医生需要参考眼底视网膜血管图像的分割状况来对眼底疾病进行诊断。因此采用人工智能技术对视网膜血管图像进行精准分割,将会对眼科医生在眼底疾病进行诊断时起到一定的辅助作用,不仅可以减缓眼科医生的压力,还可以缩... 详细信息

在临床医学上,眼科医生需要参考眼底视网膜血管图像的分割状况来对眼底疾病进行诊断。因此采用人工智能技术对视网膜血管图像进行精准分割,将会对眼科医生在眼底疾病进行诊断时起到一定的辅助作用,不仅可以减缓眼科医生的压力,还可以缩短患者就诊的时间。本文在三个公开的数据集DRIVE、CHASE和STARE上对视网膜血管分割进行了研究,并设计了两种不同的网络模型,通过实验结果验证了所提出的两种网络模型能够有效地对视网膜血管进行精准分割。本文所研究的内容主要包括以下两个方面:一、在视网膜血管分割中,针对细小血管断裂、分割中信息遗失过大、血管末梢缺失以及分割效果有待提高等问题,对拥有编码器-解码器的全卷积神经网络(U-Net)结构进行改进和优化,结合残差和空间注意力机制的优点设计了RSA-Unet算法,对视网膜血管图像进行分割。RSA-Unet方法使用的残差模块不仅可以用来构建深度网络,还可以获取更深层次的血管特征,能够有效地解决视网膜血管中特征丢失和信息损失的问题,提升网络性能。而RSA-Unet引入的空间注意力机制可以让网络充分学习到那些信息是有意义且重要的,即空间注意力机制可以增强重要特征(例如血管特征),并能够抑制不重要的特征,可以有效地提高视网膜血管分割效果。二、对目前视网膜血管分割中可能出现的误分割、细小血管分割不足和提高精确度等问题,提出了一种对U-Net改进的视网膜血管分割算法,设计了融合通道注意力机制(Channel Attention Module,CAM)与残差密集连接模块(Residual Dense Block,Res DB)的CAMRes DBU-Net网络,该网络先利用通道注意机制来增强网络的识别能力,再利用残差密集模块代替传统的卷积模块来提升网络分割细小血管的性能。同时该网络的残差密集模块可以代替编码和解码的传统卷积,对视网膜血管图像的特征实现自适应校准,突出显著信息抑制无关信息,能够很好地保留更多血管的细节信息,做到精准分割。本文所提出的两种分割算法在DRIVE、CHASE和STARE三个公开数据集上进行了实验验证,通过与最近几年提出的视网膜血管分割算法进行了对比,发现本文所提出的两种算法在各项性能指标上都有较好的表现,做到了精准分割。

关键词：视网膜血管分割 U型网络结构注意力机制残差密集连接

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合肥市土地利用演变分析与生态安全格局构建

合肥市土地利用演变分析与生态安全格局构建

作者：杨学伟安徽农业大学

学位级别：硕士

近年来,城市化的快速发展和土地的不合理利用导致了景观碎片化加剧、生物多样性减少、生态系统服务功能退化等一系列生态问题,严重威胁着区域生态安全与可持续发展。生态安全格局关注景观的关键位置和其生态过程,对维护区域生物多样性... 详细信息

近年来,城市化的快速发展和土地的不合理利用导致了景观碎片化加剧、生物多样性减少、生态系统服务功能退化等一系列生态问题,严重威胁着区域生态安全与可持续发展。生态安全格局关注景观的关键位置和其生态过程,对维护区域生物多样性和保障区域生态安全具有重要意义。合肥市作为安徽省省会,山水自然禀赋特征显著且正在快速城市化,城市经济发展与生态环境保护之间的矛盾日益显著。本文以合肥市为研究区域,分析了合肥市2000-2020年土地利用时空演变的特征;然后通过InVEST模型,基于合肥市的生态基底特征,选取生境质量、产水量和碳存储量这三个关键指标量化分析了2020年合肥市生态系统服务功能的重要性并以此识别生态源;再基于最小累积阻力模型提取生态廊道,使用重力模型提取关键生态廊道,从而构建合肥市的生态安全格局并提出相应的优化策略。主要研究结论如下:(1)合肥市2000-2020年土地利用结构数量变化显著,耕地是合肥市最主要的地类,2020年占合肥市总面积的69.89%,二十年间面积共减少了571.49 km,草地和建设用地分别增加了161.86 km和390.19 km,其他地类变化不大。2000-2020年地类发生转移的总面积有2141.58 km,其中最主要的转换是耕地与建设用地之间。2000-2010年单一动态度中建设用地的动态度最高为2.15%,2010-2020年单一动态度中草地动态度最高为125.77%。两个时期的综合动态度差别不大,分别为0.28%和0.30%,后一时期略高于前一时期。景观格局指数中斑块数和斑块密度都呈现出先增后减的变化趋势,近十年景观碎片化的问题有所改善。最大斑块指数和景观形状指数都有下降的趋势,景观结合指数变化幅度不大,有小幅度的下降,从99.96下降到了99.93,景观整体在空间上的聚合程度有些许减弱。(2)合肥市2020年生境质量情况空间分布差异明显,高生境质量区域主要分布在巢湖流域及其周边山脉、南部大型山区、主城区边缘的环城公园等公共绿地,低生境质量区分布在中部建成区和北部地区。合肥市2020年产水总量为5.32×10m,由于自然条件的差异,庐江县、肥东县和巢湖市的产水量值比较大,庐阳区、瑶海区和包河区的产水量值较小。合肥市2020年碳存储总量为1.17×10t C,庐江县和巢湖市单位面积碳存储量比较高。巢湖流域及南部各个山区的碳存储量要高于建成区。(3)基于生态系统服务重要性评价结果,识别了14个生态源,占全市总面积的16.68%,其分布与合肥市自然保护区、湿地公园和国家森林公园的重合度较高。生态阻力面的构建过程中,使用夜间灯光数据进行了修正,提高了结果的精度。利用最小累积阻力模型提取了91条生态廊道,识别了26个生态节点,廊道总长度926.71 km,廊道长度范围为0.94-73.45 km,再利用重力模型识别了16条关键廊道。根据累积阻力值划分了高、中、低三个水平的缓冲区,其面积分别占合肥市总面积的14.01%、56.1%和12.57%。叠加以上结果构建了合肥市生态安全格局,并依托合肥市山水基底特征,提出了相应的优化策略。

关键词：土地利用变化生态系统服务最小累积阻力模型生态安全格局合肥市

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广谱反应堆两步法物理计算框架搭建与分析

广谱反应堆两步法物理计算框架搭建与分析

作者：万振东哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

相比于传统的一步法堆芯计算方案,两步法堆芯计算方案作为国际上热门的计算方法,具有建模方案简单、计算资源消耗少等优势。其主要流程是通过对组件进行计算归并出组件群常数,将组件群常数代入下游进行堆芯计算。可以看出组件群常数的... 详细信息

相比于传统的一步法堆芯计算方案,两步法堆芯计算方案作为国际上热门的计算方法,具有建模方案简单、计算资源消耗少等优势。其主要流程是通过对组件进行计算归并出组件群常数,将组件群常数代入下游进行堆芯计算。可以看出组件群常数的准确性将影响着两步法计算的精度,所以组件群常数计算这一步至关重要。随着各类新型反应堆的出现,反应堆的能谱特性也越来越多样,与热堆的中子学特性差异较大,针对压水堆的组件群常数计算方法可能并不适用于热堆外的其他类型堆芯,因此需要研究一种适用于不同类型反应堆的两步法物理计算方案。本文利用基于非均匀特征线子群方法的ALPHA组件程序和基于一维超细群等价方法的TULIP组件程序,针对4类均匀快堆问题、热管堆问题和压水堆问题进行组件群常数计算。以蒙特卡洛程序Serpent结果为基准,对各堆芯中燃料区域,分析了ALPHA和TULIP计算的宏观总截面、Nu-fission,对各堆芯中不含裂变核素区域,分析了ALPHA和TULIP计算的宏观总截面。随后,将ALPHA、TULIP和Serpent计算出的群常数分别代入到基于三棱柱网格S节块法的堆芯程序DNTR中进行堆芯建模计算,以Serpent-DNTR结果为基准,对比分析了不同群常数产生方法对堆芯增殖因子k、堆芯能谱和堆芯裂变率分布等重要的中子学参数的影响。通过使用Serpent-DNTR、ALPHA-DNTR和TULIP-DNTR针对4类均匀快堆问题、热管堆问题和压水堆问题进行两步法计算,以Serpent-DNTR计算结果为基准,可以得出如下结论:在4类均匀快堆问题中TULIP-DNTR和ALPHA-DNTR的两步法计算结果表明,其群常数的产生在允许偏差范围内,TULIP-DNTR关于4类堆芯增殖因子k的计算上要好于ALPHA-DNTR,但是在堆芯能谱计算及裂变率计算上则不如ALPHA-DNTR。在热管堆问题中TULIP-DNTR和ALPHA-DNTR两步法计算结果表明,群常数的产生在允许偏差范围内,TULIP-DNTR关于热管堆堆芯增殖因子k和裂变率的计算上要好于ALPHA-DNTR,但是在堆芯能谱计算上则不如ALPHA-DNTR。在压水堆问题中ALPHA-DNTR两步法计算所得群常数在允许偏差范围内,且堆芯增殖因子k、堆芯能谱、堆芯裂变率分布偏差较小。而TULIP-DNTR两步法计算所得群常数、堆芯增殖因子k、堆芯能谱、堆芯裂变率分布偏差较大,表明TULIP-DNTR两步法计算并不适用于所选的压水堆堆芯问题。

关键词：组件群常数两步法计算能谱特性

基于两步法的快谱临界实验装置中子学模拟研究

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基于两步法的快谱临界实验装置中子学模拟研究

作者：李泽华哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

快堆作为未来核能发展的主流堆型,堆芯中子学计算对其堆芯设计与安全分析至关重要。快谱临界实验装置主要用于快谱堆芯设计的研究、堆芯中子行为研究以及核数据获取。目前国内外对于快谱临界实验装置的研究也有一些进展,但是对于方形组... 详细信息

快堆作为未来核能发展的主流堆型,堆芯中子学计算对其堆芯设计与安全分析至关重要。快谱临界实验装置主要用于快谱堆芯设计的研究、堆芯中子行为研究以及核数据获取。目前国内外对于快谱临界实验装置的研究也有一些进展,但是对于方形组件板状燃料快谱临界实验装置的确定论中子学模拟,相关的研究较少。西安交通大学的核工程计算物理实验室开发了快谱少群截面计算软件TULIP以及少群输运计算软件LAVENDER并集成到Loong SARAX中。可以使用Loong SARAX对其方形组件板状燃料快谱临界实验装置进行研究。本文主要使用少群截面计算程序TULIP以及稳态中子学分析程序LAVENDER重点分析了两个方形组件板状燃料临界实验装置MZA以及SNEAK。首先是关于本研究中涉及到的空间加权的打混处理核子数密度前后两种模型中最重要的理论模型的推导,主要包括可分辨及不可分辨共振计算模型以及非均匀介质中的碰撞概率模型,考虑到快谱堆芯的中子平均自由程比较长,局部的共振自屏效应较弱,全局的中子能谱耦合效应较强,所以按体积份额打混的方式将板状燃料打混成均匀的燃料组件的操作合理。针对MZA钠冷快谱临界实验装置以及SNEAK钠冷快谱临界实验装置进行了蒙特卡洛基准解的构建。对MZA及SNEAK钠冷快谱临界实验装置中的燃料组件,结构组件等进行TULIP计算,然后再将TULIP生成的少群截面与Open MC单独进行组件建模计算后统计的少群截面进行了对比,程序间对比结果显示除了由于Open MC在低能量段处统计误差较大造成的影响外,TULIP处理的少群微观截面与Open MC统计的少群微观截面吻合。使用基于长方体网格的S节块法的LAVENDER进行少群堆芯计算,由于MZA燃料组件的复杂结构,其处理后的有效增殖因子最大偏差大于SNEAK燃料组件处理后的有效增殖因子最大偏差。在进行轴向板状燃料方形组件的空间加权的打混处理时,对于重复性较高、非均匀性较弱的组件则会引入较小的误差,而对非均性较强的组件采用这种组件处理方式则会引入较大的误差。安全棒及控制棒价值的计算结果的最大偏差,典型组件替换反应性的计算结果最大偏差均较小。同时,堆芯功率分布的计算结果表明最大误差也在合理范围之内。

关键词：两步法快谱临界实验装置中子学

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随机遮挡条件下人脸图像修复研究

随机遮挡条件下人脸图像修复研究

作者：张宇航贵州民族大学

学位级别：硕士

图像修复又叫图像复原、图像补全,指通过一定的技术手段对一张被遮挡或有缺失的不完整图像进行填充或修复,还原出图像中原本缺失的部分或数据,得到一张完整的图像,且可以使人或机器无法辨别图像是否经过修复。随着图像技术的发展,图像... 详细信息

图像修复又叫图像复原、图像补全,指通过一定的技术手段对一张被遮挡或有缺失的不完整图像进行填充或修复,还原出图像中原本缺失的部分或数据,得到一张完整的图像,且可以使人或机器无法辨别图像是否经过修复。随着图像技术的发展,图像修复技术得到越来越多的关注,其可以应用在人脸识别、文物修复、公安刑侦等多个领域。然而,目前的人脸图像修复技术处在发展阶段,修复出来的图像存在模糊、边缘不连贯、细节丢失等问题,在面对大面积遮挡的情况,修复效果更差。因此,本文基于上述问题提出了两种基于深度学习的人脸图像修复算法,主要工作如下:一、提出一种基于跳跃连接的生成对抗网络的人脸修复模型。由于原始GAN在人脸修复任务中存在的修复效果不佳、细节体现不足、修复边缘生硬等问题,本文提出一种基于跳跃连接式的成对抗网络模型。通过在生成器中加入跳跃连接将编码器和解码器层与层对应连接起来以获得更多的特征信息,增强图像的修复能力。同时,判别器网络采用局部和全局双判别器模型,全局判别器对整张人脸图像进行判别,局部判别器仅对以修复区域为中心的原图像大小1/4的区域进行判别。此外,还采用WGAN-GP损失提升模型训练的稳定性和修复图像的多样性,避免了模式崩溃等问题。在公开数据集Celeb A和LFW上进行验证,在Celeb A数据集上,PSNR值为31.9961,SSIM值为0.9618;在LFW数据集上,PSNR值为30.4043,SSIM值为0.9554,实验表明,该算法明显提高了图像修复质量和训练稳定性。二、提出一种基于MAE的人脸图像修复模型Re-MAE,整个模型采用VIT网络构建了一种非对称的编码-解码结构,编码器仅对未被遮挡的patch块进行处理,在一定程度上提升了模型的效率。通过采用Re-Attention代替MAE中的Self-Attention,以解决随着Transformer层数加深而引起的注意力崩溃问题所导致的图像修复效果下降问题。Re-Attention通过在不同注意头之间的信息交换来生成新的注意力图,增加注意力图的多样性,提升了模型的修复能力。并在公开数据集Celeb A和LFW中进行验证,采用SSIM和PSNR指标进行评价。实验结果表明,该模型可以对大面积遮挡(75%)的图像有很好的修复效果,且随着Transformer层数的增加,修复效果更好,避免了注意力崩溃的问题,提升了模型的修复能力。综上所述,为验证本文所提出模型的修复效能,通过实验分别从定量和定性方面评价。实验表明,本文所提出方法的修复能力有一定提升。因此,本文的研究具有一定的现实意义和实际应用价值。

关键词：人脸图像修复生成对抗对网络自注意力机制 VIT 跳跃连接

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自然环境下基于计算机视觉的果园苹果检测

自然环境下基于计算机视觉的果园苹果检测

作者：白金华贵州民族大学

学位级别：硕士

苹果采摘是苹果生产中一个重要的环节,传统人工采摘通常存在人力物力浪费、效率低下、难以保障工人人身安全等问题,为此,人们通过果实采摘机器人实现农业自动化,达到安全高效完成采摘任务的目的。机器人在执行采摘工作时,须具备良好的... 详细信息

苹果采摘是苹果生产中一个重要的环节,传统人工采摘通常存在人力物力浪费、效率低下、难以保障工人人身安全等问题,为此,人们通过果实采摘机器人实现农业自动化,达到安全高效完成采摘任务的目的。机器人在执行采摘工作时,须具备良好的检测能力,从而实现果品的精准定位,提高工作效率。在实际工作中,自然环境复杂多变,诸如光照条件、枝叶遮挡等因素都会影响苹果检测的精度。为实现有效稳定的果园苹果检测,提高生产效率,本文在现有目标检测方法的基础上,展开对自然环境下基于计算机视觉的果园苹果检测的研究,主要工作如下:一、基于条件增强随机蕨的果园苹果检测研究。为改进传统果园苹果检测方法由于受光照、尺度变换等复杂条件影响而造成健壮性不足的问题,本文以增强随机蕨作为基础算法,提出基于条件增强随机蕨的检测算法。首先,提取苹果数据集图像的梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征构造特征空间;其次,为增强特征的表达能力,在不同方向区间随机选取二元特征,引入特征与方向区域之间的相关性产生二进制特征,从而构建随机蕨;随后,通过随机蕨构建弱分类器并计算目标分布概率;最后,使用Real Ada Boost增强策略选择最具判别性的弱分类器构建强分类器进行分类预测。在自制苹果数据集以及国际公开acfr数据集上进行验证,对比实验表明,该算法能有效提高自然环境下果园苹果检测的精确率。二、基于改进Faster R-CNN的果园苹果检测研究。相比传统方法,深度学习方法无需人工设计特征,模型具有较强的自适应能力。本文提出一种改进Faster R-CNN的苹果检测方法,以Faster R-CNN网络作为基础模型进行改进优化,构建Res Net50+FPN(Feature Pyramid Networks)主干网络提取特征,在区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)模块中采用多尺度anchors生成器框选目标,并引入软非极大抑制(Soft Non-Maximum Suppression,Soft-NMS)算法剔除冗余区域建议框,同时,为降低因空间对称损失产生的区域建议框的分类及回归定位误差,使用ROI Align(Region of Interest Align)方法将RPN模块产生的候选区域缩放至对应尺度特征图上,并通过全连接层进行分类回归预测,从而增强模型的检测性能。在自制苹果数据集以及国际公开acfr数据集上进行验证,实验表明,改进的Faster R-CNN苹果检测算法具有较高的检测精确度和召回率,因此,该检测算法在自然环境下的目标检测任务中具有一定的优势。同时,实验证明该算法检测速度达到5FPS,在应用中能满足实时性检测的需求。综上所述,本文提出的两种算法丰富了复杂环境下目标检测研究的基础理论,为果园苹果检测效率的提高和相关应用行业技术能力的提升提供了参考。因此,本文的研究具有一定的意义和实际应用价值。

关键词：目标检测苹果检测条件增强随机蕨深度学习 Faster R-CNN网络

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基于煤分质分级利用的煤油共炼研究

基于煤分质分级利用的煤油共炼研究

作者：张宏文太原理工大学

学位级别：硕士

以煤炭作为我国能源供应的主体是我国化石能源资源禀赋的客观选择。随着我国经济的高速发展,对液体燃料的需求与日俱增,煤制液体燃料成为相关基础研究和工业示范的热点。煤油共炼技术是结合了煤直接液化和重油加工工艺的新型煤制油技术... 详细信息

以煤炭作为我国能源供应的主体是我国化石能源资源禀赋的客观选择。随着我国经济的高速发展,对液体燃料的需求与日俱增,煤制液体燃料成为相关基础研究和工业示范的热点。煤油共炼技术是结合了煤直接液化和重油加工工艺的新型煤制油技术,该技术在将煤转化为液体燃料的同时,又能促进重油的加工利用,但适宜的煤种和共炼油的选择是限制该技术稳定运行、推广应用的主要技术壁垒。基于此,本课题组提出基于煤岩显微组分组成特征的煤分质液化方法,通过将煤样预分质和将煤热解焦油部分或全部用于替代共炼油的方法,拓展煤种、油样的可选择范围并提高煤油共炼效率。在此理念指导下,本研究以陕西延长煤为研究对象,利用重液浮沉分离法,进行了单次5 kg原煤分质分离实验,获得了高纯度的显微组分富集煤样,并对其结构特性进行了系统分析;进而考察了显微组分富集煤样和FCC油浆共炼反应特性,对其产物组成和分布进行了研究探讨;进一步进行了显微组分富集煤样及FCC油浆单独加氢实验,探究了显微组分富集煤和FCC油浆之间的相互作用;在此基础上,考察了原煤及惰质组富集煤热解中低温煤焦油作为共炼油与镜质组富集煤共炼的反应特性。具体研究内容如下:（1）煤显微组分宏量分离研究:依据课题组前期研究基础,采用重液浮沉分离法,完成了单次5 kg原煤分质分离实验,将原煤分质获得了镜质组、惰质组和矿物质富集煤样。其中,镜质组富集煤中镜质组含量从原煤的48.05%提高到76.02%,惰质组富集煤中惰质组含量从原煤的43.96%提高到63.98%,矿物质富集煤中矿物质含量从原煤的6.23%提高到61.99%。（2）显微组分富集煤和FCC油浆共炼反应特性研究:镜质组富集煤的氢碳原子比高、挥发分含量高、氧含量高,在煤油共炼反应中气、液相产率较高,煤转化率高,且氢耗低,产物油品质好,脂肪烃含量较高。惰质组富集煤的石墨化程度高,芳香结构稳定,缩合度高,故其在煤油共炼反应中气体产率、液体产率和煤转化率均较低,焦炭产率高,耗氢量大,产物油中芳香烃含量高,油品整体较重。矿物质富集煤中富含黄铁矿等具有催化加氢活性的金属化合物,但其中有机质含量较低,故其在煤油共炼反应中的气、液产率均较低,但产物油品质亦较好。利用显微组分富集煤样及FCC油浆单独加氢实验与煤油共炼实验对比发现,在煤油共炼反应中,煤和FCC油浆之间存在着显著的协同作用,能够显著促进煤向液体产物的转化,而且镜质组富集煤和FCC共炼过程能促进脂肪烃的生成;惰质组富集煤和FCC共炼过程能显著促进芳香烃的生成。（3）原煤及惰质组富集煤热解中低温煤焦油与煤共炼反应特性研究:相比于原煤热解所得中低温煤焦油,惰质组富集煤热解所得的中低温煤焦油中脂肪烃类化合物和酚类化合物相对含量较低,芳香烃类化合物含量较高。在煤与这两种煤焦油共炼过程中,液体产率和煤转化率均较FCC油浆作共炼油时低,而气体产率和焦炭产率则较高;两种煤焦油中,多环芳烃含量均较低,氢传递能力弱,导致反应过程中煤裂解所得的自由基和煤焦油裂解所得的自由基对反应体系中活性氢原子进行争夺。将煤焦油和氢传递能力较强的FCC油浆掺混作为共炼油进行反应共炼研究发现,惰质组富集煤热解所得煤焦油与FCC油浆之间出现了较强的协同作用,说明煤焦油中的芳香族化合物和煤中结构相似度高,互溶度好,煤焦油强化了煤在反应体系溶解和分散,FCC油浆中多环芳烃则强化了反应体系的供氢能力,两者相互协同促进煤的转化。本论文研究了煤显微组分分离及所得不同显微组分富集煤在煤油共炼中的应用,为充分发挥煤炭的资源价值,实现煤分质分级与煤油共炼技术的耦合,创新煤油共炼工艺提供了基础实验数据和理论指导。

关键词：煤油共炼煤显微组分分离重液浮沉法相互作用煤焦油油煤匹配性