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深度学习道路标线提取数据集构建及评估

测绘 2024年第4期47卷 152-157页

作者：唐先祥何银鑫朱运权四川省交通勘察设计研究院有限公司四川成都610017 西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756

道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。基于深度学习的方法强烈依赖于高质量的训练样本数据集,因此本文根据工程项目需要并在分析道路标线特征信息的基础上,提出了一种深度学习道路标线提取数据集的... 详细信息

道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。基于深度学习的方法强烈依赖于高质量的训练样本数据集,因此本文根据工程项目需要并在分析道路标线特征信息的基础上,提出了一种深度学习道路标线提取数据集的构建方法。该方法选用车载激光点云数据,并对点云进行预处理操作,将预处理后得到的点云转换为强度特征图像,然后根据道路标线相关规范,结合原始车载激光点云数据中所涉及的标线进行道路标线信息标注,并研究了数据分块与划分和数据增强与归一化的方法。实验结果表明,本文研究的构建方法是可行的,可为道路标线相关提取工作提供参考。

关键词：车载激光点云深度学习道路标线提取数据集构建

基于注意力感知SA-Unet的车载LiDAR点云道路标线提取方法研究

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基于注意力感知SA-Unet的车载LiDAR点云道路标线提取方法研究

作者：何银鑫西南交通大学

学位级别：硕士

道路标线作为最基本的道路要素之一,是不可忽略的研究目标。道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。车载LiDAR点云具有三维空间和反射强度信息丰富,对光照条件不敏感等优势,已成为道路标线自动提取不... 详细信息

道路标线作为最基本的道路要素之一,是不可忽略的研究目标。道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。车载LiDAR点云具有三维空间和反射强度信息丰富,对光照条件不敏感等优势,已成为道路标线自动提取不可或缺的数据来源之一。但当点云存在反射强度与密度分布不均匀或道路标线与周围路面对比度低时,现有的基于阈值的方法很难实现道路标线准确、高效、完整地提取。因此,有必要开展基于车载LiDAR点云的道路标线提取方法研究。深度学习方法利用神经网络从浅层特征自适应学习并提取更抽象、更复杂的高层次特征,在图像分类、目标检测与跟踪等研究中受到广泛关注。本研究引入深度学习技术,为基于车载LiDAR点云的道路标线信息提取探索新的途径。本文从深度学习语义分割的角度研究了基于车载LiDAR点云的道路标线提取方法,主要研究工作包括以下内容:(1)研究了“基于MLPC的DL道路标线提取数据集”构建的技术流程。针对目前暂无开源的利用点云反射强度信息进行道路标线提取数据集的现实,选用车载激光点云数据,并对点云进行预处理操作,将预处理后得到的点云转换为强度特征图像,然后根据道路标线相关规范,结合原始车载激光点云数据中所涉及到的标线进行道路标线信息标注,并研究了数据分块与划分和数据增强与归一化的方法。最后,总结形成了“基于MLPC的DL道路标线提取数据集”构建的技术流程。(2)构建了一种损失函数DC Loss。针对基于U-Net的车载LiDAR点云道路标线提取研究中道路标线区域与路面背景区域样本不平衡,导致常见损失函数不能准确地描述模型误差,模型训练效果不佳的问题。通过结合损失函数Cross Entropy Loss和Dice Loss,构建了一种名为DC Loss的损失函数,以优化U-Net网络的训练效果,从而提高道路标线的提取精度。(3)构建了基于注意力感知SA-Unet的道路标线提取方法。为了进一步提升损失函数改进后的U-Net模型的特征提取能力,通过引入促进通道空间信息充分交互的混洗注意力感知模块SA-Net,从而构建基于注意力感知SA-Unet的道路标线提取方法,以增强模型区分道路标线和路面背景区域的能力,进一步实现道路标线提取精度的提升。研究表明:(1)以道路标线提取为例,本文总结的“基于MLPC的DL道路标线提取数据集”构建技术流程是可行性的。(2)在基于U-Net模型的车载LiDAR点云道路标线提取研究中,相较于其它损失函数,本文构建的损失函数(DC Loss)可以改善网络的训练效果,进而取得更高的道路标线提取精度。(3)引入混洗注意力感知模块SA-Net的思想,可以帮助网络准确地感知道路标线与路面背景的通道空间特征关系,进一步优化模型识别道路标线区域的效果,注意力感知SA-Unet模型可以有效提高道路标线提取的效率和精度。(4)相较于自适应阈值等其它基于阈值的车载LiDAR点云道路标线提取算法,本文方法可以有效解决在反射强度与点密度分布不均,道路标线与路面对比度低时导致的提取效果较差的问题,对道路标线提取精度更高,且模型具有鲁棒性和泛化性。基于注意力感知SA-Unet的车载LiDAR点云道路标线提取方法在道路标线提取方面具有较好的效果,可望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。本文研究结果对提高基于车载LiDAR点云的道路标线提取精度具有一定的参考价值。

关键词：车载LiDAR点云道路标线提取深度学习数据集 DC Loss 注意力感知SA-Unet

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时事新闻在高中历史教学中的应用研究

时事新闻在高中历史教学中的应用研究

作者：何银陕西理工大学

学位级别：硕士

在新课程改革浪潮中,高中历史教学积极创新,引入“时事新闻”这一具有时代特色的教学内容。通过将时事新闻融入高中历史课堂,不仅为教师提供丰富的教学素材,也帮助学生紧跟社会发展脉搏,了解社会问题和政策变化。时事新闻的重要性不仅... 详细信息

在新课程改革浪潮中,高中历史教学积极创新,引入“时事新闻”这一具有时代特色的教学内容。通过将时事新闻融入高中历史课堂,不仅为教师提供丰富的教学素材,也帮助学生紧跟社会发展脉搏,了解社会问题和政策变化。时事新闻的重要性不仅体现在可以激发学生的兴趣与参与度,更在于能够将教学活动与现实生活紧密相连,使学生更加深入地掌握课本知识。因此在新时代高中历史教学中,充分利用时事新闻,发展学生的核心素养,培养跨学科的综合能力,已成为高中德育工作不可或缺的一环。本文分为绪论和正文两部分,在绪论部分对本文的研究背景及其重要性进行深入探讨,同时梳理国内外研究现状,并详细阐述主要思路与方法。正文部分由四个紧密相连的章节构成,第一章,对时事新闻进行深入探讨,不仅明确时事新闻的定义,还将其划分为不同的类型;第二章,是本文中最具研究性的部分,笔者采用问卷调查的方式,对实习中学的师生群体进行深入访谈,以获取第一手资料,通过对收集的数据进行详尽分析,揭示当前高中历史课堂应用时事新闻所面临的问题;第三章,探讨了时事新闻在高中历史教学中的运用策略,详细阐述在具体的高中历史课堂教学中如何有效地运用这些原则,同时还对可能出现的问题进行简要分析,为进一步研究工作提供理论支撑;第四章,以“当代中国的外交”为案例,展开教学实践,运用时事新闻进行教学,使之成为课堂讨论的热点话题,从而证实在高中历史教学中运用新闻资源的有效性,并展示其独特优势。实习调研结果显示,高中历史课堂在时事新闻的运用上存在一些显著问题,学校对时事新闻的运用缺乏保障,教师对时事资源研究不足,学生在课堂上缺乏主体性。经过深入剖析,发现主要原因在于应试教育导向,过度强调成绩而忽视德育的重要性,导致学生对时事新闻缺乏正确认知,以及时事教育的评价导向存在偏差,学校制度有待健全。针对这些问题,结合新课标要求和实地调查结果,提出一系列优化时事新闻资源的方式,用心备课,深入挖掘教材;分清主次,切忌本末倒置;坚持学习,提升专业素养。

关键词：时事新闻高中历史教学运用

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低光照场景下的煤岩图像增强与检测算法研究

低光照场景下的煤岩图像增强与检测算法研究

作者：何银银太原科技大学

学位级别：硕士

煤炭在国家经济、社会繁荣进步中起到了举足轻重的作用,因此,确保其长期稳定供给对于国家稳定发展具有不容忽视的战略价值。然而随着开采深度的不断增加,实现煤炭高效生产成为一大难题。为了保障煤炭的供给,智能化、无人化开采成为矿井... 详细信息

煤炭在国家经济、社会繁荣进步中起到了举足轻重的作用,因此,确保其长期稳定供给对于国家稳定发展具有不容忽视的战略价值。然而随着开采深度的不断增加,实现煤炭高效生产成为一大难题。为了保障煤炭的供给,智能化、无人化开采成为矿井生产的必然趋势,智能化开采的先决条件是解决煤岩识别和定位这一挑战性问题,但煤矿井下环境复杂多变,采集的煤岩图像存在光照不足、细节丢失和噪声明显等特点,导致现有的矿井煤岩识别和定位工作面临各种挑战。针对上述问题,本文借鉴低光照场景下的图像增强和目标检测算法来为煤矿井下煤岩图像增强和检测任务提供新的研究思路。本文主要研究内容如下:(1)本文通过融合门控通道变换机制GCT和GAN提出一种新的低光照图像增强算法AGR-GAN。首先,构建特征提取网络FAN获取图像细节信息;在此基础上,将横向跳跃连接结构引入特征融合网络FFN中深度整合特征信息;最后,设计联合损失函数,指导网络训练过程,抑制图像噪声,得到增强图像。在国内外公共和自建低光照矿井煤岩图像数据集上的实验数据证实,AGR-GAN方法增强后的图像更加清晰、色彩更加真实。(2)本文将低光照图像增强算法和改进YOLOv5算法相结合,提出适用于矿井煤岩图像的目标检测方法。该方法以AGR-GAN算法增强后的图像作为模型的输入,恢复低照度煤岩图像的纹理细节信息;在此基础上,设计全局特征提取模块C3＿GNL,增强主干网络提取局部细节特征和全局上下文特征的能力;最后,设计特征融合网络R-PANet替换YOLOv5的颈部网络,提高检测网络对目标所在位置特征权重,使网络关注目标所在关键区域,得到最终的检测结果,进一步提高矿井煤岩图像目标检测精度。(3)设计开发低光照矿井煤岩图像检测系统,该系统主要包含四个模块:分别是文件上传、文件保存模块、矿井煤岩图像增强模块、图像显示模块和矿井煤岩图像目标检测模块,满足矿井煤岩图像目标检测的基本需求。

关键词：低光照图像增强门控通道变换单元生成对抗网络图像目标检测 YOLOv5目标检测算法

碳氮掺杂MnO催化臭氧氧化降解水中2，3-二甲基吡嗪

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中国环境科学 2024年

作者：陈怡何银宁汪达宋爽马军浙江工业大学环境学院浙江省工业污染微生物控制技术重点实验室哈尔滨工业大学环境学院城市水资源与水环境国家重点实验室

本研究合成了碳氮负载Mn3O4(Mn3O4-CN)复合材料作为臭氧催化剂用于降解废水中的2，3-二甲基吡嗪，考察了不同臭氧投量、催化剂投量、pH与温度下催化臭氧氧化水中2，3-二甲基吡嗪的效果。结果表明，在臭氧投量为3 mg·L-1，催化剂投量为0... 详细信息

本研究合成了碳氮负载Mn3O4(Mn3O4-CN)复合材料作为臭氧催化剂用于降解废水中的2，3-二甲基吡嗪，考察了不同臭氧投量、催化剂投量、pH与温度下催化臭氧氧化水中2，3-二甲基吡嗪的效果。结果表明，在臭氧投量为3 mg·L-1，催化剂投量为0.02 g· L-1，pH =7，温度为10℃的条件下，20 min内污染物的降解率达到100%。采用扫描电镜，X射线光电子能谱，X射线衍射等手段对材料进行表征分析，证实Mn3O4-CN中Mn3O4与CN发生键合，Mn价态为+2价与+3价的混合。通过活性氧物种分析，证明Mn3O4-CN表面羟基基团与氧空位是主要活性位点，·OH是主要活性氧物种；循环实验表明Mn3O4-CN具有良好的稳定性与重复利用性。

关键词：臭氧催化氧化吡嗪水处理锰氧化物

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截齿截割角度对截割性能的影响研究

黄金科学技术 2024年第1期32卷 91-99页

作者：刘大兵何银东山东黄金矿业(莱州)有限公司三山岛金矿山东莱州261400 紫金(长沙)工程技术有限公司湖南长沙410208

以悬臂式掘进机为主的机械开挖是实现金属矿山连续化开采、推动智能矿山建设的重要手段,截齿截割角度是影响截齿受力情况的重要参数,从而影响掘进机掘进效率。为了优化截齿参数,采用Rhino软件和PFC3D软件建立了截齿截割岩石模型,在对试... 详细信息

以悬臂式掘进机为主的机械开挖是实现金属矿山连续化开采、推动智能矿山建设的重要手段,截齿截割角度是影响截齿受力情况的重要参数,从而影响掘进机掘进效率。为了优化截齿参数,采用Rhino软件和PFC3D软件建立了截齿截割岩石模型,在对试验数据进行验证的基础上,开展了不同截割角度(45°、50°、55°、60°和65°)下截齿截割花岗岩数值模拟试验研究。结果表明:基于PFC3D软件的截齿模拟试验具有可靠的精度,模拟试验与室内试验结果之间的相对误差分别为13.59%和16.92%。同时,不同截割角度下截齿的受力情况不同,在55°时截齿截割角度能够得到较好的改善。

关键词：镐形截齿 PFC3D软件截割角度截割性能截割力悬臂式掘进机

基于二维磁光阱的增强型^(199)Hg冷原子团制备

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物理学报 2024年第1期73卷 140-148页

作者：余泽鑫刘琪鑫孙剑芳徐震中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室上海201800 中国科学院大学北京100049

在精密测量领域中,高效地制备冷原子团具有重要的意义.在光晶格钟里,缩短冷原子团的制备时间可以降低Dick噪声,从而提高光晶格钟的稳定性.本文采用二维磁光阱加推送光的构型提高了三维磁光阱在超高真空环境中的装载率,并通过压缩磁光阱... 详细信息

在精密测量领域中,高效地制备冷原子团具有重要的意义.在光晶格钟里,缩短冷原子团的制备时间可以降低Dick噪声,从而提高光晶格钟的稳定性.本文采用二维磁光阱加推送光的构型提高了三维磁光阱在超高真空环境中的装载率,并通过压缩磁光阱技术降低了原子团温度,实现了用于^(199)Hg光晶格钟的增强型冷原子团制备.实验上通过优化三维和二维磁光阱的失谐量和磁场梯度以及推送光的失谐量和功率等参数,将三维磁光阱的^(199)Hg冷原子装载率增强了51倍,提升至3.1×10^(5)s^(–1),然后使用压缩磁光阱技术将^(199)Hg冷原子团的温度降低至45μK,低于多普勒冷却理论温度.这种基于二维磁光阱的增强型冷原子团制备可在超真空环境下实现对三维磁光阱装载率的高增益,有效地缩短了冷原子团的制备时间,同时也降低了原子团的温度,有利于提高光晶格的转移效率,为其他冷原子实验中冷汞原子团制备提供了有效方案.

关键词：汞原子光晶格钟激光冷却二维磁光阱

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基于多特征增强的手部姿态估计方法

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 207-213页

作者：奉鑫鑫高曙武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070

手部姿态估计是计算机视觉研究的重要方向之一,在人机交互、虚拟现实、机器人控制等应用领域发挥着重要作用。针对目前手部姿态估计存在特征表示方法单一性的问题,提出手部关键点连接关系特征构建方法与基于手部运动语义关系的关键点特... 详细信息

手部姿态估计是计算机视觉研究的重要方向之一,在人机交互、虚拟现实、机器人控制等应用领域发挥着重要作用。针对目前手部姿态估计存在特征表示方法单一性的问题,提出手部关键点连接关系特征构建方法与基于手部运动语义关系的关键点特征聚合增强方法,提高手部特征表达与信息共享能力;针对手部目标检测与图像分割等预处理方法中存在的遮挡性问题,设计手部轮廓特征提取方法,提高预处理效果;基于所提出的多特征表示与增强方法,构建了一个基于全卷积结构的深度学习神经网络模型,避免直接回归计算3D姿态信息导致的空间信息丢失问题,从而有效提高了3D手部姿态估计精度。在DO、ED、RHD等多个数据集上与SOTA模型相比,均取得了竞争性的效果,且平均AUC结果达到了93.3%,说明所提出的方法也具有较好普适性。

关键词： 3D手部姿态估计特征增强卷积神经网络全卷积神经网络

基于干扰观测器的一类组合航天器高阶全驱抗干扰控制

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航空学报 2024年第1期45卷 66-78页

作者：崔凯鑫段广仁哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心哈尔滨150001 南方科技大学控制科学与技术研究中心深圳518055

研究了一类组合航天器的高阶全驱(HOFA)抗干扰控制,其干扰包括具有未知参数的输入端干扰和常值外部干扰。首先,引入一种一般化的离散时间高阶全驱后向差分模型,并对其中的2种干扰分别进行了干扰估计。其次,基于HOFA系统框架,设计了基于... 详细信息

研究了一类组合航天器的高阶全驱(HOFA)抗干扰控制,其干扰包括具有未知参数的输入端干扰和常值外部干扰。首先,引入一种一般化的离散时间高阶全驱后向差分模型,并对其中的2种干扰分别进行了干扰估计。其次,基于HOFA系统框架,设计了基于干扰观测器的复合控制器,不仅可以有效抑制干扰,而且能够得到一个可任意配置特征结构的闭环系统。然后,利用参数化方法,分别建立了观测器增益矩阵和反馈控制矩阵的完全参数化形式。最后,所提方法被应用于一类实际组合航天器模拟器,仿真和试验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：组合航天器离散时间高阶全驱后向差分模型干扰观测器抗干扰控制参数化设计