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基于Transformer的自监督单目深度估计方法研究

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基于Transformer的自监督单目深度估计方法研究

作者：周大正齐鲁工业大学

学位级别：硕士

单目深度估计旨在为单幅图像中的每个像素分配对应的深度(Depth)信息,广泛应用于自动驾驶、3D重建和增强现实等领域。目前,基于深度学习的单目深度方法主要分为两种:监督方法和自监督方法。监督方法需要大量深度标签进行训练,而自监督... 详细信息

单目深度估计旨在为单幅图像中的每个像素分配对应的深度(Depth)信息,广泛应用于自动驾驶、3D重建和增强现实等领域。目前,基于深度学习的单目深度方法主要分为两种:监督方法和自监督方法。监督方法需要大量深度标签进行训练,而自监督方法则通过图像重投影来估计深度图,无需真实深度标签。因此,自监督方法具有更广泛的应用前景和较低的学习成本。在自监督单目深度估计中,本文针对当前存在的一些问题,进行了以下工作:(1)针对现有算法无法准确获取完整上下文信息的问题。提出了一种新的自监督学习框架,结合CNN和Transformer的各自优点,建立完整的上下文信息提取模型。该方法包括以下两个分支:Transformer分支用于捕获全局信息,卷积分支用于保留局部信息。同时,设计了一个具有金字塔结构的矩形卷积模块,用于感知图像内沿水平和垂直方向的半全局信息,例如细长物体。此外,提出了一种通过学习像素与其邻域之间的亲和力矩阵,来获得精确的场景几何结构的形状细化模块。实验结果表明,在KITTI、Cityscape数据集上取得了较好的结果,误差指标方面绝对相对误差(Abs Rel)达到0.084,并在Make3D数据集上验证了其具有良好的跨数据集泛化能力,在误差指标方面Abs Rel达到0.265。(2)针对前文卷积分支和Transformer分支的简单融合策略可能导致的特征聚合不足的问题,提出了一种用于单目深度估计的新型双分支并行框架,包括Transformer分支和CNN分支。Transformer分支能够模拟全局上下文信息,CNN分支可以捕捉图像中的局部空间关系。为了缓解独立的分支和简单的分支融合策略可能导致的特征聚合不足,设计了一个并行特征交互模块,该模块包含一个自注意力模块和一个交叉注意力模块,用于提取两个支路之间的互补信息。同时,为了充分利用场景中的底层特征,提出了一种底层信息提取模块,用于捕获CNN分支中纹理相关信息并保留纹理细节。最后,为了解决传统视觉Transformer中缺乏多尺度上下文信息的问题,引入了一种广域多尺度解码器,该解码器通过广域注意力将多尺度特征表示纳入深度估计。模型在KITTI、NYU-Depth-v2等数据集上进行的大量实验表明,与目前最先进的单目深度估计方法相比,该方法能取得较好的估计结果,相较于其他先进方法,在精度指标方面精度δ通过设计一种矩形卷积引导的可变Transformer编码器,并结合CNN和Transformer的优势互补,实现对场景中重要物体的准确估计,提取目标图像的局部信息和全局信息。考虑到CNN无法构建空间和通道间的依赖关系,设计了卷积特征增强模块,在提取局部信息时产生全局的感受野,以此增强特征的表征能力。最后,引入特征交互增强模块,实现Transformer特征和CNN特征的信息交互并增强对应关系,提高深度估计的准确性。实验结果表明,在KITTI、NYU-Depth-v2等数据集上,该方法能取得较好的估计结果,在误差指标方面相对误差(SqRel)分别达到0.534和0.332。

关键词： Transformer 深度估计自监督学习深度学习

基于黏性蒸馏-气相分离的冶金级粗碲提纯方法

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Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2024年第3期34卷 1037-1048页

作者：黄大鑫蒋文龙徐宝强查国正杨斌昆明理工大学真空冶金国家工程研究中心昆明650093 昆明理工大学省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室昆明650093 昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093

开发一种基于黏性蒸馏-气相分离的高纯碲材料制备方法。通过调节冷凝器结构和冷凝温度,达到黏性蒸馏、控制碲优势冷凝区的目的,使挥发性差的物质留在残留物中,而硒在气相中与碲分离,实现冶金级粗碲的提纯。研究饱和蒸气压、碲分子平均... 详细信息

开发一种基于黏性蒸馏-气相分离的高纯碲材料制备方法。通过调节冷凝器结构和冷凝温度,达到黏性蒸馏、控制碲优势冷凝区的目的,使挥发性差的物质留在残留物中,而硒在气相中与碲分离,实现冶金级粗碲的提纯。研究饱和蒸气压、碲分子平均自由程、不同冷凝位置的杂质分布特征以及冷凝物形貌。500 g级的实验结果表明,在5 Pa、773 K和90 min的最佳实验条件下,碲的直收率为83.40%,纯度高于99.9996%,碲优势冷凝区冷凝物中硒含量降低至2.76×10^(-4)%(质量分数)。

关键词：高纯碲除硒提纯平均自由程优势冷凝区

单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺电磁屏蔽薄膜的制备与性能研究

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物理学报 2024年

作者：王天赐夏乾善黄信佐王永正刘斌张晋通黎涛哈尔滨理工大学电气与电子工程学院电介质工程国家重点实验室培育基地中国航空工业集团公司济南特种结构研究所

在实际应用中，柔性、轻质、高性能是聚合物基电磁屏蔽材料应具备的特点。目前，如何制备具有优异电导率、电磁屏蔽性能和力学性能的聚合物基电磁屏蔽材料仍然是一个巨大挑战。因此，本工作以单壁碳纳米管和聚醚酰亚胺为原料，通过静电... 详细信息

在实际应用中，柔性、轻质、高性能是聚合物基电磁屏蔽材料应具备的特点。目前，如何制备具有优异电导率、电磁屏蔽性能和力学性能的聚合物基电磁屏蔽材料仍然是一个巨大挑战。因此，本工作以单壁碳纳米管和聚醚酰亚胺为原料，通过静电纺丝和真空辅助过滤的方法制备的单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺复合薄膜。通过调控单壁碳纳米管的面密度，复合薄膜的电导率可以提升至1866 S/cm。对于电磁屏蔽性能，单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺复合薄膜在Ku波段(12～18 GHz)的总电磁屏蔽效能为75.78～81.83 dB，高于纯单壁碳纳米管薄膜的电磁屏蔽效能（65.19～69.81 dB）。由于聚醚酰亚胺纤维和单壁碳纳米管之间形成了界面，在一定的单壁碳纳米管面密度范围内，界面越多，消耗的电磁波能量越多。对于力学性能，单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺薄膜的最大拉伸强度和断裂伸长率分别是单壁碳纳米管薄膜的1.13倍和1.5倍，其值为28.52 MPa和7.91%。随着单壁碳纳米管面密度的增加，单壁碳纳米管之间的相互作用以及聚醚酰亚胺纤维和单壁碳纳米管在界面处的相互作用对复合薄膜的力学性能起到了一定的增强作用。单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺复合薄膜作为一种优异的聚合物基电磁屏蔽复合材料，可用于如精密电子仪器的防护和可穿戴电子设备等领域。

关键词：单壁碳纳米管聚醚酰亚胺静电纺丝电磁屏蔽

基于顾客等待厌恶的可插队服务系统的定价策略研究

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2339-2351页

作者：张怡通徐秀丽燕山大学经济管理学院秦皇岛066004 燕山大学理学院秦皇岛066004

为限制顾客的插队行为,许多服务商考虑为顾客设置插队费用和入场费用,该措施能有效规范顾客的排队秩序,使得服务系统的运营机制高效有序.本文基于可插队排队系统,通过设置等待厌恶心理参数来反映普通顾客排队等待时的心理负效用,探讨策... 详细信息

为限制顾客的插队行为,许多服务商考虑为顾客设置插队费用和入场费用,该措施能有效规范顾客的排队秩序,使得服务系统的运营机制高效有序.本文基于可插队排队系统,通过设置等待厌恶心理参数来反映普通顾客排队等待时的心理负效用,探讨策略性消费者平均等待时间的纵向差异化和有限理性行为规律.数值实验表明并不是插队概率越高社会收益越大,合理的服务定价决策可以减少顾客的插队乱象从而实现社会利益最大化.厘清消费者的插队行为、服务商的定价策略和顾客插队行为下收益增量之间的交互作用机制,不仅为可插队排队系统的定价费用研究提供管理学启示,更重要的是帮助企业和社会消除消费者排队等待时产生的心理不公平感知,提高整体服务效率,确保社会经济可持续发展.

关键词：插队行为等待时间均衡行为等待厌恶定价策略

单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺电磁屏蔽薄膜的制备与性能

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物理学报 2024年第17期73卷 277-284页

作者：王天赐夏乾善黄信佐王永正刘斌张晋通黎涛哈尔滨理工大学电气与电子工程学院工程电介质及其应用教育部重点实验室哈尔滨150080 中国航空工业集团公司济南特种结构研究所济南250023

在实际应用中,柔性、轻质、高性能是聚合物基电磁屏蔽材料应具备的特点.目前,制备兼具优异电导率、电磁屏蔽性能和力学性能的聚合物基电磁屏蔽材料仍然是一个巨大挑战.因此,本工作以单壁碳纳米管和聚醚酰亚胺为原料,通过静电纺丝和真空... 详细信息

在实际应用中,柔性、轻质、高性能是聚合物基电磁屏蔽材料应具备的特点.目前,制备兼具优异电导率、电磁屏蔽性能和力学性能的聚合物基电磁屏蔽材料仍然是一个巨大挑战.因此,本工作以单壁碳纳米管和聚醚酰亚胺为原料,通过静电纺丝和真空辅助过滤的方法制备了单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺复合薄膜.通过调控单壁碳纳米管的面密度,复合薄膜的电导率可以提升至1866 S/cm.对于电磁屏蔽性能,单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺复合薄膜在Ku波段(12-18 GHz)的总电磁屏蔽效能为75.78-81.83 dB,高于纯单壁碳纳米管薄膜的电磁屏蔽效能(65.19-69.81 dB).由于聚醚酰亚胺纤维和单壁碳纳米管之间形成了界面,在一定的单壁碳纳米管面密度范围内,界面越多,消耗的电磁波能量越多.对于力学性能,单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺薄膜的最大拉伸强度和断裂伸长率分别为28.52 MPa和7.91%,是单壁碳纳米管薄膜的1.13倍和1.5倍,随着单壁碳纳米管面密度的增大,单壁碳纳米管之间的相互作用以及聚醚酰亚胺纤维和单壁碳纳米管在界面处的相互作用对复合薄膜的力学性能起到了一定的增强作用.单壁碳纳米管/聚醚酰亚胺复合薄膜作为一种优异的聚合物基电磁屏蔽复合材料,可用于如精密电子仪器的防护和可穿戴电子设备等领域.

关键词：单壁碳纳米管聚醚酰亚胺静电纺丝电磁屏蔽

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涂层界面反射超声的梳状滤波效应及其结合质量成像检测研究

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振动与冲击 2024年第9期43卷 234-240页

作者：周国正姜煜梁军姜大超袁懋诞苏州热工研究院有限公司江苏苏州215004 国家核电厂安全及可靠性工程技术研究中心江苏苏州215004 广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室广州510006

涂层结构的界面结合质量可以通过超声无损检测技术进行有效表征。基于涂层界面超声传播模型及其反射信号特征研究,发现其回波信号具有梳妆滤波效应。理论分析表明,超声反射系数和相位都会随界面刚度而变化,在此基础上基于梳状滤波效应... 详细信息

涂层结构的界面结合质量可以通过超声无损检测技术进行有效表征。基于涂层界面超声传播模型及其反射信号特征研究,发现其回波信号具有梳妆滤波效应。理论分析表明,超声反射系数和相位都会随界面刚度而变化,在此基础上基于梳状滤波效应构建了适用于界面结合强度检测的频域特征参数。利用高频水浸超声扫查系统对不同结合质量的涂层样品进行了成像测试,并与标准划格法测试结果对比。研究结果表明,在涂层结合强度差异较小的情况下,通过回波信号的反射系数和梳状滤波效应频域特征参数都可以区分结合质量为0级和2级样品,而频域特征参数能够显著提升结合质量成像结果的对比度。该研究将为大批量涂层界面质量无损、在线、全覆盖检测提供理论基础与技术支撑。

关键词：反射超声涂层结合质量无损检测

刈割留茬高度对蒙古黄芪药材产量与品质的影响

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中药材 2024年 1351-1355页

作者：李晓杰张晓明尹大保花梅穆赢通王俊杰内蒙古农业大学草原与资源环境学院内蒙古自治区中蒙药材良种繁育工程技术研究中心

目的:探究刈割后不同留茬高度对蒙古黄芪药材产量和主要有效成分含量的影响,筛选出对药材产量影响较小的最佳刈割留茬高度,为蒙古黄芪地上部分饲草多功能开发利用提供科学依据。方法:以移栽后二年生蒙古黄芪田间植株为材料,设置4种不同... 详细信息

目的:探究刈割后不同留茬高度对蒙古黄芪药材产量和主要有效成分含量的影响,筛选出对药材产量影响较小的最佳刈割留茬高度,为蒙古黄芪地上部分饲草多功能开发利用提供科学依据。方法:以移栽后二年生蒙古黄芪田间植株为材料,设置4种不同留茬高度(5、10、15、20 cm)进行刈割,测定刈割后收获期药材产量相关性状指标,并采用UPLC-MS法测定药材根中黄芪甲苷与毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量。结果:留茬高度为15 cm时药材产量与未刈割对照组相比无显著差异,且药材中黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量较对照组分别增长0.019%和0.027%。合适的刈割高度可以在对药材产量影响较小的前提下,促进药材中两种主要有效成分的积累。结论:雨季过后对蒙古黄芪地上植株进行适宜留茬高度(15 cm)的刈割对药材产量影响较小,并且能显著提高药材中黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷的含量。

关键词：蒙古黄芪刈割留茬高度药材产量有效成分含量

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自动驾驶奖励函数贝叶斯逆强化学习方法

机械工程学报 2024年第10期60卷 245-260页

作者：曾迪郑玲李以农杨显通重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室重庆400044

研究具有广泛场景适应性的自动驾驶汽车的驾驶策略,对实现安全、舒适、和谐的自动驾驶至关重要。深度强化学习以其优异的函数逼近和表示能力,在驾驶策略学习方面展示了巨大潜力。但设计适用于各种复杂驾驶场景的奖励函数极具挑战性,驾... 详细信息

研究具有广泛场景适应性的自动驾驶汽车的驾驶策略,对实现安全、舒适、和谐的自动驾驶至关重要。深度强化学习以其优异的函数逼近和表示能力,在驾驶策略学习方面展示了巨大潜力。但设计适用于各种复杂驾驶场景的奖励函数极具挑战性,驾驶策略的场景泛化能力亟待提升。针对复杂驾驶场景下的奖励函数难以设计问题,考虑人类驾驶行为偏好,建立人类驾驶策略的近似似然函数模型,通过基于曲线插值的动作空间稀疏采样和近似变分推理方法,学习奖励函数的近似后验分布,建立基于贝叶斯神经网络的奖励函数模型。针对神经网络奖励函数不确定性产生的错误奖励,采用蒙特卡洛方法,对贝叶斯神经网络奖励函数不确定性进行度量,在最大化奖励函数的同时,对认知不确定性进行适当惩罚,提出基于奖励函数后验分布的不确定性认知型类人驾驶策略训练方法。采用NGSIM US-101高速公路数据集和nuPlan城市道路数据集,对所提出方法的有效性进行测试和验证。研究结果表明,基于贝叶斯逆强化学习的近似变分奖励学习方法,克服基于人工构造状态特征线性组合的奖励函数性能不佳的问题,实现奖励函数不确定性的度量,提升奖励函数对高维非线性问题的泛化能力,其学习的奖励函数及训练稳定性明显优于主流逆强化学习方法。在奖励函数中适当引入不确定性的惩罚,有利于提升驾驶策略的类人性、安全性及其训练的稳定性,提出的不确定性认知型类人驾驶策略显著优于行为克隆学习的策略和基于最大熵逆强化学习的策略。

关键词：智能汽车自动驾驶近似变分奖励学习近似变分推理贝叶斯逆强化学习

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利用努氏硬度表征金属的弹性模量和屈服强度

哈尔滨工业大学学报 2024年第4期56卷 108-119页

作者：刘明徐智通尉贺宝福建省太赫兹功能器件与智能传感重点实验室(福州大学) 福州350108 福州大学机械工程及自动化学院福州350108 上海中研仪器制造有限公司上海201411

为利用努氏硬度表征金属材料弹性模量和屈服强度,提出了Marshall和Conway的修正模型表征弹性模量,以及Lockett、Yu、Marsh、Johnson和Vandeperre的修正模型表征屈服强度,开拓了努氏硬度表征金属材料力学性能的新应用。选取35种金属进行... 详细信息

为利用努氏硬度表征金属材料弹性模量和屈服强度,提出了Marshall和Conway的修正模型表征弹性模量,以及Lockett、Yu、Marsh、Johnson和Vandeperre的修正模型表征屈服强度,开拓了努氏硬度表征金属材料力学性能的新应用。选取35种金属进行努氏硬度试验,利用Meyer定律、弹塑性变形模型、Hays-Kendall模型和比例试样模型对努氏硬度的正压痕尺寸效应(硬度随载荷的减小而增大)进行了分析,可以用大载荷下趋于稳定的硬度值代表材料的真硬度。首次考虑金属材料在努氏压痕短对角线处材料堆积的影响,Marshall模型和Conway模型进行了修正:Marshall模型中原有的常参数α修正为b/d(努氏压痕短对角线与长对角线的比值)的二次函数;Conway模型引入了与b/d的平方呈线性关系修正系数β。通过比较文献中与原模型计算的屈服强度,引入修正系数k,首次获得了基于努氏硬度利用Lockett、Yu、Marsh、Johnson和Vandeperre模型计算金属屈服强度的修正模型。结果表明:除Ti6Al4V和Sn外,修正模型与仪器化压入得到的弹性模量一致,置信度不低于0.94;除60Si2Mn弹簧钢外,修正后得到的屈服强度与文献值一致,置信度不低于0.90。

关键词：金属努氏硬度仪器化压入弹性模量屈服强度