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BaMBNet:A Blur-Aware Multi-Branch Network for Dual-Pixel Defocus Deblurring

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第5期9卷 878-892页

作者： pengwei liang Junjun Jiang Xianming Liu Jiayi Ma School of Computer Science and Technology Harbin Institute of TechnologyHarbin 150001China Electronic Information School Wuhan UniversityWuhan 430072China IEEE

Reducing the defocus blur that arises from the finite aperture size and short exposure time is an essential problem in computational *** is very challenging because the blur kernel is spatially varying and difficult to estimate by traditional *** to its great breakthrough in low-level tasks,convolutional neural networks(CNNs)have been introdu-ced to the defocus deblurring problem and achieved significant ***,previous methods apply the same learned kernel for different regions of the defocus blurred images,thus it is difficult to handle nonuniform blurred *** this end,this study designs a novel blur-aware multi-branch network(Ba-MBNet),in which different regions are treated *** particular,we estimate the blur amounts of different regions by the internal geometric constraint of the dual-pixel(DP)data,which measures the defocus disparity between the left and right *** on the assumption that different image regions with different blur amounts have different deblurring difficulties,we leverage different networks with different capacities to treat different image ***,we introduce a meta-learning defocus mask generation algorithm to assign each pixel to a proper *** this way,we can expect to maintain the information of the clear regions well while recovering the missing details of the blurred *** quantitative and qualitative experiments demonstrate that our BaMBNet outperforms the state-of-the-art(SOTA)*** the dual-pixel defocus deblurring(DPD)-blur dataset,the proposed BaMBNet achieves 1.20 dB gain over the previous SOTA method in term of peak signal-to-noise ratio(PSNR)and reduces learnable parameters by 85%.The details of the code and dataset are available at https://***/junjun-jiang/BaMBNet.

关键词： Blur kernel convolutional neural networks(CNNs) defocus deblurring dual-pixel(DP)data meta-learning

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Underwater image enhancement by maximum-likelihood based adaptive color correction and robust scattering removal

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Frontiers of Computer Science 2023年第2期17卷 209-223页

作者： Bo WANG Zitong KANG pengwei DONG Fan WANG Peng MA Jiajing BAI pengwei liang Chongyi LI School of Physics and Electronic-Electrical Engineering Ningxia UniversityYinchuan 750021China School of Computer Science and Engineering Nanyang Technological UniversitySingapore 639798Singapore

Underwater images often exhibit severe color deviations and degraded visibility,which limits many practical applications in ocean *** extensive research has been conducted into underwater image enhancement,little of which demonstrates the significant robustness and generalization for diverse real-world underwater *** this paper,we propose an adaptive color correction algorithm based on the maximum likelihood estimation of Gaussian parameters,which effectively removes color casts of a variety of underwater images.A novel algorithm using weighted combination of gradient maps in HSV color space and absolute difference of intensity for accurate background light estimation is proposed,which circumvents the influence of white or bright regions that challenges existing physical model-based *** enhance contrast of resultant images,a piece-wise affine transform is applied to the transmission map estimated via background light ***,with the estimated background light and transmission map,the scene radiance is recovered by addressing an inverse problem of image formation *** experiments reveal that our results are characterized by natural appearance and genuine color,and our method achieves competitive performance with the state-of-the-art methods in terms of objective evaluation metrics,which further validates the better robustness and higher generalization ability of our enhancement model.

关键词： underwater image enhancement adaptive color correction background light estimation

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矿用绞车减速器的关键部件的轻量化设计研究

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现代制造技术与装备 2024年第8期60卷 93-95页

作者：梁鹏伟晋能控股集团轩岗煤电公司刘家梁煤矿忻州034000

以2JTPB-1.6×1.2P型矿用绞车为例,基于有限元分析对矿用绞车减速器的关键部件进行轻量化设计。首先通过有限元分析确定各关键部件的薄弱点,其次提出几种减速器关键部件的轻量化设计方案,最后再次进行有限元分析,选出最佳方案。该轻量... 详细信息

以2JTPB-1.6×1.2P型矿用绞车为例,基于有限元分析对矿用绞车减速器的关键部件进行轻量化设计。首先通过有限元分析确定各关键部件的薄弱点,其次提出几种减速器关键部件的轻量化设计方案,最后再次进行有限元分析,选出最佳方案。该轻量化设计方案的实际应用效果显示,相对于原绞车减速器,优化后的减速器总质量下降了13.64%,但性能依然符合要求,表明轻量化设计方案合理。

关键词：矿用绞车减速器关键部件轻量化设计

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经肌间隙入路与经后路在胸腰椎骨折复位固定椎间融合术中的效果观察

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内蒙古医学杂志 2023年第5期55卷 548-550页

作者：梁朋伟驻马店健安骨科医院骨科河南驻马店463000

目的探讨经肌间隙入路与经后路在胸腰椎骨折患者复位固定椎间融合术中的应用效果。方法选取2020年7月至2021年9月本院收治的60例胸腰椎骨折患者作为研究对象,采用随机数表法分为A组和B组,各30例。A组采用经后路复位固定椎间融合术治... 详细信息

目的探讨经肌间隙入路与经后路在胸腰椎骨折患者复位固定椎间融合术中的应用效果。方法选取2020年7月至2021年9月本院收治的60例胸腰椎骨折患者作为研究对象,采用随机数表法分为A组和B组,各30例。A组采用经后路复位固定椎间融合术治疗,B组采用经肌间隙入路复位固定椎间融合术治疗。比较两组患者围术期指标;比较两组术前及术后1 d、3 d、7 d的疼痛程度[采用视觉模拟评分法(VAS)评估];比较两组术前及术后6个月的腰椎功能[采用改良Oswestry腰椎功能指数(ODI)评估]。结果 B组术中出血量少于A组,手术和住院时间短于A组,差异有统计学意义(P<0.05)。术后1 d、3 d、7 d,两组VAS评分低于术前,两组VAS评分逐次降低,B组比A组低,差异有统计学意义(P<0.05)。术后6个月,两组ODI评分低于术前,且B组低于A组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论与经后路复位固定椎间融合术相比,经肌间隙入路复位固定椎间融合术治疗胸腰椎骨折可有效减少患者术中出血量,缩短手术时间和住院时间,减轻疼痛,改善腰椎功能。

关键词：胸腰椎骨折椎间融合术肌间隙疼痛腰椎功能

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基于ANSYS/LS-DYNA的齿根故障仿真与分析

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机械传动 2015年第8期39卷 136-138,151页

作者：梁鹏威韩振南宁少慧王大伟太原理工大学机械工程学院山西太原030024

运用LS-DYNA对一对完整的齿轮和一对齿根有裂纹的齿轮进行准确的仿真分析,可以得到轮体上任意一个节点的加速度信号以及啮合力的变化。通过此项仿真计算来观察啮合力以及节点加速度曲线,借此来了解啮合冲击力对齿轮体的影响。研究表明,L... 详细信息

运用LS-DYNA对一对完整的齿轮和一对齿根有裂纹的齿轮进行准确的仿真分析,可以得到轮体上任意一个节点的加速度信号以及啮合力的变化。通过此项仿真计算来观察啮合力以及节点加速度曲线,借此来了解啮合冲击力对齿轮体的影响。研究表明,LS-DYNA能够准确的模拟齿根裂纹对齿轮传动的影响,并且得到的这些曲线都具有严格的周期性。这将为齿轮的故障诊断提供一种新思路、新方法。

关键词： LS-DYNA 裂纹节点加速度啮合力

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生命意义的缺失与找寻——从超验的神圣依托到现实的生活体验

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理论界 2024年第4期 46-53页

作者：何少飞梁鹏伟复旦大学历史地理研究中心山西社科院哲学研究所

现代文明的演进是一个“祛魅”的过程。人类通过科学知识消解了万物的神圣性,消解了生命意义的神圣依托。在这种神圣依托被消解之后,人们陷入了生命意义缺失的危机之中。神圣性的消解为人们重归现实生活世界找寻生命意义开辟了道路。弗... 详细信息

现代文明的演进是一个“祛魅”的过程。人类通过科学知识消解了万物的神圣性,消解了生命意义的神圣依托。在这种神圣依托被消解之后,人们陷入了生命意义缺失的危机之中。神圣性的消解为人们重归现实生活世界找寻生命意义开辟了道路。弗兰克尔的人生经历和理论实践能为我们的思考提供启发:生命意义是内在于人们的生命体验之中的,它需要每一个生命个体通过自己负责任地生活(工作、爱、应对苦难)来找寻和确证。

关键词：祛魅生命意义神圣依托生活体验

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BaMBNet: A Blur-Aware Multi-Branch Network for Dual-Pixel Defocus Deblurring

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第5期

作者： pengwei liang Junjun Jiang Xianming Liu Jiayi Ma

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红外与可见光图像渐进融合深度网络

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中国图象图形学报 2023年第1期28卷 156-165页

作者：邱德粉胡星宇梁鹏伟刘贤明江俊君哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

目的红外与可见光图像融合的目标是获得具有完整场景表达能力的高质量融合图像。由于深度特征具有良好的泛化性、鲁棒性和发展潜力,很多基于深度学习的融合方法被提出,在深度特征空间进行图像融合,并取得了良好的效果。此外,受传统基... 详细信息

目的红外与可见光图像融合的目标是获得具有完整场景表达能力的高质量融合图像。由于深度特征具有良好的泛化性、鲁棒性和发展潜力,很多基于深度学习的融合方法被提出,在深度特征空间进行图像融合,并取得了良好的效果。此外,受传统基于多尺度分解的融合方法的启发,不同尺度的特征有利于保留源图像的更多信息。基于此,提出了一种新颖的渐进式红外与可见光图像融合框架(progressive fusion, ProFuse)。方法该框架以U-Net为骨干提取多尺度特征,然后逐渐融合多尺度特征,既对包含全局信息的高层特征和包含更多细节的低层特征进行融合,也在原始尺寸特征(保持更多细节)和其他更小尺寸特征(保持语义信息)上进行融合,最终逐层重建融合图像。结果实验在TNO(Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek)和INO(Institut National D’optique)数据集上与其他6种方法进行比较,在选择的6项客观指标上,本文方法在互信息(mutual Information, MI)上相比FusionGAN(generative adversarial network for infrared and visible image fusion)方法提升了115.64%,在标准差(standard deviation, STD)上相比于GANMcC(generative adversarial network with multiclassification constraints for infrared and visible image fusion)方法提升了19.93%,在边缘保存度Qabf上相比DWT(discrete wavelet transform)方法提升了1.91%,在信息熵(entopy, EN)上相比GANMcC方法提升了1.30%。主观结果方面,本文方法得到的融合结果具有更高的对比度、更多的细节和更清晰的目标。结论大量实验表明了本文方法的有效性和泛化性。与其他先进的方法相比,本文方法在主观和客观评估上都显示出更好的结果。

关键词：图像融合深度学习无监督学习红外图像可见光图像

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5G多场景波束优化研究

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邮电设计技术 2020年第8期 67-72页

作者：蔡明兴林婉婷陈刚梁彭韦张永杰吴文韵中国联通广州市分公司广东广州510220

Massive MIMO是5G的关键技术之一,相比传统MIMO技术,Massive MIMO不仅增加了垂直方向的波束赋形,且根据不同场景设计了不同的波束方案。通过分析波束赋形实现原理,结合实际场景情况,应用波束水平和垂直波瓣宽度计算公式,选择最佳覆盖场... 详细信息

Massive MIMO是5G的关键技术之一,相比传统MIMO技术,Massive MIMO不仅增加了垂直方向的波束赋形,且根据不同场景设计了不同的波束方案。通过分析波束赋形实现原理,结合实际场景情况,应用波束水平和垂直波瓣宽度计算公式,选择最佳覆盖场景设置,并选择实际场景进行波束优化试验,总结不同场景的波束优化案例。

关键词：大规模天线波束赋形天线阵子波束管理

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一种云计算技术在配网监控系统持续集成方案中的运用

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电气技术 2020年第9期21卷 108-112页

作者：王少鹏杨迎春丁博贾亚楠梁鹏威许昌许继软件技术有限公司河南许昌461000

本文阐述了一种云计算服务技术在电力监控系统持续集成方案中的应用。结合云计算技术的强大功能性及冗余容错能力,为配电网应用系统的不同规模交付场景提供更加高效、安全的开发及运维支撑。

关键词：云计算软件虚拟化监控系统持续集成

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