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31.
航空发动机高温合叶片故障件很难修复,采用先进的激光熔覆技术对高温合金叶片进行深度修理具有重要意义。通过采用合适的激光设备、熔覆粉末,并选取合理的熔覆参数以及热处理工艺等,使熔覆粉末在叶片基体上形成有效的熔覆体,该熔覆体的强度和硬度达到叶片材料性能要求,同时也能保证熔覆体与基体的结合强度,完成高温合金叶片的修复。 相似文献
32.
33.
提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。 相似文献
34.
胶粘剂性能对挖补修理层合板拉伸性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用非线性三维有限元模型,对挖补修理复合材料层合板的拉伸破坏行为进行研究,计算结果与试验结果吻合良好,证明了所建模型的有效性.在此基础上,分析了挖补修理层合板的拉伸破坏机理,以及胶粘剂力学性能对挖补结构拉伸性能的影响.最终,总结出挖补修理复合材料结构胶粘剂选用原则以及理想胶粘剂的性能特征.研究结果可为复合材料结构可修理性设计,以及挖补类复合材料层合板端面对接用胶粘剂的研制提供参考. 相似文献
35.
为了缓解3D片源的不足,设计了一种分段化结构重建方法为视频2D/3D转换提供深度线索.采用分层提取的方式,将视频基于内容分解为子序列,在每个子序列中建立优化准则选择出处于非退化状态的关键帧,并以此为基础提出了分段化结构重建框架,利用改进的耦合自标定算法重构出每个子序列对应的离散3D结构信息,从而获取视频的深度线索.实验结果表明,该方法通过分段化后的局部优化,不仅使结构化重建能够有效处理多场景下的连续镜头,还加快了转换的效率,能够稳定、高效地获取深度信息,适用于视频2D/3D转换. 相似文献
36.
承受压缩载荷时,筋条损伤往往造成复合材料加筋板结构的严重失效.针对筋条壁板脱黏、腹板分层、上缘条损伤3种情况分别设计了相应的修理方案并制作了试验件.为保证压缩载荷的均匀施加,设计制作了加筋板试验专用夹具,含有固定试验件的卡槽和保证加载方向沿竖直方向的导轨.筋条修理后的复合材料加筋板的轴向压缩试验表明不同修理部位、不同修理方法对加筋板的力学性能影响不同.有限元分析表明加筋板的屈曲模态、整体破坏模式以及板-筋胶层的破坏情况都受到修理方案的影响. 相似文献
37.
目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导(AG)模块,通过对候选区域网络(RPN)的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制(NMS)算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS(Cf-NMS)算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。 相似文献
38.
代码审查是航天嵌入式软件开发中的重要环节.近年来,随着嵌入式软件开发需求的增多,传统以人工为主的代码审查方法逐渐不能满足快节奏的软件开发流程.为了减轻审查人员的压力,提升审查效率,研究者们逐渐将目光转向以深度学习技术为首人工智能领域,尝试寻求技术上得突破,以开发更智能的审查系统.本文对近年来人工智能技术在代码审查及程序理解中应用的相关工作进行了归纳总结.首先简要介绍了嵌入式代码审查工作目前面临的困境及解决方案.然后引出了代码审查中的一项重要活动,即程序理解.并详细阐述了目前基于人工智能的程序理解在代码审查中的应用情况.最后根据相关领域的发展情况,对未来代码审查的发展方向作了进一步的探讨. 相似文献
39.
行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层(IN)来辅助批正则化层(BN)对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。 相似文献
40.
随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法(MTTS_UAV)。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差(APE)和平均重叠率(AOR)分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。 相似文献