摘要：为了实现在煤炭定量装车站装车过程中实时检测火车车厢位置,为溜槽升降提供触发信号,设计了一种基于语义分割的火车车厢位置检测模型。以FPN(feature pyramid networks,特征金字塔网络)和ResNet101(residual network,残差网络)为主干网络,提取并融合分辨率、语义强度不同的特征图;结合基于期望最大化(expectation maximization,EM)算法的注意力机制,构建车厢上边框语义分割模型,用于过滤特征图中的噪声,提高图像边界的语义分割精度;设计位置检测模块,计算语义分割后图像中各类别的面积及其比例和车厢上边框外接矩形高度,以获取火车车厢位置信息。结果表明,所构建的车厢上边框语义分割模型在测试集上的mIoU(mean intersection over union,均交并比)为81.21%,mPA(mean pixel accuracy,平均像素精度)为88.64%,相比未引入注意力机制的语义分割模型分别提升了3.91%和7.44%。在煤炭定量装车站现场进行的火车车厢位置检测试验结果表明,基于语义分割的火车车厢位置检测模型的检测精度满足煤炭装车过程中车厢位置检测任务的要求,这为实现煤炭定量装车系统的智能化提供了新思路。

摘要：为了识别装煤列车车厢编号图像,提出一种基于改进的Faster R-CNN车厢编号识别方法。首先,引入Retinex图像增强算法对暗光条件下采集的低照度车厢编号图像进行增强,提高低照度车厢编号图像质量;通过分层多尺度区域推荐网络增强对多尺度、小目标车厢编号检测能力;使用基于GIoU的边框回归损失函数,提高车厢编号识别回归框准确率。在环境复杂的装车现场进行实验,车厢编号识别模型在平均精度和F1值分别为9293%和9573%,在开发套件上的推理速度为1帧/s。提出的车厢编号识别方法具有准确率高、识别速度快、漏检率低的优点,为车厢编号识别智能化提出新思路。

摘要：如果说作家哈金是异数．本书则是异数的异数，然而追根究底，这些又与他的文学艺术密切相关。哈金本名金雪飞．名闻遐迩的中文笔名“哈金”，其实翻译自英文笔名“Ha Jin”，其中“哈”来自他上大学的城市哈尔滨．“金”则是他的本姓，英文也维持如此，但直译为“哈金”时，“金”却成了他的名。

摘要：从设计方法学入手，对螺旋活套进行设计，并结合对新研制的螺旋活套在生产中的实践调查，总结分析了ＷＬＨＴ４５型螺旋活套的设计过程，作为对螺旋活套理论研究的探索。

摘要：对螺旋活套进行设计和制造,并结合对螺旋活套在生产中的应用调查,总结分析了WLHT45螺旋活套的设计过程,作为对螺旋活套的理论研究进行初步探索。