摘要：为了充分利用遥感图像中丰富的细节信息和上下文信息,提高图像语义分割精度,提出一种深度融合网结合条件随机场模型的遥感图像语义分割方法。方法在全卷积神经网络框架中增加反卷积融合结构,搭建深度融合DFN (Deep Fusion Networks)网络,通过深层网络自动获取多尺度特征,避免人工设计和选择特征,提高模型的泛化能力;同时借助反卷积融合结构,利用多尺度信息,将浅层细节信息和深层语义信息相融合,提高模型的处理精度。由全连接条件随机场引入空间上下文信息,更好地定位边界,得到最终的语义分割结果。在遥感图像数据集上的实验结果显示:(1)随着不同尺度细节信息的融入,结果的边缘轮廓越精确、接近标签图像;(2)增加了空间上下文信息后,语义分割结果边缘更细化、准确,精度更高。实验表明,该方法可以有效提高遥感图像语义分割的精度,改善结果的过平滑现象。

摘要：目的克服传统遥感图像超分辨率重建方法依赖同一场景多时相图像序列且需预先配准等缺点,解决学习法中训练效率低和过拟合问题,同时削弱插值操作后的块效应,增强单幅遥感图像超分辨率重建效果。方法首先构造基于四层卷积的深度神经网络结构,并在结构中前三层卷积后添加参数修正线性单元层和局部响应归一化层进行优化,经过训练得到遥感图像超分辨率重建模型,其次,对多波段遥感图像的亮度空间进行双三次插值,然后使用该模型对插值结果进行重建,并在亮度空间重建结果指导下,使用联合双边滤波来提升其色度空间边缘细节。结果应用该方法对实验遥感图像进行2倍、3倍、4倍重建时在无参考指标上均优于对比方法,平均清晰度提升约2.5个单位,同时取得了较好的全参考评价结果,在2倍重建时峰值信噪比较传统插值法提升了约2 d B,且平均训练效率较其他学习法提升3倍以上,所得遥感图像重建结果在目视效果上更加细致、自然。结论实验结果表明,本文设计的网络抗过拟合能力强、训练效率高,重建时针对单幅遥感图像,无需依赖图像序列且不受波段影响,重建结果细节表现较好,具有较强的普适性。

摘要：RICE算法在无损压缩系统有着广泛的应用。由于RICE算法采用了变长的自适应熵编码,因此在解码时需要对压缩流进行逐位判断和解析,这给高速解压缩的实现带来了困难。现有的RICE解码实现在解码速度和通用性上都不理想。针对RICE算法中自适应熵编码的特点,设计了一种基于有限状态机和查找表的并行RICE解码结构,可在FPGA上完成8比特宽度的并行解码,解码速度最高可达176 MB/s;同时,该解码结构适用于编码参数k变化的情况,具有很强的通用性。

摘要：校正算法是解决高超音速目标长时间相参积累性能下降,提升雷达检测高超音速微弱目标水平的重要手段,目前针对雷达基于校正算法的长时间相参积累效果的评估片面化、可视性差,缺乏系统性整体化评估体系。针对以上问题,基于现代预警雷达工作体系,设计了基于校正算法的长时间相参积累效果评估仿真系统。系统包含基于校正算法的长时间相参积累、目标特性提取和校正算法性能评估三大模块,给出了基于校正算法的长时间相参积累效果的提升情况,完成了长时间相参积累效果的全方位评估,系统为校正算法的分析验证提供了良好的验证平台。

摘要：结合综艺节目《综艺嘉年华》灯光设计的前期准备、节目录制过程中的具体工作,谈综艺节目灯光设计的心得体会。

摘要：基于Pro-E特征建模、参数化、全数据相关的特点,不仅能实现零部件的参数化实体建模,也可以方便地建立从三维模型到二维工程图的转换,有效地缩短设计时间,提高设计效率与质量,通过对Pro-E特点的讨论,结合VEIC列车清洗机产品设计实例,论述了Pro-E在列车清洗机机械结构部分设计中的应用,介绍了运用该理念进行三维设计的思路、步骤和建模过程。

摘要：随着北京市地铁车辆维修业务需求大幅增加,平西府车辆大修厂建成后,能够满足车辆维修业务需求,保障轨道交通车辆安全运营。本文所述适用于平西府大修厂的列车淋雨试验设备,能够对地铁列车在大修后进行密封性能的试验,对地铁车辆的正常运营起着至关重要的作用。

摘要：以VEIC-BJ型洗车机防侧翻装置轴为研究对象,通过对防侧翻装置轴的三维实体建模,将此模型导入到ANSYS软件中进行分析。Pro/E与ANSYS的紧密结合,比传统AutoCAD设计更能够缩短开发周期,提高生产制造水平。

摘要：本文以哈尔滨铁路局科学技术研究所生产的列车自动清洗机端刷系统为研究对象,通过地铁运营公司维护人员的反馈需求及本人的设计安装经验,提出一些列车自动清洗机端刷系统改进的想法及探究。

摘要：介绍了公铁两用牵引车的发展状况,并对其总结分析了3种驱动方式,分析了其优缺点,并针对社会对该车性能要求的不断提高,结合本车设计方案的总体定位,对驱动方式进行研究,讨论并初步设计了本车的驱动方式,验证了其可行性。