摘要：在高强度聚焦超声治疗中,需要在监控超声图像中准确地提取治疗的目标区域,但受到超声图像中复杂背景和大量噪声的干扰,传统图像分割算法对超声图像中目标区域分割时存在局限性.为了提取超声图像中的目标区域,提出一种结合改进DeepLabv3+网络和改进损失函数的语义分割方法.在DeepLabv3+网络的基础上,加入串联了DenseASPP结构与通道注意力机制的注意力机制增强DenseASPP到DeepLabv3+编码器中,并提出一种特征图加权模块加入DeepLabv3+解码器中,以提高网络特征提取能力和对目标区域边缘的分割精度;在损失函数上,结合Huber损失和noise-robust Dice损失得到的改进损失,解决多类别像素数量比例失衡问题并提高损失函数对噪声的鲁棒性.消融实验结果表明,与原始DeepLabv3+网络相比,改进DeepLabv3+网络分割结果的MIoU提高0.46个百分点,使用改进损失函数训练的改进DeepLabv3+网络分割结果的MIoU提高0.99个百分点.所提方法有效地提高了对高强度聚焦超声治疗监控超声图像中目标区域的分割精度,并对噪声具有强鲁棒性.

摘要：地震引起的滑坡是我国山区最为常见的地质灾害,为了深入理解地震作用下边坡的破坏过程及动力响应特性,对震裂–溃滑型破坏模式的边坡进行了室内振动台模型试验,深入分析该类型边坡失稳破坏的物理过程,以及在地震荷载作用下边坡动力响应规律。通过分析相关边坡的现场资料,设计制作相似模型并进行多工况的模型试验。试验结果表明在地震荷载作用下,边坡加速度放大系数沿高程的变化规律受加载波的类型影响较大。在同样条件下,卧龙波诱导的边坡加速度放大系数最大,EL Centro波次之,正弦波最小。边坡加速度放大系数与输入波加速度峰值关系受输入波类型、边坡土体位置等影响较大。当激励载荷频率较低时(如小于6 Hz),整个边坡的加速度放大效应不明显;当激励载荷频率较高时(如大于10 Hz),边坡底部区域加速度放大效应不明显,但在边坡中上部位置边坡加速度放大效应显著。

摘要：高速公路环境下,相邻车道前方车辆变道切入是常见的高风险场景。基于场景的虚拟仿真测试,是验证无人车应对其他车辆变道切入时控制算法安全性与可靠性的有效方法。基于蒙特卡洛模拟方法,提出一种无人车高速公路变道虚拟测试场景自动生成算法,实现测试场景中变道车与测试车的运动轨迹生成。利用高速公路真实交通数据集highD提取真实变道场景,分析场景的4个特征参数。基于马尔科夫链设计变道轨迹模型。针对场景特征,构建两车轨迹约束关系模型和测试车轨迹模型。运用蒙特卡洛模拟生成变道轨迹和测试车变道切入时刻前运行轨迹。通过计算生成变道轨迹与真实轨迹缓冲区重合度,验证生成变道轨迹与真实轨迹的相似性。统计生成有效变道轨迹数量,检验场景生成对场景覆盖度的提升效果。验证结果显示:(1)随机生成的2万条变道轨迹中,落在最相似真实轨迹缓冲区的轨迹超过85.6%,表明基于蒙特卡洛模拟的场景生成算法能够保证生成场景中变道轨迹与真实轨迹的相似性;(2)通过在变道车各速度区间内随机生成50万条变道轨迹,可使生成测试场景中有效轨迹数量,相比真实场景平均增加2320倍,提高测试场景覆盖度;(3)场景自动生成中,通过调整变道场景的4个特征参数,可以控制轨迹生成结果,增强测试场景的针对性。

摘要：针对当前主流的交通标志目标检测算法在复杂环境中对小目标检测精度低、存在误检和漏检的问题,提出一种改进的基于YOLOv8s的交通标志检测算法。该算法在主干网络中使用Pconv卷积并设计C2faster模块,以实现轻量化网络结构同时维持网络精度。为更好地利用底层和高层特征之间的信息,并增强区域上下文关联能力,根据SPPF的思想设计SPPFCSPC模块作为空间金字塔池化模块。通过添加GAM注意力机制进一步增强网络的特征提取能力,有效提高检测精度。为改善对微小目标的检测能力,在网络颈部添加四倍下采样分支,优化目标定位。此外,使用Focal-EIoU损失函数替换原CIoU损失函数,对预测框的宽高比进行准确定义,缓解正负样本不平衡的问题。实验结果表明,在CCTSDB-2021交通标志数据集上,改进算法的精确率、召回率和mAP@0.5分别达到86.1%、73.0%和81.2%,相比原始的YOLOv8s算法分别提高了0.8%、6.3%和6.9%。此外,该算法在复杂天气和恶劣环境下的误检和漏检问题得到明显改善,综合检测性能明显优于对比算法,具有较大的实用价值。

摘要：本文对自然场景文本检测问题及其方法的研究进展进行了综述.首先,论述了自然场景文本的特点、自然场景文本检测技术的研究背景、现状以及主要技术路线.其次,从传统文本检测以及深度学习文本检测的视角出发,梳理、分析并比较了各类自然场景文本检测方法的优缺点,并介绍了端对端文本识别技术.再次,论述了自然场景文本检测技术所面临的挑战,探讨了相应的解决方案.最后,本文列举了测试基准数据集、评估方法,将最具代表性的自然场景文本检测方法的性能进行了比较,本文还展望了本领域的发展趋势.

摘要：正确认识地震作用下边坡的破坏模式及动力响应特征可以为边坡抗震设计提供理论指导。为了探讨边坡土体含水率的变化对边坡破坏模式及动力响应的影响,针对该问题展了室内振动台模型试验,分析了不同含水率边坡失稳破坏的物理过程,以及在地震荷载作用下边坡动力响应规律。试验结果表明土体含水率对边坡破坏模式有较大影响,含水率6.8%和10%的砂土边坡分别表现为震裂–溃滑型和震裂–溃散型滑坡破坏形式,含水率18.1%和24.6%的黏土边坡分别表现为震裂–溃散性和震裂–蠕滑型滑坡破坏形式;在参数考虑的范围内含水率较大的边坡比含水率较小的边坡更稳定;在水平动力载荷作用下,边坡表面的土体位移变化规律能够反应出边坡失稳破坏特征;对于该文讨论的砂土和黏土边坡而言,含水率大的边坡加速度放大效应弱于含水率小的边坡;从土体阻尼角度解释了含水率变化对边坡失稳影响的机理。

摘要：阐述了目前形成的自动驾驶测试场景的5种定义,并在梳理测试场景、基元场景、场景要素之间逻辑关系的基础上提出了自动驾驶测试场景及有关概念的定义;对比了目前业界较为认可的3种自动驾驶测试场景架构;从场景数据来源梳理了国内外开展的交通事故数据与自然驾驶数据采集与研究现状;概括了利用已知数据、专家数据、测试需求、测试对象以及自动驾驶技术特征等开展未知自动驾驶测试场景构建与自动生成研究的成果。研究结果表明:自动驾驶测试场景的定义及架构与自动驾驶场景的构建与自动生成关系密切;自动驾驶场景可以认为是自动驾驶汽车的行驶环境、交通参与者与驾驶行为等场景要素的有机组合与综合反映,自动驾驶测试场景除包含场景的所有要素外,还应包含场景起始状态、场景发生的态势以及场景结束时造成的影响和结果等内容的动态语义描述;现有测试场景架构已较为完善,但难以满足不同测试目标及测试方法的需求,其优化应充分考虑测试场景设计的流程;交通事故数据采集精度及有效数据特征不一,自然驾驶场景数据难以完全采集,且采集规范不统一,其面向自动驾驶测试场景构建的有效性还有待进一步论证,自动驾驶测试数据有望成为重要补充;提升场景覆盖度、加速测试进程是自动驾驶测试场景构建的重要研究目标,人工智能技术在自动驾驶场景生成领域的深度应用有望满足测试场景的完全覆盖或高覆盖需求;面向不同自动驾驶等级的测试场景分级及面向自动驾驶加速测试场景构建方法将是自动驾驶测试场景构建下一步研究的重要方向。

摘要：分析了长江下游航道超细疏浚砂的理化性质,并以超细疏浚砂为原料,设计了5种不同疏浚砂掺量的碱激发矿渣混凝土(AASC)配合比,研究了其流动性、抗压强度、劈拉强度和吸水率的变化。通过SEM、XRD和压汞(MIP)技术,分析了AASC的物相组成和微观结构。研究表明:长江下游航道的超细疏浚砂颗粒细度模数在0.1~0.5之间。随着超细疏浚砂掺量的提升,试件的抗压强度和劈拉强度呈先上升后降低的趋势,而其流动性持续下降。在疏浚砂掺量(疏浚砂与细骨料的质量比)为50%时,AASC具有较好的力学性能和工作性能。试件的吸水率、密度测试以及SEM和MIP观察表明,适当掺入疏浚砂能够增加混凝土密实度,改善混凝土界面过渡区的结构,但过量疏浚砂导致混凝土流动性降低,且混凝土内的多害孔隙增加。

摘要：针对传统车载多媒体广告机的局限性,提出了一种基于嵌入式Liunx与Qt/Embedded的车载多媒体广告机的设计方案。该方案采用以ARM处理器S3C6410为核心的硬件平台和以嵌入式Linux系统为核心的软件平台,并在此基础上采用开放源代码的图形界面库Qt开发广告机界面,同时利用开源播放软件MPlayer作为播放器。经实验验证,该多媒体广告机具有成本较低、界面友好、反应灵敏等特点,并在跨平台性、可扩展性等方面比传统方案有显著改善。

摘要：1992年美国拉维思加斯直升机博览会上,美国西科斯基公司首次展出了一种目标21世纪军民通用中型直升机的设计方案,取名"直升客车",又名"超鹰",代号S-92,该方案以其设计先进、技术可靠、维护方便、费用低廉而引起国际直升机界的关注,此后,该公司投入250名工程技术人员。全面开展初步设计并积极进行动部件的试验验证工作。