摘要：由于铁路通讯漏缆卡扣结构模糊、背景差异小、类型多样且数据分布复杂,因此卡扣的缺陷检测仍具有挑战性。针对现有的CNN网络对缺陷数据分布敏感问题,引入非监督学习式的GAN网络,并提出基于分块重构GAN的卡扣缺陷检测算法。首先,采用经典的YOLOv5-M模型截取漏缆卡扣图像;然后,以现有的Skip-GANomaly网络为基础,采用分块去除的方式拆分卡扣图像,将卡扣特征离散化的同时也增加了样本的容量,缓解了Skip-GANomaly在缺陷卡扣重构中的过拟合问题;此外,提出采用余弦相似度计算卡扣重构前后图像的相似度分数,以此判定卡扣是否存在缺陷。选取综合巡检车采集到的漏缆卡扣数据集进行实验,结果表明,本文提出的算法对多类型卡扣缺陷识别的AUC值达到了0.961,比Skip-GANomaly算法提高了3%。此外,可视化的结果表明,与其他两种经典的异常分数相比,采用基于余弦相似度方法能够更好地区分缺陷和正常卡扣。

摘要：精确实例分割作为葡萄产业园中智能化农艺管理的一项关键技术,对于智慧葡萄园的自动化管理具有重要意义。由于葡萄生长密集、重叠现象严重,传统Mask R-CNN算法分割葡萄时存在实例边缘不准确且重叠区域易错的问题。针对上述问题,提出一种基于局部加权非相干区域监督的葡萄精确分割算法。嵌入额外的非相干区域预测分支,提取葡萄的非相干区域(边缘)和局部非相干区域(重叠边界);对于提取到的上述区域掩码进行加权监督,增强网络对易错区域的特征提取能力;基于像素亲和的多任务融合模块被提出,用于建模非相干分支和掩码分支间的像素亲和关系,进一步提升网络分割性能。利用该方法在与YOLACT++、Mask R-CNN、SOLOv2等实例分割网络在不同的评价指标上进行比较,实验结果表明该方法具有较好的分割性能,可以精确分割出葡萄边界及实例重叠区域。

摘要：传统随机遮挡算法在合成葡萄遮挡图像时会导致合成数据失真,易使葡萄遮挡预测失效。因此,提出一种适用于葡萄遮挡预测的遮挡数据合成方法,并进一步提出基于自监督学习的葡萄实例去遮挡预测算法。在数据合成阶段,该算法采用接近式遮挡策略取代随机遮挡方式用于将完整葡萄实例合成为不同的被遮挡实例,并在合成过程前通过一系列预处理机制来控制互为遮挡的葡萄实例尺寸,从而保证合成的遮挡葡萄符合真实情形,不存在失真问题;随后,将遮挡预测过程拆分为掩码重构与语义填充2个部分,并挑选对应的合成数据分别用于训练基于通用Unet的掩码重构网络和语义填充网络。为了克服因实例分割截取尺寸限制而无法预测完整实例的问题,该算法在数据合成阶段充分考虑被遮挡实例与遮挡者实例,并提出对应的重构和填充函数;在遮挡预测阶段,基于开源架构训练的Pointrend实例分割网络以及所提出的掩码重构网络和语义填充网络被依次用来完成对被遮挡葡萄的预测。在遮挡估计数据集上进行实验,结果表明,该算法预测的遮挡葡萄掩码与真实标注间的交并比(IoU)值达到81.16%,高于其他对比方法,表明所提合成算法与重构框架能够用于葡萄遮挡预测任务。

摘要：以胺、异硫氰酸酯和炔酯为原料,通过三组分偶联环化制备了一系列4-氧代-2-亚胺基噻唑烷-5-亚基乙酸乙酯类化合物.采用噻唑蓝(MTT)法研究了目标化合物对人肝癌细胞Hep G2和人乳腺癌细胞MCF-7的体外抗癌活性,结果发现大多数化合物显示出明显的抗癌活性.与顺铂相比,(Z)-2-((Z)-2-((3,4-二氯苯基)亚氨基)-3-(3-(4-甲基哌嗪-1-基)丙基)-4-氧代噻唑烷-5-亚基)乙酸乙酯(4r)表现出最好的细胞毒性,对Hep G2和MCF-7的IC50值分别为0.88和0.80μmol/L,并且讨论了药物的初步构效关系.这些化合物对肿瘤细胞具有良好的生物活性,是一类有应用前景的化学治疗药物,值得进行后续研究.

摘要：为了提高水下航行器的充电便捷性,水下无线充电系统得到发展,但同时水下无线充电技术仍然存在充电传输效率较低、传输功率较低的问题。而充电传输效率和功率与补偿网络的选取和耦合器的形状、参数等相关,因此实现对补偿网络和耦合器的优化对于无线充电系统传输效率和功率的提升有重要意义。首先,对磁感应耦合式无线充电电路中补偿网络选用原边串联-副边并联补偿方式,对传输功率、效率进行理论推导和分析。其次,对耦合器的尺寸结构进行仿真建模,得到参数符合的耦合器。在此基础上,建立水下无线充电仿真系统进行仿真,得到仿真参数。最后,进行器件选取和驱动电路、原副边电路PCB板的设计制作,进而搭建了一台无线充电系统样机平台进行实验,并得到实验结论。

摘要：轨道交通普遍具有运量大、速度快、班次密、安全舒适、准点率高、全天候、运费低和节能环保等优点,极大地方便了人们出行,是人们不可或缺的交通工具。随着中国各大城市有越来越多的地铁线路开通运营,而在运营中的隧道地段若产生过大不均匀沉降则会严重影响运营安全和隧道结构。通过开发轨道交通不均匀沉试验装置,以模拟土体不均匀沉降的情况下,测量隧道模型的变形情况、受力情况、沉降量和倾斜程度,则可以针对性地选择处理方法来解决隧道不均匀沉降问题,从而稳定轨道交通的线路结构、提高耐久性和防水性、增强轨道平顺度、提高乘客乘坐的舒适度,使轨道交通能够安全稳定地运营,以满足人们能够较好地了解土体的动力稳定性并正确判断隧道的沉降变化规律,进而为土体和隧道加固治理提供依据的应用需求,将具有良好的应用前景和社会价值。