摘要：In some scattered point cloud triangular mesh restoration algorithm, small triangular mesh holes problem will often affect the quality of the model. For small holes at the details, this paper propose a method for identifying and extracting hollow edge,and use a triangle growth way based on boundary edge angle to fill the empty void. First, according the relationship of the point, side and face of the triangle mesh model to identify the hole, then extracting the holes boundary edge and classifying it. Finally, using a triangle growth method based on holes boundary edge angle to fill each small holes separated from the boundary. Compared with other algorithm of filling holes, this method is high efficiency for small holes of smooth surface,and itimprovesthe quality of the triangular mesh model.

摘要：In order toovercomethe poor local search ability of genetic algorithm, resulting in the basic genetic algorithm is time-consuming, and low search abilityin the late evolutionary, we use thegray coding instead ofbinary codingatthebeginning of the coding;we use multi-point crossoverto replace the originalsingle-point ***, theexperimentshows that the improved genetic algorithmnot only has a strong search capability, but also thestability has been effectively improved.

摘要：由于音频驱动的跨模态视觉生成算法具有广泛地应用场景,近年来已得到产业界和科研界的广泛关注。音频和视觉为人们日常生活中最重要和常见的2种模态,然而设计一种能够创意地想象出与音频相对应的视觉场景一直是一个巨大挑战,目前关于音频驱动的跨模态视觉生成问题在已有文献中尚未得到系统而全面地研究。针对现有音频驱动的跨模态视觉生成算法进行概述,并将其分为音频到图像、音频到肢体动作视频和音频到说话人脸视频3类。首先阐述其具体应用领域与主流算法流程,并对涉及框架技术进行解析,然后按照技术推进的顺序对相关算法的核心内容与优劣势进行阐述,并解释其生成表现效果,最后对目前领域内所面临的机遇和挑战进行讨论,给出未来研究方向。

摘要：针对输电线路树障清理作业任务对空中机器人平台稳定性、平动性和抗扰性的高要求,为克服传统平面配置多旋翼无人机姿态配合式位置移动的缺点,本文在全驱动多旋翼飞行器设计思想的启发下,提出并设计了一种无需姿态配合即可实现前后平移运动的非平面作业型多旋翼空中机器人.首先分别建立其姿态的运动学和动力学模型,然后采用自抗扰控制技术设计了该机器人的位置和姿态跟踪控制律.多组仿真和样机实验结果表明,本文所设计的非平面配置旋翼空中机器人在作业过程中的接触力扰动下具有良好稳定性、平动性和抗扰性.

摘要：针对现有场景文本检测方法不能深入挖掘并充分融合多尺度文本实例判别性特征的问题,提出一种基于注意力机制与深度多尺度特征融合的自然场景文本检测方法。首先采用带有注意力增强的ResNeSt50作为骨干网络,提取文本实例在不同尺度上更具判别力的特征表示;然后设计深度多尺度特征融合模块,将不同尺度的特征信息进行交互,自适应地学习不同尺度特征图对应的权重矩阵,用于融合文本实例在不同尺度特征图上具有判别力的特征信息,从而获得更具鲁棒性的多尺度融合特征图;最后利用自适应的二值化后处理模块生成更加精确的文本区域边界框。为评估其有效性,大量实验在ICDAR2015,ICDAR2013和CTW1500数据集上进行验证,结果表明该方法相较于其他先进的检测方法取得了有竞争力的检测结果,展现出良好的鲁棒性和泛化能力。

摘要：针对第三方用户对移动台定位的难点,设计了一种单基站定位算法。分形插值算法和三天线场强差分算法用于获取高精度的单基站定位参数,同时介绍了抑制多径效应的选通相关算法。系统的仿真结果表明该定位算法可以提供高精度的定位结果。

摘要：加热器作为核电站废液处理(简称TEU)系统中的关键设备,直接决定系统是否能够有效稳定运行。而废液处理系统加热器为立式多程换热器,不同于常规卧式换热器,其热工水力有其特殊性。通过建立新型立式多程换热模型,应用于TEU系统加热装置的设计计算与选型校核,结果显示:设计的加热装置换热面积裕量较大,确保TEU系统关键设备满足运行要求,该方法对同类立式多程换热装置设计与运行具有重要的参考价值。

摘要：中国古代文化中"天人合一"、"物我合一"的理想境界在波澜壮阔的生态主义浪潮下备受世界关注和向往。西方人对东方古代文明的肯定和向往也投射到电影艺术领域,成为西方电影反映生态意识的一个重要内容。影片《喜马拉雅》通过对那一片西方人士眼中的充满神秘色彩的世外桃源的描绘,传达了西方世界对这种人与自然和谐相处、浑然融为一体的理想境界的赞誉和向往。

摘要：行人检测器对算法的速度和精确度有很高的要求。虽然基于深度卷积神经网络(DCNN)的行人检测器具有较高的检测精度,但是这类检测器对硬件设备的计算能力要求较高,因此,这类行人检测器无法很好地部署到诸如移动设备、嵌入式设备和自动驾驶系统等轻量化系统中。基于此,提出了一种更好地平衡速度和精度的轻量级行人检测器(EPDNet)。首先,主干网络的浅层卷积使用深度可分离卷积以压缩模型的参数量,深层卷积使用标准卷积以提取高级语义特征。另外,为了进一步提高模型的性能,主干网络采用特征融合方法来增强其输出特征的表达能力。通过实验对比分析,EPDNet在2个具有挑战性的行人数据集Caltech和CityPersons上表现出了优越的性能,与基准模型相比,EPDNet在速度和精确度之间获得了更好的权衡,EPDNet的速度和精确度同时得到了提高。

摘要：视频异常检测是指识别不符合预期行为的事件。当前许多方法利用重构误差来检测异常,由于深度神经网络的强大能力可能会重构出异常行为,这与异常行为重构误差较大的假设不符。而利用预测未来帧的方法进行异常检测取得了很好的效果,但这些方法大多未考虑正常样本的多样性,或不能建立视频连续帧之间的关联。为了解决该问题,提出了一种时序多尺度自编码器网络用于预测未来帧,并通过预测值与真实值的差异完成视频异常检测。该网络不仅明确考虑了正常事件的多样性,而且强大的编码器可以构建长程空间依赖关系,进而增强输出特征的多样性,此外,针对复杂的数据集含有较多噪声的特点,提出了去噪网络,进一步提升了模型的精度。该方法在达到实时性要求的前提下,在Avenue数据集上达到了目前最优的精度。