【摘 要】
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无人机技术的发展非常迅速,已经开始大规模应用于生产生活中。针对无人机遥感图像的图像处理技术的需求日益高涨。利用传统方法搭建的遥感图像语义分割模型设计复杂、泛化能力差。数十年过去,随着现代科技的不断进步,深度学习也驶入高速发展的轨道,深度学习在人工智能、机器视觉等领域的不断突破,也为无人机遥感图像语义分割的研究指出了一个新的方向。本文实验部分选用的是公开数据集,主要包括国际摄影测量与遥感协会提供的波
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无人机技术的发展非常迅速,已经开始大规模应用于生产生活中。针对无人机遥感图像的图像处理技术的需求日益高涨。利用传统方法搭建的遥感图像语义分割模型设计复杂、泛化能力差。数十年过去,随着现代科技的不断进步,深度学习也驶入高速发展的轨道,深度学习在人工智能、机器视觉等领域的不断突破,也为无人机遥感图像语义分割的研究指出了一个新的方向。本文实验部分选用的是公开数据集,主要包括国际摄影测量与遥感协会提供的波茨坦数据集。本文的研究内容主要从以下两个方面展开研究:1.基于U-Net网络的无人机遥感图像语义分割。U
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本研究课题来源于工程实际,以成都乐创自动化技术股份有限公司的“XXX型数控贴标机综合性能优化”项目为依托,针对数控贴标效率与精度影响因素不明确导致优化方案设计缺乏方向,效率和精度相互制约导致调试方法缺失以及实际工程中数控贴标设备低效重复设计等问题,通过对贴标工艺及控制系统硬件分析,寻找精度和效率的影响因素,对主要的影响因素建立易操作且较为可靠的测量方法,指导数控贴标机控制系统优化方案的设计及调试方
随着现代制造业的不断发展,制造技术渐渐向自动化、智能化和集成化等方向发展。多设备生产系统的设备规模不断扩大,自动化程度不断完善,生产系统的生产效率得到了大幅提升,这也对生产系统的可靠性提出了更高的要求。在多设备生产系统中,设备之间具有相关性,某台设备发生故障,相关设备也会跟着停机,所以为了降低维护成本,每次维护过程应当尽量多的对健康状况退化到一定程度的设备进行预防性维护。与此同时,生产线的预防性维