随着深度学习技术的研究深入,深度卷积神经网络极大地改善了计算机视觉领域各项任务的研究。目标检测是计算机视觉的一个基础任务,可实现对目标的分类和定位。深度学习算法应用于目标检测任务以来,涌现出很多具有代表性的研究成果,大大改善了目标检测性能,但是,现有目标检测的模型,及其在实际场景中的应用精度,还不能达到应用标准,仍需要进一步的深入研究。本论文基于输电线路运检应用场景,研究一阶段目标检测模型,并基于
火力发电是我国当前最主要的发电方式,火电厂排放的烟气对环境具有较大影响。烟塔合一技术是一种利用冷却塔排烟的新型技术,研究烟塔合一烟气扩散特性对小尺度环境影响意义重大,对冷却塔防腐也具有重要的工程价值。在我国,受气象条件等因素的影响,烟塔合一工程主要分布在秦岭-淮河线以北的北方地区。本文采用数值模拟和风洞实验两种方法研究了烟塔合一烟气扩散特性,并针对我国北方地区冬季供热时烟塔合一排烟困难的现象提出改
大气气溶胶的光学、微物理学和辐射特性对于理解它们的区域气候和环境的影响效应至关重要。在本研究中基于近几十年(1980-2018)遥感地面和卫星观测,利用各种统计方法,结合数值模拟,探索巴基斯坦及其南亚和东亚周围地区(SEA)的气溶胶光学、微物理学和辐射性质的多尺度变化特征。巴基斯坦环境不同地区的气溶胶光学厚度(AOT)的时空演化研究表明,在整个研究区域每年都在0.002-0.012增长,达到95%
电解水制氢作为以氢能为核心的能源体系中的基础环节能够助力全球实现碳中和,其中质子交换膜电解水以灵活性强、电流密度高等特点受到广泛关注,但成本、效率以及系统稳定性等依然是其工业化道路上的障碍。本文从单电解池建模、电解水系统能量及(?)分析、催化剂制备以及单电解池温度特性实验展开,针对电解池内复杂的传热传质过程、系统效率及流量控制、低铱催化剂的制备以及电解池运行中温度响应特性进行研究,为优化质子交换膜
碳质气溶胶为PM2.5的重要组成部分,对雾霾形成、区域气候和人体健康都有很大影响。因此,研究碳质气溶胶的污染特征及来源对有效控制环境颗粒物有重要的意义。本文以长治市为例,采集了冬季(2017年和2018年)和夏季(2018年)环境空气中PM2.5样品和典型排放源颗粒物样品(包括:燃煤尘、生物质燃烧尘、汽油车尾气尘、柴油车尾气尘、扬尘),利用热/光碳分析仪、同位素质谱和离子色谱系统分别分析了 PM2