【摘 要】
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随着电动汽车在全球范围内的大规模推广,电动汽车自动化充电问题越来越受到人们的关注。自动化充电过程中最关键的步骤就是检测和识别充电插口,并完成充电插口与充电枪的对接和插拔。本文提出一种基于Faster-RCNN的充电插口检测识别算法。结合显著化图像对其中的RPN网络部分进行改进,将图像中的充电口区域显著化,用处理后的特征图像作为RPN网络的输入;设计一种多尺度MB-LBP特征与神经网络联合进行候选区
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随着电动汽车在全球范围内的大规模推广,电动汽车自动化充电问题越来越受到人们的关注。自动化充电过程中最关键的步骤就是检测和识别充电插口,并完成充电插口与充电枪的对接和插拔。本文提出一种基于Faster-RCNN的充电插口检测识别算法。结合显著化图像对其中的RPN网络部分进行改进,将图像中的充电口区域显著化,用处理后的特征图像作为RPN网络的输入;设计一种多尺度MB-LBP特征与神经网络联合进行候选区域分类。基于Pytorch框架在自建的数据集上进行训练和测试,实验结果表明,本文所提出的算法能够满足工作
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针对高校人口密度大、难以高效组织消防训练、缺乏处理应急事件经验等问题,提出一种基于DI-Guy软件的虚拟仿真训练方法。首先利用MultiGen Creator软件建立校园三维模型并加载到DI-Guy的可视化窗口中进行构建,然后模拟火灾发生场景和消防疏散过程,最后对人群疏散方案效果进行数据分析,同时对仿真模拟过程中的一些关键技术,包括利用自定义模型建立、特效实现、人物的行为控制和碰撞检测等进行研究和应用。仿真结果表明,所提出的仿真模型能够合理地反映人群疏散情况,起到良好的展示作用,为校园应急事件在DI-Gu
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动态纹理是计算机视觉中的动态模型之一,在空间范围内具有统计平稳性,在时间维度上具有随机重复性。动态纹理合成的目标是生成与给定纹理在视觉上相似的图像。在进行动态纹理合成时,回归预测误差积累是导致纹理质量下降的一个关键问题。为此,本文提出一种基于自纠正机制的动态纹理合成模型。利用清晰度、结构相似性、光流等指标来确定优化数据范围,并找到优化极值点。通过自纠正机制,将原始数据替换为优化数据,并将优化数据用
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目的:分析责任制整体护理在康复科临床护理中的满意度分析.方法:从2020年3月-2021年3月我院康复科收治患者中随机择取100例作为研究对象,按照数字表达法均分成两组,每组50例
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