【摘 要】
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随着深度学习算法的不断提升,其在机器视觉和地图导航等领域均取得了较为丰硕的成果。面对传统方法无法解决或效果不好的问题,深度学习可以通过其强大的特征学习、掌握问题的规律达到较为理想的效果。以此为基础,本文针对计算机视觉的自动驾驶中的环境目标及运动轨迹识别问题,调研了深度学习在自动驾驶领域的发展状况,构建了SceneNet深度网络模型用于场景中的目标识别,并通过基于视觉的场景语义分割构建自动驾驶的特征
【基金项目】
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2020年度陕西省教育厅专项科研计划项目(编号:20JK0823),西安培华学院校级科研课题(编号:PHKT2071)。
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随着深度学习算法的不断提升,其在机器视觉和地图导航等领域均取得了较为丰硕的成果。面对传统方法无法解决或效果不好的问题,深度学习可以通过其强大的特征学习、掌握问题的规律达到较为理想的效果。以此为基础,本文针对计算机视觉的自动驾驶中的环境目标及运动轨迹识别问题,调研了深度学习在自动驾驶领域的发展状况,构建了SceneNet深度网络模型用于场景中的目标识别,并通过基于视觉的场景语义分割构建自动驾驶的特征进行目标的运动轨迹识别,并对目标识别和行动轨迹预测进行了实验,验证了所提出的方法的有效性。
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采用扫描电镜、透射电镜和拉伸试验机等手段,研究了等温温度和等温保温时间对汽车用低合金钢显微组织和力学性能的影响。结果表明,等温温度为450℃及以上时,试验用钢的组织都为索氏体;随着等温保温时间延长或者等温温度升高,试验用钢的渗碳体片层厚度和索氏体片层间距呈现逐渐增加的趋势,尤其是等温温度600℃时的索氏体片层间距和渗碳体厚度增加较为明显。在等温温度为500℃和550℃时,试验用钢的显微硬度呈现先增加而后减小的特征,在等温保温时间为1000 s时取得最大值;试验用钢在等温温度500℃、等温保持时间1000
针对新能源汽车广泛使用的PTC加热器,本文调研了其使用环境、主要故障模式、失效机理及关键寿命指标,在此基础上确认其试验应力及监控指标,并由此设计了一套用于评估PTC加热器寿命的试验方法,分析产品的寿命情况,为该类产品寿命评估提供参考。
近年来,随着自驾游的日趋风靡,SUV行李架的载物功能越来越多的被利用起来。与此同时,为保障车主外出旅游中的人身安全,行李架的承载能力则是在配置时必须考量的重要指标之一。本文针对行李架载荷指标进行台架考核设计,通过台架实验结果与虚拟仿真数据进行比对,得出仿真结果相对准确的结论。行李架实验台架的成功设计开发应用也为虚拟开发验证提供了可靠保障,在获得安全可靠的产品同时也大大缩短了验证周期,实现了这一领域的验证创新。
质子交换膜燃料电池冷热电联供系统可回收燃料电池低品位余热,实现能量梯级高效利用,在缓解能源危机及促进环境可持续发展方面具有重要研究应用价值。本文基于Aspen plus建立了燃料电池冷热电联供系统模型,针对溴化锂吸收式制冷循环性能影响因素,研究燃料电池与溴化锂吸收式制冷系统的适配性,探寻使整个系统的能源利用效率最高的状态点,为冷热电联供系统内部各部件设计选型及优化提供参考。
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