【摘 要】
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针对实际选煤生产中，原煤自身干湿状况以及受潮湿、雨淋、喷淋、冲洗等影响，导致煤和矸石表面含水量不同，煤矸图像特征变化大的问题，通过试验法研究了不同外在水分下煤和矸石图像灰度和纹理特征参数的变化规律。设计试验方案并搭建图像采集系统，分别建立煤、矸石外在水分由饱和至干燥7种不同状态下的图像样本库。选取干燥状态下煤矸图像特征差异较大的9种特征参数，提取各参数在不同外在含水率下的值分析得出，含水率较低时，
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针对实际选煤生产中，原煤自身干湿状况以及受潮湿、雨淋、喷淋、冲洗等影响，导致煤和矸石表面含水量不同，煤矸图像特征变化大的问题，通过试验法研究了不同外在水分下煤和矸石图像灰度和纹理特征参数的变化规律。设计试验方案并搭建图像采集系统，分别建立煤、矸石外在水分由饱和至干燥7种不同状态下的图像样本库。选取干燥状态下煤矸图像特征差异较大的9种特征参数，提取各参数在不同外在含水率下的值分析得出，含水率较低时，各特征参数变化相对稳定。随着含水率升高，煤、矸图像各特征参数均呈现有较为明显的变化，且水分含量变化对矸石
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基本的目标检测任务是在图像中识别目标，并标注目标的类别和位置信息。但是，很多应用中的目标检测任务常常带有语义约束，典型的包括单类别目标的数量约束和多个目标之间的空间位置约束。如在基于视频的生产安全监控系统中，目标检测不仅要识别和标定安全防护装备，还要检测这些安全防护装备是否被规范穿戴。本文提出了一种目标检测中语义约束检查算法。首先定义一种语义约束的模型，然后对图像进行带有语义信息的目标检测，最终对
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针对宫颈细胞图像的相似性极高，其细粒度分类存在准确率低的问题，提出了一种基于双路径网络与局部判别损失函数的DRMNet算法。该算法在特征提取阶段以残差结构为主体，加入密集连接路径，结合两者优点，使网络对特征有着高复用率、低特征冗余度的同时，保持探索新特征的能力。在分类阶段，通过改进损失函数来挖掘图像中的细微特征，利用局部判别损失函数使网络寻找具有判别力的局部区域特征。该算法在Herlev数据集上的
微小故障的快速诊断是预防和减少重大显著性故障发生的关键。近年来，基于卷积神经网络(Convolutional neural network， CNN)的智能诊断方法已成为船舶机械领域研究的热点。然而，现行的基于图像处理框架的2D-CNN算法在处理多传感器、多通道故障数据时存在检测时间长、数据融合效率低的不足。为此，提出了一种改进的1DCNN-GAP的深度学习新算法，用于船舶旋转机械的故障快速诊断。
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在耦合CLM4.5的区域气候模式RegCM4.7中分别应用原始土壤水热参数化方案与改进后的砾石参数化方案在青藏高原西部、中部与东南部区域进行模拟，并根据砾石分布特征在每个区域选取单点分析了两种方案模拟结果存在差异的原因。在此基础上利用中国陆面融合再分析数据（CRA-40）检验了砾石参数化方案在高原不同区域对于土壤含水量的模拟效果。结果表明：在应用砾石参数化方案的RegCM4.7模式中：地表水分输入