【摘 要】
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为了改善传统数字图像相关(DIC)方法的剪切带边界附近位移测量精度较差和现有子区分割方法分割线不易确定的缺点,本文提出了环绕测点子区分割一阶DIC方法,其实质是将相关性不好的原始子区以测点为中心有限细分,利用一阶DIC方法搜索到相关性最好的后代子区(在剪切带边界附近且位于变形相对均匀区域).通过对基于梯度塑性理论和仿射变换制作的虚拟剪切带变形过程中的位移进行测量,验证了本文方法的正确性,并与基于粒
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为了改善传统数字图像相关(DIC)方法的剪切带边界附近位移测量精度较差和现有子区分割方法分割线不易确定的缺点,本文提出了环绕测点子区分割一阶DIC方法,其实质是将相关性不好的原始子区以测点为中心有限细分,利用一阶DIC方法搜索到相关性最好的后代子区(在剪切带边界附近且位于变形相对均匀区域).通过对基于梯度塑性理论和仿射变换制作的虚拟剪切带变形过程中的位移进行测量,验证了本文方法的正确性,并与基于粒子群优化和Newton-Raphson迭代的粗-细方法的结果进行了对比.结果表明:当粗-细方法的误差大时
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现有的口罩佩戴检测方法对设备计算性能要求高、所占存储空间大,不适合在常规计算性能的移动设备上部署应用。将轻量级网络ShuffleNet与YOLOv2进行重构组合,提出一种基于轻量级YOLOv2模型(Shuffle-YOLOv2)的口罩佩戴检测方法。该方法使用网络摄像头采集图像信号,经过局域网传输和Shuffle-YOLOv2网络检测,检测出未佩戴口罩行人时计算机触发报警器报警。Shuffle-YO
近年来国内宠物市场消费不断升级,宠物物流行业开启了井喷式发展,但现行的宠物物流大多采用粗放式服务模式,物流环节中存在大量不安全因素,宠物健康与生命无法得到保障。文章在物联网、大数据、云计算等多个技术集成的基础上,通过包装的信息传感设备,将宠物生命监测信息、物流环境信息、物流地点定位、物流箱信息与互联网连接起来,进行信息交换和通信,使宠物物流包装按照用户和平台设定的模式对宠物进行精细监控和管理。通过
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