【摘 要】
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煤岩识别是实现工作面智能化开采的核心技术，已成为煤炭开采领域的技术难题。针对当前综采工作面煤岩识别精度低的问题，提出了一种基于改进U-net网络模型的煤岩图像识别方法。该方法通过使用深度分离卷积代替传统卷积减少了网络模型的参数，提高了语义分割的效率；添加Res2net模块来提高编码器提取特征的能力，同时加入条件随机场对分割图像进行后处理,来提高网络模型在分割煤岩图像交界区域的精确性。为了获取更加丰
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煤岩识别是实现工作面智能化开采的核心技术，已成为煤炭开采领域的技术难题。针对当前综采工作面煤岩识别精度低的问题，提出了一种基于改进U-net网络模型的煤岩图像识别方法。该方法通过使用深度分离卷积代替传统卷积减少了网络模型的参数，提高了语义分割的效率；添加Res2net模块来提高编码器提取特征的能力，同时加入条件随机场对分割图像进行后处理,来提高网络模型在分割煤岩图像交界区域的精确性。为了获取更加丰富的煤岩分布图像，研制了不同特性的煤岩试样，搭建了采煤机煤岩截割实验台。通过煤岩截割实验获取了煤岩分布图
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非局部均值去噪(Non-local means, NLM)算法利用图像的自相似性,取得了很好的去噪效果.然而, NLM算法对图像中不相似的邻域块分配了过大的权重,此外算法的搜索窗大小和滤波参数等通常是固定的且无法根据图像内容的变化做出自适应的调整.针对上述问题,本文提出一种无监督多重非局部融合(Unsupervised multi-non-local fusion, UM-NLF)的图像去噪方法,
青藏高原土壤水热状况对气候变化以及植被退化等方面的研究具有重要意义，土壤湿度的准确刻画还会影响到数值预报模式对当地及其下游地区降水的模拟能力。为此，采用中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站安多观测点2014年1―12月的土壤温度、土壤湿度观测资料以及同期安多气象站观测数据，分析了青藏高原那曲地区中部不同深度土壤温、湿度的分布特征及其与气温、降水量等气象要素的关系。结果表明：（1）土壤温度浅层为正弦
针对传统滑坡监测数据采集系统布线困难、自动化程度低、成本高等问题，设计了一种基于物联网技术的滑坡监测数据自动采集系统。该系统以ZigBee无线传感器网络、无线通信技术为核心，通过布置在滑坡体上的传感器节点采集数据。利用ZigBee协议和互联网将数据实时传输到监控中心，使相关工作人员及时掌握滑坡体信息。以三峡库区八字门滑坡为例，分析了该滑坡当前监测手段的不足，建立了八字门滑坡的物联网监测系统，分别对
非参数化谱反演是研究地震动震源、传播路径及场地效应的关键技术，可靠的反演结果有助于准确认识地震震源物理，进而有效预测地震动和地震危险性。本文通过2016—2017年意大利中部地震序列地震动的谱反演，分析震源和场地项权衡的约束条件、单步法/两步法的选择、震源参数估计等关键环节对反演结果可靠性的影响，并提出确保反演可靠性的合理建议。常用来处理震源和场地项权衡的约束条件的参考场地显著影响反演可靠性，建议
布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节,实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义.在实际布匹生产过程中,布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题,且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征,加大布匹瑕疵检测难度.本文提出基于深度卷积神经网络的分类不平衡纹理布匹瑕疵检测方法,首先建立一种基于通道叠加的ResNet50卷积神经网络模型(ResNet50+)对布匹
基于深度学习的方法在去雾领域已经取得了很大进展，但仍然存在去雾不彻底和颜色失真等问题。针对这些问题，本文提出一种基于内容特征和风格特征相融合的单幅图像去雾网络。所提网络包括特征提取、特征融合和图像复原三个子网络，其中特征提取网络包括内容特征提取模块和风格特征提取模块，分别用于学习图像内容和图像风格以实现去雾的同时可较好地保持原始图像的色彩特征。在特征融合子网络中，引入注意力机制对内容特征提取模块输
近年来，随着偏光片的应用更加广泛，对于其生产质量也有严苛的要求。本文采用深度学习的目标检测算法对偏光片的三类瑕疵缺陷进行检测，以解决传统方法检测精度低、硬件成本高的问题，优化生产工艺。本文基于YOLOv3-Tiny算法，采用Dense Block模块与SPP-Net模块对其特征提取网络进行优化，且与待检测目标的实际情况相结合调整优化网络的检测模块提出一种改进后的算法YOLOv3-Tiny-D。实验
以种植榛子年限分别为2、4、5和8年的土壤为对象，研究种植榛子对土壤基本理化性质及腐殖物质组成的影响，对榛子栽培的有效管理、园林土壤的可持续利用及水土保持效果具有重要的理论研究意义和实践指导价值。研究结果表明，在种植榛子2-8年中，榛子的茎粗、茎围、年产量、均果重在第8年时达到最大。与未种植榛子的裸地相比，种植榛子第8年时土壤有效氮、速效磷、速效钾含和容重分别升高了53.95%，15.38%，14
为了探索裸地(BS)、植被自然生长地(NG)、秸秆还田裸地(BS+CS)和秸秆还田玉米用地(CS)在土壤有机碳和腐殖质组分的变化，以农大试验田黑土区12年长期微区试验处理下的土壤为研究对象，研究不同土地利用方式对黑土有机碳及腐殖质组分的影响。结果表明：土壤有机碳含量为：NG>CS>BS>BS+CS，植被自然生长地和秸秆还田玉米用地有利于提高土壤有机碳含量。NG土壤胡敏酸（HA）、富里酸（FA）和胡
针对现场采集的人参图像中背景复杂、不宜实时诊断人参叶斑病害严重程度的问题，本研究提出一种Otsu和形态学相结合的人参叶斑图像分割系统。通过HSV空间模型和Otsu算法对图像中叶面周围复杂背景的特征进行分割，得到初步分割复杂背景的结果，采用形态学算法，实现复杂背景的精细分割，提取人参叶面目标图像，根据颜色特征信息，将健康绿色叶面与病斑进行分割，实现病斑图像提取，依据分割结果，计算健康叶面、病斑部分的