【摘 要】
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位置与背景鲁棒的区域提取技术一直以来都是DM码识别技术中的关键核心。目前,已有的二维码区域提取主要是利用卷积神经网络或者BP神经网络等方法来实现的,其共同特点是基于神经网络,且有较高的准确率,但这些方法仍存在以下缺点:(1)训练过程复杂繁琐;(2)训练后仍需对图片进行特征变换或者图片重组才能达到对其进行定位识别的目的。针对该问题,提出了一种基于语义分割技术的DM码条码区域提取方法:先采用基于深度学
【基金项目】
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河南省重大科技专项(171100210300-01)。
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位置与背景鲁棒的区域提取技术一直以来都是DM码识别技术中的关键核心。目前,已有的二维码区域提取主要是利用卷积神经网络或者BP神经网络等方法来实现的,其共同特点是基于神经网络,且有较高的准确率,但这些方法仍存在以下缺点:(1)训练过程复杂繁琐;(2)训练后仍需对图片进行特征变换或者图片重组才能达到对其进行定位识别的目的。针对该问题,提出了一种基于语义分割技术的DM码条码区域提取方法:先采用基于深度学习的SegNet网络从图片中分割出包含二维码的最小区域,再对得到的区域进行二维码定位与解析,并进行了实验
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提出一种采用菱形连杆负刚度机构的高静刚度、低动刚度隔振器(后简称菱形HSLDS隔振器)具体实现形式,针对菱形HSLDS隔振器优化设计需求,以隔振器在平衡位置处的无量纲刚度(称为零位刚度)、刚度曲线曲率(称为零位曲率)以及负刚度机构质量作为优化目标函数,结合拉簧国标参数系列与几何约束条件构建优化数学模型;采用分区搜索的NSGA-Ⅱ改进算法解决目标空间区域搜索效率不均导致的最优解分布问题;利用MSC.ADAMS软件对Pareto最优解选择方法进行仿真分析,并通过实物样机进行验证,结果表明:Pareto最优解中
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