标准化船队浅水槽运原理简述及模型试验研究

为了寻求一种用水量小、运输量大,节能效果显著、还可在干旱或非流域地区运行的浅水槽运方式,提出建设专用水槽,采用岸边（链轮传动或架空钢索）牵引方式在水槽中拖航标准化船队,并用计算机调控船队进出＂港口＂的浅水槽运模式,阐述水槽中浅水行船的基本原理。制作金属材料的模型船队,在水槽中进行模型试验,从原理上验证该槽运模式的可行性。     

节能又提速 还能“陆地行舟”的内河航运新模式

提出了用架空索道牵引替代螺旋桨推进;用自封闭气垫船替代老式船舶;用斜坡水槽拉牵过水坝替代船闸等节能措施,可使内河船运能耗降到现有船运的30%以下,船速提到50～100km/h。同时提出了用少水模式船槽为特征的"陆地行舟"方案,打通欧亚大陆桥"槽运"通道、打通黄河—汉江—武汉"槽运"通道的设想。     

多尺度注意力学习的Faster R-CNN口罩人脸检测模型

针对在佩戴口罩等有遮挡条件下的人脸检测问题，提出了多尺度注意力学习的Faster R-CNN （MSAF R-CNN）人脸检测模型. 首先，为充分考虑人脸目标多尺度信息，相较于原始Faster R-CNN框架，引入Res2Net分组残差结构，获取更细粒度的特征表征；其次，基于空间-通道注意力结构改进的Res2Net模块，结合注意力机制自适应学习目标不同尺度特征；最后，为学习目标的全局信息并减轻过拟合现象，在模型顶端嵌入加权空间金字塔池化网络，采用由粗到细的方式进行特征尺度划分. 在AIZOO和FMDD两个人脸数据集上的实验结果表明:所提出MSAF R-CNN模型对佩戴口罩的人脸检测准确率分别达到90.37%和90.11%，验证了模型的可行性和有效性.