面向自动驾驶数据生成的风格迁移网络研究

自动驾驶数据集的丰富性是保证基于深度学习的自动驾驶算法鲁棒性和可靠性的关键。当前的自动驾驶数据集在夜晚场景和各类气候、天气条件下的数据量仍十分有限，为满足无人驾驶领域的应用需求，本文中构建了风格迁移网络，可将当前自动驾驶数据集转换为夜晚、雪天等多种形式。该网络采用单编码器-双解码器结构，综合语义分割网络、跳跃连接和多尺度鉴别器等多种手段用于提高图像的生成质量，生成的图像具有良好的视觉效果。用真实数据训练deeplabv3+语义分割网络来评价生成图像的结果表明，本文采用的网络生成图像的平均交并比比基于双编码-双解码结构的两种网络（AugGAN和UNIT）分别提升了2.50%和4.41%。     

磁吸式防渗膜截渗墙关键施工技术研究

HDPE防渗膜截渗墙目前还未进行大范围推广，但其良好防渗性能已在实际项目中得到验证。根据xx磁吸式防渗膜截渗墙项目，对防渗膜截渗墙的优化-磁吸式防渗膜截渗墙施工关键技术进行研究，包括施工工艺流程中的胶磁粘贴、防渗膜卷膜、铺膜、防渗膜搭接处处理、锁扣管松动顶拔。结果表明，磁吸式防渗膜截渗墙施工过程中，胶磁粘贴位置须提前设置；防渗膜卷膜须根据防渗膜下放次序进行调整；铺膜过程须配置合理配重进行；防渗膜搭接处须进行压膜处理以保证搭接效果；锁扣管顶拔前松动处理时间须进行有效控制避免墙体损坏或顶拔困难的情况出现。结合施工过程关键施工技术，给出了部分合理施工建议，以期为类似工程提供新的参考。