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681.
682.
指出正确勘划水尺标志和精确测量船舶吃水对新建船舶的重要性,并提出正确戡划水尺标志和精确测量船舶吃水的方法。 相似文献
683.
多路声纳换能器绝缘电阻及等效电容智能检测仪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前国内装备的大型声纳换能器的几百个基元检测主要还依靠人工采用兆欧表检测方法的落后现状,提出了开发多路声纳换能器绝缘电阻及等效电容智能检测仪的思路,主要介绍了系统组成,绝缘电阻和等效电容检测原理和方法。 相似文献
684.
685.
686.
分析轨道高碳钢焊接、异形截面焊缝成形以及焊接变形控制的方法,提出焊条的选用、坡口设计、焊缝强迫成形等工艺措施以及针对钢轨焊接采用的检测方法.该焊接和检测技术在港口工程实际使用中取得良好效果. 相似文献
687.
688.
689.
针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示:C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。 相似文献
690.
针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在对道路小目标和密集目标进行检测的时候出现漏检的问题,提出一种融合Lite-HRNet的Yolo v5网络。首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见光图像与红外图像的互补优势。由于主干网络进行了充分的特征融合,为加快检测速度取消在检测层中的特征融合结构。其次为了加快收敛速度和提高回归精度采用α-EIoU作为边界框损失函数,同时为选取针对数据集更合适的先验框,使用二分K-means算法进行聚类,并且使用小目标数据增强算法对数据集进行样本扩充。最后在flir数据集上进行对比测试,根据实验结果,提出的算法比Yolo v5在平均精度上提高了7.64%,小目标和密集目标的漏检率明显减少。 相似文献