【摘 要】
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聚乙烯（Polyethylene,PE）燃气管道的电熔焊接状况可通过相控阵系统拍摄的超声波图像获得，但是否存在焊接缺陷目前都是由专业人员人工识别每张图片中的特征线、电阻丝、底面回波线等与缺陷相关的信息，进而确定缺陷类别和等级，这种方法费时、费力且容易发生漏检和错检现象。本文针对PE管道电熔焊接缺陷的识别问题提出了一种基于图像处理技术的焊接缺陷自动识别方法，同时判断超声图像中存在缺陷的类别和等级。该
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聚乙烯（Polyethylene,PE）燃气管道的电熔焊接状况可通过相控阵系统拍摄的超声波图像获得，但是否存在焊接缺陷目前都是由专业人员人工识别每张图片中的特征线、电阻丝、底面回波线等与缺陷相关的信息，进而确定缺陷类别和等级，这种方法费时、费力且容易发生漏检和错检现象。本文针对PE管道电熔焊接缺陷的识别问题提出了一种基于图像处理技术的焊接缺陷自动识别方法，同时判断超声图像中存在缺陷的类别和等级。该方法由4个步骤组成：（1）通过数据增强技术扩充已有图片数量，构建数据集；（2）训练图像语义分割模型，对图
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结合现场鞋印和周边监控视频锁定犯罪嫌疑人是公安机关刑事侦查破案的一种重要技战法，然而该技战法自动化程度低，耗时耗力，被限制了应用范围。针对这一问题，本文提出一种基于YOLOv4算法的目标检测方法，实现对监控视频下行人鞋部的自动检测。根据行人鞋部区域的特点，首先使用K-means聚类算法获得先验框尺度，并确定其数量；然后根据本文构建数据集选取合适的检测层以强化对鞋部特征的学习；最后，通过多尺度特征融
揭示土壤水分含量变化对植物养分吸收的影响,对阐明草本植被对环境变化的响应和适应性具有重要意义,可为黄土高原区生态治理提供理论依据。研究以安塞纸坊沟流域不同退耕还草年限(6 a,15 a,25 a和45 a)的草本植物和0—50 cm深度土壤样品为研究对象,测定了植物地上部C,N,P,K,Ca和Mg含量及土壤含水率,并分析了植物养分含量及其生态化学计量与土壤含水率的关系。结果表明:土壤含水率随退耕还
土壤氮大部分为有机氮，大分子类有机氮-蛋白质转化成可溶性氨基酸态氮是土壤氮循环的关键过程和土壤氮素有效性的主要限制因子，其中氨基酸态氮消耗速率在研究土壤肥力、生物机制等方面有着重要的指示作用。本研究建立了一种蒸馏结合化学转化N_(2)O产生法的氨基酸态氮稳定同位素丰度测定前处理方法，并结合气体预浓缩装置与稳定同位素质谱仪（PreCon-IRMS）联用系统，分析了不同浓度和~(15)N丰度的氨基酸标
本文结合基于全卷积神经网络的语义分割与基于水平集的图像分割方法,使用DeepLab V2与Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)模型对一般彩色图像进行分割.通过在DRLSE模型中加入一个新形状能量项,该方法提高了零水平集的演化速度.数值模拟结果验证了方法的有效性.
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