1030002編碼器安全柵開(kāi)關(guān)類(lèi)好價(jià)格秉銘

1030002編碼器安全柵開(kāi)關(guān)類(lèi)好價(jià)格秉銘ATM60-A4K12X12出了一種基于HEVC標(biāo)準(zhǔn)的幀內(nèi)編碼器的硬件結(jié)構(gòu)及算法實(shí)現(xiàn),支持分辨率為2160@30fps視頻的實(shí)時(shí)幀內(nèi)編碼操作。編碼器基于碼域的bin計(jì)數(shù)和基于變換域的失真估計(jì)簡(jiǎn)化率失真分析,可以對(duì)大量幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式進(jìn)行篩選。同時(shí)建立單獨(dú)的4×4塊重構(gòu)回路,以支持幀內(nèi)4×4模式;不同尺寸的塊交叉處理以補(bǔ)償重構(gòu)回路的延時(shí)。編碼器的實(shí)現(xiàn)使用了TSMC-90 nm芯片的1 086 k門(mén)以及52 kB片上內(nèi)存。在2160p@30fps視頻序列下,相比于HM軟件,BD-Rate均值為5.46%。 安全態(tài)勢(shì)感知對(duì)于提高工業(yè)控制系統(tǒng)的主動(dòng)防御能力具有重要作用.如何從復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中提取出有效的安全態(tài)勢(shì)要素,并進(jìn)行合理的融合,得到當(dāng)前工控系統(tǒng)態(tài)勢(shì)是急需解決的難點(diǎn)問(wèn)題之一.本文結(jié)合態(tài)勢(shì)感知的概念,以工控系統(tǒng)控制現(xiàn)場(chǎng)層的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,通過(guò)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的去噪自編碼器（DAE）模型來(lái)提取出安全態(tài)勢(shì)要素,實(shí)現(xiàn)冗余信息的過(guò)濾,提煉出有效的數(shù)據(jù)信息;后續(xù)使用K-means等聚類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)正常工況模型的建立,并以此作為基準(zhǔn)實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)與正常工況的偏離程度,在時(shí)間維度上對(duì)其進(jìn)行融合計(jì)算,得到系統(tǒng)當(dāng)前態(tài)勢(shì),為后續(xù)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)階段提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ).后,通過(guò)數(shù)據(jù)分析說(shuō)明了提出方法的可行性和有效性. 機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支,隨著近年來(lái)的高速發(fā)展,促進(jìn)了人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),以及計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提升,使深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),解決更加復(fù)雜的問(wèn)題。本文以遙感圖像語(yǔ)義分割問(wèn)題為研究對(duì)象,針對(duì)深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割算法應(yīng)用在遙感圖像中存在的問(wèn)題展開(kāi)研究。語(yǔ)義分割應(yīng)用在遙感圖像上具有重要意義,是土地使用、環(huán)境變化監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要人工設(shè)計(jì)特征提取器,難以對(duì)抽象的語(yǔ)義級(jí)特征進(jìn)行有效提取。而基于大量數(shù)據(jù)迭代的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠提取更具抽象性,稀疏性和不變性的特征,已成為解決語(yǔ)義分割問(wèn)題的主要方法。目前的研究方向主要集中在兩個(gè)方面:應(yīng)用不同的模型結(jié)構(gòu)提高分割精度;在保證一定分割精度的前提下,降低模型參數(shù)量與計(jì)算量,滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。針對(duì)以上問(wèn)題,本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:針對(duì)高分辨率遙感圖像提出了一種高精度的深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)融合了編碼器結(jié)構(gòu)和空洞空間金字塔池化結(jié)構(gòu)（ASPP）的優(yōu)點(diǎn),以深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）及空洞空間金字塔池化為編碼器,在上采樣階段構(gòu)造兩個(gè)尺度的特征融合結(jié)構(gòu)為,同時(shí)應(yīng)用多尺度的損失函數(shù)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程。在后處理階段,應(yīng)用以超像素為基礎(chǔ)的條件隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)一步優(yōu)化分割結(jié)果。在高分辨率遙感圖像公開(kāi)數(shù)據(jù)集Potsdam和Vaihingen上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該網(wǎng)絡(luò)取得了更高的分割精度,與當(dāng)前取得分割精度的DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)相比,總體精度（Overall Accuracy）分別提高了 0.4%和0.6%。針對(duì)高分辨率遙感圖像提出了一種基于雙分支結(jié)構(gòu)的輕量化語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò),包括語(yǔ)義分支和空間分支。在空間分支中使用三個(gè)卷積層的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)提取空間特征。在語(yǔ)義分支中使用輕量化基網(wǎng)絡(luò)MFNet和空間金字塔池化（PPM）提取語(yǔ)義特征。在特征融合階段,使用通道注意力模塊優(yōu)化已提取的特征。同時(shí)應(yīng)用加權(quán)多尺度損失函數(shù)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程。在高分辨遙感圖像公開(kāi)數(shù)據(jù)集Potsdam和Vaihingen上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在保持較高分割精度的前提下,大幅降低了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量和計(jì)算量,與當(dāng)前應(yīng)用廣泛的U-Net模型相比,網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量降低了 61%,計(jì)算量降低了 96%,分割精度提高了 1.5%。針對(duì)高光譜遙感圖像提出了一種高精度的深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)基于雙分支結(jié)構(gòu),包括光譜分支和空間分支。其中光譜分支采用一維卷積提取圖像中的光譜特征?？臻g分支在經(jīng)過(guò)主成分分析法（PCA）預(yù)處理后,采用二維卷積提取圖像中的空間特征。

1030002編碼器安全柵開(kāi)關(guān)類(lèi)好價(jià)格秉銘ATM60-A4K12X12研制了一種遙測(cè)雨量計(jì)智能融雪器設(shè)備,利用核心加熱材料三水醋酸鈉,濕度和光學(xué)傳感器,溫度控制器,平面發(fā)熱材料,保溫層等部件組合成一套節(jié)能加熱裝置。將其放置在雨量觀測(cè)儀的外部,能夠?qū)崿F(xiàn)在冬季降凍雨、雪時(shí),融化凍雨、雪,保障普通遙測(cè)雨量觀測(cè)計(jì)在冬季正常工作和使用。其具有構(gòu)造簡(jiǎn)單、性能可靠、快速實(shí)時(shí)融雪的特點(diǎn),在北方冬季降水量觀測(cè)領(lǐng)域有著很好的使用前景。針對(duì)于由通用適配器供電的充電式吸塵器。通過(guò)對(duì)適配器供電的充電式吸塵器的工作狀態(tài)分析和主體部分標(biāo)識(shí)的案例分析,提出這類(lèi)吸塵器的主體部分應(yīng)該如何標(biāo)識(shí),也可給類(lèi)似工作原理的家用電器主體標(biāo)識(shí)。

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1030010 ATM60-AAK12X12                                              

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