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公开(公告)号:CN111901610B
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN202010768564.5
申请日:2020-08-03
IPC分类号: H04N19/436 , H04N19/42 , G06T9/00
摘要: 本发明公开了一种基于多层编码器的并行图像描述方法,涉及计算机视觉技术领域,方法包括:输入待描述的图像;对图像进行编码处理,获得多层特征;对每一层特征分别进行维度变换,降低特征的维度;将维度变换后的多层特征输入解码器,对多层特征进行并行解码处理,得到相应的图像描述。本发明将编码器输出的多层特征采取顺序或者逆序并行的方式输入解码器中,产生对图像中各层目标的语义描述,满足细粒度的描述要求。
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公开(公告)号:CN111901610A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010768564.5
申请日:2020-08-03
IPC分类号: H04N19/436 , H04N19/42 , G06T9/00
摘要: 本发明公开了一种基于多层编码器的并行图像描述方法,涉及计算机视觉技术领域,方法包括:输入待描述的图像;对图像进行编码处理,获得多层特征;对每一层特征分别进行维度变换,降低特征的维度;将维度变换后的多层特征输入解码器,对多层特征进行并行解码处理,得到相应的图像描述。本发明将编码器输出的多层特征采取顺序或者逆序并行的方式输入解码器中,产生对图像中各层目标的语义描述,满足细粒度的描述要求。
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公开(公告)号:CN114005457A
公开(公告)日:2022-02-01
申请号:CN202111318155.6
申请日:2021-11-09
申请人: 西安邮电大学
IPC分类号: G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L21/0264
摘要: 本公开实施例是关于一种基于幅度估计与相位重构的单通道语音增强方法。该方法包括:将带噪语音信号通过维纳滤波法进行预处理,以减少所述带噪语音信号的幅度谱失真;利用最小值控制的递归函数估计所述带噪语音信号的噪声功率谱,以更加准确地恢复所述带噪语音信号的幅度谱;重构所述带噪语音信号的相位谱,以改善因相位信息不准确估计而造成的失真问题;将重构的相位谱与估计的噪声功率谱相结合,以生成纯净的语音信号。本公开实施例在幅度估计过程中,利用最小值控制的递归函数方法跟踪并估计噪声功率谱,同时重构带噪语音的相位谱使其更接近纯净语音相位谱,最后生成时域增强信号,以达到最终提升语音质量与可懂度的目的。
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公开(公告)号:CN113011492A
公开(公告)日:2021-06-22
申请号:CN202110285310.2
申请日:2021-03-17
申请人: 西安邮电大学
IPC分类号: G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种特征复用的多知识学习目标检测方法,包括步骤:一、建立目标检测图像数据库;二、构建特征复用的特征融合网络;三、训练特征复用的特征融合网络;四、测试特征复用的特征融合网络;五、特征复用的多知识学习目标检测。本发明通过对自上向下及自底向上融合通路中不同层之间都做了直接连接,即每一层的输出特征都作为其后每层的输入特征,改善单阶段目标检测中特征融合网络的结构,提升目标检测过程中特征融合的信息丰富度、高效性;并通过在分类网络中并行设置属性监督网络增加正样本的数量,以此来提高网络的学习能力,从而提高检测目标的精度和召回率,提供更多样本给检测模型,以达到最终提升目标检测性能的目的。
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公开(公告)号:CN113011492B
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202110285310.2
申请日:2021-03-17
申请人: 西安邮电大学
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/82
摘要: 本发明公开了一种特征复用的多知识学习目标检测方法,包括步骤:一、建立目标检测图像数据库;二、构建特征复用的特征融合网络;三、训练特征复用的特征融合网络;四、测试特征复用的特征融合网络;五、特征复用的多知识学习目标检测。本发明通过对自上向下及自底向上融合通路中不同层之间都做了直接连接,即每一层的输出特征都作为其后每层的输入特征,改善单阶段目标检测中特征融合网络的结构,提升目标检测过程中特征融合的信息丰富度、高效性;并通过在分类网络中并行设置属性监督网络增加正样本的数量,以此来提高网络的学习能力,从而提高检测目标的精度和召回率,提供更多样本给检测模型,以达到最终提升目标检测性能的目的。
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公开(公告)号:CN116676547A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310528364.6
申请日:2023-05-11
申请人: 西北工业大学 , 西北工业大学重庆科创中心
IPC分类号: C22F1/18
摘要: 本发明公开了一种通过多尺度非均质α相析出提升Ti‑575双相钛合金强塑匹配的热处理方法,包括以下步骤:在β相变点以下50~70℃进行一级固溶处理,保温一段时间,而后强风冷;在β相变点以下140℃至180℃进行二级固溶处理,保温一段时间后,以3~6℃/min冷却速度炉冷至700℃,而后强风冷;在β相变点以下380℃至420℃进行三级时效处理,保温一段时间,而后空冷。本发明通过三步热处理,在钛合金内调制出由12~19%微米尺度等轴αp,45~55%微米尺度片层αs,以及7~12%纳米尺度针状αt组成的三级非均质α组织,大幅提升Ti‑575合金强塑匹配。
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公开(公告)号:CN116555626A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310528510.5
申请日:2023-05-11
申请人: 西北工业大学 , 西北工业大学重庆科创中心
摘要: 本发明公开了一种具备高强度、高冲击韧性匹配的α‑β双相钛合金,其成分质量百分比如下:Al:4.3%‑5.3%、V:6.8‑8.0%、Si:0.3‑0.7%、Mo:0.3%‑0.5%、Zr:0.2‑0.5%,余量为Ti和不可避免杂质,且Al、V、Mo、Zr元素配比须满足:同时提供了该双相钛合金制备方法:根据成分配比真空电弧熔炼铸锭。将铸锭放入880‑950℃箱式炉保温1h,而后进行三道次热轧,道次间回炉保温5‑10min,累计变形量70%‑80%。将轧板水淬;放入箱式炉820‑900℃退火1h,空冷;而后500℃至550℃时效6‑8h,炉冷。本发明钛合金抗拉强度大于1200MPa,屈服强度大于1050MPa,断后延伸率大于10%,冲击韧性大于30J/cm2,强‑塑‑韧匹配优异,可满足军工产品需求。
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公开(公告)号:CN115466867A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202211113828.9
申请日:2022-09-14
申请人: 西北工业大学 , 西北工业大学重庆科创中心
摘要: 本发明公开了一种能够改善其均匀变形能力的TiAl合金及其制备方法,所述TiAl合金中:Al元素原子百分含量为:42at%≤Al≤49at%;Re元素原子百分含量为:0.3at%≤Re≤2at%;且经过多次实验探索,总结出优化的Re原子百分含量选择公式:其中,CAl指TiAl合金中Al的原子百分含量,CRe指TiAl合金中Re的原子百分含量。该TiAl合金的制备方法,包括:成分计算:依据上述Al元素和Re元素的约束公式计算出Al元素和Re元素的原子百分含量;原料配置:根据Ti元素、Al元素和Re元素的原子百分含量,换算出所需纯Ti、纯Al和纯Re的质量百分含量;合金熔炼:将所配置的纯Re与部分纯Ti首先进行熔炼形成中间合金,然后将所述中间合金与剩余的纯Ti及全部的纯Al混合,进行熔炼。
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公开(公告)号:CN116555626B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202310528510.5
申请日:2023-05-11
申请人: 西北工业大学 , 西北工业大学重庆科创中心
摘要: 本发明公开了一种具备高强度、高冲击韧性匹配的α‑β双相钛合金,其成分质量百分比如下:Al:4.3%‑5.3%、V:6.8‑8.0%、Si:0.3‑0.7%、Mo:0.3%‑0.5%、Zr:0.2‑0.5%,余量为Ti和不可避免杂质,且Al、V、Mo、Zr元素配比须满足:#imgabs0#同时提供了该双相钛合金制备方法:根据成分配比真空电弧熔炼铸锭。将铸锭放入880‑950℃箱式炉保温1h,而后进行三道次热轧,道次间回炉保温5‑10min,累计变形量70%‑80%。将轧板水淬;放入箱式炉820‑900℃退火1h,空冷;而后500℃至550℃时效6‑8h,炉冷。本发明钛合金抗拉强度大于1200MPa,屈服强度大于1050MPa,断后延伸率大于10%,冲击韧性大于30J/cm2,强‑塑‑韧匹配优异,可满足军工产品需求。
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公开(公告)号:CN118186324A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410510172.7
申请日:2024-04-26
申请人: 西北工业大学 , 西北工业大学重庆科创中心
摘要: 本发明提供一种提高TiAl/Ti2AlNb层状复材强韧性的多步热处理方法,包括:对轧制后的TiAl/Ti2AlNb层状复材进行一次固溶处理,随后迅速空冷至室温;将经过固溶处理后的TiAl/Ti2AlNb层状复材进行一次时效处理,随炉冷却至室温;将经过一次时效处理后的TiAl/Ti2AlNb层状复材进行二次固溶处理,随后立即水冷至室温;将经过二次固溶处理后的TiAl/Ti2AlNb层状复材进行二次时效处理,随炉冷却至室温;通过多步热处理调控轧制后获得的TiAl/Ti2AlNb层状复材,得到TiAl与Ti2AlNb合金的最佳组织状态,同时确保复材扩散界面不形成脆性相,提高TiAl/Ti2AlNb层状复材的强韧性。
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