显著性分析

摘要： 以嘎拉山隧道与嘎拉山大桥连接处的路基土为研究对象,采用WG型单杠杆固结仪开展固结试验,通过显著性分析比较各变量及各变量间交互作用对压缩指标的影响程度,研究不同粒径级配、压实度和含水率对粉细砂土压缩特性的影响。结果表明:在完全侧限条件下,细颗粒含量在15%左右时,重塑土的可压缩性最低;压实度增大,压缩性降低;含水率增大,压缩系数逐渐降低,但快慢程度有区别;各因素及其交互作用对压缩模量影响的显著性有较大差别。

摘要： 使用有限元分析软件ABAQUS建模,对钛合金零件加工过程进行二维切削仿真,研究钛合金在切削过程中,材料特性和刀具前角、刀具后角、切削速度等工艺参数对切削力和切削温度的影响。然后根据多因素多变量的特点,设计正交试验方案,设置对照实验组进行验证,并通过极差分析和方差分析法进行显著性检验,验证了仿真分析结论的正确性。

摘要： 为了了解大学生职业期望与能力的相关性,采用Logistic回归模型,对个人职业期望与企业能力期望进行研究。研究结果表明:专业基础知识、专业技术能力和应用研究能力是每个岗位必备的能力,高校要进一步实施因材施教计划,增强大学生的职业适应能力;通过调查大学生不同的职业期望和相对应的能力可以得知,大学生对于职业能力的认识还有部分偏差,高校应该在学生的职业期望和能力期望之间做好沟通协调的桥梁;大学生对职业的期望主要集中在管理和技术岗位。因此高校如何根据职业期望的变化和发展调整相关的课程设置,并积极引领知识的创新与发展,满足学生个体需求的发展已经成为破解大学生就业的难题之一。

摘要： 随着不同城市“十四五”发展规划政策的出台,全国各地要求打造数字交通新基建的同时,还要推进数字化、精细化的交通管理。利用现有设施采集的多源数据,结合仿真平台构建数字化交通场景,实现交通问题在线剖析、优化方案可视化论证,可提高交通管理效率。而目前众多仿真软件默认参数不符合实际驾驶人特性,行为特征(跟驰行为、换道行为)也会产生差异,导致仿真后的结果与实际不符合,直接影响评估精度。

摘要： 【目的】筛选出适合广州地区种植的花生新品种,为下一步针对省内不同种植区设点试验,为新品种在省内大规模推广应用提供一定理论基础和参考依据。【方法】以湛油75为对照种(CK),2020年在广东省农业科学院钟落潭花生试验基地对汕油121、粤油905、福花0945等11个花生新品种开展初步试验,鉴定各花生品种在广州地区的产量、适应性及综合农艺性状,客观评价其特征特性及其应用价值。【结果】参试花生品种均具有中等以上的耐涝性、耐旱性及抗倒性,经济性状变异系数在0.66%~51.75%之间;相关性分析表明,主茎高与分枝长,总分枝数与结果枝数、收获时主茎青叶数、单株总果数,百果质量、百仁质量与单产间均存在极显著正相关性,收获时主茎青叶数与单产存在极显著负相关。产量显著性分析表明,与CK相比,汕油121、粤油905、福花0945的干荚果产量有所增加,增幅分别为5.57%、1.70%、1.13%,差异未达显著水平;其余品种均有所降低,其中虔油粉色、琼花1104减幅分别为32.47%和38.92%,差异达显著和极显著水平;产量稳定性分析表明,与CK相比,汕油121、粤油905、桂花66等7个品种的产量稳定性较好,湛油103、泉花1417、琼花1104等品种的稳定性差。【结论】综合各参试花生品种农艺性状、生物学特性和品质,汕油121与粤油905两个新品种在广州地区种植综合农艺性状表现较优,可在广东省其他种植区域进行区域试验。

摘要： 为研究干燥沥青路面上轮胎与路面附着特性的显著影响因素,结合ACRP系统实时识别的路表纹理信息数据,采用ABAQUS有限元程序建立表征纹理的沥青路面与轮胎接触有限元模型。考虑路面分形特性研究轮胎-沥青路面的相互作用机理,分析路面附着特性在不同影响因素下的变化规律;并根据正交试验设计原理确定路面附着特性的显著影响参数。结果表明,随着MPD值逐渐增加,胎/路间附着系数随之增加,在较高行车速度下表现更加显著;速度为100 km/h条件下,当路面宏观纹理MPD值由0.32 mm增大到1.21 mm时,附着系数提高47.1%;随充气内压增加,路面附着系数逐渐变大且整体呈现抛物线分布;相同轮胎压力下,OGFC路面附着系数最大,其次为SMA路面、AC路面。正交试验设计表明,路表宏观纹理影响最为显著,其次为行车速度、轮胎压力。

摘要： 合理确定可燃物质的点火概率是保护层分析的重要步骤,是后续安全仪表系统完整性等级评估的基础。分析了计算取值、经验取值和OGP取值三种点火概率的取值方法,采用设置边界点的方式修正了OGP点火概率,并分析了数据的显著性。结果表明:OGP取值充分考虑了不同泄漏场景和泄漏速率下的点火概率,且不区分立即点火和延迟点火,在计算上较为简便,是计算点火概率的首选方式;对小型站场设计时,应充分考虑防火堤、防火涂层等防护措施的设置;对大型油库设计时,应设置足够数量的可燃气体探测装置,应充分考虑空气流通性对点火概率的影响。研究结果可为站场工艺布局的调整和工艺条件的改善提供理论依据。

摘要： 喷丸强化会使零件表面产生残余压应力,可以提高零件抗疲劳能力。试验采用正交试验法对螺母表面进行喷丸强化,沿着螺母轴向方向取三个截面进行残余应力测试分析。试验表明喷丸强化后螺母表面的残余应力均为压应力,有利于提高螺母的抗应力腐蚀和抗疲劳能力;螺母直段截面和大圆弧截面的残余压应力分布在(400~500)MPa,大于小圆弧截面的残余压应力;通过SPSS软件对螺母不同截面以及整体残余应力分布进行显著性分析,表面喷丸流量对螺母整体残余应力分布影响较为显著,并且得出了较为优异的喷丸强化工艺参数。

摘要： 冰磨损是导致水工混凝土损伤的重要因素之一。为探究冰凌作用下天然浮石混凝土的磨损规律,以内蒙古地区的天然浮石为粗骨料,研究浮石骨料体积分数、水胶比、胶凝材料硬度对冰磨损天然浮石混凝土的影响规律,分析了不同因素对天然浮石混凝土磨损量影响的显著性,运用超景深显微镜对冰磨损下天然浮石混凝土的表观形貌进行观测。结果表明:冰磨损天然浮石混凝土磨损量随浮石骨料体积分数和水胶比的增加而增加,随胶凝材料硬度的增加而降低;浮石骨料体积分数和水胶比对天然浮石混凝土磨损量的影响较为显著;在切削磨损和疲劳磨损的共同作用下天然浮石混凝土表层材料脱落,磨损表面孔壁被破坏,孔洞增大。

摘要： 对W型封严环开展封严环全参数显著性分析,得到各参数(径宽W、壁厚t、波峰R1、波谷R2、外切圆R3、接触圆R4等共计11个参数)对封严环回弹率、最大等效应力及接触应力的影响规律,并筛选出最显著参数。由于各参数的影响关系存在着耦合现象,为了考虑各参数对封严环综合性能的影响,采用响应面法对封严环最显著参数进行优化设计,结果表面:采用响应面法得到的型面在降低最大等效应力、保证密封性能的基础上,回弹率提升了55.22%。

摘要： 针对复杂地面场景图像中的车辆目标检测问题,为加速检测,提出了一种通过显著性分析确定目标候选区域的方法,主要包括:采用自下而上的策略,根据底层视觉特征,计算特征显著性地图,搜索感兴趣区域;通过空域与时域累积增强特征显著性地图,合并相近的强响应区域,筛选感兴趣区域,减少虚警个数.对真实地面场景图像进行目标检测实验,结果表明采用空域与时域相结合的显著性分析方法可以准确快速的确定目标候选区域.

摘要： 针对复杂地面场景图像中的车辆目标提取问题,提出了一种基于显著特征的目标检测和超像素分割方法.首先通过字典学习获得车辆目标的特征基元,据此计算待检图像的特征显著性地图,通过显著性分析确定目标可能存在的感兴趣区域;随后,对感兴趣区域采用超像素方法进行分割获得超像素图像,根据特征显著性地图对应位置的特征响应筛选超像素,逐个提取目标所在子区域.对复杂地面场景图像进行目标提取实验,结果表明不仅能准确提取目标,而且能较好地保留目标边缘特征.

摘要： 随着金融危机全球蔓延,各国金融市场异常动荡,权证等金融衍生产品的风险加剧,了解权证和股票市场的相互关系,使交易主体能更好地全面认识和把握交易环境,以便避免风险就显得尤为重要,本文在对我国权证及其标的股票的收益率进行Granger因果关系分析的基础上,采用“成对比较检验”的方法,检验权证市场与标的股票市场之间的Granger因果关系是否显著.实证结果表明认沽权证市场与股票市场存在较为显著的单向影响.认沽权证在我国没有卖空机制的情况下,发挥了其与标的资产组合以对冲风险的作用.

摘要： 本申请提供一种图像显著性分割、图像显著性模型训练方法及装置，涉及图像处理技术领域。本申请可以采用预设显著性模型提取待处理图像的特征信息，采用预设显著性模型、根据特征信息，获取待处理图像的显著性分割图，显著性分割图通过显著性区域框标识显著性物体，实现对待处理图像的显著性分割，可以得到显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果，相对于现有技术中进行显著性分割所得到显著性分割结果而言，本申请得到的显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果分割效果更加明显，从而能够适应针对较为复杂场景的待处理图像的显著性分割。

摘要： 本申请提供了解码显著性图的装置、方法及编码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。

摘要： 本发明公开了一种基于低水平显著性融合和测地线的视频显著性检测方法，包括步骤：S1通过显著性估计分别求得空间边缘显著图，空间颜色显著图和运动边界图；S2平滑处理，并集成三个特征显著图得到低水平的时空显著图；S3对每一帧构造无向加权图，然后根据到图像边界的最短测地线距离，计算前景概率；S4对每对相邻视频帧，构造无向加权图，将帧Lk分解为背景区域Dk和对象区域Ok,最后在无向加权图的基础上，计算得到最后的显著图。本发明的空间颜色特征，增强或锐化突出对象的微小细节来表示高显著度。本发明的低层次显著性融合策略，保证互补地使用平滑的颜色显著性、空间边缘和时间运动边界线索产生高精度低水平显著性。

摘要： 本申请提供了解码显著性图的装置。一种用于编码指示在变换系数块内的显著变换系数的位置的显著性图的较高编码效率藉由扫描次序达成，借助于该结果，被顺序地抽取的语法元素，其指示对于在变换系数块内的关联位置，关于显著变换系数还是非显著变换系数位于相应的位置，根据利用先前关联的语法元素所指示的显著变换系数位置，被顺序地关联至在变换系数块位置中的变换系数块位置。可选地，第一类型元素可使用上下文通过上下文自适应熵解码，显著变换系数根据先前被抽取的并被关联的第一类型语法元素而位于的若干位置，而对于每个所述第一类型语法元素被各自地选择。

摘要： 本发明公开了一种基于多核增强和显著性融合的RGBD图像协同显著性检测方法。具体步骤为：(1)、将一组具有共同显著对象的彩色图像分割成若干区域，并计算单张RGBD图像显著性图；(2)、样本选择，选出最优聚类结果中类协同显著性值最大的那个类，将这个类中的区域作为正样本，将单张图像显著性值低于阈值的区域作为负样本；(3)、用图像随机采样的方法生成不同的训练集来学习多个不同的模型，以得到基于多核增强的协同显著性图；(4)、将步骤(3)得到的基于多核增强的协同显著性图和步骤(2)得到的基协同显著性图进行线性融合，得到融合协同显著性图，并评价每张融合协同显著性图的质量，以这个质量评价为权重进行自适应的融合，得到最后的RGBD图像的协同显著性图。

摘要： 本发明提出了一种基于协同显著性生成式对抗网络的协同显著性检测方法，步骤如下：构建协同显著性生成式对抗网络模型；对协同显著性生成式对抗网络模型进行两阶段训练：在第一训练阶段，采用带标签的显著目标数据库对协同显著性生成式对抗网络进行预训练，本阶段训练后，协同显著性生成式对抗网络具备对单幅图像进行显著性检测的能力；在第二训练阶段，基于第一阶段训练好的模型参数，采用协同显著目标属于同一类别的带标签协同显著性数据组对协同显著性生成式对抗网络进行训练，本阶段训练后，可直接使用训练好的模型进行类别协同显著性检测。本发明训练过程简单、检测效率高，通用性较强，准确率较高。

摘要： 本发明公开了一种显著性检测方法、显著性检测设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：确定第一主干网络第一目标卷积层的第一输出结果，以及第二主干网络第二目标卷积层的第二输出结果；根据所述第一输出结果确定所述第一全局描述子，以及根据所述第二输出结果确定第二全局描述子；根据所述第一全局描述子和所述第二全局描述子确定各个模态的不同通道的重要性；根据所述重要性以及所述第一输出结果确定第一模态特征，以及根据所述重要性和所述第二输出结果确定第二模态特征；基于所述第一模态特征和所述第二模态特征确定显著性检测结果。本发明旨在达成提升显著检测结果的鲁棒性的效果。

摘要： 本申请提供一种显著性真值图的生成方法及显著性检测模型的训练方法。显著性真值图的生成方法包括：获取待标记图像；将所述待标记图像输入至分类分支模型中，生成类激活图；其中，所述类激活图表征所述待标记图像中所述分类分支模型所关注的高亮区域；将所述待标记图像输入至回归分支模型中，生成显著性区域图；其中，所述显著性区域图为包含显著性边框的待标记图像；将所述类激活图中的高亮区域与所述显著性区域图中的显著性边框的内部区域的交集进行标记，生成显著性真值图。通过该方式了减少了人工逐像素标记真值过于繁琐、无法提供大量的真值标注图像等问题，缓解了标注的压力。

摘要： 本发明提出了一种基于协同显著性生成式对抗网络的协同显著性检测方法，步骤如下：构建协同显著性生成式对抗网络模型；对协同显著性生成式对抗网络模型进行两阶段训练：在第一训练阶段，采用带标签的显著目标数据库对协同显著性生成式对抗网络进行预训练，本阶段训练后，协同显著性生成式对抗网络具备对单幅图像进行显著性检测的能力；在第二训练阶段，基于第一阶段训练好的模型参数，采用协同显著目标属于同一类别的带标签协同显著性数据组对协同显著性生成式对抗网络进行训练，本阶段训练后，可直接使用训练好的模型进行类别协同显著性检测。本发明训练过程简单、检测效率高，通用性较强，准确率较高。

摘要： 本申请提供一种图像显著性分割、图像显著性模型训练方法及装置，涉及图像处理技术领域。本申请可以采用预设显著性模型提取待处理图像的特征信息，采用预设显著性模型、根据特征信息，获取待处理图像的显著性分割图，显著性分割图通过显著性区域框标识显著性物体，实现对待处理图像的显著性分割，可以得到显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果，相对于现有技术中进行显著性分割所得到显著性分割结果而言，本申请得到的显著性区域框和显著性分割图相结合的显著性分割结果分割效果更加明显，从而能够适应针对较为复杂场景的待处理图像的显著性分割。