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基于多模態(tài)信息的固廢對(duì)象分割

發(fā)布時(shí)間:2024-03-27 04:31
  隨著我國(guó)社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)不斷深入,舊城改造和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)產(chǎn)生的建筑垃圾越來越多。對(duì)城市化進(jìn)展過程中產(chǎn)生的建筑固廢進(jìn)行處理,并將之轉(zhuǎn)換為資源和能源,是極佳的保護(hù)環(huán)境的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。然而人工分揀處理存在著效率慢、污染嚴(yán)重、對(duì)人身危害大等問題。目前工業(yè)界在探索一種有效的基于機(jī)械臂自動(dòng)抓取的建筑固廢自動(dòng)分揀系統(tǒng),其中圖像分割技術(shù)是非常必要的一個(gè)環(huán)節(jié)。但是工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境因素造成固廢對(duì)象的顏色嚴(yán)重退化,會(huì)影響最終的固廢對(duì)象分割。本課題主要從兩個(gè)方面研究和優(yōu)化固廢對(duì)象的分割:基于多模態(tài)信息的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割算法和基于卷積條件隨機(jī)場(chǎng)的優(yōu)化算法。具體完成的工作如下:針對(duì)建筑固廢圖像顏色嚴(yán)重退化、固廢對(duì)象黏連堆疊嚴(yán)重、固廢對(duì)象種類眾多等情況造成分割對(duì)象難度大的現(xiàn)狀,提出一種基于跨通道融合RGB信息特征和深度信息特征為多模態(tài)特征的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法解決固廢對(duì)象分割問題。并在提出算法的基礎(chǔ)上,通過條件隨機(jī)場(chǎng)建立能量函數(shù)計(jì)算特征自適應(yīng)的成對(duì)相關(guān)性,進(jìn)一步提高算法精度。算法的主要流程如下,首先在顏色退化嚴(yán)重的場(chǎng)景下,把彩色圖像和深度圖一起作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高維特征學(xué)習(xí),通過s...

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1建筑垃圾(a)廢舊混凝土(b)廢舊木材(c)廢舊管材(d)廢磚石Figure1-1Traditionaltreatmentmethods(a)wasteconcrete(b)wastewood(c)wastepipe(d)waste

圖1-1建筑垃圾(a)廢舊混凝土(b)廢舊木材(c)廢舊管材(d)廢磚石Figure1-1Traditionaltreatmentmethods(a)wasteconcrete(b)wastewood(c)wastepipe(d)waste

1.1研究背景與研究意義1.1.1建筑垃圾處理的現(xiàn)狀舊城改造推倒重建[1],城中村郊區(qū)老破小危房拆遷改造,城市的規(guī)模不斷擴(kuò)大,大量的建筑垃圾隨之產(chǎn)生。建筑垃圾包圍城市,占領(lǐng)城市郊區(qū),已經(jīng)迫在眉睫。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),目前我國(guó)現(xiàn)存的建筑垃圾已經(jīng)達(dá)到了35億噸,而且在以每年15....


圖1-2傳統(tǒng)處理方式帶來的危害(a)占用土地資源(b)污染水源Figure1-2Hazardsfromtraditionaltreatmentmethods(a)Occupationoflandresources(b)

圖1-2傳統(tǒng)處理方式帶來的危害(a)占用土地資源(b)污染水源Figure1-2Hazardsfromtraditionaltreatmentmethods(a)Occupationoflandresources(b)

圖1-2傳統(tǒng)處理方式帶來的危害(a)占用土地資源(b)污染水源Figure1-2Hazardsfromtraditionaltreatmentmethods(a)Occupationoflandresources(b)Contaminatedwate....


圖1-3ZenRobotics垃圾回收設(shè)備Figure1-3ZenRoboticsGarbageCollection我國(guó)每年產(chǎn)生的建筑垃圾約為20億噸

圖1-3ZenRobotics垃圾回收設(shè)備Figure1-3ZenRoboticsGarbageCollection我國(guó)每年產(chǎn)生的建筑垃圾約為20億噸

圖1-3ZenRobotics垃圾回收設(shè)備Figure1-3ZenRoboticsGarbageCollection我國(guó)每年產(chǎn)生的建筑垃圾約為20億噸。目前我國(guó)對(duì)建筑垃圾的資源化利用率不足5%,而發(fā)達(dá)國(guó)家資源化利用率卻高達(dá)95%。這表明我國(guó)建筑垃圾資源化還處于....


圖1-4自動(dòng)分揀系統(tǒng)中的固廢對(duì)象Figure1-4Solidwasteobjectsintheautomaticsortingsystem

圖1-4自動(dòng)分揀系統(tǒng)中的固廢對(duì)象Figure1-4Solidwasteobjectsintheautomaticsortingsystem

是非常必要的。然而由于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境因素,攝像頭往往:震動(dòng)、高灰、物體的快速移動(dòng),在這些情況下獲取到的固非常困難的。算法并不適用于固廢圖像分割。在工業(yè)環(huán)境下,固廢表面常重退化。在固廢分揀線上,固廢通過皮帶傳輸,需要經(jīng)過多廢的形狀也變得不規(guī)則。固廢在皮帶上會(huì)出現(xiàn)堆疊的情況,以區(qū)分。....



本文編號(hào):3940193

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