为了克服传统的U-Net网络高分辨率遥感影像建筑物提取可能出现的漏检,以及边缘细节损失的问题,以U-Net网络作为基础模型,提出一种多尺度采样模块(residuals elan block)以及多分支组合下采样模块结合的语义分割算法。通过重新设计网络...为了克服传统的U-Net网络高分辨率遥感影像建筑物提取可能出现的漏检,以及边缘细节损失的问题,以U-Net网络作为基础模型,提出一种多尺度采样模块(residuals elan block)以及多分支组合下采样模块结合的语义分割算法。通过重新设计网络模型的编码器,使网络编码获取更多语义信息;通过采用卷积与池化结合的方法改善池化带来的空间信息丢失问题。在WHU Building Dataset公开数据集上的实验结果表明,该算法的精准度为85.01%,交并比为80.88%,比基础模型算法分别提高了4.73%和10.6%。展开更多
对LED进行应力加速老化实验及分析可以对器件可靠性做出最快、最有效的评估。本文将相同的6V高压功率白光LED分为两组,一组施加180 m A电流应力和85℃温度应力进行高温老化实验,另一组施加180 m A电流应力、85℃高温和85%相对湿度进行...对LED进行应力加速老化实验及分析可以对器件可靠性做出最快、最有效的评估。本文将相同的6V高压功率白光LED分为两组,一组施加180 m A电流应力和85℃温度应力进行高温老化实验,另一组施加180 m A电流应力、85℃高温和85%相对湿度进行高温高湿老化实验。在老化过程中,测试了LED光电参数随老化时间的变化规律。实验结果表明：高温大电流应力下的样品的光退化幅度为0.9%-3.4%,高温高湿大电流应力下的样品的光退化幅度为25.4%-27.8%,高温高湿下样品的老化程度远高于高温老化下样品的老化程度,湿度对LED可靠性有显著的影响。退化的原因包括荧光粉的退化和器件内部欧姆接触退化等。展开更多
文摘为了克服传统的U-Net网络高分辨率遥感影像建筑物提取可能出现的漏检,以及边缘细节损失的问题,以U-Net网络作为基础模型,提出一种多尺度采样模块(residuals elan block)以及多分支组合下采样模块结合的语义分割算法。通过重新设计网络模型的编码器,使网络编码获取更多语义信息;通过采用卷积与池化结合的方法改善池化带来的空间信息丢失问题。在WHU Building Dataset公开数据集上的实验结果表明,该算法的精准度为85.01%,交并比为80.88%,比基础模型算法分别提高了4.73%和10.6%。
文摘对LED进行应力加速老化实验及分析可以对器件可靠性做出最快、最有效的评估。本文将相同的6V高压功率白光LED分为两组,一组施加180 m A电流应力和85℃温度应力进行高温老化实验,另一组施加180 m A电流应力、85℃高温和85%相对湿度进行高温高湿老化实验。在老化过程中,测试了LED光电参数随老化时间的变化规律。实验结果表明：高温大电流应力下的样品的光退化幅度为0.9%-3.4%,高温高湿大电流应力下的样品的光退化幅度为25.4%-27.8%,高温高湿下样品的老化程度远高于高温老化下样品的老化程度,湿度对LED可靠性有显著的影响。退化的原因包括荧光粉的退化和器件内部欧姆接触退化等。
