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题名我国隧道施工机械化的发展与思考
被引量：6
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作者
康宝生
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机构
中铁隧道集团有限公司
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出处
《建筑机械化》
2017年第9期19-25,共7页
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文摘
结合我国隧道施工发展历程,介绍了常用的几种隧道施工方法和施工设备、工具工装的引进研发和使用。我国隧道和地下工程施工从手工作业到全面机械化的四个发展阶段,展示了中国隧道建设取得的辉煌成就,提出的高水压、大直径、复杂地层、长距离掘进盾构研发和矿山法隧道施工工装及设备开发思路,对隧道施工企业和装备制造企业具有思考借鉴意义。
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关键词
隧道施工
机械化
盾构
发展
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分类号
TU455
[建筑科学—岩土工程]
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题名锚杆台车再制造研发及质量控制
被引量：3
- 2
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作者
张红耀
康宝生
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机构
中铁隧道局集团有限公司设备分公司
中铁隧道局集团有限公司
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出处
《建筑机械化》
2020年第6期72-75,共4页
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文摘
对锚杆台车再制造的现状进行调查,以某锚杆台车再制造为依托,结合台车再制造特点,总结了台车再制造的"八步法"工作流程和再制造质量控制措施的要点,为凿岩类台车设备的再制造和设备研发提供借鉴。
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关键词
锚杆台车
再制造
工艺流程
质量控制
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分类号
TU621
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名基于深度学习的图像超分辨率研究综述
被引量：6
- 3
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作者
李洪安
郑峭雪
陶若霖
张敏
李占利
康宝生
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机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
西北大学信息科学与技术学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期1-15,共15页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-517,2022JM-508)
陕西财经职业技术学院高层次人才引进项目(2022KY01)。
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文摘
超分辨率(SR)是一类重要的数字图像处理技术,其根据一个观测者得到的低分辨率(LR)图像重建并输出一个相应的高分辨率(HR)图像,从而提高现代数字图像的分辨率。SR在数字图像压缩与传输、医学成像、遥感成像、视频感知与监控等学科中的研究与应用价值巨大。随着深度学习的快速发展,结合最新的深度学习方法,可以为SR问题提供创新性的解决方案。首先回顾SR的背景意义、发展过程以及将深度学习应用于SR的技术价值。其次简要介绍传统SR算法的基本方法、分类和优缺点;按照不同的实现技术和网络类型对基于深度学习的SR方法进行了分类介绍,重点分析对比了卷积神经网络(CNN)、残差网络(ResNet)和生成对抗网络(GAN)在SR中的应用。然后介绍主要评价指标和解决策略,并对不同的SR算法在标准数据集中的性能表现进行对比。最后总结基于深度学习的SR算法,并对未来发展趋势进行展望。
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关键词
超分辨率
深度学习
评价指标
退化模型
数据集
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Keywords
super-resolution
deep learning
evaluation index
degradation model
datasets
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于结构稀疏度和块差异度的目标移除图像修复
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作者
张雷
康宝生
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机构
运城学院公共计算机教学部
西北大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第5期255-259,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61272286)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM8346)
运城学院科研项目(CY-2016019)资助
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文摘
针对目标移除修复方法中存在的修复顺序不合理以及错误匹配问题,提出一种基于结构稀疏度和块差异度的图像修复方法。首先,在优先权中增加块的结构稀疏度计算,使优先权不仅依赖于目标块的几何特征,而且可以反映其邻域特征,提高了对目标块所处区域特征的辨识度,从而使修复顺序更加合理。其次,定义目标块与样本块之间的差异度,并在此基础上定义新的匹配规则,不仅对已存在像素之间的相似程度进行衡量,而且对已存在像素与填充像素之间的差异程度进行衡量,从而有效防止错误匹配以及错误累积。实验结果表明,该方法可以有效提高图像的修复效果,使修复图像更加符合视觉一致性要求。
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关键词
结构稀疏度
块差异度
目标移除
图像修复
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Keywords
Structure sparsity
Patch diffcrcncc
Objcct rcmoval
lmagc inpainting
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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