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题名基于图游走和图注意力的点云分类与分割
被引量：1
- 1
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作者
李文举
姬倩倩
沙利业
储王慧
崔柳
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机构
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
上海普利森配料系统有限公司
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期33-41,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61903256,61973307)
上海市生物医药科技支撑专项项目(22S31903900)。
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文摘
针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明:相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。
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关键词
点云分类
点云分割
图神经网络
图游走
图注意力机制
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Keywords
point cloud classification
point cloud segmentation
graph neural network
graph walk
graph attention mechanism
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名建材新产品——干粉料
被引量：4
- 2
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作者
沙利业
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机构
芬兰劳特精密有限公司上海代表处
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出处
《上海建材》
1999年第1期20-22,共3页
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文摘
针对国内外砂浆料的现状,系统地分析了干粉料的种类和特点,原料和设备以及投资概况,并提出了在我国发展干粉料产品的巨大前景。
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关键词
干粉料
干粉状预制砂浆
种类
原料
设备
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分类号
TU578.1
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名干混料系列产品
- 3
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作者
沙利业
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机构
芬兰劳特精密有限公司上海代表处
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出处
《新型建筑材料》
1998年第11期23-25,共3页
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文摘
我国还没有大规模的干混料专业生产厂家。国外干混料包括的产品范围很广,而且干混料生产厂家开发的新产品还在不断出现。以下简介国外干混料生产厂主要产品的特点及应用。
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关键词
干混料
砌筑砂浆
粘接种
水泥基
墙灰
涂料
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分类号
TU5
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名东南亚干混料概况
- 4
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作者
沙利业
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机构
芬兰劳特精密有限公司上海代表处
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出处
《新型建筑材料》
1998年第6期21-22,共2页
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文摘
东南亚干混料概况沙利业１干混料简介直到本世纪５０年代，砂浆的仍主要是现场混合配制（虽然本世纪初某些国家已有专门生产石灰砂浆的工厂）。从５０年代末开始，干混料形式的砂浆开始被人们所接受，并逐渐成为世界建材行业中发展最快的一种产品。“干混料”一词是指将骨...
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关键词
建筑砂浆
干混料
原料工艺
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分类号
TQ177.6
[化学工程—硅酸盐工业]
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题名新型建材——干粉料
- 5
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作者
沙利业
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机构
芬兰劳特精密有限公司上海代表处
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出处
《广东建材》
1999年第6期33-35,共3页
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文摘
1 起源与发展 干粉料又称干混料、干拌粉,英文为DRY MIX。干粉料是将干粉状的建筑骨料、粘结料与添加剂等均匀混合,用袋装或散装的形式运到建筑工地,加水后就可直接使用的砂浆类建材。常见的干粉料有干粉瓷砖粘接剂、干粉墙面涂料、干粉墙面砂浆、干粉地坪砂浆、干粉混凝土等。干粉料实际上就是干粉状的预制砂浆。
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关键词
干粉料
新型建材
生产厂
粘接剂
化学添加剂
石英砂
干混料
原料
砂浆
控制系统
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分类号
TU59
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名新型建材——干粉料
- 6
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作者
沙利业
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机构
芬兰劳特精密有限公司(上海代表处)
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出处
《建筑施工》
1999年第1期54-55,共2页
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文摘
1 起源与发展 混凝土在建筑中的广泛使用,使人们开始设法提高混凝土的生产效率与质量。预拌混凝土最早出现在二战前的英国。这种在专业工厂里大规模生产的混凝土,通过专用搅拌车运到建筑工地后可以直接使用,从而大大提高了施工的效率与建筑的质量。如今,商品混凝土已发展成为主要的建筑材料之一。 相反,砂浆类建材的生产还一直是在施工现场人工混合配制。
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关键词
干粉料
预制砂浆
新型建材
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分类号
TU578.1
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名基于TSCD模型的轨道板裂缝检测方法
被引量：2
- 7
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作者
李文举
张耀星
陈慧玲
李培刚
沙利业
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机构
上海应用技术大学轨道交通学院
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
上海普利森配料系统有限公司
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期155-166,共12页
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基金
上海市科技创新行动计划基金(No.21210750300)资助
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文摘
为解决轨道板裂缝检测问题,提出了一种基于分支级联卷积神经网络的轨道板裂缝检测模型DDTSCD。首先该模型通过注意力机制和搜索分支结构突出轨道板裂缝的位置信息,同时抑制干扰信息;然后采用检测分支结构完成裂缝的像素级检测;最后对检测结果中出现的图像细节退化问题,利用参数映射关系实现特征图的上采样。实验结果表明:所提出的方法能够准确地检测出轨道板表面图像中的裂缝,其像素准确率可达97.56%,F1-score可达86.28%,并且在跨数据集测试中表现出较强的泛化性。
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关键词
裂缝检测
分支级联
参数映射
轨道板
卷积神经网络
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Keywords
crack detection
branch cascade
parameter mapping
track plate
convolutional neural network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U216.3
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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