1、论文段落与格式论文检测基本都整篇文章传传论文检测软件首先进行部划交终稿件格式抄袭率影响同段落划能造几十字段落检测我通划段落降低抄袭率2、数据库论文检测半针已发表毕业论文期刊文章议论文进行匹配数据库包含网络些文章给家透露书籍没包含检测数据库前朋友本研究性著作摘抄量文字没查能看效3、章节变换同改变章节顺序或者同文章抽取同章节拼接文章抄袭检测结影响几乎零所论文抄袭检测师建议家要抄袭几篇文章或者几十篇文章能关4、标注参考文献参考别文章抄袭别文章检测软件何界定其实简单我论文加参考文献引用符号抄袭检测软件都统看待软件阀值般设定1%例篇文章5000字,文章1%50字抄袭于50即使加参考文献判定抄袭5、字数匹配论文抄袭检测系统相比较严格要于20单位字数匹配致认定抄袭前提满足第4点参考文献标注吧论文查重看看我面看
目前，高校对于硕博士论文,需要通过抄袭检测系统的检测才能算过关。对本科生来说，大部分学校也采取抽查的方式对本科论文进行检测。抄袭过多，一经查出超过30%,后果严重。轻者延期毕业，重者取消学位。辛辛苦苦读个大学，学位报销了多不爽。但是，软件毕竟是人工设置的一种机制，里面内嵌了检测算法，我们只要摸清其中的机理，通过简单的修改，就能成功通过检测。本文是在网络收集的资料。整理了最重要的部分，供大家参考。论文抄袭检测算法：1.论文的段落与格式论文检测基本都是整篇文章上传，上传后，论文检测软件首先进行部分划分，上交的最终稿件格式对抄袭率有很大影响。不同段落的划分可能造成几十个字的小段落检测不出来。因此，我们可以通过划分多的小段落来降低抄袭率。2.数据库论文检测，多半是针对已发表的毕业论文，期刊文章，还有会议论文进行匹配的，有的数据库也包含了网络的一些文章。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。之前朋友从一本研究性的著作中摘抄了大量文字，也没被查出来。就能看出，这个方法还是有效果的。3.章节变换很多同学改变了章节的顺序，或者从不同的文章中抽取不同的章节拼接而成的文章，对抄袭检测的结果影响几乎为零。所以论文抄袭检测大师建议大家不要以为抄袭了几篇文章，或者几十篇文章就能过关。4.标注参考文献参考别人的文章和抄袭别人的文章在检测软件中是如何界定的。其实很简单，我们的论文中加了参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中。都是统一看待，软件的阀值一般设定为1%，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。5.字数匹配论文抄袭检测系统相对比较严格，只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭，但是前提是满足第4点，参考文献的标注。论文抄袭修改方法：首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。通过上述方法，能有效降低抄袭率。下面举几个例子，大家可以参考下：例句A：本文以设备利用率最大化为目标函数,采用整数编码与实数编码相结合的遗传算法,研究了HFS的构建问题。本文提出的染色体编码方法及相应的遗传操作方法可实现研究对象的全局随机寻优。通过对car系列标准算例的研究,显示了本文提出方法具有较高的计算重复性和计算效率。修改A：本文研究了HFS问题的构建，通过遗传算法并结合整数与实数编码，目标函数为最大化设备利用率来求解。本文的染色体编码方法与对应的遗传算法操作可有效提高算法的全局搜索能力。通过对一些列基准算例的研究，验证了本文算法的有效性，并具有较高的计算重复性和较高的运算效率。例句B：由于房地产商品的地域性强，房地产开发企业在进行不同区域投资时，通常需要建立项目公司，此时就会面临建立分公司还是子公司的选择。子公司是一个独立的法人，而分公司则不是独立法人，它们在税收利益方面存在差异。子公司是独立法人，在设立区域被视为纳税人，通常要承担与该区域其它公司一样的全面纳税义务；分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担有限的纳税义务，分公司发生的利润与亏损要与总公司合并计算。修改B：房地产开发企业在不同区域进行投资时，由于此类商品的地域性强，因此需要建立项目公司。此时，企业需要选择建立分公司还是子公司。主要的区别是子公司具有独立的法人，分公司则不是独立法人。其次，在税收利益方面，由于分公司不是独立的法人实体，在设立分公司的所在区域不被视为纳税人，只承担纳税义务，总公司需要合并计算分公司的利润与亏损；而子公司是独立法人，在所在区域被视为法人实体，需要承担与区域其他公司一样的全面纳税义务。修改抄袭的方法不外乎这些，这里更建议同学们，先熟悉你所看的参考论文，关闭文档，用自己的话写出来，这样就不会受参考文献的太多影响。有同学这里就提出问题了，学校用的检测系统是知网的学术不端检测系统，不是淘宝几元钱买的万方数据检测。其实，各个检测系统的算法区别并不大，只是数据库有多有少，如果你没有太多，什么系统都不用怕。既然你抄了，得到检测报告的同时，先好好修改自己的文章。抄了之后，改相拟度，可以这样去头去尾留中间，意同词不同。一、查重原理1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。二、快速通过论文查重的七大方法方法一：外文文献翻译法查阅研究领域外文文献，特别是高水平期刊的文献，比如Science，Nature，WaterRes等，将其中的理论讲解翻译成中文，放在自己的论文中。优点：1、每个人语言习惯不同，翻译成的汉语必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻译了之后，也 不会出现抄袭的情况。2、外文文献的阅读，可以提升自身英语水平，拓展专业领域视野。缺点：英文不好特别是专业英文不好的同学实施起来比较费劲。方法二：变化措辞法将别人论文里的文字，或按照意思重写，或变换句式结构，更改主被动语态，或更换关键词，或通过增减。当然如果却属于经典名句，还是按照经典的方法加以引用。优点：1．将文字修改之后，按照知网程序和算法，只要不出现连续13个字重复，以及关键词的重复，就不会被标红。2．对论文的每字每句都了如指掌，烂熟于心，答辩时亦会如鱼得水。缺点：逐字逐句的改，费时费力。方法三：减头去尾，中间换语序将别人论文里的文字，头尾换掉中间留下，留下的部分改成被动句，句式和结构就会发生改变，再自行修改下语病后，即可顺利躲过查重。优点：方便快捷，可以一大段一大段的修改。缺点中文没学好的，会很费劲，要想半天。方法四：转换图片法将别人论文里的文字，截成图片，放在自己的论文里。因为知网查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格，因此可以躲过查重。优点：比改句序更加方便快捷。缺点：用顺手了容易出现整页都是图片的情况，会影响整个论文的字数统计。方法五：插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中。优点：此法比方法四更甚一筹，因为该方法日后还可以在所插入的文档里进行重新编辑，而图片转换法以后就不便于再修改了。缺点：还没发现。方法六：插入空格法将文章中所有的字间插入空格，然后将空 格 字 间距调到最小。因为查重的根据是以词为基础的，空格切断了词语，自然略过了查重系统。优点：从查重系统的原理出发，可靠性高。缺点：工作量极大，课可以考虑通过宏完成，但宏的编制需要研究。方法七：自己原创法自己动手写论文，在写作时，要么不原文复制粘贴；要么正确的加上引用。优点：基本上绝对不会担心查重不通过，哪怕这个查重系统的阈值调的再低。缺点：如果说优缺点的话，就是写完一篇毕业论文，可能会死掉更多的脑细胞。呵呵。。。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。论文查重修改的规律：1、如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。2、可以将文字转换为表格，将表格边框隐藏。3、如果你看的外文的多，由外文自己翻译过来引用的，个人认为，不需要尾注，就可以当做自己的，因为查重的数据库只是字符的匹配，无法做到中文和英文的匹配。4、查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来，或者是用：原文章作者《名字》和引号的方式，将引用的内容框出来。引号内的东西，系统会识别为引用如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利，也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是哦中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。特别注意标点符号，变化变化，将英文的复合句，变成两个或多个单句，等等，自己灵活掌握。因为真正写一篇论文，很罕见地都是自己的，几乎不可能，但大量引用别人的东西，说明你的综合能力强，你已经阅读了大量的资料，这就是一个过程，一个学习、总结的过程。所有的一切，千万别在版面上让导师责难，这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的，因为他只负责内容，但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。5、下面这一条我傻妞试过的，决对牛B：将别人的文字和部分你自己的文字，选中，复制（成为块，长方形），另外在桌面建一个空文件，将内容，复制到文件中，存盘，关闭。将这个文件的图标选中，复制，在你的正文中的位置上，直接黏贴，就变成了图片了，不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的，所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。以上那些东西再次总结一下：查重是一个匹配的过程，是以句为单位，如果一句话重复了，就很容易判定重复了，所以：1）如果的确是经典的句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。2）如果是一般的引用，就采用罗嗦法，将原句中省略的主语、谓语、等等添加全，反正哪怕多一个字，就是胜利。3）也可以采用横刀法，将一些句子的成分，去除，用一些代词替代。4）或者是用洋鬼子法，将原文中的洋名，是中文的，就直接用英文，是英文的直接用中文，或是中文的全姓名，就用中文的名，如果是中文的名，就找齐了，替换成中文的姓名。5）故意在一些缩写的英文边上，加上（注释）(画蛇添足法），总之，将每句话都可以变化一下，哪怕增加一个字或减少一个字，都是胜利了。6）如果是引用，在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自已认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面，这是不对的，应该在句号之前。7）可以将文字转换为表格、表格基本是查重不了的，文字变成图形、表格变成图形，一目了然，绝对不会检查出是重复剽窃了。论文查重修改学校的要求：1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
大多数学校是使用知网查重，论文内容不同的话其检测结果肯定也有所差别，对于本科和硕士研究生毕业论文查重的内容主要包括：论文封面、原创声明、摘要、目录、正文、致谢、参考文献、附录、开题报告和表格图片等。而学校一般会要求将论文中图片、致谢、附录、个人简历及在学期间发表学术论文部分删除，因此毕业论文查重的内容主要是包括：论文摘要、关键词、正文和致谢等这几个部分内容。当然具体是查毕业论文中的哪些内容最终还是要以学校的要求为准，一般格式正确的目录和参考文献是不影响知网的论文重复率结果的，因为知网能够根据论文的内容格式自动识别出论文目录和参考文献部分，然后不计算这些部分的重复率。毕业论文查重主要查重的是论文正文内容，论文正文是整篇论文所阐述的主要部分，相关论点论据等有价值的内容都在正文里面。然后就是摘要部分，它是对论文的高度概括，是长篇论文不可缺少的组成部分。这些部分是需要大家控制好重复率的，以免在毕业论文查重时不通过。
查重包括摘要正文，不包括目录参考文献附录等，
人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍： 第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年) 这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。 第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年) 这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。 美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。 这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。 贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。 麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。 人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。 局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。 由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。 柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。 总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。 第三阶段(受惠惠量年~现在) FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。 基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。 以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。 布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。 电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的速度达到了每秒受多帧以上。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测速度。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。 沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。 巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。 FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。 总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。 总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对速度甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
经典方法：背景差分法
效果比较好的方法是：无参估计背景减除法——ViBe. 算法优点：思想简单，易于实现；样本衰减最优；运算效率高 算法缺点：把阴影当做前景；运动目标不完整。
优点：算法实现简单，程序设计复杂度低，运行速度快；动态环境自适应性强，对场景光线变化不敏感。
优点：实时性高
将单个目标的跟踪问题看作是MDP过程中的策略决定问题，从而多目标跟踪就变成了多个MDP的问题。
用MDP来建模一个物体，主要包括四个成分：
应用实例 1 ：视频监控
应用实例 2 ：导弹飞机识别 (1). 首先对飞机红外图像做处理，包括平移旋转缩放等等模拟飞机的运动，得到 连续帧图像 作为实验样本。 (2). 使用 聚类算法 判断红外图像中天空背景的复杂度，然后采用 分割算法 分割出飞机；如果 天空背景 比较简单，就使用OTSU算法对飞机及逆行分割。 (3). 提取傅里叶 描述子 作为研究对象的 特征 。 (4). 最后使用目标跟踪算法。
在上一步，完成了网络的创建和数据的预处理。接下来准备对这个网络进行训练，通过训练得到一个可以用于目标检测的深度学习网络模型。这里首先要确定上一步输出的模型和数据集的存放路径是可用的，否则训练环节会因为缺少输入而报错。 Halcon的参考样例详述了这一过程，这里做一些学习记录。 设置输入路径，主要是两个，一是上一步的预训练的以.hdl结尾的模型，另一个是数据集和样本数据字典的存放路径。 输出路径也是两个，一是存放最佳评估模型的路径，一个是最终训练完成的模型路径。 首先用check_files_availability验证预处理模型和数据集路径是否正确。没有问题的话可以开始读取。 使用read_dl_model读取前一步初始化后的网络模型，得到模型的句柄DLModelHandle。 接着用read_dict读取预处理后的数据集，得到数据字典句柄DLDataset。 设置模型参数主要通过set_dl_model_param算子，以修改属性值的方式改变关键参数的值。该算子原型如下： set_dl_model_param( : : DLModelHandle, GenParamName, GenParamValue : ) 输入三个参数： 注意，如果将'runtime'的值改为了’gpu’，则要确定cuDNN和cuBLAS已经成功安装了。 通过set_dl_model_param算子，可以将本文开头提到的设置的模型的基本参数传递给模型句柄DLModelHandle。如将'batch_size'设为之前的batch_size的值等等。 1）创建训练参数。 这里使用create_dl_train_param算子创建一个训练参数的字典，用于存放训练参数和训练效果可视化的参数。这些参数可以做个说明： 2）训练网络 接下来是最耗时的部分，即使用train_dl_model算子进行深度学习网络模型的训练。算子如下： train_dl_model( : : DLDataset, DLModelHandle, TrainParam, StartEpoch : TrainResults, TrainInfos,EvaluationInfos) 前四个参数是输入参数，后三个是输出参数。 接着到了第三步，即验证模型的部分。
本文作为OC-SORT的论文阅读记录，中间可能会加入自己的看法，由于是tracking这块的初学者，文中若有错误的认识麻烦读者帮忙修正。
OC-SORT是来自 CVPR2022 的一篇文章，采用的范式是MOT中的TBD（Tracking by Detection）。虽然学术界中JDE的研究越来越多，2022年开始也有很多基于Transformer的方法效果非常不错，但是目前工业界还是使用TBD这种方式比较多，类似还有Bytetrack等等，基本都可以满足跟踪的需求。
TBD范式中比较出名的一系列就是SORT系列，这其中笔者了解的有最初的鼻祖SORT，还有后期衍生出来的DeepSORT, StrongSORT, StrongSORT++, ByteTrack，还有本文要讨论的OC-SORT。
关于SORT系列方法具体解析可以参考下面的博客和帖子，个人认为写的很详细和易懂，方便随时查阅：
通过回顾SORT方法，作者提出三个问题作为方法设计的动机：
文章提出三项改进：
这种在线平滑方式通过当前帧检测到的结果和之前帧的轨迹位置，来生成更多的虚拟点，以此辅助KF做预测。具体通过⼀个虚拟的轨迹对参数进行在线平滑，回溯到目标检测丢失的时候，可以修复在时间间隔内累积的误差。
在计算IOU度量矩阵的时候，把速度/方向计算成代价矩阵放在原来的度量矩阵中，（个人理解类似模型训练的trick）：
这部分看的不是很懂…
OCR用于恢复轨迹，这部分依赖于检测值而不是错误的估计值。当轨迹丢失后检测目标再出现时，直接将丢失轨迹时检测值和重新出现的检测值相关联以恢复轨迹。
机械专业工程 教育 应加强对学生的工程实践训练，以提高机械专业的工程教育水平。下面是我为大家推荐的机械专业 毕业 论文，供大家参考。机械专业毕业论文篇一：《机械加工质量技术》 摘要:机械加工产品的质量与零件的加工质量、产品的装配质量密切相关,而零件的加工质量是保证产品质量的基础,它包括零件的加工精度和表面质量两方面。 关键词:机械加工;精度;几何形状;工艺系统;误差 一、机械加工精度 1、机械加工精度的含义及内容 加工精度是指零件经过加工后的尺寸、几何形状以及各表 面相 互位置等参数的实际值与理想值相符合的程度,而它们之间的偏离程度则称为加工误差。加工精度在数值上通过加工误差的大小来表示。零件的几何参数包括几何形状、尺寸和相互位置三个方面,故加工精度包括:(1)尺寸精度。尺寸精度用来限制加工表面与其基准间尺寸误差不超过一定的范围。(2)几何形状精度。几何形状精度用来限制加工表面宏观几何形状误差,如圆度、圆柱度、平面度、直线度等。(3)相互位置精度。相互位置精度用来限制加工表面与其基准间的相互位置误差,如平行度、垂直度、同轴度、位置度零件各差来表示的要求和允许用专门的符明。 在相同中的各种因对准确和完足产品的工加工 方法 ,的生产条件下所加工出来的一批零件,由于加工素的影响,其尺寸、形状和表面相互位置不会绝全一致,总是存在一定的加工误差。同时,从满作要求的公差范围的前提下,要采取合理的经济以提高机械加工的生产率和经济性。 2、影响加工精度的原始误差 机械加工中,多方面的因素都对工艺系统产生影响,从而造成各种各样的原始误差。这些原始误差,一部分与工艺系统本身的结构状态有关,一部分与切削过程有关。按照这些误差的性质可归纳为以下四个方面:(1)工艺系统的几何误差。工艺系统的几何误差包括加工方法的原理误差,机床的几何误差、调整误差,刀具和夹具的制造误差,工件的装夹误差以及工艺系统磨损所引起的误差。(2)工艺系统受力变形所引起的误差。(3)工艺系统热变形所引起的误差。(4)工件的残余应力引起的误差。 3、机械加工误差的分类 (1)系统误差与随机误差。从误差是否被人们掌握来分,误差可分为系统误差和随机误差(又称偶然误差)。凡是误差的大小和方向均已被掌握的,则为系统误差。系统误差又分为常值系统误差和变值系统误差。常值系统误差的数值是不变的。如机床、夹具、刀具和量具的制造误差都是常值误差。变值系统误差是误差的大小和方向按一定规律变化,可按线性变化,也可按非线性变化。如刀具在正常磨损时,其磨损值与时间成线性正比关系,它是线性变值系统误差;而刀具受热伸长,其伸长量和时间就是非线性变值系统误差。凡是没有被掌握误差规律的,则为随机误差。 (2)静态误差、切削状态误差与动态误差。从误差是否与切削状态有关来分,可分为静态误差与切削状态误差。工艺系统在不切削状态下所出现的误差,通常称为静态误差,如机床的几何精度和传动精度等。工艺系统在切削状态下所出现的误差,通常称为切削状态误差,如机房;在切削时的受力变形和受热变形等。工艺系统在有振动的状态下所出现的误差,称为动态误差。 二、工艺系统的几何误差 1、加工原理误差 加工原理误差是由于采用了近似的成形运动或近似的刀刃轮廓进行加工所产生的误差。通常,为了获得规定的加工表面,刀具和工件之间必须实现准确的成形运动,机械加工中称为加工原理。理论上应采用理想的加工原理和完全准确的成形运动以获得精确的零件表面。但在实践中,完全精确的加工原理常常很难实现,有时加工效率很低;有时会使机床或刀具的结构极为复杂,制造困难;有时由于结构环节多,造成机床传动中的误差增加,或使机床刚度和制造精度很难保证。因此,采用近似的加工原理以获得较高的加工精度是保证加工质量和提高生产率以及经济性的有效工艺 措施 。 例如,齿轮滚齿加工用的滚刀有两种原理误差,一是近似造型原理误差,即由于制造上的困难,采用阿基米德基本蜗杆或法向直廓基本蜗杆代替渐开线基本蜗杆;二是由于滚刀刀刃数有限,所切出的齿形实际上是一条折线而不是光滑的渐开线,但由此造成的齿形误差远比由滚刀制造和刃磨误差引起的齿形误差小得多,故忽略不计。又如模数铣刀成形铣削齿轮,模数相同而齿数不同的齿轮,齿形参数是不同的。理论上,同一模数,不同齿数的齿轮就要用相应的一把齿形刀具加工。实际上,为精简刀具数量,常用一把模数铣刀加工某一齿数范围的齿轮,也采用了近似刀刃轮廓。 2、机床的几何误差 (1)主轴回转运动误差的概念。机床主轴的回转精度,对工件的加工精度有直接影响。所谓主轴的回转精度是指主轴的实际回转轴线相对其平均回转轴线的漂移。 瞬时速度为零。实际上,由于主轴部件在加工、装配过程中的各种误差和回转时的受力、受热等因素,使主轴在每一瞬时回转轴心线的空间位置处于变动状态,造成轴线漂移,也就是存在着回转误差。超级秘书网 主轴的回转误差可分为三种基本情况:轴向窜动——瞬时回转轴线沿平均回转轴线方向的轴向运动,如图l(a)所示。径向跳动——瞬时回转轴线始终平行于平均回转轴线方向的径向运动,如图l(b)所示。角度摆动——瞬时回转轴线与平均回转轴线成一倾斜角度,交点位置固定不变的。 (a)轴向窜动;(b)径向跳动;(c)角度摆动动,如图1(c)所示。角度摆动主要影响工件的形状精度,车外圆时,会产生锥形;镗孔时,将使孔呈椭圆形。实际上,主轴工作时,其回转运动误差常常是以上三种基本形式的合成运动造成的。 (2)主轴回转运动误差的影响因素。影响主轴回转精度的主要因素是主轴轴颈的误差、轴承的误差、轴承的间隙、与轴承配合零件的误差及主轴系统的径向不等刚度和热变形等。主轴采用滑动轴承时,主轴轴颈和轴承孔的圆度误差和波度对主轴回转精度有直接影响,但对不同类型的机床其影响的因素也各不相同。 参考文献: [1]郑渝.机械结构损伤检测方法研究[D];太原理工大学;2004年 [2]杨春雷,尹国会.浅谈机械加工影响配合表面的原因及对策[N].中华建筑报;2005年 [3]高原.不锈钢表面复合处理提高耐磨性的研究 机械专业毕业论文篇二：《企业工程机械设备管理》 摘要:由于工程机械现代化的实现,为现代企业的发展带来了新的发展机遇和高效的工作效率。但是,企业机械设备的管理仍然存在着很多问题,制约着企业的高速发展。本文作者就现代企业机械设备管理存在的问题和提高管理的方法进行了简单的论述。 关键词:工程;机械设备;管理;问题;对策 科学技术进步、生产建设的需求,为工程机械的应用提供了广阔的空间,也对设备管理的提出了更高的要求。做好机械设备的合理配置、科学使用、及时保养、适时维修,降低设备故障发生,提高机械设备的有效利用率,是对工程设备管理工作的主要要求,下面我就当前矿山企业在工程机械设备管理方面存在的问题和提高工程机械管理的方法谈谈自己的看法。 一、当前工程机械设备管理中存在的问题及原因 1、管理机构不健全,管理制度不完善 相当一部分施工企业仍缺乏完整、严格的工程机械设备管理制度,对工程机械设备的台账、技术资料档案的建立等工作尚未完善,管理工作无章可循、管理无序,有的企业甚至在购买了新设备后,没有及时或根本不入账,造成管理工作相当被动,设备糊涂使用,不能明确工程机械管理和使用的责任主体。 2、舍不得智力投资 (1)虽然目前大部分施工企业都根据自己企业的实际情况,设立了机务管理部门,但由于机构、人员更迭较为频繁,设备管理及维修人员接受专业教育时间短,管理人员对设备管理的整体认识尚较模糊,技术管理水平参差不齐。 (2)而有些企业只是片面注重眼前利益,宁愿花耗大量资金用于购买先进设备,但在管理人才培训等智力投资方面却显得过分吝惜,舍不得花钱。这样,就算有再先进的设备,但管理跟不上、人员素质低劣,是很难适应机械自动化、机电一体化程度高的设备管理的需要。 3、工程机械设备的使用与保养相互脱节 (1)目前大多数施工企业虽然都实行定人定机制度,即每个操作人员固定使用一台机械设备,但却忽略了定人保养制度,没有把机械设备维修保养的各项 规章制度 明确落实到个人。正因为如此,操作人员往往只是“包用不包修”,维修人员也是马虎应付了事,每当机械设备出现故障,操作人员与维修人员往往互相推卸责任。这样,不但影响了产量、质量,也增加了维修费用、运转费用以及降低了设备的使用寿命。 (2)此外,不少项目负责人只考虑眼前利益,没有从长远打算,短期行为严重,只注意产值与效益挂钩,在设备管理使用上表现为“重用轻管”,为了赶工期、抢进度,而不惜拼设备,造成机械设备常常处于超负荷状况工作,或带“病”作业,甚至违章操作,其结果是该工程项目完工后,机械设备严重磨损老化,而调运到新工程又需花费大量的精力与费用进行整修,造成施工工期贻误,项目部之间在维修费用上互相推诿,固定资产无形流失。 4、工程机械设备维修“滞后”,浪费严重 (1)由于目前大部分施工企业还未能有效地实行点检制度等保养措施,设备维修管理往往局限于“事后维修”,“预防维修”意识不够重视,对设备的故障及劣化现象也就未能早期发觉、早期预防、早期 修理 ,以致造成人力、物力、财力不必要的浪费。 (2)施工企业机械设备“浪费维修”的现象也十分严重,个别维修人员为了贪图方便,对一些仍有很大修复价值的旧件不加以修复利用,任凭其主观随意地报废,更有甚者,不考虑 其它 设备的整体性能,采取“拆东墙补西墙”的做法,得过且过,只要机械能动就交差了事,结果也只会是事倍功半。 二、提高机械设备管理工作的方法 1、在使用方面,设备的价值主要体现在使用。任何设备都有规定的使用范围、条件及操作程序,只有正确的使用设备,才能保证 安全生产 。而设备使用的好坏很大程度上取决于操作人员水平的高低。 所以在使用中,一是教育操作人员正确的使用和操作各种工程机械,不能在超过机械所能承受的最大负荷下进行工作,尽量保证机械负荷的均匀加减,使机械处于较为平缓的负荷变动,具体地说,就是要较为均匀地加减油门,防止发动机、工作装置动作的大起大落。二是加强技术培训,提高操作人员素质,使操作人员做到懂构造、懂原理、懂性能,会使用、会保养、会检查、会排除故障,从源头上减少和防止人为失误引起的机械故障。三是坚持实行包机责任制,责任到人,将个人经济利益与责任机械的维修费、燃油费相结合进行考核,奖罚并举,加强管理设备的责任心,调动爱护设备的积极性。超级秘书网 2、在保养方面,对设备实行定期保养是保持机械良好技术状况的基础。对于工程机械,保养工作中的重中之中就是保证对机械的合理润滑。零件工作面的磨损、零件表面的腐蚀和材料的老化是正常使用条件下的机械零部件的3种主要失效形式,而零件工作面的磨损所引起的失效所占的比例最大。也就是说,机械的磨损是使其各种零部件走向极限技术状态的主要原因之一。那么,解决机械零部件的磨损问题,除了采用优良的材料、选择先进的制造工艺、设计合理的机械结构外,在使用过程中要做的一项重要工作就是保证对机械的合理润滑。 据统计,工程机械的故障有一半以上是由润滑不良引起的。由于工程机械各零部件配合的精密性,良好的润滑可以使其保持正常的工作间隙和合适的工作温度,从而降低零件的磨损程度,减少机械故障。正常合理的润滑是减少机械故障的有效措施之一。为此,一是要合理选用润滑剂,要根据机械的种类和应用结构的不同选用正常的润滑剂类别,根据机械的要求选用合适的质量等级,根据机械的工作环境和不同的季节选择合适的润滑剂牌号。二是经常检查润滑剂的数量和质量。数量不足要及时补充,质量不佳要及时更换。三是根据保养周期、设备技术状况、工作环境等因素,制定强制保养计划,到时间必须停机保养润滑。 3、维修方面 机械在使用过程中必然会出现各种各样的故障。在这些故障中,有些故障对机械设备的影响可能是很微小的,有些是比较严重的,甚至会造成机毁人亡的大事故。 经验 表明,严重机械故障往往是由一些较小的故障引发的。究其原因,就在于忽视了对小故障的及时处置。因此,在维修方面,一是重视小故障的及时处理,做到防患于未然。切不可小故障不影响使用,为了赶任务让设备带故障作业,最后小毛病拖成了大故障,不但延误工期,影响正常使用,还有可能造成设备突然报废。从某种意义上来说,对出现的故障及时进行处理,就是减少和防止故障的一种有效措施。二是采取“计划维修”与“预防性维修”两种制度的相结合的维修制度,科学合理的安排设备维修工作。计划维修坚持“养修并重,预防为主”的指导思想,在使用中,根据机械损坏和零件磨损规律,按照工作时间,定期对设备实施强制保修项目;预防性维修坚持“定期检查,按需修理”,它是按照维修对象的实际计划状况,而不是按照实际使用时间来控制的维修方式,避免了强制维修造成的浪费,同时通过定期检查,避免了漏拆漏检导致的失保失修。 总之,任何设备投入使用后都会不可避免的出现故障,但在工作中,只要我们加强设备管理,合理科学的使用、及时到位的保养、适时准确的维修,就能抓住设备寿命期内各种故障的发生规律,有效的降低故障发生,提高有效利用率,保持设备的良好技术状态,最大限度的发挥设备的使用价值。 机械专业毕业论文篇三：《浅析纺织机械的绿色制造技术》 一、绿色制造的发展必要性 纺织行业一直是一个高污染的产业，由于传统技术的落后，纺织生产过程中会产生大量的生产污染物，包括废气、污水等，同时还存在着资源浪费的问题，而这些都对人类生存的环境造成了严重的危机。中国作为世界上最大的纺织品生产出口大国，现代纺织制造业的发展十分迅速，因此纺织行业的污染问题一直是关注重点。在如今大力提倡生态文明的时代，纺织机械关于绿色制造技术的发展已经刻不容缓。 环境意识制造，也就是绿色制造，简单来说就是制造产品的绿色环保可持续发展，是一个兼顾环境发展和经济效益的现代化制造模式。关于绿色制造的实施，具体策略表现为减少浪费，减少污染以及资源利用最大化。现如今，考虑到生态环境的保护，国际上已经开始对贸易产品的绿色工艺有了要求，虽然这样的绿色壁垒还不是很多，但是作为纺织产品的出口大国，为了保持纺织行业的优势，纺织机械的绿色制造需要及早提上发展日程。 二、绿色制造技术的体现 (一)绿色材料。绿色材料的选择要在保证纺织机械制造的要求的基础上考虑材料的环保性。以化纤生产为例，其生产过程中使用了大量的酸碱，导致硫酸盐一类有毒物质的产生，所以绿色材料的首要条件是无毒，无污染。此外，化纤产品的不可降解性使得其在废弃之后对土壤环境造成负担，因此，绿色材料还需具备可降解，可回收的特点。最后，由于化纤产品加工困难，因此造成了能源的浪费，这就要求绿色材料是易加工的。 (二)绿色设计。绿色设计是绿色制造的核心，因为绿色设计需要贯穿了产品的整个生命周期，在产品设计的阶段就要将产品从生产到包装到最后的废弃和回收的环保性都要列入考虑，生产资源的选择，能源的最大化利用，产品的回收利用都是绿色设计要进行的工作，不仅要满足工艺技术的经济要求，更要保证绿色环保的环境需求。 (三)绿色工艺。首先要选择正确适合的工艺方法，然后优化工艺操作，设计最高效的工艺方案，如此便能提高工作效率，减少资源的消耗，降低能源的消耗，将废气，污水一类的有害物质和污染物对生态环境的危害降至最低程度。 (四)绿色包装。绿色包装的设计要从以下三方面入手，首先是包装材料的选择，关于包装材料要求就是绿色环保，无害可降解，易回收，易加工;其次是包装结构的优化，包装结构应该尽量简化，不要铺张浪费;最后是使用后的包装和工艺废弃物的回收利用，以往包装材料在丢弃后，因为不可降解或者污染有毒，对生态环境造成了不小的破坏，而包装本身的丢弃也是对资源的极大浪费，所以采用可回收的材料，既不会造成环境负担，又减少了资源的浪费，一举两得。 三、绿色制造技术的应用 (一)包装材料。绿色包装的设计要求包装材料的绿色环 保，可回收利用，包装避繁就简。常见的纺织产品的包装材料有瓦楞纸，木材和塑料等。瓦楞纸纸板的特点是易回收，但是不够坚固耐用，并且需要前期加工，既浪费资源也不环保;木板的坚固程度足够，可是作为不可再生资源，过度的木材使用会导致生态发展不平衡，也不利于环境保护;塑料包装有着木材与纸板不可替代的特点，轻便耐用又方便生产，但是也有不可降解的缺点，也不是最佳的绿色包装材料。目前最好的绿色包装材料是纸浆模塑和蜂窝纸板，两者的组合成为蜂窝纸芯复合板，这种包装材料无污染易回收，是绿色包装的最好选择。 (二)计算机辅助设计。纺织机械的绿色设计可利用现代计算机技术，设计无纸化减少了木材资源的浪费，节约了资源的同时，高科技技术还可以减少设计周期，强化设计蓝图，大大提高了工作效率，以及纺织产品的质量。现如今结合了计算机技术的三维软件可以模拟纺织机械的各个零部件的受力情况并对其进行相关性能的校对检测。 (三)工艺规划。 纺织机械制造的工艺规划的目标体系为 TQCSRE体系，关键在于分析资源消耗R与环境影响E的关系。例如，通过分析生产资源的消耗与废物产生量间的关系，经过分析纺织机械工艺在这之中的作用，研发出优化的绿色工艺。 结语 随着环境问题成为如今的 热点 话题，环保的浪潮也渐渐影响到了制造业。传统的制造模式已经不再适用于当今社会的发展潮流，纺织机械的绿色制造发展迫在眉睫。绿色资源与绿色技术的推进是不仅有利于环境负担的减少，更能实现资源利用的最大化。绿色制造兼顾了环保与经济的双向发展，更揭示了人与自然和谐发展才是社会发展的正确道路。 猜你喜欢： 1. 浅谈机械制造专业毕业论文范文 2. 机械毕业论文范例 3. 机械毕业论文范文大全 4. 大学毕业论文机械范文 5. 机械毕业论文范文参考 6. 3000字机械类论文
直线度、平面度、圆度、圆柱度、轮廓度、平行度、垂直度、倾斜度、同轴度、对称度和位置度误差以及跳动的评定方法、常用测量方法及相应的数据处理方法，还阐述功能量规的设计原理和用它检验方向误差、位置误差的内容，并列举4个示例说明功能量规的设计计算。
测量圆柱体圆度误差获得采用“测量特征参数原则“，测量特征参数原则是指测量实际被测要素上具有代表性的参数，用它表示几何误差值。应用这种检测测得的几何误差值通常不是符合定义的误差值，而是近似值。测量圆柱面的圆度时，我们可用同一截面的几个方向上测量直径，取相互垂直的两直径中的最大值之半径作为该截面内的圆度误差值，这样测量方便、直接、快速。但这样是不符合圆度要求的最小包容区域原则来评定的。
区块链是一种分布式账本，具有不可变性，匿名性和可审计性，无需信任第三方。 为了提供数据交换以形成这样的账本，区块链网络使交易和区块的传播达到共识，主要由附着策略和沟通策略组成。 当前，它是使用对等覆盖网络来实现的，但是，它受到流量与底层网络拓扑之间不匹配的内在问题的困扰。 为了解决这个问题，我们采用了以信息为中心的网络（ICN）方法来设计去中心化的以信息为中心的区块链网络（DIBN），其中命名类别以使流量能够被去中心化，并且 在每个类别的所有区块链节点（BN）之间建立任意的一对多类别传播结构（CDS）。 对于CDS，一个BN可以有效地将数据发送到所有其他BN，以使流量与基础网络保持一致，从而解决了不匹配问题。 性能分析表明，提出的DIBN可以大大减少区块链数据分发的平均路径长度。 大量移动设备生成大量的大数据，区块链网络的现有工作主要针对数据和面向数据传播的攻击，但是，对于区块链网络本身仍缺乏研究关注。 P2P上层网络中，流量和底层网络拓扑之间存在不匹配问题：现在的BC网络主要基于P2P上层网络技术的应用层多播（ALM）实现，其性能受到上层流量和基础物理网络拓扑之间不匹配问题的影响，从而导致大量冗余流量。 提出DIBN，命名类别使流量分散；建立any-to-all类别传播结构。在DIBN中，类别、交易和数据块被命名用于数据转发，并通过交易记录高性能区块链节点（HPBN），以选择根设备，即指定的区块链节点（dBN）。 DIBN包含三个过程：类别通信结构（CDS）形成，双向附件策略和任何对所有通信策略。 为每个类别构建一个包含所有BN的双向数据分发树，其中考虑负载平衡，选择一个HPBN作为该树的根dBN。 通过CDS，可以实现任何所有人的通信策略，其中任何BN都可以有效地将数据分发到所有其他BN，从而使流量与基础网络保持一致。 我们分析了DIBN的性能，这表明与区块链网络中现有的典型ALM相比，DIBN可以大大缩短平均路径长度。 为了缓解流量集中程度，将对交易和块进行分别命名。交易，语义上有意义的命名。块，无意义的名称标记类别，在负载均衡时分散流量。交易和块通过类别标识符进行分发，并通过数据标识符进行检索。 即，类别，交易和区块具有类别标识符（CID），交易标识符（TID）和区块标识符（BID）的标识符。CID是二进制的 < Category Name (CN) | DIBN Domain > ，TID的格式为 < CN | Transaction Name | DIBN Domain > ，BID的格式为 < CN | Block Name | DIBN Domain > 。 DIBN域：由BN和具有ICN功能的路由器构成的用于数据转发的管理区域。 所有的交易和块都包含在不同类别中。每种流量类别对应一个CDS，它是指一组链路，用于在一个特定类别的BN之间传播交易和块。根据类别和CDS，可以将流量分布在不同交易和块的不同链路上。 为了避免过度依赖中心化的RN（组播中的交汇节点），HPBN通过区块链交易记录自己（HPBN作为dBN的次数）（HPBN可以主动宣布自己愿意作为dBN）。在选择dBN时，当一个BN想形成一个CDS树时，会在区块链中找到HPBN的记录，选择作为dBN次数最少的HPBN作为本CDS树的dBN，并且更新该HPBN作为dBN的次数。 确定dBN后，BN将向所有其他BN广播选出的HPBN的id。然后，那些收到公告的BN向该dBN发送CDS形成请求，并以所请求的类别CID构造一个以该dBN为根的双向到所有通信树。在所有BN向dBN发送请求的过程中，数据包会被路由器记录到FIB表中，生成关于端口组和类别名称的关联映射。当从端口组中的某一个收到该类别的数据后路由器将自动转发给其余端口。如下图建立了蓝色线的CDS树。同时这些映射关系具有一定的TTL生存时间，过期后需要重新构建新的CDS树。 当一个新节点需要加入CDS时，需要向邻近节点查询负责该类流量的HPBN的id，然后向该dBN发送请求，请求会在路由表中建立相应项形成新的CDS树。路由器定期检查与BN的连接。 如果相邻的BN不可访问，则可以将该BN视为击败“离开”状态。 当检测到相邻BN的“ LEAVE”状态时，如果剩余两个或更多个接口，则删除检测到的具有未连接的BN的接口。 一个DBIN域中形成一个类别的CDS时，该CDS树的dBN会和其他域相同类别的dBN组件CDS树形成多级域间数据分发。 在CDS形成之后，事务和块可以将类别的已建立通信结构传递到所有BN。 在基于DIBN的场景中，每个BN都可以与区块链网络之间收发事务和区块。 中间路由器的基本转发策略是路由器在数据包头中的CID和FIB中的CID之间执行完全匹配，然后将数据转发到相应FIB条目中的其余接口（传入接口除外）。如下图所示分别由BN2向所有节点分发了交易1，由BN6向所有节点分发了区块1。 ICN本质上允许隐藏底层设备和网络协议中的异质性，并支持基于名称的转发和网络内缓存[16]。 因此，由于ICN的这些有前途的功能，因此所提出的DIBN具有ALM的优点，例如即时可部署性和易于维护。 此外，它还具有使流量与基础网络基础结构保持一致的优点。 此外，通过采用区块链的基本账本功能，也可以避免使用集中式集合点。 文中并未对所述方法进行实验，只是进行了简单分析和推导。使用平均路径长度作为指标，对比了所提出的DIBN与典型的ALM协议Narada[11]和NICE[12]。与典型值相比，因为DIBN中的CDS将流量与基础网络拓扑对齐，相比于ALM协议，即Narada的O（M log（K））和NICE的O（log（M）log（K）），拟议的DIBN【O（log（K））】可以大大减小将数据从一个BN传播到另一个BN的平均路径长度。 显然，如果BN的数量变得更大，则DIBN可以大大减小平均路径长度。 此外，由于缩短了平均路径长度，因此可以极大地减少通信开销。
论文地址： 官方源码（pytorch）：
主要说了目前表现好的目标检测主要基于较深的网络（例如Resnet，Inception），其缺点就是大量的计算成本，速度慢。而一些轻量级的网络速度较快，但检测的精度相对不高。作者提出了RFB模块，并将它添加到SSD的顶部，构建了RFBnet。
为了构建快速而强大的探测器，合理的替代方案是通过引入某些手工制作的机制来增强轻量级网络的特征表示，而不是一味地加深模型。
RFBnet 结构说明
过
RFB其实就是多分枝卷积块，其内部结构由两部分组成： 1.前一部分与inception一致，负责模拟多尺寸的pRF 2.后一部分再现了人类视觉中pRF与离心率的关系 下图给出了RFB及其对应的空间池区域图
具体来说，首先，我们在每个分支中采用瓶颈结构，由1×1转换层组成，以减少特征映射中的通道数量加上n×n转换层。其次，我们用两个堆叠的3×3转换层替换5×5转换层，以减少参数和更深的非线性层。出于同样的原因，我们使用1×n加n×1转换层来代替原始的n×n转换层。最后，我们应用ResNet 和Inception-ResNet V2 的快捷方式设计。
也叫做astrous卷积层， 该结构的基本意图是生成更高分辨率的特征图，在具有更多上下文的更大区域捕获信息，同时保持相同数量的参数 。
下图示出了多分支卷积层和扩张合并或卷积层的两种组合
所提出的RFB网络探测器重用了SSD的多尺度和单级框架，其中RFB模块被嵌入以改善从轻量级主干提取的特征，使得探测器更准确且仍然足够快。 由于RFB的特性可以轻松集成到CNN中，我们可以尽可能地保留SSD架构。 主要的修改在于用RFB代替顶部卷积层
使用与SSD中完全相同的骨干网络。 简而言之，它是在ILSVRC CLS-LOC数据集上预先训练的VGG16 ，其中fc6和fc7层被转换为具有子采样参数的卷积层，并且其pool5层从2×2-s2变至3×3-s1。 空洞卷积层用来填充空缺和所有dropout层，并移除fc8层。
保持相同的SSD级联结构，但具有相对较大分辨率的特征映射的卷积层被RFB模块取代。 在RFB的主要版本中，我们使用单一结构设置来模仿离心率的影响。 随着视觉图之间pRF大小和离心率的差异，我们相应地调整RFB的参数以形成RFB-s模块，其模拟浅人类视网膜图中较小的pRF，并将其置于conv4 3特征之后，如 由于其特征映射的分辨率太小而无法应用具有大型内核（如5×5）的滤波器，因此保留了最后几个卷积层。
train主要遵循SSD，包括数据增强，硬负挖掘，默认框的比例和宽高比，以及损失函数（例如，用于定位的平滑L1损失和用于分类的softmax损失），同时我们稍微改变了我们的学习速率调度 更好地适应RFB。 更多细节在以下实验部分中给出。 使用MSRA方法初始化所有新的conv层。
后面主要是描述研究的成果，与其他网络的对比，就不多描述了，以后补充更多关于RFBnet的细节
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到和 略。