简介:为了确定各红外热成像定量测量方法在深度定量测量方面的检测能力,对深度定量测量方法原理进行了分析,并进行了实验研究。通过在碳纤维层压板反面制作平底孔的方法制造已知深度分层缺陷,采用红外热成像方法对已知缺陷进行检测,从理论上分析温差峰值时间、对数温度偏离时间以及对数温度二阶微分峰值时间与缺陷深度的关系,通过分析确定温差峰值时间法、对数温度偏离时间法、对数温度二阶微分峰值时间法对深度进行定量测量方法的适用性,并利用上述方法对已知缺陷进行深度定量测量分析,确定不同方法对深度定量测量的检测适用性及检测能力。实验结果表明,温差峰值时间法测量深度达到2mm,对数温度偏离时间法测量深度达到4mm,对数温度二阶微分峰值时间法测量深度达到5mm,同时对数温度二阶微分峰值时间法受三维热扩散影响小,检测无需选择参考区域。因此,对数温差二阶微分法所能测量的缺陷深度最大,准确性更高。通过对不同方法进行应用分析,能够明确不同深度定量测量方法的适用范围与检测准确性,为主动式红外热成像方法的定量检测提供依据。
简介:汤某在受到讯问时主动交待检察院尚未掌握的同种较重受贿犯罪事实,在接受传讯时主动交代了检察院尚未掌握的其他受贿犯罪事实,才交待检察院尚未发觉的受贿28600元的犯罪事实
简介:摘要:目标行为特征提取是计算机视觉和行为分析领域的重要任务之一。本研究基于深度学习方法,探索了对目标行为特征进行有效提取的方法。首先,我们回顾了深度学习在计算机视觉任务中的成功案例,并分析了深度学习在目标行为分析和行为识别中的优势。接着,我们概述了基于深度学习的目标行为特征提取方法,并讨论了深度学习模型在这一领域中的应用现状、优势和局限性。我们还比较和评估了不同的深度学习模型,探讨了它们在目标行为特征提取方面的性能差异。在模型设计方面,我们介绍了模型架构和网络结构设计、数据预处理和标注方法、损失函数和训练策略,以及模型参数调优和优化方法。最后,我们进行了实验和评估,通过比较不同模型在目标行为特征提取任务上的表现,验证了深度学习在该领域的有效性和潜力。本研究的结果对于改进目标行为特征提取方法、推动计算机视觉和行为分析的发展具有重要意义。
简介:采用事件抽样法,本研究对44名2~6岁学前儿童的在园主动性行为实施观察,共观察到264个事件。结果表明:儿童的主动性行为策略存在年龄差异,“坚持不懈”的次数随着年龄增长逐渐减少,“超常发挥”和“事先准备”的次数随着年龄增长逐渐增加,但主动性行为总数不存在年龄差异。此外,儿童在主动性行为的四种策略上不存在性别差异,但行为的表现方式具有明显的性别特征,如女孩的主动性行为主要表现在待人亲和等方面,男孩的主动性行为则主要表现在大胆表现自己等方面。教师和家长对待年幼的儿童应该多加理解和鼓励,要提供一个轻松、愉悦的成长环境,使幼儿能够积极地把握机会,勇于表现自己;对待年长的儿童则应该多加引导,培养幼儿事先准备和思考的习惯与能力,同时要关注男女儿童不同的行为表现方式,给予针对性的引导,促使其主动性行为正向发展。