-
公开(公告)号:CN102029080A
公开(公告)日:2011-04-27
申请号:CN201010531780.4
申请日:2010-10-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: B01D17/022
Abstract: 本发明属于吸油材料领域,特别涉及一种收集水下油滴的材料及其制备方法。本发明的收集水下油滴的材料及其制备方法是:以含氟的有机三氯硅烷单体和微量水为原料,通过有机三氯硅烷单体在基底表面上的接枝和水解缩聚反应,在常温下一步法制备得到纳米纤维和微米颗粒交错的三维网状结构表面。水下的油滴在该材料表面进行铺展,从而在该材料表面上得到稳定的油膜,实现收集油滴的效果。本发明的方法设备简单、成本低、无环境污染、在常温下一步法快速大面积地制备,所制备功能膜的收集油滴功能良好、材料可多次循环使用。
-
公开(公告)号:CN111475546A
公开(公告)日:2020-07-31
申请号:CN202010275757.7
申请日:2020-04-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种基于双阶段注意力机制生成对抗网络的金融时间序列预测方法,属于金融时间序列预测领域,包括以下步骤:获取原始金融时间序列数据,进行预处理;在生成对抗网络的生成模型中引入输入注意力机制和时间注意力机制,构建双阶段注意力机制生成对抗网络模型;将训练集数据依次输入到双阶段注意力机制生成对抗网络模型中对模型进行训练,获得训练好的双阶段注意力机制生成对抗网络模型;将测试数据依次输入到训练好的双阶段注意力机制生成对抗网络模型,得到金融时间序列的预测结果,该方法在生成模型中引入输入注意力机制对输入特征进行加权,着重考虑对预测结果影响大的时刻,以捕获金融时间序列的长期依赖性,通过在生成模型中引入两种注意力机制,提高模型的预测准确率。
-
公开(公告)号:CN110490973B
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN201910794096.6
申请日:2019-08-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提供一种模型驱动的多视图鞋模型三维重建方法,包括:选取初始模型;提取相同拍摄角度下的初始模型掩膜图像的轮廓与待恢复鞋图片掩膜的轮廓;获取单视图片网格变形结果;获取每一视图网格变形结果,进行联合优化获取变形最终结果;求取相同拍摄角度下鞋图片与模型图片的交集作为映射像素,将图像颜色反投影到该相机参数下所有可见顶点,通过计算重合部分取中位数并填充孔洞部分,得到最终纹理映射的鞋模型。本发明根据视频中人物的行走姿势预估出视频中鞋图片呈现角度,进而调整鞋模型到该角度产生相同角度鞋图片,是图像匹配的辅助工作,可大大减少了由于视角不同引起的误差,提高准确率。
-
公开(公告)号:CN110490973A
公开(公告)日:2019-11-22
申请号:CN201910794096.6
申请日:2019-08-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提供一种模型驱动的多视图鞋模型三维重建方法,包括:选取初始模型;提取相同拍摄角度下的初始模型掩膜图像的轮廓与待恢复鞋图片掩膜的轮廓;获取单视图片网格变形结果;获取每一视图网格变形结果,进行联合优化获取变形最终结果;求取相同拍摄角度下鞋图片与模型图片的交集作为映射像素,将图像颜色反投影到该相机参数下所有可见顶点,通过计算重合部分取中位数并填充孔洞部分,得到最终纹理映射的鞋模型。本发明根据视频中人物的行走姿势预估出视频中鞋图片呈现角度,进而调整鞋模型到该角度产生相同角度鞋图片,是图像匹配的辅助工作,可大大减少了由于视角不同引起的误差,提高准确率。
-
公开(公告)号:CN102029080B
公开(公告)日:2013-02-13
申请号:CN201010531780.4
申请日:2010-10-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: B01D17/022
Abstract: 本发明属于吸油材料领域,特别涉及一种收集水下油滴的材料及其制备方法。本发明的收集水下油滴的材料及其制备方法是:以含氟的有机三氯硅烷单体和微量水为原料,通过有机三氯硅烷单体在基底表面上的接枝和水解缩聚反应,在常温下一步法制备得到纳米纤维和微米颗粒交错的三维网状结构表面。水下的油滴在该材料表面进行铺展,从而在该材料表面上得到稳定的油膜,实现收集油滴的效果。本发明的方法设备简单、成本低、无环境污染、在常温下一步法快速大面积地制备,所制备功能膜的收集油滴功能良好、材料可多次循环使用。
-
-
-
-