这些模型通过学习图像的语义信息来实现对裂缝的精准分割，对复杂场景和多样化裂缝具有较好的适用性。为了增加裂缝的几何特性，可以将裂缝分割成瓷砖图像。传统方法中，您可以尝试使用边缘检测算法（如Sobel、Canny等）来检测裂缝的边界，然后通过区域增长或分水岭算法来将裂缝分割成有/无重叠区域。常见的方法包括传统的基于阈值、边缘检测和区域增长的方法，以及现代的基于深度学习的语义分割方法。在进行裂缝分割时，

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本研究针对城市高密度建筑群、商业区多层停车场等复杂楼市环境，提出一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的无人机三维路径规划方法。该方法综合考虑汽车动态风险、撞击面积、大气密度变化等约束条件，通过多目标优化平衡安全性、经济性与稳定性。实验表明，该算法在复杂场景下可生成帕累托最优解集，路径规划成功率提升32.7%，能耗降低19.4%，满足实际工程需求。

你的PDF解决方案不超过25页，应包括：一页摘要表。目录。你的完整解决方案。一页给旅游局的备忘录。参考文献列表。AI使用报告（如果使用，则不计入25页限制内）。

联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）和分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter）是两种用于多传感器融合的技术，它们在处理雷达和其他传感器数据时都具有重要的应用价值。1. **联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）**：- 联邦卡尔曼滤波是一种将多个卡尔曼滤波器的估计结果进行集成的技术。在雷达系统中，如果存在多个雷

柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是传统作业车间调度问题的拓展，具有更高的复杂性和灵活性。NSGA-II作为一种有效的多目标优化算法，在解决FJSP方面展现出强大的能力。本文详细探讨了NSGA-II在FJSP中的应用，包括算法原理、染色体编码、交叉变异操作、实验设计与结果分析等，旨在为实际生产调度提供有效的解决方案。

在本文中，提出了一种基于加权压力匹配方法（WPMM）的私人声音系统。目的是将输入信号设计到扬声器阵列，允许合成目标场，该目标场在所谓的暗点和听众位置之间具有较大的振幅变化。当阵列的输入能量有限时，该系统使听者能够控制方向性性能和在聆听位置再现目标场的准确性之间的权衡。这是通过基于对聆听区声场特性的限制来计算暗区中的WPMM权重来实现的。在具有圆形阵列原型的消声环境中的实验结果表明，听者可以在很宽的

机过程，具有波动性、间歇性、周期性的特点，是一个不可控源，大规模分布式光伏电源接入大电网时，如果光伏电站装机容量占电力总装机容量的比例失调会对大电网造成冲击，影响大电网运行的安全性和稳定性[1]。因此，结合天气信息预测未来 12 h内不同时间点的光伏系统的实时输出功率，及时制定合理的电站调度、管理方案，适时调节光伏并网比例，可以有效降低光伏并网时比例失调对大电网的冲击，进而实现安全并网，平稳运行和

在本文中，我们设计了基于光伏系统（由光伏、电池、转换器、PI控制器、逆变器和充电控制组成）架构的 Simulink 模型。接下来，我们部署 MPPT 控制器。然后我们在MPPT控制器中应用优化算法。使用的优化算法是遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和神经网络（NN）。最佳值基于日照和温度。然后，我们从优化算法中计算出最大功率和电压。接下来，我们实现逆变器，它将系统产生的电力从直流电转换为交流电