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关于本报告 - 中国南方航空
在色彩设计上，以和谐、艺术的多彩渐变色为底色，象征雨后的彩虹，表达“阳光南航”的企业文化理念。在图案设计上，简洁、富有韵律感的线条象征着飞机在天空中划过的痕迹，“和平鸽”寓意着疫情过后，世界对和平与安康的向往，“人影”表达了南航一贯坚持的“亲切、细致”的服务理念，“发动机串联广州塔与大兴机场”代表着南航“广州—北京”双枢纽，“飞机与发动机”明确了行业特征和环保核心要素，“手机”表达了智能服务，“胸中爱心”寓意着南航服务社会、全面深化小康的信心。整体设计展现了特殊历史时期背景下南航在履行社会责任方面的多面作为和阳光形象。
基于优化的U-NET的2D图像的单眼深度估计
从2D图像中估算深度在各种应用中至关重要，例如对象识别，场景重建和导航至关重要。它在增强现实，图像重新关注和细分方面具有显着优势。在本文中，我们根据传输学习编码器和高级解码器结构提出了一个优化的U-NET网络，以估算单个2D图像的深度。编码器– decoder架构是从Resnet152v2构建的，作为编码器和改进的基于U-NET的解码器，以实现准确的深度预测。引入的RESNET152V2网络已在广泛的Imagenet数据集上进行了预估计，该数据集具有为大规模图像分类提取丰富且可推广的特征的权重。该提出的编码器可以具有先验知识来减少训练时间并改善对象位置识别。在解码器中设计的提议的复合上采样块（CUB）应用了2倍和4倍双线性插值，结合了一速式转置卷积，以扩展从编码器获得的低分辨率特征图，从而使网络恢复了更详细的细节。跳过连接用于增强解码器的表示能力。每个向上采样块的输出与相应的池化层串联。来自不同量表的特征融合有助于捕获本地和全球上下文信息，从而有助于更准确的深度预测。此方法利用RGB图像和深度图作为NYU DEPTH DATASET V2的训练输入。实验结果表明，基于转移学习的编码器，再加上我们提出的解码器和数据增强技术，可以使复杂的RGB图像转换为准确的深度图。系统根据深度数据范围为0.4至10 m，准确地对不同的深度范围进行了分类。通过使用渐变色尺度将不同的深度映射到相应的颜色，可以在2D图像上执行精确的深度分类。