基于粒子群算法的大件垃圾预约上门收运干扰管理研究

为解决居民点大件垃圾尺寸变化对原始收运计划造成的扰动问题,提出扰动辨识和扰动度量方法,并以对收运系统扰动最小为目标,建立干扰管理模型。最后通过实例仿真实验,验证干扰管理模型和算法的有效性。     

基于神经网络的智能垃圾分类软件设计分析

生活垃圾的分类较多,传统依靠人工管理的方式费时费力,并且在辨识方面具有一定的难度。目前,基于卷积神经网络的图像目标识别算法已经在人脸识别、自动驾驶等多个领域成功应用。为了提高垃圾的分类效率,可以应用相关算法,通过智能分类软件的使用,确保垃圾分类的合理性。基于此,本文将从垃圾识别、生活百科、分享反馈、数据存储、网络模型、...     

基于倒谱与BP网络的船舶生活垃圾分类方法研究

文章介绍了船舶生活垃圾中不同材质的物体敲击声波的特征提取方法, 建立了基于倒谱与神经网络的物体材质的智能识别模型与算法, 并通过对玻璃、塑料、金属铝箔等常见物体材质进行分类测试, 证实了该分类方法的有效性, 为船舶生活垃圾的智能分类提供了新思路。     

基于双线性注意力网络的垃圾图像识别与分类方法

针对传统图像识别技术应用于垃圾图像的识别及分类中存在的误差较大的问题,文章提出一种基于双线性注意力网络的垃圾图像识别与分类方法。采用二维中值滤波法,对自主拍摄和网络收集而构建的居民生活垃圾图像数据集图像进行去噪处理。应用多尺度融合方法对去噪后的图像质量进行增强处理,以此完成对垃圾图像的预处理。最后,设计一个双线性注意力网络模型,经过模型训练完成垃圾图像的分类识别。实验结果表明,应用该方法识别并分类居民生活垃圾图像的准确率为96.5%,说明该方法具有较好的有效性与较高的准确性。     

基于邻接传感器及神经网络的车辆分类算法

为了提高车辆分类的性能,基于邻接传感器网络和BP神经网络提出一个有效的车辆分类算法MSVCA.在本算法中,使用成本相对低廉、灵敏度高的地磁传感器,采集车辆对地磁场的磁扰动特征信号,并根据邻接传感器网络本身的几何特性估计车辆长度,最后采用BP神经网络对车辆进行分类.神经网络的输入包括车辆长度、速度以及特征向量序列,输出为预定义的车辆类型.仿真及路面实验获得了93.61%的准确率.结果表明该算法提高了车辆分类的准确性,且具有较高的精度和顽健性.     

结合AdaBERT的TextCNN垃圾弹幕识别和过滤算法

为解决使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型时,参数规模太大的问题,本文采用了结合AdaBERT(Task-Adaptive BERT)的TextCNN算法.首先使用AdaBERT对弹幕文本进行学习,以更少的时间获得更有效的词向量;使用其生成的词向量作为TextCNN的输入;然后使用批量标准化,减少梯度消失的情况发生;最后使用Soft?max进行分类概率计算.为了验证本算法的有效性,在弹幕数据集上进行训练,和多个文本分类算法进行对比实验.其结果表明,本算法可以改进算法运行速度,提高在垃圾弹幕识别和过滤上的性能.     

基于深度学习的生活垃圾分类方法现状与展望

随着计算机视觉应用的突破性发展以及垃圾分类智能化需求的日益增长,基于深度学习的垃圾分类技术成为生活垃圾分类的主流发展趋势。基于深度学习的垃圾分类典型方法主要包括基于ResNet、DenseNet、单阶段目标检测方法和卷积神经网络与迁移学习相结合方法等。文章系统梳理各分类方法的技术特色和适用效果,介绍了有限的垃圾分类公开数据集图像获取及数据情况,指出深度学习在垃圾分类应用中面临数据集依赖、多目标小物体检测率低、轻量型网络模型少等瓶颈问题。聚焦问题,提出了深度学习技术在生活垃圾分类中应用的重点研究领域,并对未来研究发展趋势予以展望。     

基于GINet的垃圾分类检测网络

为了更好地服务于城市垃圾分类,提高垃圾分类前端收集的工作效率,本文提出了一种基于GINet的智能分类垃圾网络。首先在Kaggle数据集和华为垃圾分类公开数据集的基础上进行了人工标注,并建立了垃圾分类的训练数据集。其次,为了提高模型的泛化能力,扩充训练样本,设计了一种具有针对性的多背景图像增强方法。最后,为了解决垃圾分类数据集中某些同类垃圾之间的尺寸、颜色差异巨大,以VGG-16为主干特征提取网络,构建了一个融合多特征提取与注意力机制的垃圾识别网络(Garbage Identification Net,GINet)。仿真实验表明,该算法在复杂环境下拥有良好的鲁棒性和稳定性,检测准确率可达到94.5%,很好地满足了工业场景下垃圾检测的准确性。     

车辆网络多平台卸载智能资源分配算法

为了降低计算任务的时延和系统的成本,移动边缘计算(MEC)被用于车辆网络,以进一步改善车辆服务。该文在考虑计算资源的情况下对车辆网络时延问题进行研究,提出一种多平台卸载智能资源分配算法,对计算资源进行分配,以提高下一代车辆网络的性能。该算法首先使用K临近(KNN)算法对计算任务的卸载平台(云计算、移动边缘计算、本地计算)进行选择,然后在考虑非本地计算资源分配和系统复杂性的情况下,使用强化学习方法,以有效解决使用移动边缘计算的车辆网络中的资源分配问题。仿真结果表明,与任务全部卸载到本地或MEC服务器等基准算法相比,提出的多平台卸载智能资源分配算法实现了时延成本的显著降低,平均可节省系统总成本达80%。     

面向边缘计算设备的改进型YOLOv3垃圾分类检测模型

为提高垃圾分类的自主化和智能化程度,垃圾桶需要配备视觉传感器和搭载有效的垃圾检测与分类算法的智能硬件.针对该需求,提出了一种基于改进型YOLOv3的智能化垃圾识别分类算法.首先,引入MobileNetv3网络代替YOLOv3的主干网络Darknet53,并加入空间金字塔池化结构,在减少网络模型计算复杂度的同时保证模型准...     

Collection policy refining method for threat monitoring in complex network environment

Personalized collect policy is one of the necessary conditions for effectively monitoring threats in the complex network environment.However,differences in security requirements and threat types make it difficult to effectively generate personalized collect policy.To address the above problem,a collection policy automatic refinement method was designed.Firstly,a hierarchical model of collection policy was proposed.Then,by transforming the policy refinement into a nonlinear optimization problem,a genetic algorithm was designed to balance between collection revenue and collection cost.Finally,simulation experiments verify that according to the requirements of high-level monitoring,the acquisition scheme can be automatically generated.     

海运集装箱空箱调运优化模型及算法研究

为了提高船公司集装箱运输效率,降低运输成本,应用线性规划的方法,以租箱成本和集装箱空箱调运费用之和最低为目标,建立了海运集装箱空箱调运问题的优化模型。利用LINGO软件能够求得线性规划问题最优解的特点,编写了求解该问题的LINGO程序代码,通过实例验证,该模型和算法可以快速有效求得最优解。     

基于网络设计的路段可逆车道布局优化

为了应对城市道路交通供需关系的变化情况,合理分配道路空间资源,文中对可逆车道布局进行了研究,利用双层规划方法,建立了以系统总出行时间最小为上层问题目标,以非对称影响的SUE问题为下层问题的可逆车道设置位置和规模的优化模型。该模型中,在需求层面,考虑了3种不同出行特性的车辆:社会车辆、公交车辆和紧急救援车辆;在供给层面,模型中将引入对交叉口的考虑,不仅在计算出行时间中考虑交叉口的影响,且在优化变量中将路段可变车道与交叉口车道功能一同考虑。文中给出了模型的求解方法,对于上层问题采用粒子群优化算法求解,对于下层采用结合了MSA算法的"对角化"算法求解。经计算,系统总出行时间降低了20%。证明该可逆车道的设置是合理有效的。     

物联网技术在B2C电子商务配送运输中的应用

随着电子商务的发展,传统的物流模式已无法满足业务需求,建立完善的运输车辆实时动态监控系统,实现对运输全过程的车辆以及货物状态的监测,是当前亟需解决的问题。采用物联网技术能够解决这一问题,可大幅提高车辆货物在运输过程中的安全性以及可靠性。文中对物联网相关技术进行阐述,重点探讨物联网技术在B2C电子商务配送运输中的应用设计以及实现的功能,分析了物联网技术对电子商务模式的影响。     

灾区军用车辆优化调度方法研究与仿真

在军用车辆调度过程中,由于军用物资运送的目的地有时会比较偏僻,而且运输路径中会存在堵塞情况,造成传统的军用车辆调度方法无法选取最优路径,使军用物资不能及时运输到目的地,从而无法满足军队战备需要.因此,提出了一种基于改进蚁群算法的车辆优化调度方法.建立军用车辆调度数学模型,描述运输车辆之间的联系.利用改进蚁群算法,对军用车辆调度模型进行优化处理.实验结果表明,这种算法能够有效提高军用车辆运输效率,取得了令人满意的结果.     

基于建模仿真的战车分类算法研究

战车类型的识别分类是现代情报获取的重要研究内容。为了获得数据并研究战车分类算法,常进行外场真实实验,但其时间长、耗资巨大。本文在虚拟战场仿真平台上建立坦克、装甲车、运兵车三种战车模型。利用仿真环境中的战车噪声、磁场、振动特征信号作为样本数据,进行战车的分类算法研究。同时基于一对一多分类支持向量机,设计了一种战车分类算法,并给出了分类器交叉验证参数调整策略。实验表明,相比于AdaBoost算法,文章提出的战车分类算法的分类准确率较高。     

Facile and Large‐Scale Fabrication of a Cactus‐Inspired Continuous Fog Collector

Although clean drinking water is a basic human need, freshwater scarcity has been identified as a major global problem of the 21st century. Nature has long served as a source of inspiration for human beings to develop new technology. The cactus in the desert possesses a multifunctional integrated fog collection system originating from the cooperation of a Laplace pressure gradient and the wettability difference. In this contribution, inspired by the cactus, an artificial fog collector on a large scale is first fabricated through integrating cactus spine‐like hydrophobic conical micro‐tip arrays with the hydrophilic cotton matrix. The novel cactus‐inspired fog collector can spontaneously and continuously collect, transport, and preserve fog water, demonstrating high fog collection efficiency and promising applications in the regions with drinking water scarcity. Furthermore, the present approach is simple, time‐saving and cost‐effective, which provides a potential device and new idea to solve the global water crisis.     

基于卷积神经网络和微动特征的人体步态识别技术

重要军事设施、交通枢纽、保密机构等场所存在安全隐患,保证这些场所安全是人们面临的严峻问题,因此对人体目标进行身份认证和识别具有重要意义。针对敏感场所内的人体目标身份认证问题,提出了一种基于卷积神经网络和微动特征的身份认证方法。在数据样本较小的情况下,模型训练容易“过拟合”。运用迁移学习的思想,首先用MNIST数据集预训练得到卷积神经网络分类模型,使模型具有抽象特征能力;然后再用人体微动数据集训练模型的分类器以用于分类识别。实验结果表明,该方法在走路样本测试集上达到了较高的识别率。      

基于LabWindows/CVI的车辆违章检测系统的分析与设计

本文主要是基于LabWindows/CVI的车辆位置违章检测系统.应用地感线圈检测技术检测车辆是否有位置违章,然后通过USB-4711A-AE数据采集卡采集车辆违章的电信号,用来检测车辆是否违章,如果有车辆违章则在LabWindows/CVI采集界面上就会有波形出现.这种检测方法只采集违章信号,在一定程度上,减少了人工的工作压力.经过实验仿真表明,该系统能够实现车辆违章检测数据的采集.