基于自适应门控的双路激光雷达三维车道线检测

局部和全局特征提取在车道线检测任务中扮演着重要的角色。针对现有的基于激光雷达的车道线检测算法局部特征提取层次单一和全局特征利用不充分的问题，提出一种基于自适应门控的双路激光雷达三维车道线检测算法。首先，通过全局特征金字塔结构，使网络提取具有全局相关性的多层次车道线特征；其次，引入双路结构，其中辅助通路将底层高分辨率纹理特征压缩到高级抽象语义特征从而降低计算复杂度，压缩的语义特征用作另一个构建的主通路的先验信息，帮助学习更加精细的底层纹理细节，并借助高效移动卷积模块，在缓解注意力窗口效应的同时产生更好的下采样特征；最后，设计一种自适应多阶门控模块来更好地利用上下文信息，使网络自适应捕捉车道线更具代表性的全局纹理及语义特征。在K-Lane数据集上的实验表明，所提算法F1分数较主流模型提升2.6个百分点，在不良光照、严重遮挡条件下分别提升2.7个百分点和3.5个百分点。将算法部署在实车平台实现在线检测，验证了算法的工程实用价值。     

品种与干燥方式对花生干燥特性及干燥后品质影响的研究进展

花生是我国最具国际竞争力的出口创汇型大宗农作物，也是植物蛋白和食用油的重要来源。近年来，品质问题已成为影响我国花生产品国际竞争力的主要因素。花生收获后若不及时进行干燥，极易发生霉变，甚至产生毒素，使花生品质降低。因此，干燥对花生品质的保持尤为重要。花生干燥后的品质不仅与干燥方式有关，品种也是影响原料及干燥后品质的内在因素。该文分类阐述了不同品种和不同干燥方式对花生干燥特性及干燥后品质影响的相关研究，并对其未来发展趋势进行展望，以期为改善花生产后加工品质和促进我国花生产业发展提供理论参考。     

高工作温度碲镉汞p-on-n中波1024×768焦平面探测器

提高红外探测器的工作温度对于减小红外系统的尺寸、重量和功耗至关重要，进而实现结构紧凑和成本低廉的红外系统。昆明物理研究所多年来对掺铟和砷离子注入技术的HgCdTe p-on-n技术进行了优化，实现了性能优异的中波红外探测器的研制。本文报道了高工作温度中波1024×768@10 μm红外焦平面阵列探测器的最新结果，并介绍了在150 K工作温度下的器件性能。结果标明，器件在150 K下截止波长为4.97 μm，并测得了不同工作温度下的NETD、暗电流和有效像元率。此外，还展示了在150 K的工作温度下焦平面器件的红外图像，并呈现了99.4%的有效像元率。     

CTU机器人装载轨迹自适应模糊滑模控制方法

CTU料箱机器人在多层拣货期间会出现装载不稳定现象，为解决这一问题，该文提出CTU机器人装载轨迹自适应模糊滑模控制方法。对CTU料箱机器人实施动力学分析，依据分析结果规划CTU机器人装载轨迹路径，使机器人根据规划的最优路径实现自动化取货；为保持机器人在拣货期间的稳定性，利用构建的自适应模糊滑模控制模型消除CTU机器人在外界干扰下所产生的输入抖振现象，并结合设计的自适应控制律，完成CTU机器人装载轨迹平衡控制，从而实现CTU机器人装载轨迹自适应模糊滑模控制。实验结果表明，通过对该方法开展平衡能力及抗扰动性测试，验证了该方法的可行性。     

基于深度学习的拼接镜共相检测新方法研究

基于互相关算法的双波长共相检测方法在大量程共相误差检测中，存在检测速度慢、精度低的问题。针对该问题，利用卷积神经网络的方法建立拼接镜的平移（piston）误差预测模型，以实现双波长共相检测方法在大量程共相误差下的快速、准确检测。首先，将两波长下的圆孔衍射图像拼接作为卷积神经网络的训练数据。训练结束后，将包含piston误差信息的圆孔衍射拼接图像输入到训练好的模型中，可直接检测出piston误差值。仿真结果表明：基于卷积神经网络的共相方法具有高的检测精度、快的检测速度及较好的抗噪性和泛化能力。该方法为平移误差的测量提供了一种可行且易于实现的方案。     

低值瓷绝缘子红外检测温差阈值研究

依据目前的带电设备红外诊断技术应用导则,正温升1 K是低值瓷绝缘子的判别条件。但根据实际运行情况,该温差阈值较大,易造成红外检测漏检率偏高,为此,对某省电科院瓷绝缘子红外检测数据进行归纳梳理与统计分析。首先对低值温差样本进行分布函数拟合,再利用对数似然值、KS准则及赤池信息准则(AIC)对模型进行拟合优度检验,继而提出了一种基于逆高斯分布的低值绝缘子温差数学模型,并利用极大似然估计法求出模型参数,最终得到了红外检测低值瓷绝缘子的精确温差阈值模型。研究表明,逆高斯分布能够很好地拟合低值温差数据,由此得出的温差阈值模型能够提高低值瓷绝缘子红外检测准确度,可以为低值瓷绝缘子检测温差阈值的合理优化设定提供重要参考依据。