一种基于YOLO算法的口罩佩戴检测研究

介绍了机器学习的基本概念和常见类别(有监督学习、无监督学习、强化学习),介绍了深度学习的概念、基本技术以及它与机器学习的关系,研究了基于神经网络的的YOLO算法在实际生活中的应用,如检测目标人物是否佩戴口罩,并对实际模型的性能进行评估及模型优化方向作思考.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

基于危险场的关节机器人实时避障控制

改进危险场计算公式,求得机器人工作空间动态危险场的积分解析解。计算中考虑机器人与障碍物之间的相对速度,建立障碍物连体坐标系,简化计算过程。针对关节机器人提出一种基于速度控制的避障算法,该方法将危险场得到的期望规避角速度反馈至基于转置雅可比矩阵逆运动学算法,并通过危险场的值对控制策略的标志位进行修改,使得机械臂具有任务终止与恢复能力。最后,通过数值仿真及与经典危险场方法进行对比表明了提出方法的有效性。     

典型土耳其煤质对锅炉设计及选型的影响分析

本文从土耳其的电力市场入手,结合土耳其煤质的特点,分析了硬煤和褐煤两种典型的煤质,针对这两种典型的煤质结合实际案例,分别采用煤粉锅炉和循环流化床锅炉技术,并就锅炉设计及选型给出了建议,对国内电力装备企业开拓"一带一路"市场,支持中国产品走出去,具有一定的借鉴意义。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题，提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想，通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先，在目标个数未知的前提下，利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数；然后，推导了基于MUSIC的定位代价函数；之后，利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面；最后，膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题，能够确定多个目标的位置坐标，为后续的定位性能分析提供可能性，也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。     

循环流化床锅炉燃烧石油焦试验研究

分析了石油焦的理化特性,确认石油焦是一种极低灰分、低挥发分、高含碳量、高热值的固体燃料。在3 MW-CFB半工业试验台上开展了石油焦燃烧试验,尝试了多种建立灰循环的方法,总结出了合适的添加物料品质和粒度要求。依据ASME pt-2008锅炉效率计算标准计算石油焦燃烧效率;在线监测尾部烟道污染物烟气成分,分析CFB燃烧石油焦污染物排放规律,获取了CFB高效、清洁利用石油焦的技术途径。