一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

高校校园网建设需求分析

近年来,互联网技术快速发展,在众多领域都得到了应用,它不仅推动了单领域内的信息共享,同时也是多领域间信息共享的高效途径。高校作为科技创新的前沿阵地,是科技创新体系的重要力量。高校的信息化和智能化建设是高校建设的重要环节,是教学和学术信息高效交流的重要保障。因此,文章针对校园网的基础建设需求展开了分析。     

基于电信号特征分析的电机故障诊断技术

介绍了电机故障诊断技术平台的组成,分析了电机常见故障下电信号的特征。利用宜昌和景洪工厂两台电机进行了实际对比测试,宜昌工厂电机定子电流特征频率在49.2Hz时表现出峰值-36.08dB,在50.8Hz时表现峰值则为-37.23dB,表明电机存在转子断条故障;景洪工厂电机在转子特征频率为113.51Hz时,出现峰值-58.47dB,表明电机存在静态偏心故障。经电机现场抽芯检查,验证了电机故障快速诊断平台给出的电机健康状态评估结果,证实了基于电信号特征分析的电机故障诊断技术的准确性。     

基于超声导波SC-DTW的金属板微损检测方法

针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文(shape context,SC)与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行量化评估.该方法以无损Lamb波信号为基准,采用动态时间规划(dynamic time warping,DWT)算法对损伤信号进行相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径.引入SC的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统欧氏距离匹配方法,解决DTW相似匹配中的病态对齐问题.最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为损伤程度的量化指标,采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折实验对所提出方法进行验证,结果表明,基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性和较好的量化表征能力.该方法无需对波包进行识别,也不必进行复杂的特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性和推广价值.     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。