城市污水厂剩余污泥对水中F-的吸附性能研究

利用城市污水处理厂的剩余污泥对水中F-进行吸附处理,通过污泥投加量、F-初始质量浓度、时间、pH等反应条件的研究,探讨除氟效果和影响因素。结果表明,室温下,污泥对F-的吸附在60 min后达到平衡;20 g/L的污泥投加量对10 mg/L含氟水的F-去除率可达83.1%;污泥可在3~10的较大pH范围内保持稳定的除氟效果。准二级动力学模型很好地拟合了污泥对F-的吸附行为,Langmuir和Freundlich模型均符合污泥对F-的吸附特性,热力学参数的计算表明该吸附过程是自发的放热反应。     

基于改进YOLOv5s的车脸检测算法

针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法。使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一种跨通道-空间注意力模块(SA-Triplet attention, STA),提高模型的检测精度;提出一种基于STA注意力模块的跨层特征融合模块(SA-Triplet attention feature fusion, STA-FF),进一步提高模型的检测精度。在自建车脸检测数据集Car-Data上进行实验,所提模型的平均检测精度达到了94.3%,检测速度达到了105.60 FPS,模型参数量为12.36 M。     

基于改进YOLOv5m的轻量化车脸检测方法

为解决车检站车辆检测中需要对车辆前照灯快速准确定位，同时防止车辆代检的问题，建立了一个车脸检测数据集Car-Data。针对车检站场景中车辆检测问题，提出了一种基于YOLOv5m的轻量化车脸检测方法。首先，将原网络的卷积块替换为改进型跨阶段深度可分离卷积块，以减少网络整体的参数量和计算量。其次，提出增强感受野的空间金字塔扩张卷积模块代替YOLOv5m的主干提取网络中的空间金字塔池化模块，从而提升网络的目标检测精度。最后，在颈部特征增强网络中修改上采样方法，并提出上下层特征融合模块，以减少特征信息的损失。在Car-Data数据集上进行的实验结果表明，改进后的算法相较于原YOLOv5m模型大小减少了48%，每秒检测帧数提高了约10帧，且平均检测精度仍提升了2.02%。因此该改进算法可以满足车检站车辆检测场景中车脸检测的需求。