改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法

在真实场景下准确实时检测小目标交通标志对自动驾驶有重要意义,针对YOLOv5算法检测小目标交通标志精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法。借鉴跨阶段局部网络思想,在YOLOv5的空间金字塔池化上设置新的梯度路径,强化特征提取能力;在颈部特征融合中增设深、浅卷积特征的可学习自适应权重,更好地融合深层语义和浅层细节特征,提高小目标交通标志的检测精度。为验证所提算法的优越性,在TT100K交通标志数据集上进行了实验验证。实验结果表明所提算法在小目标交通标志上的平均精度均值（mean average precision,mAP）为77.3%,比原始YOLOv5提升了5.4个百分点,同时也优于SSD、RetinaNet、YOLOX、SwinTransformer等算法的检测结果。所提算法的运行速度为46.2 frame/s,满足检测实时性的要求。     

夹片自动上料机构设计

针对夹片结构特点及其车削时的特性进行了研究,利用直线电机的定位精度高、无需速度转换装置的优点,设计了夹片车削自动上料机构.并给出了该自动上料机构主要部件的结构及其计算、校核过程.该机构解决了夹片车削时手工上料在的安全隐患,同时降低了工人的劳动强度,提高了劳动生产率.     

小型甘蔗收获机械试验平台的设计制造及物理试验

设计制造了集成小型甘蔗收获机械主要功能模块的试验平台,模拟小型甘蔗收获机整机实地收割,并在此平台上进行了切割器的切割力和刀盘振动的动态试验;分析了相关参数对甘蔗表面切割质量、切割力和刀盘振动的影响,最终得到相应结论,为优化小型甘蔗收获机械切割器提供了依据。