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1.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
2.
为了明确不同气体微环境对冰温贮藏蓝莓品质和挥发性成分的影响,以‘莱克西’蓝莓为试材,研究不同的气体微环境在冰温贮藏(?0.5±0.3 ℃)0~80 d期间果实品质和挥发性成分的变化。结果表明,在贮藏期间,3种不同的气调环节中,O2变化范围分别为15.4%~18.2%、13.1%~15.9%和6.1%~13.4%,CO2变化范围分别为2.2%~4.5%、4.5%~8.8%和8.8%~14.8%。与对照相比,微环境气体调控延缓了蓝莓果实的营养物质(VC、花色苷和可滴定酸)和硬度的下降,保持了较低的腐烂率和较高的果霜覆盖指数,还能够抑制醛类物质生成,促进萜类物质的生成。其中,O2含量维持在6.1%~13.4%,CO2含量维持在8.8%~14.8%的气体微环境对蓝莓贮藏的效果最佳,有利于蓝莓果实的长期贮藏。 相似文献
3.
针对现有按摩机器人存在的设计问题,基于中医推拿理论提出了一种多指模块化中医按摩手结构.首先分析按摩手法的运动特征,设计各按摩模块的机械结构,采用Solidworks软件建立按摩手的三维模型;然后依据拉格朗日法建立单指结构的数学模型及动力学方程,利用Adams软件对导入的按摩手三维模型进行动力学仿真分析,直观地表达了该按摩手工作的动态特性;最后通过原理样机的制作和实验平台的搭建对理论模型进行验证,证明了结构模型的合理性.上述研究为按摩手的结构设计及应用提供了理论依据. 相似文献
4.
实际生活中,食品储存情况复杂,对食品新鲜度的准确检测十分重要.将常见食品分为水果、蔬菜、肉类三个类别,并根据实际情况,对不同食品储存情况设计相应实验,利用设计的电子鼻系统对食品样本进行检测,将测试得到的样本数据用于建立线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,最终利用不同模型对食品样本的状态:新鲜、水果腐败、蔬菜腐败、肉类腐败,作出分类识别.对于实际测试样本,LDA、SVM、CNN识别准确率分别为:45.00%、85.00%、90.00%,结果证明基于深度学习的电子鼻系统可对不同储存情况下的食品新鲜状态作出有效判断,可在一定程度上为受主观因素影响的感官评价提供客观参考,提高食品新鲜度判断准确性. 相似文献
5.
6.
本文对金川集团东部贫矿锅炉房高效煤粉锅炉运行中负荷不能达产达标的问题进行了调查分析,探讨提出了负荷提升优化途径,并组织实施,取得了可观的经济效益和环保效果。 相似文献
7.
以菠萝蜜、洋蒲桃、莽吉柿、番荔枝为原料,采用化学结合酶法对其膳食纤维进行制备,并利用扫描电镜、红外光谱和化学分析等方法对制备的上述膳食纤维的结构表征、单糖组成和理化性质进行研究。结果表明:番荔枝中膳食纤维的含量较高,达(74.31±0.07) g/100 g;纤维素、半纤维素、木质素在四种热带水果的膳食纤维中含量存在明显差异;红外光谱扫描发现四种热带水果的膳食纤维有明显的多糖典型特征;GC糖腈乙酰化衍生物分析表明,四种热带水果的膳食纤维中均含有鼠李糖、阿拉伯糖、木糖、葡萄糖、半乳糖、甘露糖,摩尔比分别为:1:4.6:6.8:9.4:5.6:3.4(菠萝蜜)、1:5.9:5.8:4.9:3.9:3.6(洋蒲桃)、1:4.2:6.1:6.1:2.6:3.1(莽吉柿)、5.2:18.9:1:53.4:7.1:7.1(番荔枝);番荔枝膳食纤维的膨胀力和胆固醇吸附作用(pH2)较高,分别为:(21.28±1.15) mL/g、(10.72±0.17) mg/g,显著高于其他3种热带水果(P<0.05);洋蒲桃膳食纤维持水力和胆固醇吸附作用(pH7)较高,为(21.90±0.55) g/g、(11.25±0.37) mg/g;莽吉柿膳食纤维持油率较高,为(7.79±0.28) g/g;扫描电镜的形貌特征显示四种热带水果膳食纤维表观形态差异较大。 相似文献
9.
10.
针对调和汽油辛烷值建模中的变量选择问题、模型适应性问题与辛烷值的优化问题,采用随机森林、最大信息系数与皮尔森相关系数组合提出了一种辛烷值建模变量选择的方法。还提出一种基于BP神经网络与模糊神经网络的建模方法,建立对辛烷值的预测模型,提高了辛烷值预测模型的适应性。在此基础上,对基本粒子群算法进行了改进,改进后的粒子群算法更符合实际生产对操作变量允许调整幅度值为确定值的要求,并且提高了优化算法的计算速度。 相似文献