基于边云协同的温度仪表漂移故障诊断方法

温度仪表是流程工业仪控系统的核心组件,仪表漂移故障发生率较高但却难以察觉。为此,文中提出基于边云协同的温度仪表漂移故障诊断方法,在边缘端部署线性回归模型进行温度仪表测量值预测;在云端部署基于stacking的集成学习模型实现精确漂移故障诊断。仅当边缘端检测出异常时触发云端集成学习诊断模型。文中以风力发电机实际运行数据对于所述方法进行验证,实验结果表明文中所述方法能够在基本不损失诊断准确性的同时大幅缩减诊断时间与计算负载。     

基于边云协同和增强现实的车间智能维修方法

针对运维人员对复杂结构设备的经验技术存在不足以及缺少直观可视化的辅助维修表征手段,导致运维人员的维修效率低、可靠性差且易受车间嘈杂环境影响而引起不当维修的现象,提出一种基于边云协同和增强现实的车间现场智能维修方法。通过融合自适应信息熵与锐化调整算法,克服传统面向快速旋转的二元鲁棒独立基本特征的同时定位与建图方法(ORB-SLAM2)在具有丰富纹理的维修场景中运行时,无法获得足够稳定的匹配点对导致姿态跟踪丢失的缺点。通过边云协同计算框架,在云端运行改进的ORB-SLAM2算法,反馈给可穿戴增强现实设备进行高精度特征提取与三维注册跟踪,实现车间现场环境下的待维修部件和维修过程说明的增强可视化指引。此外,构建远程专家系统解决未知根源的故障,实现车间现场远程维修。通过车间现场真实维修案例对比实验表明,所提方法能够有效提高车间现场人员维修的效率和可靠度。     

基于改进YOLOv2的快速安全帽佩戴情况检测

施工现场光照多变、背景复杂、施工人员形态多样,给安全帽佩戴情况检测带来很大的困难。针对传统检测方法准确率低、鲁棒性差的问题,本文提出了一种基于深度学习的安全帽佩戴情况检测方法。该方法以YOLOv2目标检测方法为基础,对其网络结构进行了改进。首先借鉴了密集连接网络思想,在原网络中加入了密集块,实现了多层特征的融合以及浅层低语义信息与深层高语义信息的兼顾,提高了网络对于小目标检测的敏感性;然后,利用MobileNet中的轻量化网络结构对网络进行压缩,使模型的大小缩减为原来的十分之一,增加了模型的可用性。采用自制的HelmetWear数据集对改进后的网络模型进行训练和测试,并将该模型与原YOLOv2和最新的YOLOv3进行了对比,结果显示:该模型的检测准确率为87.42%,稍逊色于YOLOv3,但是其检测速度提升显著,比YOLOv2和YOLOv3分别提高了37%和215%,可达148frame/s。实验表明,改进后的网络模型能在保证检测准确率的同时,有效减小参数量,显著提升检测速度。     

传感器网络中基于相关性的协同目标检测算法

目标检测是传感器网络的重要应用方向之一,也是对目标进行定位、跟踪的基础和前提。现有的目标检测算法大多属于局部判决融合算法,对噪声干扰的影响考虑较少,在检测性能方面存在不足。提出了一种基于相关性的协同目标检测算法,各传感器节点将一小段时间内的测量值序列发送给局部中心节点,构成一个检测矩阵;局部中心节点对检测矩阵中列向量的相关性进行计算和评估,从而判定目标是否存在。仿真实验和应用验证的结果表明,该算法能够很好地抑制噪声干扰的影响,检测结果的准确性较高。     

MSA-Net:一种基于多阶段注意力机制的少样本目标检测方法

近年来,样本较少场景下的目标检测引起了广泛的关注。由于少样本提供的信息有限,大部分少样本目标检测模型采用改进的Faster RCNN检测框架进行研究。但由于Faster RCNN框架中潜在的模块矛盾问题,现有的少样本目标检测模型的特征捕捉和分类的能力有待提高。为解决以上问题,以Faster RCNN框架为基础,加入了梯度反传解耦机制,缓解在反向传播过程中,RPN和RCNN的冲突对主干网络的负面影响。为提高目标检测模型的特征捕捉能力,采用元学习框架,并融合基于注意力机制的蒸馏模块和多尺度注意力模块,充分利用查询集和支持集的信息,捕捉更多全局特征信息。大量的实验证明,在随机采样目标数k=1, 2, 3, 5, 10设置下,改进后的模型在Pascal VOC数据集的新类上,分别达到21.8%,34.7%, 40.9%, 44.5%, 51.7%mAP(AP50)。在k=10, 30设置下,改进后的模型在COCO数据集的新类上,分别达到25.1%,27.6%mAP(AP50)。     

基于深度学习的电器目标检测

针对传统目标检测算法无法自适应提取目标相应特征并完成识别的现象,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)模型的电器识别方法,其优势在于可以自适应获取不同场景下目标的特征,避免由于人为设计目标的特征而带来的主观因素影响,具有良好的鲁棒性与准确性。FasterR-CNN中首先通过建立区域建议网络RPN(Region Proposal Network)代替Fast R-CNN中的Selective Search方法,得到建议位置后再进行检测。为了解决训练过程当中正负样本失衡问题,在Faster R-CNN中引入了难负样本挖掘策略,增强了模型的判别能力,提高检测的精度。     

一种基于改进R-CNN的细粒度船舶目标识别方法研究

利用人工智能技术对遥感卫星图像中海域船舶目标识别具有非常重要的现实意义.针对卫星图像中复杂情况对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,基于改进R-CNN提出一种细粒度深度学习模型,引入负样本增强学习策略,构建了一种海上船舶识别与分类的深度学习网络.结合试验,与现有成熟的目标识别算法相比,此算法的精确度和召回率...     

基于树莓派自动检测的带头灯安全帽设计研究

建筑生产是经济建设重要的一环,生产安全则是建筑生产的命脉。作为工人安全最后的保障,安全帽在生产安全中的职责至关重要。设计一款结合自动检测技术能实时监测生产作业中是否佩戴安全帽与进入危险区域的安全帽,使作业人员能够及时接收预警提示信号,规范生产,提高安全监管效率,保障工作人员的人身安全。     

基于深度卷积神经网络的目标检测研究综述

作为计算机视觉中的基本视觉识别问题,目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象,并为每个对象分配一个对应的标签。近年来,深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)凭借其特征学习和迁移学习的强大能力在图像分类方面取得了一系列突破,在目标检测方面,它越来越受到人们的重视。因此,如何将CNN应用于目标检测并获得更好的性能是一项重要的研究。首先回顾和介绍了几类经典的目标检测算法;然后将深度学习算法的产生过程作为切入点,以系统的方式全面概述了各种目标检测方法;最后针对目标检测和深度学习算法面临的重大挑战,讨论了一些未来的方向,以促进深度学习对目标检测的研究。     

基于本体的汽车协同研发平台构建

为了有效组织管理汽车全生命周期领域内已有知识,把本体思想引入该领域的知识表示中,开发了基于本体的汽车协同研发平台。首先,建立了面向汽车全生命周期的领域本体构建模型,采用巴科斯范式对基于概念、关系、属性、规则和案例五要素的汽车领域本体进行统一的描述和表达;其次,把汽车全生命周期领域知识抽象为概念本体树,利用产品对象本体库、制造技术本体库和企业业务本体库组织和存储领域本体;最后,在本体知识库的基础上,开发基于本体的汽车协同研发系统。系统为汽车领域知识的检索、重用与共享提供了一个有效的平台。     

供应链的集成监控体系结构

根据国内大型企业集团供应链的操作环境,着重探讨面向整个产品周期的供应链集成监控问题,并提出基于多代理结构的集成基础结构,确定供应链集成软件平台的主要组成部分。     

CATIA与Windchill集成平台的构建

提出了基于CATIA与Windchill的集成平台的构建方案,解决了公司不同地域不同部门之间的产品协同设计困难的问题,从而有效地缩短了产品的设计周期,降低了生产成本.     

基于PLM的企业网络化协同管理平台的开发

分析PLM对企业网络化协同管理的重要作用,阐述基于PLM的网络化协同管理的必要性及实施方法,并以企业信息化网络为基础,搭建企业网络化协同管理平台,实现企业内外资源的协同和共享,缩短产品设计、开发、制造时间,快速响应市场需求,增强企业竞争力。     

基于多领域协同车辆建模仿真平台的牵引力控制系统研究

应用ADAMS/Car与MATLAB构建了多领域协同车辆建模仿真平台,在此平台下建立了牵引力控制系统协同仿真模型,并在均一低附着路面与分离路面上进行了牵引力控制系统的协同仿真分析。结果表明,牵引力控制系统能够有效消除驱动轮过度滑转。     

基于PDMWorks协同设计系统的构建

在分析了现有协同设计理论及其系统的优缺点后,提出了采用PDM解决其缺点的方法。针对现有CAD系统,在分析了PDMWorks体系结构后,用具体可行的构建方案构建了协同设计系统。     

WebGIS监测信息管理网站运行平台的设计及应用

介绍了一种为煤矿监控系统联网而设计研发的WebGIS监测信息管理网站的运行平台WebGIS矿端代理服务器和WebGIS局端数据采集服务器。介绍了各运行平台的设计过程及其主要功能，给出了各平台软件在煤矿集团、企业中的实际应用情况。     

基于WEB的产品异地协作设计集成平台W-design的研究

现代产品的设计是基于知识和创新的设计，以信息技术和网络技术为支撑平台，实现设计资源的最优配置，产品异地协作设计集成平台W-design的建立就是为实现这一目标，文章介绍W－design设计集成平台的框架结构、主要功能。为机械设计提供了新的创新思路和途径。     

基于移动通信的微监控平台设计

针对一些部署在偏远地区、孤立环境或者网络基础建设不健全地区的智能设备运行情况跟踪不便的问题,设计了一套基于4G通讯的微监控平台方案,并阐述了该方案的实现策略及部署方法。通过该方案的实施,远程操作人员和管理者可以根据预定的权限规则,对远端的智能设备进行控制,并实时地了解设备的运行情况。关于智能设备运行状态的查看,也不再拘泥于PC客户端,在平板电脑、手机移动设备等终端上也可以进行。微监控平台部署便捷及高性价比特点,在很多特殊环境和实验环境得到成功的应用。     

网络化制造平台的参数化协同设计系统研究

在ASP网络化制造平台上开发出参数化协同设计系统。基于系统,设计人员可异地同步或异步完成产品的协同设计及对产品的快速参数化设计,从而快速响应变化市场需求,实现企业产品开发中的协同设计,缩短开发时间;同时减少产品快速开发中的大量重复性工作,提高开发效率,降低成本。分析了系统总体结构,对实现系统的CAD软件参数化驱动二次开发、数据信息传递、数据库的组织与通信等关键技术进行了阐述,对产品开发设计流程进行了说明;以冲压模参数化设计为例,通过不同用户基于网络实现了产品协同设计过程中对零部件的高效快速设计与装配修改以及对网络信息资源的共享、产品的可视化服务。