基于嵌入式平台的安全帽实时检测方法

基于深度学习实现施工现场人员是否佩戴安全帽的检测方法因卷积神经网络层数多、结构复杂、计算量庞大,难以在嵌入式平台上实现实时检测。针对该问题,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的轻量化网络算法。该算法首先通过改进特征提取网络进一步融合多尺度特征信息以提高对小目标区域的识别能力;其次通过引入EIOU损失函数提高定位精确度以及模型收敛速度;最后采用聚类算法K-means++提取先验框中心点,选取更为合适的先验框,用于提高检测的精度及速度。实验结果表明,采用改进后的算法在嵌入式平台上进行安全帽佩戴检测,均值平均精度达到92.47%,较YOLOv4-Tiny提高了12.91%,实现了每秒20.16帧的实时检测速度,达到了实时检测的要求。     

基于混合域注意力YOLOv4的输送带纵向撕裂多维度检测

针对输送带纵向撕裂目标检测维度单一、模型复杂度高等问题,提出一种高效的MobileNetv3及YOLOv4集成网络输送带纵向撕裂多维度实时检测方法.基于YOLOv4目标识别算法,通过将轻量化网络MobileNetv3代替CSPDarknet53作为骨干网络,结合高效通道域ECA模块和空间域注意力机制（STNet）构建混合域注意力网络（ECSNet）,改进了MobileNetv3嵌入ECSNet,并且提升了模型对空间和通道的关注度.引入深度可分离卷积块代替网络中3*3卷积,并将YOLOv4的检测头（Prediction Heads）缩减为2种尺度,轻量化模型降低网络复杂度和训练难度,完成ECSMv3＿YOLOv4模型的搭建,使用K-means聚类6个Anchors预测目标框高宽,提高网络对表面撕裂的检测性能.研制带式输送机多维度智能巡检样机,采集制作输送带多维度面的纵向撕裂数据集,开展网络模型的训练、测试、识别和定位实验.结果表明,提出算法在测试集中的平均识别准确率为97.8%,识别速度为37帧/s,模型的计算量和参数量为4.882 G和8.851 M,通过试验不同的网络模型效果和改变光...     

基于改进YOLOv3的航拍目标实时检测方法

对于航拍图像中的小型目标,YOLOv3算法模型对其识别精准度低,在目标被遮挡或目标较密集时存在漏检现象。针对上述问题提出了一种基于改进YOLOv3的航拍目标实时检测方法,该方法加入104×104特征分辨率的检测模块并删减了13×13特征分辨率的检测模块,同时增加了浅层网络的层数,用于提取更加细微的像素特征;在训练阶段针对DOTA-v1.0航拍数据集使用K-means++聚类得到9个先验框进行检测,用于提升整体网络的训练速度。实验结果表明:改进后的YOLOv3检测算法的检出率提升了15.0%,mAP-50提升了10.5%。     

YOLOv3在安全帽佩戴检测中的应用研究

针对施工现场环境复杂,基于YOLOv3的安全帽佩戴检测算法存在精度低、鲁棒性差等问题,提出一种改进YOLOv3的安全帽佩戴检测算法。使用K-means算法聚类出先验框,改进了网络输出尺度;并在输出端引入了跳跃连接构成残差模块;同时改进分类损失函数以平衡正负样本、难易样本对模型的影响。为验证该方法的有效性,在NVIDIA GTX1660Ti平台上进行了验证,实验结果表明,改进后的YOLOv3安全帽佩戴检测算法平均准确率提高了4.84%,提升了对被遮挡的目标以及小目标的检测能力,具有较强的鲁棒性。     

基于改进的YOLOv3算法在目标识别与抓取中的应用

针对目标识别与抓取领域中CNN、Faster-RCNN等传统神经网络系列算法的识别准确率不高,实时性较差的问题,提出一种基于YOLOv3的改进神经网络算法。改进的YOLOv3算法主要是引用Inception网络思想,通过不同尺度的卷积核对目标进行多尺度特征提取,在增加网络宽度的同时减少YOLOv3网络的循环次数。同时,YOLOv3算法对于anchor box的选取方式使用Meanshift(均值漂移)聚类算法与K-means聚类算法相结合的方式进行改进,解决了K值需要人为测定的问题。改进的YOLOv3算法在自制数据集进行对比实验,实验结果表明:改进YOLOv3算法的mAP(Mean Average Precision)值要高于YOLOv3算法10%,在识别速度上提高了9%,在充分满足实时识别的同时提高了对中小目标识别的准确率。     

基于改进YOLOv4的电力高空作业安全带检测

为了让电力工作人员在电力作业中采取规范的防护措施,提出了一种基于改进YOLOv4的电力高空作业识别及安全带佩戴检测算法。首先,该算法采用MobileNetv2作为主干提取网络,在保证较好的特征提取效果同时降低了网络的参数量,提高模型的识别速度;然后使用K-means聚类算法对数据集中的目标边框重新聚类,并调整空间金字塔池化结构,提高模型的检测精度;最后使用Soft-NMS算法替换原NMS算法降低目标的漏检率。实验结果表明,改进YOLOv4网络模型比原YOLOv4模型mAP提高3.2%,检测速度提高30fps,模型的训练权重大小压缩4.16倍,算法在高空作业安全带检测上具有很强的实用性和高效性。     

基于改进YOLOv3模型的交通视频目标检测算法研究

针对现有的基于YOLOv3的目标检测算法在多尺度目标检测上存在速度与精度难以平衡的问题,在已有算法的基础上改进形成新的YOLOv3多尺度目标检测算法. 该算法首先通过k-means++聚类为各个尺度选择候选锚框的数量和长宽比维数,有效降低原始算法在初始聚类点所造成的聚类偏差; 其次将YOLOv3的检测尺度从3扩展到4,以提高对不同尺度下目标检测的精度; 最后为避免梯度衰落,将检测层前的6个卷积层转换为2个残差单元. 在UA-DETRAC数据集上的实验结果表明,该方法比原始YOLOv3的准确率和召回率分别提高了7.91%和4.57%,同时此算法的处理速度可实现对交通视频的实时处理.     

旋转框定位的多尺度再生物品目标检测算法

针对传统目标检测算法未考虑实际分拣场景目标物形态尺度的多样性,无法获取旋转角度信息的问题,提出基于YOLOv5的改进算法MR²-YOLOv5. 通过添加角度预测分支,引入环形平滑标签（CSL）角度分类方法,完成旋转角度精准检测. 增加目标检测层用于提升模型不同尺度检测能力,在主干网络末端利用Transformer注意力机制对各通道赋予不同的权重,强化特征提取. 利用主干网络提取到的不同层次特征图输入BiFPN网络结构中,开展多尺度特征融合. 实验结果表明,MR²-YOLOv5在自制数据集上的均值平均精度(mAP)为90.56%,较仅添加角度预测分支的YOLOv5s基础网络提升5.36%;对于遮挡、透明、变形等目标物,均可以识别类别和旋转角度,图像单帧检测时间为0.02~0.03 s,满足分拣场景对目标检测算法的性能需求.     

改进YOLOv5的沥青路面裂缝检测方法

针对YOLOv5在裂缝图像目标检测中未能考虑到裂缝图像背景复杂,检测目标较小导致检测效果不佳和易出现误检漏检的问题,提出了一种改进YOLOv5的沥青路面裂缝检测方法。该算法首先将轻量级Mobilenet v3的网络作为YOLOv5的特征提取骨干网络,以降低模型复杂度并加快推理速度。同时,在网络预测端引入高效通道注意力机制,提升网络局部特征捕获和融合能力。最后,通过一个嵌入Panet模块来强化裂缝图像的多尺度特征表达能力,提高对小目标的检测效果。实验结果表明,相比于原始YOLOv5算法,改进后的YOLOv5进行沥青路面裂缝检测的平均精度提高了5.6%,模型参数量降低了86.3%,图像检测时间减少了75.8%。     

基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法

针对现有网络难以实时精确识别道路检测目标及车距的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的车距预警方法。首先,总结了YOLOv4-tiny算法的特征提取结构,分析了原网络结构的不足之处。其次,在原网络中增加了空间金字塔池化层SPPF进一步提取目标特征,增强深层次语义信息表达能力,并将特征金字塔网络(FPN）结构添加下采样通道和CSPnet层,充分融合多尺度图像特征,避免浅层信息丢失。最后,使用Mosaic数据增强方法丰富数据集训练样本,并将改进YOLOv4-tiny算法与单目测距原理相结合,依据车距大小设置3种级别的信息提示进行车距预警实验。结果表明：本文算法在PASCAL VOC数据集上的检测速度为43帧/s,平均精度达到81.25%,较YOLOv4-tiny算法提高了3.59%。可见,改进YOLOv4-tiny算法在满足检测实时性要求的同时,具备良好的目标检测精度,对提升车距预警方法的使用效果具有指导意义。     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.     

CVD涂层硬质合金刀具的失效机理

通过系统的实验研究和理论分析,揭示了 CVD(化学气相沉积)涂层硬质合金刀具在磨损和破损状态下的不同的失效机理,并在机理分析的基础上,阐明了涂层硬质合金刀具对于切削条件的特殊适应性.     

特征关系与工艺决策

从并行工程的原理出发,提出了一个基于特征的并行 CAPP 系统.在特征建模的基础上,系统能够推理特征之间的关系,产生零件的特征向量图;利用加工知识库,通过动态规则匹配,系统可以确定特征的加工方法、加工参数及其加工顺序;通过优化确定最佳的工艺计划.