基于改进YOLOv3的红外目标检测方法

针对红外场景中行人、车辆等目标识别率低且存在复杂背景干扰的问题,提出一种基于Effi-YOLOv3模型的红外目标检测方法。将轻量高效的EfficientNet骨干网络与YOLOv3网络相结合,提升网络模型的运行速度。通过模拟人类视觉的感受野机制,引入改进的感受野模块,在几乎不增加计算量的情况下大幅增强网络有效感受野。基于可变形卷积和动态激活函数构建DBD和CBD结构,提升模型特征编码的灵活性,扩大模型容量。选择兼顾预测框与真值框中心点距离、重叠率和长宽比偏差的CIoU作为损失函数,更好地反映预测框与真值框的重叠程度,加快预测框回归速度。实验结果表明,该方法在FLIR数据集上的平均精度均值达到70.8%,Effi-YOLOv3模型参数量仅为YOLOv3模型的33.3%,对于红外场景中的目标检测效果更优。     

一种基于单像素相机的压缩感知图像重建优化算法

基于压缩感知图像重构和单像素相机成像的基本原理,对单像素成像系统中的图像重建算法进行了改进优化。基于最小范数类优化算法,结合凸优化算法和非凸优化算法各自的优点,设计了一种逼近L₀范数的数学模型,从而实现了从凸优化向非凸优化算法的迭代逼近,即逼近光滑L₀范数算法。该新型算法以更高的效率和更大的概率逼近原始信号全局最优且尽可能稀疏的解。相较于传统压缩感知图像重建的贪婪类算法和最小范数类算法,该算法使压缩感知重建图像的质量和单像素相机的成像效果均得到了有效提升,并通过实验仿真和实际场景的成像实验验证了该优化算法的可行性。     

基于敏感度的YOLO网络集成剪枝算法

深层卷积神经网络所需的计算量和存储空间严重制约了其在资源有限平台上的应用与部署。针对基于单一参数重要性评价或者特征重建的剪枝算法泛化能力较差的问题,提出基于敏感度的集成剪枝算法,利用BN层的缩放因子稀疏YOLO网络中卷积核个数较多的冗余层,结合3种参数重要性评价方法对卷积核做重要性排序,并根据敏感度确定每一层的剪枝比率。实验结果表明,该剪枝算法对于YOLOv3和YOLOv3-tiny网络分别缩减80.5%和92.6%的参数量,并且相比基于网络轻量化方法的剪枝算法提升了网络模型压缩后的检测精度和泛化能力。     

PET切片几种气力输送工艺过程的分析比较

详细分析PET切片负压输送的低速输送和脉冲式输送的两种工艺过程,阐明第一旋风分离器粉末分离效果不良的原因,低速输送在开始和结束时电磁阀和回转阀同时动作的设计并不完美;脉冲式输送具有较强的输送能力和较先进的控制技术,但如何彻底解决管路堵塞问题有待于进一步研究。     

高分辨图像二维FFT正/反变换实时处理方法及硬件实现*

高精度密集型数值计算和大规模数据缓存,是高分辨率图像二维FFT(快速傅里叶变换)实时实现中的主要难点。利用实信号傅里叶变换的周期对称性和频域数据的共轭对称性,提出了一种高效且易于硬件实现的二维FFT正/反变换的实时处理方法,将实值图像二维FFT中的一维FFT计算和存储需求缩减了近一半。在以4片TS201为计算核心的DSP处理平台上,使用该方法实现了二维FFT正/反变换和图像频域滤波。实验表明,无须片外存储,单片TS201可处理最大512×512像素的图像;该尺寸图像的正/反变换总处理时间为49.6 ms,     

大容量熔体直纺生产线配套纺丝空调机组工艺流程设置与分析

结合工程实例,介绍了与大客量熔体直纺生产线配套的新型纺丝空调机组工艺流程的设置。通过对空调机组调试及运行结果的分析,提出了新型纺丝空调机组设计过程中应注意的技术要点。     

新型盘式电动机变压器油泵的开发

综合介绍了盘式电动机与变压器油泵配套设计,以及油泵的主要结构。     

装夹多件铣具

此铣具适用无专用设备的工厂,利用万能工具铣和其它铣床配合分度头,对六角槽形螺母(图1)的槽进行切削加工。其原理是利用七个六角螺母的几何形状排列(图2),得到外接正六边形,通过互相挤压得到工件的夹紧。夹具由两块组成图3,总共五个零件,弹簧3起分离作用,螺钉2调整夹具开口大小,垫片4防止切屑掉入夹具的缝隙中。使用时,将夹具间隙调至5～6毫米(其中3毫米是夹具本身的间隙,即图3中δ),不要过大,