针对轻量化网络的安全帽检测方法

变电站内电气设备数量众多,在工人进行现场作业时需要对工人佩戴安全帽进行监测。由于机器学习的安全帽佩戴检测方法常常出现漏检和误检的情况,为提高对安全帽佩戴识别的准确率,同时加快识别速度,提出了一种基于YOLOv5s的轻量化卷积神经网络模型。通过引入RepVGG模块对网络主干进行轻量化,在网络后处理阶段通过Soft-NMS降低遮挡目标漏检率,以Mixup数据增强来扩充数据集,建立样本之间的线性关系,提升训练模型泛化性能,最后进行消融实验。实验结果表明,改进的模型的均值平均精度(mAP)达到80.4%,推理速度达到了83.3 f/s,为变电站安全帽佩戴检测提供了有效参考。     

基于FMS的高清视频服务器的研究

在当今网络视频发展的过程中。高清视频,多用户,大并发流是视频点播发展的必然趋势。该文从分析flash media server系统入手,提出了一种应用于高校内部高速网的高清视频服务的设计方案,并对该系统的体系机构和各个组成部分进行了改进,重点是针对用户的VCR操作,视频文件的内热度等。对视频文件进行分盘分区分段存储。从而大幅度降低了服务拒绝率,减少了用户等待时间[1]。     

物联网感知层一种分层访问控制方案

在物联网感知层中,用于信息采集的感知层节点需要根据隐私、安全或定制消费等需要,按不同级别提供授权用户的数据访问,这导致传统的访问控制方案无法满足用户安全高效的按需访问需求.为此,提出了一种分层访问控制方案.将同安全级别感知节点划分为一个层次节点,由层次节点之间形成的偏序关系构成一个分层的访问控制模型.本方案的优势体现在：每个用户和分层节点仅存储单个密钥材料,通过密钥推导获得访问当前及下层所有资源的密钥值,减少存储开销的同时提高了系统的安全强度;支持层次节点的动态扩展及密钥材料的动态更新;满足标准模型下的可证明安全及其他扩展安全.分析表明,方案能很好地满足物联网感知层的访问控制需求.     

胶凝材料弹性模量对水泥基材料徐变性能的影响

采用纳米压痕技术测试了两个品种的粉煤灰、水泥及磨细矿渣的弹性模量,以砂浆徐变度为目标,针对胶凝材料弹性模量变化进行实验设计,分析了胶凝材料弹性模量对水泥基材料徐变性能的影响。结果表明:胶凝材料的弹性模量对砂浆徐变度有较大影响,改变磨细矿渣弹性模量可使试件360 d徐变度变化幅度达34.4%;高弹模胶凝材料的砂浆试件力学性能稳定性更好,实际应用中除了考虑徐变性能变化,也要综合考虑强度等因素的影响。     

转基因玉米的七重PCR鉴定方法

以玉米内源基因IVR、外源抗除草剂基因(BAR、PAT)、抗虫基因Cry1Ab、筛选基因NPTII、CaMV35S启动子和NOS终止子为检测的目的片段,分别设计了7对引物,通过研究较佳引物终浓度配比和退火温度,建立了玉米转基因成分七重PCR检测体系。结果表明,建立的七重PCR体系用于同时检测内源基因和转基因成分是可行的,检测方法效率高、稳定性好。     

高效节能螺杆挤压机

随着合成纤维向差别化和多功能方向的发展,纺丝工艺对熔体质量的要求越来越高.因此,强化螺杆挤压机的功能是一项比较重要的课题.八十年代以来,国外化纤设备制     

蒜苔采后灰霉病害及生防拮抗菌的筛选研究

在蒜苔贮藏后期,从0℃冷库里发生灰霉病的蒜苔上分离到灰霉菌,经纯化和致病性鉴定得到灰霉属病原菌株。并且在其中并未发病的蒜苔分离到16种拮抗细菌,通过平板筛选法筛选出4株对灰霉菌具有拮抗作用的细菌,这4株拮抗菌在平板上对灰霉病菌的抑制力分别为:63.5%、47.6%、41.3%、38.1%。     

基于预测—校正内点法的WLAV输电网参数估计

针对基于加权最小二乘法(WLS)参数估计难于处理不良数据且数值稳定性差的不足,提出加权最小绝对值(WLAV)参数估计方法。在原对偶内点法(PDIPM)的基础上,通过每次迭代中增加预测—校正两步的少许计算量,利用2阶信息对中心参数动态调整,保证解的迭代过程高阶逼近中心路径,从而减少了迭代次数,节省了计算时间。结合输电网参数估计法,利用WLAV估计出不良数据和可疑支路的运行状态,使抗差、参数估计和拓扑结构辨识在计算中一次完成。最后,对IEEE标准系统和国内某省级电网进行参数估计试验,与含不良数据辨识的WLS方法进行比较。     

一种开关电源并联系统自动均流技术的研究

针对多个开关电源并联时易出现负载电流在各模块间分配不均的现象,提出了一种数字均流方法,以及按平均电流值实现自动均流的算法.其中开关电源模块具有输出电压以及输出电流双反馈控制模式,使得各模块输出电流得到有效控制,从而达到负载均流控制的目的.提高了整个电源系统的可靠性,具有较大的实用性.     

基于扩展语义匹配的BIM和GIS三维建筑数据融合

目前,在BIM与GIS融合方面的研究主要分为三个方向,分别是数据格式转换、数据标准扩展和本体论。本项目选择通过本体论的模式进行IFC和CityGML的实体融合。首先,通过语义修正提取实体的三元组,用知识表示学习,将三元组表示为实体向量,将实体语义信息转换到低维向量空间,采取以扩展语义匹配为基础构建IFC和CityGML标准的匹配融合系统,解决在IFC和CityGML两个不同的标准下对同一实体的语义方面的理解偏差问题,并通过相似度计算进行聚类;其次,通过提取到的三元组,利用实体—关系—实体进行几何重构,将IFC标准的实体映射到CityGML标准的实体;最后,用建立的三维模型验证,实现了实体从BIM领域到GIS领域的转换。