面向无人艇环境感知的改进型 SSD 目标检测方法

为了提升无人艇对典型水面小目标感知能力,本文提出了基于多尺度卷积融合结构和空间注意力加强的改进型SSD目标检测算法。首先,对SSD浅层网络进行多尺度卷积融合,提升浅层网络的语义信息;其次,设计空间注意力结构对卷积特征层逐个增强,提升对弱纹理小目标特征保持性;最后,在VOC公开数据集和自构水面目标数据集上进行了测试,并基于无人艇开展了真实海域目标检测识别验证。实验结果表明,该算法在无人艇Nvidia平台的运行效率可达15 fps,能准确检测识别浮标、桥墩、渔船、快艇和货船等目标,在典型海面场景虚警率为5%时的小目标检测率相对原生SSD算法提升近20.2%,平均有效检测率达到79.3%。     

锑盐除钴过程电位混合智能控制方法

湿法炼锌是世界主流的锌冶炼方法,净化是湿法炼锌工艺的中间工序,主要作用是去除硫酸锌溶液中的铜、钴、镉、锗等杂质离子。针对净化除钴工序现场实时监测值缺乏、锌粉添加量超标等问题,提出了一种基于氧化还原电位(oxidation reduction potential, ORP)的混合智能控制方案。通过在净化除钴工序安装电位计,获取能够实时反映生产环境变化的ORP,以此为基础提出了一套结合电位优化设定、电位补偿调整和电位稳定控制3个模块的混合智能控制框架,开发了自动控制系统并应用于实际生产过程。电位优化设定模块使用人工神经网络(artificial neural network, ANN)建立净化槽输入变量与输出变量之间的映射关系,利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法优化不同净化槽的电位设定值;电位补偿调整模块通过模糊规则和案例推理(case-based reasoning, CBR)方法实现生产过程中电位设定值的实时调整;电位稳定控制模块利用建立的三维模糊规则表调整锌粉添加量,使净化槽内部电位稳定在设定值附近。控制效果表明,本文提出的混合智能...     

基于LabVIEW FPGA的三相锁相环设计与实现

针对传统FPGA模式开发的锁相环在实时人机交互方面的不足,设计了基于LabVIEW FPGA技术的三相锁相环;方案以sbRIO-9631模块为硬件平台,利用LabVIEW编程控制FPGA逻辑,在FPGA中分三级流水线实现了基于dq变换的锁相环算法,并通过FIFO实时上传采集信号、锁定相位至PC机,最后在PC机上实现对锁相环性能分析、PI参数调控和数据显示;经过实验,该锁相环具有较高的精度,锁相时间约为两个周期,锁相误差约为0.03rad,通过PC机可实时调节锁相性能。     

锌液净化过程优化控制系统软件开发

锌液净化除钴过程反应机理复杂、工艺流程长,锌粉和砷盐的添加凭人工经验设定,造成锌粉的大量浪费,甚至导致净化后液中钴离子浓度超标。为此,从现场实际出发,深入研究净化过程的工艺机理,提出净过程优化操作系统的设计方案,开发优化操作指导软件,确保出口杂质离子浓度达标,并降低了锌粉添加量。     

融合注意力和多尺度特征的典型水面小目标检测

为解决多场景复杂海况背景水面小目标检测存在的可利用特征少、纹理信息弱等问题,提升无人艇的环境感知能力,本文提出一种融合注意力和多尺度特征的典型水面小目标检测算法。首先,在网络的深层使用空洞空间金字塔池化模块融合目标的全局先验信息。其次,通过注意融合模块自适应地增强目标浅层空间位置和深层语义信息特征,提高网络的特征表示能力。最后,通过多尺度特征融合实现高性能的目标检测。本文构建了典型水面小目标数据集,并基于无人艇开展了真实海况下水面小目标检测的算法验证。实验结果表明,该算法在无人艇NVIDIA平台检测速率达到17 FPS,能准确识别水面小目标,mIoU比原始特征金字塔网络算法提升7.58%,平均检测精度提升11.41%,达到82.36%。     

基于无人艇载侧扫声呐的水下目标定位方法研究

水下目标高精度定位是无人艇开展海底测绘、航道清理、沉船打捞等任务的重要前提。 然而,现有的基线式定位方法无法对未知水域内的目标进行精确定位。 实际任务中,无人艇往往需要搭载侧扫声呐并辅以其他手段来确定水下目标的准确位置。 针对无人艇水下目标定位难题,首先对侧扫声呐水下目标定位过程进行建模,然后分析姿态误差对水下目标定位造成的影响,利用姿态矫正矩阵消除姿态误差,最后利用离散卡尔曼滤波算法对多点测量数据进行最优估计,得到水下目标的精确位置。仿真实验和无人艇集成实验结果表明,该定位方法能够有效的减小测量过程中的误差,平均定位精度达到 0. 334 m。     

一种分步约简的炼油生产敏感变量选择方法

变量筛选是现代工业过程产品质量预测研究中的热点问题之一。过滤式变量选择方法因其计算速度快且不易造成过拟合得到了广泛应用,但其存在容易忽略变量相关性且不能准确反映工况信息的问题,在高维数据维度灾难问题日渐突出的当今不再适用。针对这一问题,提出一种分步约简的敏感变量选择方法。该方法在明确敏感变量和关键敏感变量的基础上,根据变量对工况的描述能力和辅助变量与主导变量的净相关性定义了敏感性指标,实现敏感变量的初选;接着,构建加权余弦马田系统以解决变量冗余性问题,实现敏感变量的精选。所提方法应用于加氢裂化产品质量预测,实际工业应用结果表明,该方法不仅可以提高模型的预测精度,而且可以有效地降低模型复杂性。     

基于深度图像的嵌入式人体坐姿检测系统的实现

以检测不良坐姿,分析人们学习工作状态为引导,设计了基于深度图像的坐姿检测系统。该系统采用3D传感器获取人体坐立时的深度图像,设计了一种基于深度阈值的快速前景提取与干扰移除方法,能快速有效的提取坐姿状态下的人体分割图。基于人体轮廓的曲线特征实现了人体关键点定位,通过人体关键点的角度、深度信息与轮廓特征,对不同的坐姿图像进行统计分析,得到了一种区分不同坐姿的判定基准,运用该基准对9种不同坐姿进行识别,平均识别率可达到90%。最后,基于Android平台设计了坐姿检测系统的应用软件,实现了坐姿检测、坐姿提醒以及姿态统计等功能,并且对学习过程进行测试,测试结果表明,本系统可以有效的检测出9种坐姿、并对不良坐姿进行提醒与统计。     

统一授信模式下3PL存货质押融资服务定价策略研究

以供应链金融为理论基础,引入上游核心企业担保行为,模型化3PL统一授信模式下存货质押融资决策行为.研究表明,3PL的期望融资收益、存货质押率与核心企业的回购率、回购价格成正相关关系,提出了在受市场实际需求约束条件下,3PL对借款企业的不同融资决策行为;也解释了统一授信模式下存货质押融资,引入上游核心企业担保的必要性.     

多尺度互交叉注意力改进的单无人机对地伪装目标检测定位方法

为了提升无人机对地伪装目标探测能力,本文提出了多尺度互交叉注意力改进的单机对地目标检测定位方法。 首先, 设计了一种多尺度互交叉注意力模块,在原始多尺度金字塔基础上,进行互交叉注意力增强,提升对伪装目标的边界区分能力; 其次,搭建了开源无人机目标检测定位系统,通过融合无人机载定位模块、惯导传感器和光电吊舱等数据,在获取目标图像位置 后对其空间位置进行解算;最后,自行构建了丛林伪装数据集进行了相关实验验证。 实验结果表明,该方法在典型伪装场景下 对地目标平均检测精度(mAP)为 70. 2% ,相较于改进前提升 5. 7% ,且能有效输出目标与无人机(UAV)的方位距离,算法平均 运行效率可达 29. 4 fps,满足 UAV 对地目标检测定位的实时性需求。