基于神经网络的白酒勾兑目标规划算法优化

针对白酒勾兑过程中,现有的白酒勾兑目标规划算法难以确定权系数(优先因子)的缺点,本文提出了利用人工神经网络对目标规划算法进行改进和优化,选择三层前向BP神经网络结构,并通过选取理化指标向量与\     

车联网中视频语义驱动的资源分配算法

针对车联网中视频语义理解等智能计算业务需求下传统资源分配方式不再适用的问题,研究了视频语义驱动的资源分配算法.首先,以目标检测任务为例,提出视频语义驱动的资源分配指导模型并给出模型参数的求解算法;其次,构建了车联网场景中视频语义驱动的资源分配优化问题,将该问题转化成凸问题并利用凸优化算法求解;进一步,为降低凸优化算法的...     

琼东南盆地深水天然气勘探开发一体化关键技术及实践

琼东南盆地中央峡谷深水区存在着天然气勘探、开发成本高,部分天然气探明、控制地质储量难以动用等问题。为了破解上述难题、推动该区深水气田的有效勘探开发,基于气藏地质、地球物理等资料,对该区深水天然气勘探开发一体化目标搜索、目标评价和目标钻探等关键技术开展了研究。研究结果表明:①目标搜索技术不仅包括区域规律指导的"区带潜力目标搜索技术",而且还在目标评价、随钻跟踪过程中形成了"目标评价过程搜索技术"和"随钻跟踪过程搜索技术",共搜索优选出潜力目标17个,落实潜在天然气资源量近1 600×10⁸ m³;②目标评价技术借助于多种技术手段,对选出的潜力目标开展了圈闭、沉积储层、成藏条件、资源量预测、开发方案和井位部署等研究,优选出L17气田块4、L18气田L18-4构造、L25气田L25W构造等进行实施;③目标钻探技术能够通过开发评价井勘探模式、开发模式等灵活的钻探模式升级控制储量、实现增储上产,所实施的4口井均获得了成功,钻遇厚度为130 m的气层,加快了气田开发的进程。结论认为,勘探开发一体化技术既可以明确该区主要含气层系的天然气成藏规律,又可以缩短...     

结合目标识别和定位的轮椅机械臂抓取研究

为了使轮椅机器人辅助行动不便的残疾人及老年人抓取生活中的物品,提出了基于YOLO算法和双目视觉定位结合的目标物体定位系统.首先将左右两幅图像进行校正和生成视差图,之后使用YOLOv3算法检测左图得到目标矩形框,为了避免矩形框的中心落在视差匹配错误区域造成得到的世界坐标值错误,通过对视差图的直方图分析,发现目标的视差值分...     

考虑成本-弹性-水质的供水管网多目标协同设计方法

基于多目标优化的思想提出一种统筹考虑经济性、弹性和水质状况的供水管网协同设计方法。首先,在满足多个工况(最高日最高时、典型日和多种消防事件)及约束条件下,以管网总成本(包含建设与运营成本)、管网弹性力指数和水龄作为优化目标,建立供水管网多目标设计的数学模型。然后,采用自适应多目标进化算法(Borg)对优化模型进行求解,获得帕累托(Pareto)最优解集。最后,以Anytown管网为研究对象,通过与基于NSGA-Ⅱ的优化计算结果以及仅考虑成本和弹性的优化计算结果进行对比,验证所提出的协同设计方法的合理性。结果显示,上述协同设计方法既能揭示成本、弹性和水质的权衡关系,又可在满足多种条件的同时显著改善管网水质状况,从而为决策者提供综合效益更优的管网设计方案。     

基于SSD的受电弓拉弧在线检测方法

针对高速列车受电弓在运行中与接触网接触不良产生拉弧,拉弧产生的环境复杂在线检测困难的问题。该文将图像处理与深度学习目标检测相结合,设计了一种基于改进SSD的受电弓拉弧目标检测模型。通过对模型的训练数据集模糊、加噪等处理来扩充数据集,模拟受电弓运行的各种复杂环境,提高模型的鲁棒性。其次,SSD模型基础网络用轻量型MobileNet网络,减小了模型的计算量,提高检测速度。并对采集的待检测弓网图像进行预处理,增强了弓网图像的特征信息,进一步提高了受电弓拉弧的平均检测精度。实验得出该方法能够满足列车受电弓拉弧检测需求,检测性能好,便于加载到列车上使用。     

基于物理地址编码的光纤链路智能识别

光纤链路的质量直接影响电力通信系统的工作性能,针对当前光纤链路识别方法存在识别误差大、实时性差等缺陷,为了降低光纤链路识别误差,设计了一种基于物理地址编码的光纤链路智能识别方法。首先对光纤链路识别原理进行分析,找到与光纤链路识别效果有关的重要因素,然后采用光纤物理地址编码技术对光纤链路节点进行编码,并构建光纤链路智能识别模型,最后在相同仿真环境下,与经典光纤链路识别方法进行对比实验,结果显示,方法较好地克服了当前光纤链路识别方法存在的局限性,光纤链路识别的智能化程度更高,改善了光纤链路识别效果,获得了比经典方法更优的光纤链路识别结果,实际应用价值更高。     

基于光流场模型的医学图像弹性配准

针对传统医学图像弹性配准方法中存在配准不连续、配准过程复杂,且配准用时较长等问题,提出基于光流场模型的医学图像弹性配准方法。首先通过加权矩阵控制对医学图像梯度进行平滑处理,构建光流场模型;采用该模型确定医学图像目标的具体运动情况;然后计算图像序列中不同像素点光流场,设置医学图像光流场的初始条件和边界条件;最后对医学图像进行几何变化,获取医学图像的目标函数,完成基于光流场模型的医学图像弹性配准。实验结果表明:采用本文方法对医学图像进行弹性配准的效果较为理想,获取的医学图像较为清晰,且配准的工作效率较高。     

新型煤矿救援机器人研发与试验

煤矿井下是典型的低照度场景,为了解决一般摄像头在此环境下因特征提取不足导致跟踪失败的问题,提出了一种融合图像增强算法与多通道背景感知相关滤波器的低照度单目标跟踪器。采用增广拉格朗日方法来求解图像增强与目标跟踪的优化问题;提出采用目标区域光照均值判定方法来解决局部环境光源对目标亮度判别干扰的问题;设定亮度判据,实现单帧图像亮度判别与增强,保证了跟踪器在光照变化时提取目标特征的完好性。仿真实验验证了在暗光条件下,该跟踪器的跟踪准确度与重合度远高于一般的主流跟踪器。现场试验结果表明,该跟踪器实时帧率可达40 Hz,平均跟踪重叠精度为81.6%,有效地解决了机器人采用普通摄像头在煤矿低照度环境下的目标跟踪问题。