Re-YOLOv5:一种基于结构重参数化的钢材缺陷检测方法

钢材在生产的过程中很容易产生裂纹、斑点等缺陷,而目前对于所产生缺陷的检测技术还不是很成熟。为了实现对工业钢材生产过程中所产生的钢材缺陷进行实时鲁棒检测,以YOLOv5为基础,引入了结构重参数化方法,建立了Re-YOLOv5工业钢材缺陷检测模型。在该模型中,将YOLOv5的Neck层与Head层合并为Head层,用作预测,并且加入RepVGG模块和卷积层,输出预测结果。Backbone用作特征提取,可以在改善模型推理速度的同时提高检测准确率。同时,采用改进后的空间金字塔池化模块SPP^*对候选框进行分类和修正,以获取多尺度特征信息,并引入了有助于模型加深的CCBL模块。在公开的NEU-DET钢材缺陷图片数据集上进行测试,提出的模型的检测精度可达77.8%,与基线模型YOLOv5s相比,实现了6%的精度提升,且单幅图片的推理时间仅为8.9 ms,满足工业生产实时性需求。此外,该模型所占内存较小,便于部署到工业设备中。     

一种应用于5G毫米波通信的双极化有源相控阵模组

针对5G毫米波通信,研制了一种双极化有源相控阵天线模组。厚度为2 mm的多层PCB正面印制阵列天线,在其背面集成多通道波束成形芯片,通过中间层实现天线与芯片的互连以及供电、控制等。测试结果表明,研制的板状4×4双极化相控阵模组在E面和H面均实现了不小于±40度的波束扫描范围（不大于3 dB的电平下降）和低于-18 dB的归一化交叉极化电平,在24～27.5 GHz的频率范围内实现了V极化和H极化分别为42.6～45.7 dBm和43.5～46.1 dBm的等效全向辐射功率（EIRP）。     

连续离散化算法对电力系统无功优化

无功是电力系统运行的最大问题,不仅耗费大量的电能,还会增加电网的发热,增加能源消耗,给电网带 来巨大的经济损失,因此加强电力系统的无功监测是目前亟待解决的问题.目前,电力系统无功监测存在数据量大、 数据结构复杂的问题,造成无功监测结果不准确、无功监测时滞等问题,无法为电网潮流调节提供支持.为此,提出 一种连续离散化算法,对电力系统进行无功持续监测,并通过离散性分析,判断电力系统的无功信号.MATLAB仿 真显示:连续离散化算法准确率达到92％以上,降低了系统资源的占用率,降低幅度达到25％,时滞时间小于0.2 s.与蜂群算法比较,连续离散化算法能满足电力系统无功监测要求.     

二硼化钛颗粒材料的电阻变化特性及其在故障限流中的应用

二硼化钛(TiB₂)颗粒材料具有故障限流的潜力。为实现这个目标,对颗粒材料的限流特性进行了研究。首先对压力–电阻关系进行了分析,二者满足幂函数关系。然后制作基于颗粒材料的样机,通过试验研究了材料尺寸和机构速度对限流效果的影响,发现材料尺寸越大、速度越快,限流效果越好。为进一步验证材料的限流能力,对材料的耐压特性进行测量,发现颗粒材料电压存在一个饱和值,该值取决于颗粒尺寸与材料性质。最后在PSCAD中建立颗粒材料电阻模型,对材料在电力系统中的限流效果进行仿真。仿真结果表明：颗粒材料与电抗器并联限流的方案可行性更高,可将故障电流峰值从34 kA限制到25.9 kA。该研究为颗粒材料在故障限流中的应用提供了参考。     

一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法

针对经典协同稀疏解混方法中稀疏性表征不足以及丰度矩阵过平滑等问题,提出一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法。引入加权因子,进一步促进丰度矩阵的稀疏性;引入了图正则化项,获取图像的空间信息,以促进图像的平滑性;在模型中增加低秩项,进而挖掘高光谱数据的细节结构,进一步提高解混的精度。利用2个模拟和1个真实高光谱数据进行实验,结果表明,提出方法的解混精度与经典解混方法相比得到显著提升。     

基于信号重构的非参数化混叠信号分离方法

复杂电磁环境下,雷达、通信等信号在时域、频域、时频域存在复杂混叠,且各类型信号带宽差异大、调制样式多样,常规信号分离方法难以应用。文中提出了一种基于信号重构的非参数化混叠信号分离方法。基于瞬时幅度的傅里叶分解,建立非参数化稀疏信号模型,将混叠信号分离转化为瞬时幅度和瞬时频率的联合估计问题,基于交替迭代思路,分别进行估计和更新。对于瞬时幅度项,基于广义近似消息传递方法进行估计;对于瞬时频率项,利用瞬时频率变化平缓性特征,建立瞬时频率更新模型,实现对瞬时频率的更新。进一步,基于瞬时幅度和瞬时频率估计结果进行各信号重构,实现混叠信号分离。仿真结果表明：文中所提方法能有效分离时频域复杂混叠信号。     

磨煤机惰化系统防爆燃及对爆燃火焰淬熄影响分析

剖析磨煤机惰化系统防爆燃作用机理及对爆燃火焰淬熄的影响,提出惰化系统自动控制逻辑优化建议,为磨煤机惰化系统防爆燃及加速爆燃火焰淬熄提供可靠依据,以保障机组安全稳定运行。     

基于扇区化光波束切换的站址受限可见光通信覆盖方法

传统的静态朗伯和非朗伯光波束配置难以较好地解决发射器站址受限问题。针对单一发射器的应用场景,提出了一种基于扇区化光波束切换的信道站址受限可见光通信覆盖方法。该方法采用商业可用的倾斜非朗伯光波束,根据接收器在不同位置反馈的状态信息,动态地确定能提供最佳覆盖信噪比的候选光波束,构建定向传输链路。仿真结果表明：在典型室内环境下,与传统静态朗伯光波束配置相比,该方法通过增加2个或3个候选扇区波束切换选项,接收器可分别获得4.48 d B、5.94 d B的平均信噪比增益。     

县级应急广播体系的智慧化建设方案研究

作为党和国家方针政策的传播途径,县级应急广播体系在传递应急信息和提供公共文化服务方面发挥着基层力量的关键作用,它是将应急广播信息传输到千家万户的重要基础。随着互联网信息技术的快速发展,各领域都在逐步加强智慧化建设。县级应急广播体系也需顺应时代趋势,将智慧化手段融入其建设中,从而提升智能化水平。以云南省曲靖市马龙区应急广播体系智能化建设实践为例,对县级应急广播体系智能化建设方案进行了深入分析。     

稀疏约束的时空正则相关滤波无人机视觉跟踪

目的 基于相关滤波的跟踪算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视觉跟踪领域表现出卓越的性能。现有的相关滤波类跟踪算法从样本区域的所有特征中学习滤波器,然而某些来自遮挡或形变的特征可能会污染滤波器,降低模型判别能力。针对此问题,提出一种稀疏约束的时空正则相关滤波跟踪算法。方法 在相关滤波目标函数上施加空间弹性网络约束以自适应地抑制跟踪过程中的干扰特征,同时集成空间—时间正则相关滤波算法(spatial-temporal regularized correlation filter,STRCF)中的时间正则项以增强滤波器抑制畸变的能力。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)将带有约束项的目标函数转化为两个具有闭式解的子问题迭代求局部最优解。此外,提出一种相关滤波框架通用的加速策略,根据当前帧的目标位移量,对检测定位阶段的特征矩阵进行等距离的循环移位,将其作为在线学习阶段的特征矩阵,每帧可节省一次训练样本的特征提取操作,提高跟踪速度。结果 在3个UAV数据集上与14种主流跟踪算法进...