高压隔离开关状态智能感知系统设计与实现

针对高压隔离开关运行维护中经常出现的触头发热、机构卡涩等问题,本文设计了一套状态智能感知系统,实现隔离开关触头温升、分合闸位置双确认、可视化校验等运行状态的实时监测及评估,本文设计的状态感知系统有利于增强隔离开关运行可靠性及运维便捷性,有效提升高压开关设备智能化水平,是变电站高压开关设备一二次融合的有益探索.     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.     

组件感知的高分辨率三维物体重建方法

基于体素表示的三维物体重建计算代价会随着体素分辨率的增加呈立方增长.为了缓解这一问题,提出组件感知的三维物体重建方法,将三维物体分解成多个组件,通过预测组件几何结构和组装组件的方式重建三维物体,从而将高分辨率三维物体的重建问题分解成一系列低分辨率组件的重建问题.组件感知的三维物体重建方法使用组件位置预测模块预测所有组件的位置;使用组件特征提取模块融合组件表观特征与组件几何特征生成组件联合特征;使用组件几何结构重建模块根据组件联合特征重建组件的几何形状;最后将所有组件按其位置信息组装成高分辨率的三维物体.实验使用ShapeNet数据集在一个拥有12 GB内存的NVIDIA 1080 Maxwell GPU上进行.对比方法包括一个基于八叉树的高分辨率重建方法、一个基于LSTM的低分辨率重建方法和一个使用编码器-解码器架构的Baseline方法.高分辨率重建结果显示,组件感知的三维物体重建方法能够以较小的计算代价取得满意的高分辨率三维物体重建精度.在低分辨率重建实验上,该方法也取得了更高的重建精度,在13个类别上的平均精度达到了0.618.     

基于局部45°原则的折线图坐标轴网格生成

坐标轴网格是辅助人们观察统计折线图的重要参考结构.文中研究了有利人们感知直线斜率的坐标轴标签.首先通过一系列用户实验探索折线图中网格局部长宽比对于估计线段斜率这一任务的影响,通过用户估计的倾斜角度与直线真实的倾斜角度的误差大小反映不同实验条件的影响程度.实验得出的结论是适当的网格密度、接近正方形的网格格子局部长宽比有利于准确的斜率估计.基于该实验结论,提出了新的为折线图数据自动生成坐标轴的算法,考虑最大标签、最小标签和间隔步长3个变量,参考前人关于标签简洁性、覆盖性、重叠程度的定义,将正方化的局部长宽比这一因素加入水平和垂直2条坐标轴的标签联合优化之中,该算法能够生成既美观又提高图形感知准确性的坐标轴网格.     

基于深度学习的电子鼻食品新鲜度检测与识别技术研究

实际生活中,食品储存情况复杂,对食品新鲜度的准确检测十分重要.将常见食品分为水果、蔬菜、肉类三个类别,并根据实际情况,对不同食品储存情况设计相应实验,利用设计的电子鼻系统对食品样本进行检测,将测试得到的样本数据用于建立线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,最终利用不同模型对食品样本的状态:新鲜、水果腐败、蔬菜腐败、肉类腐败,作出分类识别.对于实际测试样本,LDA、SVM、CNN识别准确率分别为:45.00％、85.00％、90.00％,结果证明基于深度学习的电子鼻系统可对不同储存情况下的食品新鲜状态作出有效判断,可在一定程度上为受主观因素影响的感官评价提供客观参考,提高食品新鲜度判断准确性.     

格斗机器人竞赛中的多机器人协作技术研究

本文旨在通过多机器人系统的敌我识别、任务分配等关键技术的研究,实现多机器人竞赛项目中的有效协作功能,以提高机器人竞赛能力,论文采用理论推导、软件仿真、硬件设计与改造等相结合的方式来开展研究,以解决机器人何时协作、如何协作等棘手问题.     

新工科背景下应用型本科专业建设的研究与实践

文章针对新工科背景下应用型本科高校学生培养方面的缺失,采用产教城深度融合的形式,从专业人才培养目标、专业课程体系和课程教学设计三个方面开展了相应研究与实践,提出了以学生的实践能力为目标的人才培养方案、以学生的学习成果为中心的课程体系以及以激发学生的学习内驱力为方式的课程教学方式,从而达到培养具有扎实专业知识和交叉学科知识、自主学习能力和团队协作能力的复合型创新型工程技术人才.     

工业机器人主动安全控制技术研究现状与展望

在目前工业生产中,机器人越来越多地取代了人工作业,伴随生产效率提高而带来的是频繁发生的操作员安全事故.为解决此类问题,企业往往采用被动安全方式来保障操作人员的安全,但该类方式欠缺灵活性和安全实时性.因此,机器人主动安全问题的研究对提升操作人员安全性、从而促进制造业的发展具有重要的现实意义.本论文对工业机器人主动安全控制技术进行介绍,从工业机器人交互感知、柔顺控制及轨迹规划三方面对机器人主动安全控制技术研究现状进行综述,并对工业机器人主动安全的研究进行展望.     

面向协作式自动泊车的场端单目视觉测距系统

在协作式自动泊车的实现过程中,较为关键的一点是停车场全局范围内相关车辆的识别与定位,因此本文提出一种应用于场端基于单目视觉的车辆识别与定位方法。首先,考虑基础设施停车场的特点,设计灵活性更好的以分布式架构为核心的感知系统架构,改进SSD网络以使检测模型更适于在边缘处理设备中部署运行;之后分析并构建用于场端的单目视觉测距数学模型;最终综合利用目标检测与视觉测距算法,完成目标车辆的识别与定位。为验证单目视觉测距算法在场端中应用的有效性,在真实的停车场环境中设计模拟实验,进行相应的测试,实验结果表明,视觉测距精度满足系统要求。     

基于显著性多尺度特征协作融合的行人重识别方法

由于背景信息复杂、遮挡等因素的影响,现有基于局部特征的行人重识别方法所提取的特征不具有辨别力和鲁棒性,从而导致重识别精度较低,针对该问题,提出一种基于显著性检测与多尺度特征协作融合的SMC-ReID方法。利用显著性检测提取行人中具有判别力的特征区域,融合显著性特征与全局特征并完成不同尺度的切块,将上述不同尺度的特征进行协作融合以保证特征切块后的连续性,根据全局特征和局部特征的差异性联合3种损失函数进行学习。在推理阶段,将各个尺度的特征降低到同一维度并融合成新的特征向量,以实现相似性度量。在行人重识别公开数据集Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03上进行实验,结果表明,SMC-ReID方法所提取的特征具有较强的可区分性和鲁棒性,识别准确率优于SVDNet和PSE+ECN等方法。