基于密集Inception的单图像超分辨率重建方法

近几年,基于卷积神经网络（CNN）的单图像超分辨率（SR）重建方法成为了主流。通常情况下,重建模型的网络层数越深,提取的特征越多,重建效果越好;然而随着网络层数的加深,不仅会出现梯度消失的问题,还会显著增加参数量,增加训练的难度。针对以上问题,提出了一种基于密集Inception的单图像SR重建方法。该方法引入Inception-残差网络（Inception-ResNet）结构提取图像特征,全局采用简化后的密集网络,且仅构建每一个模块输出到重建层的路径,从而避免产生冗余数据来增加计算量。在放大倍数为4时,采用数据集Set5测试模型性能,结果显示与超深卷积神经网络的图像超分辨率（VDSR）相比,所提方法的结构相似性（SSIM）高了0.013 6;与基于多尺度残差网络的图像SR（MSRN）相比,SSIM高了0.002 9,模型参数量少了78%。实验结果表明,所提方法在保证模型的深度和宽度的情况下,显著减少了参数量,从而降低了训练的难度,而且取得了比对比方法更好的峰值信噪比（PSNR）和SSIM。     

基于轻量级OpenPose改进的幻影机手势交互系统

目前人机交互方式多以键盘鼠标为主,而基于深度学习手势识别的交互方式算法准确率不高,且实时性和系统稳定性均有待提升。提出一种新颖的针对轻量级OpenPose进行改进的幻影机手势交互系统。采用轻量级OpenPose将人手简化建模为21个关键点,以MobileNetV1作为基础模型,应用部分亲和域（Part Affinity Fields,PAF）方法实现人手关键点的检测并画出简化骨骼图。为进一步提升人机交互系统的实时性,采用幻影模块（Ghost Module）对卷积层进行降维,用更少的硬件资源取得同样的识别效果。最后搭建验证环境,根据画出的人手骨骼图进行模式匹配,根据匹配识别结果生成交互控制指令,经由蓝牙通讯将指令传送至Arduino UNO平台控制小车实现交互响应。经过初步训练后,该系统在COCO2017验证集上能实现58.7%的准确率,保持了原始OpenPose网络和轻量OpenPose网络的人手关键点识别效果,在家用PC机上可实现每秒32~36帧的识别速率和较高的手势识别率。     

多尺度特征融合的脊柱X线图像分割方法

为了精确地从X线图像中分割脊柱,提出了一种基于深度学习的脊柱X线图像分割方法,使用基于多尺度特征融合的U-Net网络进行分割。将U-Net模型中的卷积层替换成类Inception网络来提取不同尺度的特征,并进行多尺度融合。同时在跳跃连接前增加残差连接层,并在首次上采样前添加卷积块注意力模块。该模型对20幅脊柱X线图像进行验证,Dice系数为0.845 7,与近期X线脊柱图像分割方法相比,提高了0.135 1。     

便携式雷达电源检测维修系统设计

针对某大型相控阵雷达装备电源系统维修过程中型号多、数量大、维修周期长、检测维修难的问题,设计了一种便携式电源检测维修系统;该系统由FPGA核心板、数据采集板、ePC-K70-Lite-L一体化模组组成,集成维修人员故障维修经验,通过数据处理及故障诊断软件分析采集的电源数据,最终实现对多种类电源故障的快速检测维修;该系统可对该型雷达3大类13种电源实现在线控制、参数读取和赋值,最多同时可对7组电源参数实现在线检测,测试时间由5分钟缩短到10秒内,电源检测准确率达99 ％以上,不依靠外接电源可连续工作达5小时以上;本系统投入使用4年以来,运行稳定、易于操作维护,检测维修多种类电源达800余次,极大提高了装备的自主保障能力和维修效率,提升了装备的任务执行成功率.     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

动力总成悬置系统优化与减振分析

为了解决汽车动力总成悬置系统隔振问题,建立了某型号动力总成悬置系统的仿真模型.针对悬置系统无阻尼和有阻尼的情况,对支反力进行了对比分析;选取四个橡胶悬置的12个主方向刚度为设计变量,以动力总成悬置系统在各阶固有频率主振方向上的能量解耦程度为目标函数,利用Adams/Insight模块对动力总成悬置系统进行优化,结果显示优化后的悬置系统支反力明显降低,减小了动力总成振动的传递,解耦程度有了明显的提高,通过优化悬置系统的减振效果有了很大的改善.     

基于新的残差沙漏网络的人脸对齐

针对传统沙漏网络每一层使用单一感受野来提取特征,缺乏对关键点整体和局部关联信息描述的问题,提出了新的残差沙漏网络（NRHG）方法。该方法通过增加新的卷积分支来增加网络的感受野以更好地提取到不同尺度下的特征信息,同时新的感受野增加了网络对整体信息的描述。针对网络不同层相应调整新增卷积分支感受野大小来平衡feature map分辨率和感受野之间的关系,在更好地保留从局部到整体的结构化信息的同时,突出了网络对局部细节特征信息的描述。最后沙漏网络之间采用中间监督,对每一个沙漏网络输出的结果都进行loss计算,以避免网络深度造成梯度消失的问题。通过在300-W、IBUG、COFW数据集上大量的实验证明了该方法的有效性,并且实验结果优于传统的沙漏网络。     

相控阵天线接收组件自动测试系统设计

深入分析了相控阵天线接收组件自动测试系统的工程需求,提出一种适用于大数据量测试与处理的自动测试系统实现方法。本方法在采用以太网搭建硬件测试平台的基础上,为了实现自动化和高速化测试,提出了全套系统基于MATLAB开发的软件实现方法。实验结果表明,该自动测试系统与人工测试及人工处理数据相比,在多种应用场景下均大大提高了接收组件的批量测试效率和数据处理速度,并已成功用于某型相控阵天线接收组件的批量测试及数据处理中。     

基于插件式GIS的皖江城市带发展土地保障与监管技术系统

本文旨在解决皖江城市带发展土地保障与监管技术系统6个关键业务分析模块的集成问题。采用宿主平台+插件的软件架构,设计了宿主程序和业务分析模块集成的接口标准,基于.NET和ArcGIS Engine开发宿主程序和各个业务分析模块插件,实现业务模块的"即插即用",满足皖江城市带发展土地保障与监管技术系统业务模块集成需求。     

模块化多电平变换器功率模块的电流与损耗

为了便于对电压源变换器功率器件进行系统设计以及对其参数、冷却装置进行有效选择,需要对电流与损耗进行有效估算.通过介绍新型模块化多电平变换器（MMC）的工作模态,对其电流分布进行了详细分析,给出一种基于电流分布和元件特征曲线线性拟合的简单MMC损耗计算方法,并在此基础上分析了开关频率、功率因数等对MMC损耗的影响.仿真计算结果表明,该方法能简单有效地对不同工况下各个元件的损耗进行计算,其计算结果对功率器件及其散热装置的选择有一定的指导作用.