基于DBSCAN聚类的群目标分离与合并跟踪算法

针对杂波环境下群目标分离与合并时跟踪精度变化较大的问题,提出一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的群目标分离与合并跟踪算法。该算法首先根据群目标模型、落入群目标跟踪门中的量测数量与群目标关联门交叉区域的预测群中心数量来判断群分离或合并的可能性;然后,通过DBSCAN算法对群目标关联门中的量测进行聚类,进一步确定群目标是否发生分离或合并;最后,根据新群目标跟踪门中的等效量测方差计算并更新对应的群目标跟踪门大小和群成员数量。仿真结果表明,相比于传统群目标的分离与合并跟踪方法,该算法保证了群目标分离与合并检测的实时性,提高了分离或合并前后的跟踪精度。     

光电硬币清分机器人研究与设计

研究使用机器人进行电硬币清分的可行性,设计一款可以对混杂在一起的多种硬币同时进行分类、清点和整理的光电式硬币清分机器人。综合运用机械设计原理和光电识别技术,先后设计曲柄连杆式硬币分出机构、传送与光电扫描机构和硬币分选机构。根据硬币清分的控制需求设计了机器人的电源电路、硬币推出控制电路、硬币检出电路、显示电路和基于嵌入式的主控电路系统。通过3D打印和机加工等方法制作完成功能样机,进行单种多个硬币和多重多个硬币混合的实际清分测试,均获得100%的正确检出率。实现相关技术和设备国产化,很好地解决银行、大型超市和公交公司等金融服务业部门所遇到的硬币清分问题,实现大量硬币快速、准确回笼。     

基于短时频谱与自相关特征的雷达脉内调制识别

针对雷达脉内调制识别问题,提出了一种基于短时频谱与自相关特征的识别方法.前端采用短时频谱变化与自相关统计作为特征输入,用以表达不同雷达调制的频率变化与相位变化特性,后端采用长短记忆(LSTM)网络作为分类输出,用以提取不同雷达调制中时序变化特性.通过雷达脉冲数据的训练与测试,表明本文所提出的方法在大范围信噪比与多种脉宽...     

基于K最近邻分类算法的交换模块状态预测

近年来,电子产品的故障诊断与故障预测主要采用健康管理与故障预测(PHM)技术,但要准确预测其健康状态还是很难。以此为出发点,构建交换模块的状态预测模型,首先对训练数据进行预处理和统计分析,通过相关性分析初步得到影响交换模块状态的特征参数,通过特征选择进一步确定特征,然后通过算法比较选择机器学习算法中的K最近邻分类算法,通过参数优化最终得到交换模块状态预测模型。采用该方法进行了应用验证,获得交换模块状态预测准确度为99.8%,达到了较好的预测效果和精度。     

增程式电动汽车增程器多点控制策略优化

针对增程式电动汽车增程器多点控制策略的优化问题,提出了一种基于多目标参数优化结果的增程器能量管理控制策略。首先,基于AVL-Cruise和Matlab-Simulink软件搭建整车系统仿真控制模型,基于NSGA-Ⅱ算法,以循环工况下的系统能耗、排放和电池容量衰减率为目标函数,以增程器最小持续工作时间为优化变量,构建了多目标优化模型。离线优化得到综合评估指标下的发动机最小持续工作时间Pareto最优解。设计了模糊控制器,在线实时调整发动机各工作点最小持续工作时间。结果表明:可实时调参的增程器多点控制策略能有效平衡能耗、排放和电池容量衰减率的关系,在有效降低能耗和排放的同时维持了较小的电池容量衰减率。     

基于MMOAFSA蒸汽压缩式制冷机组的双参数前馈解耦PID控制策略研究

鉴于蒸汽压缩式制冷机组蒸发温度 T_e 与过热度 D_sh的控制回路之间存在强耦合及大惯性、非线性和时延等特性。提出了一种蒸发温度与过热度的前馈解耦 PID 控制策略,且设计出改进多目标人工鱼群算法(Modified Multi-objective Artificial Fish Swarm Algorithm, MMOAFSA)对相应的 PID控制器参数进行整定,以提升 T_e与 D_sh的调节质量。首先,对两个控制环路：电子膨胀阀开度 O_EEV—蒸发温度 T_e 和压缩机驱动电机的供电频率 f—过热度 D_sh,通过前馈补偿解耦方式来消除这两个控制回路之间的耦合效应。其次,对基本型单目标人工鱼群算法的视野 V 和步长 S 进行指数递减变化,构建改进单目标人工鱼群算法(Modified Single Objective Artificial Fish Swarm Algorithm,MSOAFSA)。再将多目标优化的混沌局部搜索策略引入 MSO...     

农村环境保护与环境检测技术的结合

农村环境保护工作离不开环境检测技术的支撑,两者之间的战略合作,打造了农业环境监测领域的技术研究和实际产业相结合的新发展模式。集技术研究、人才培养、社会服务和成果转化为依托的环境检测平台,重现了青山绿水、碧水蓝天,实现了农村生态环境的彻底改变。     

架空输电线路无人机巡检视频中避雷器计数器目标检测

针对架空线路无人机智能巡检的应用,开发基于无人机巡检视频的避雷器计数器仪表智能识别系统,研究了利用深度学习对巡检视频中的避雷器计数器进行目标检测定位,以提取避雷器计数器的目标区域位置,用于下一步的读数识别。采用基于拉普拉斯算子方差的模糊检测算法对样本进行筛选,构建用于目标检测模型训练的避雷器计数器样本集;并分别采用更快的基于区域的卷积神经网络（faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)、YOLOv3(you only look once version 3）目标检测、单步多框目标检测(single shot multibox detector,SSD)3种主流的目标检测模型对视频中的避雷器计数器进行检测定位。研究结果表明:Faster R-CNN对研究中构建的测试集的检测准确率可达到99.21%,远高于YOLOv3和SSD。     

上海市垃圾分类政策执行经验及启示

垃圾分类是城市治理进程中的重要环节,也是践行绿色发展理念的关键。上海市是中国垃圾分类先行先试城市,目前大多数上海市民养成自觉分类习惯,离不开上海精准的政策执行实践。本文以上海为研究对象,利用文献分析法,基于“史密斯政策执行过程模型”剖析上海垃圾分类政策执行实践的优越性,从政策自身、执行主体、目标群体、执行环境四个维度出发提出完善垃圾分类政策、明确执行主体责任、加大宣传力度、构建和谐环境的建议,促进全国垃圾分类政策执行效率提升。     

城市生活垃圾分类现状分析及改进对策探讨

当前城市环境治理已经成为人们所关注的热点问题,城市的生活垃圾总量处于逐年递增的状态,想要解决这一问题,必须对生活垃圾的产量和投放实施管理,从源头上进行控制,不断完善城市垃圾的分类工作。基于此,文章对城市生活垃圾分类现状进行分析,并提出相应的改进优化对策,以供参考。