基于RFID分时发送的铁塔形变监测设计

设计采用放置于铁塔关键点的有源射频识别(RFID)标签发送分时信号,在地面的多个接收天线接收信号后分别计算两两之间相位差的方法,计算关键点的坐标,通过与正常情况下的坐标位置进行比较,及时发现铁塔的形变程度。监测结果能够在单个方向上达到5～6 cm左右的测量精度,可以反映出铁塔的形变大小,保证输电的可靠性。     

一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

2014年美国印刷广告收入下降超10%

<正>根据新出炉的SMI(标准媒体统计)数据,由于报纸和杂志市场份额的持续下滑,2014年美国印刷广告收入下降10%以上。与2013年相比,报纸广告收入减少1.27亿美元,同比下降16%。报纸广告已经连续下跌8年,在媒体广告中的份额由2013年的12.1%下降至10.4%,而杂志广告     

基于推断策略多介质反应温度控制系统研究与实现

针对反应釜夹套多种热/冷介质温度自动控制检测硬件复杂、实现困难等问题,分析了夹套介质切换操作过程,提出了基于推断识别的夹套介质自动切换解决方案,最大程度地简化了系统硬件配置。通过记忆阀门操作推断识别夹套内当前介质,替代在线检测与分析物质成分检测系统。分析了影响压空时间的因素,关联了压空时间与压空用压缩空气压力的关系,并根据压空操作时间推断判定夹套介质压空终点,解决了传感器检测压空操作终点存在的问题。设计了基于推断识别的夹套介质自动切换控制系统,实际应用中克服了人工操作过程复杂、效率低和易出错等问题。实际应用表明,该方案介质切换的效率高、安全可靠。