注意力机制 CNN 结合肌电特征矩阵的手势识别研究

当前基于卷积神经网络(CNN)的手势识别研究集中于增加网络深度,较少关注改善样本数据分布带来的性能提升。针对此类问题,提出一种量化表面肌电信号(sEMG)特征相关性的肌电特征矩阵(EFM)样本输入有效通道注意力(ECA)机制CNN,用于识别 NinaproDB1 中 52 类手势。 首先使用时间窗截取低通滤波后的 sEMG,计算多种信号时域特征;然后利用笛卡尔积组合并相乘不同特征,对特征相乘值进行归一化后得到 EFM。 同时,引入 ECA 机制使网络关注重要的深层特征,从而提升手势分类效果。 分别输入 sEMG、肌电时域特征和 EFM 到注意力机制 CNN 进行手势识别,EFM 识别准确率最高,达到了 86. 39%,高于近年来手势识别研究方法精度。 验证了提出方法的有效性,为多类别手势准确分类提供可行新方案。     

基于轻量级金字塔网络的种子分选方法研究

针对目前卷积神经网络种子分选方法存在识别精度不高、模型参数量大、推理速度慢且难于部署等问题,提出了基于轻量级金字塔空洞卷积网络的种子分选方法;该网络提出了残差空间金字塔模块,利用不同扩张率的空洞卷积扩大感受野,更有效地提取多尺度特征;再结合深度可分离卷积技术减少模型参数量和计算复杂度;在网络结构中引入轻量级注意力机制模块,利用局部跨通道交互方式关注重要的信息,提高种子关键特征提取能力;实验结果表明,提出网络参数量仅为0.13 M,在玉米和红芸豆数据集上准确率高达96.00%和97.38%,在NVIDIA Quadro板卡上识别单张图片时间仅为4.51 ms,均优于主流轻量级网络MobileNetv2、Shufflenetv2和PPLC-Net等,可以满足工业现场实时识别的要求。     

基于改进高分辨率神经网络的多目标行人跟踪

针对行人多目标跟踪过程中目标被遮挡时产生的检测、跟踪失败问题,提出了一种改进型高分辨率神经网络作为检测网络。首先,为了增强网络对于行人目标的初始特征提取能力,在高分辨率神经网络的基础上,对网络的主干部分引入二代瓶颈残差块结构,提升感受野和特征表达力;其次,设计了添加二层高效通道注意力模块的残差检测块架构,并通过该架构替换了原有网络在多尺度信息交换阶段中的残差检测块,以提高了整个网络系统的测试性能;最后,通过选择适当的参数对网络进行了全面地训练,并通过多个测试集对算法测试。测试结果显示,本文算法相较于FairMOT在2DMOT15,MOT17,MOT20数据集上的跟踪准确度分别提升0.1%,1.6%,0.8%。本文算法可以良好地应用在目标较多且遮挡面积较大的特殊情景,同时对于较长时间视频序列的追踪稳定性也大大提高。     

基于改进的RetinaNet大豆外观品质无损检测

快速、准确、有效地区分大豆外观品质是大豆食品质量检验和食品安全与包装中的一项重要而艰巨的任务。本研究提出了基于改进的卷积神经网络Retina Net的大豆外观品质检测模型。将原始主干网络ResNet50替换为ResNet34,在保证准确度的同时降低了模型参数量,提高了运算速度,降低了运算时间。在主干网络和特征金字塔(FPN)的输出端分别嵌入ECA模块,进一步提取有利特征,减轻了冗余特征对网络的影响,提高了网络性能。同时,为保证不失原有特征的丰富性,将FPN后嵌入的ECA模块的输出与主干网络的输出结果相叠加,所得特征作为输入,传入分类器中进行识别检测。结果表明,本研究提出的改进的RetinaNet大豆品质检测模型的精确率达97.39%,mAP值达98.64%。     

基于BS 7910的管道环焊缝缺陷工程临界评估研究

依据标准BS 7910, 对含缺陷环焊缝进行了工程临界评估。借助管体与焊缝拉伸试验结果确定评定曲线, 选取最低值作为评定断裂韧性值, 采用评估失效图(FAD)方法进行工程临界评估, 在评定计算中考虑了静态应力、残余应力和应力集中等的影响, 并进行了宽板拉伸试验验证。结果表明, 在管道工作载荷下, 根据BS 7910评估方法, 当夏比冲击吸收功CV>60 J时, 环焊缝中的缺陷尺寸均在可接受范围内; 在管道设计极限载荷条件下, 当夏比冲击吸收功CV＞60 J时, 环焊缝在现有条件下评估点均位于FAD曲线内, 结果可接受; 宽板拉伸试验结果进一步验证了环焊缝中各缺陷在评价输入参数条件下是可接受的, 表明含缺陷焊接接头的安全裕度较高。     

基于ECA规则的业务行为描述方法

给出了业务行为的形式化描述,并在此基础上利用ECA规则详细给出了业务行为过程的描述方法、业务行为内部活动之间的关系模型,以及不同业务行为之间的关系模型,使业务行为过程描述变得清楚,而且有利于机器的自动解释。基于ECA规则的业务过程模型对过程的调整和动态变化带来了方便,增强了其适应变化的能力。     

Comparison of equal channel angular pressing and cold rolling in the evolution of microstructure and texture in zirconium

Evolution characteristics of the microstructure and texture of severely deformed commercial purity Zr702 were studied. The mode of the severe deformation was either heavy cold rolling or equal channel angular (ECA) pressing. Equiaxed grains, present prior to the deformation, became elongated during deformation along the rolling direction or along the maximum shear direction for the case of cold rolling or that of ECA pressing, respectively. ECA pressing transformed the initial fiber texture to a quite different component, which was also the case for cold rolling. In both cases, the maximum intensity of texture increased with the amount of deformation. Complete recrystallization was realized upon subsequent heat treatment lasting 100 min. at 600°C, and the evolution characteristics of texture and microstructure were also similar for both modes of deformation. These similarities in the microstructure and texture were attributed to the particular route of ECA pressing employed in the present study, i.e., route A. It is therefore concluded that the deformation and annealing behaviors in this particular route of ECA pressing are essentially very close to those of cold rolling.     

迁移工作流系统中的工作位置异常处理模型

针对迁移工作流异常的本地特性和工作位置的体系结构,提出一种基于事件-条件-动作(ECA)规则和案例推理(CBR)的工作位置异常处理模型。该模型采取主动检测和异常检测混合的检测技术,利用本地异常规则库实现工作位置异常处理。应用结果表明,该模型增强了不可预测异常、可预测异常的处理能力。     

Test on the degradation of direct methanol fuel cell

A 500 h life-test of direct methanol fuel cell (DMFC) was conducted in a single cell. X-ray diffraction (XRD) and transmission electron microscopy (TEM) images showed that after life-test, the particle size of electrocatalysts increased both in anode and cathode, and the degree is higher in cathode. Electrochemical areas (ECAs) of anode and cathode catalyst were evaluated by CO-stripping and hydrogen-desorption test, respectively. It was found that the ECA loss is higher than the specific surface area (SSA) loss (determined by XRD) that merely due to the sintering of the electrocatalyst particles. Energy dispersive X-ray analysis (EDX) revealed a crossover of ruthenium from the anode side to the cathode side in the cell.     

基于Efficientnet的红外目标检测算法

针对复杂场景下红外目标检测存在准确率低、召回率低的问题,为了提高红外图像中的小目标以及被遮挡目标的检测识别能力,提出基于Efficientnet的红外目标检测算法。首先,将高效轻量的Efficientnet作为模型的特征提取主干网,降低模型的参数量,提升训练速度。在Efficientnet主干网的最后一个输出层引入SPP模块,丰富特征图的表达能力,进行多尺度融合,扩大特征图的感受野;在模型特征融合部分,使用FPN特征金字塔网络,特征融合后增加CSPNet模块和ECA注意力机制,加强特征提取。检测部分使用YOLO Head,对目标进行分类和回归,并用CIoU Loss作为边界框回归损失函数,提高对被遮挡目标的识别能力。实验结果表明,基于Efficientnet的模型大小仅为YOLOv3的188%,并且在FLIR数据集上mAP达到8074%,相比于YOLOv3算法提高1012%,该模型在减少模型参数量的同时,提升了检测精度。该模型在FLIR数据集上具有良好的泛化能力,提高了对小目标和遮挡目标的检测能力。