一种复杂背景下的铁路货运车辆车号定位方法

针对复杂背景下铁路货运车辆车号定位复杂、定位准确率低的问题,提出一种采用ResNet50作为基本特征提取网络,同时引入空残差块对学习样本进行多层特征融合,构造了一种新的特征提取网络和改进算法,提高目标检测网络的特征表达能力,实现了快速车号目标检测。实验数据集采用自建数据集,并通过三个对比实验验证了该方法的可靠性。当IoU阈值为0.5时,改进算法的平均精度值为97.1%,分别比F-VGG和F-ResNet50高9.4%和6.8%,同时采用改进算法对我国铁路常用不同车型货运车辆进行车号定位测试实验,从实验结果可以看出优化方法没有误分类或漏检。改进后的算法可以提高复杂背景下铁路货运车辆车号的定位精度,具有较强的泛化能力,对实现复杂背景下车辆车号快速定位具有一定的参考意义。     

基于部分协作的多小区下行MIMO鲁棒双层预编码算法

针对多小区协作多入多出（MIMO）系统中存在的信道状态信息（CSI）反馈回传过多的问题,提出了多小区部分协作MIMO系统预编码算法.首先建立了包含信道估计、量化和延时误差的联合误差模型,然后根据此信道误差模型,利用迫零和信漏噪比算法思想,提出一种多小区部分协作下的双层MIMO鲁棒预编码算法.数值分析及仿真结果表明,所提算法相比传统的多小区协作下行MIMO系统预编码算法,用户的误码率性能和系统和速率稍差,但在CSI反馈比特方面有一定优势.     

基于通用可编程IO口的摄像头总线接口设计与实现

该文提出了一种基于通用可编程IO口(GPIO)的摄像头总线接口(CAMIF)设计方案,通过普通的GPIO口来实现对Camera的数据采集,然后通过软件对采集来的数据进行处理,整个过程全部依赖于软件,从而摆脱了对硬件CAMIF的依赖,并由此实现廉价的拍照方案。     

复杂字符干扰场景下铁路集装箱箱号快速定位方法研究

针对铁路集装箱箱号快速定位由于存在复杂的字符干扰,采用图像识别方法存在定位速度慢、精度低的问题,文中提出一种基于改进YOLOv3的集装箱箱号定位算法,该算法将主干网络替换为EfficientNetv2轻型网络,并根据数据特点改进了损失函数,利用规整通道剪枝实现了模型剪枝,增加了SPPF模块。实验结果表明：基于改进的YOLOv3算法模型大小仅有18.6 MB,相比YOLOv3模型而言减小了92%;定位准确率为97.4%,定位精度较YOLOv3提升了3.1%,同时能达到21.3 ms的定位速度。相较于YOLOv3和YOLOv3-Tiny模型,该模型更加适用于铁路集装箱箱号的快速智能识别。     

结合铀裂变瞬发中子测井的核电子学教学创新模式探索

核电子学课程是核辐射探测技术的基础,对其探测信息可靠性起决定作用。近年来,随着我国核电事业的迅猛发展,我国面向铀矿资源勘探的井下核辐射探测技术正不断蓬勃发展,但现行与之配套的核电子学课程的教学知识老旧,已不能适应当前井下核辐射探测技术的需求。在此背景下,结合铀裂变瞬发中子测井的核电子学教学创新模式探索。通过列举铀裂变瞬发中子测井井下探管的电路结构,引出核电子学课程的相关内容,探索该课程的“以研代学”,“研学结合”的研究型教学创新模式。用以推进新工科背景下创新工程教育对工程人才的培养。     

基于公钥技术的端到端安全保密无线AKA协议简析

设计一个满足要求的正确的无线认证与密钥协商协议不但要遵循必要的安全设计准则,而且还要考虑到在无线通信环境下的特殊限制。因此必须在不损害协议安全性能的前提下,简化协议的计算量,压缩协议的通信量,本文提出一个基于公钥技术的端到端安全保密无线AKA协议。     

基于K-Means的铁路货运车辆异物识别方法

铁路货运车辆车身携带异物容易造成重大安全隐患，出发前必须对车辆外观进行严格检查。采用深度学习方法对异物进行智能识别对提高货检工作效率具有重要意义。针对铁路货运车辆安全检测中异物识别准确率低、漏检率高等问题，以ResNet-50为基本特征提取网络，引入K-Means算法，构建了一种以交并比（Intersection over Union, IoU）为度量的锚框聚类算法，采用自建的异常目标数据集进行了实验测试，结果发现，与传统Faster RCNN相比，改进后的算法有效地增强了深度网络模型的目标特征提取能力，提高了复杂背景下铁路货运车辆异物的识别定位精度，异物的识别漏检率降低21.3%，模型具有较强的泛化能力，对异常目标精确定位研究具有一定的参考价值。     

工程认证下电子实践课的研究与探索

工程认证下要求以学生为中心的产出导向教育模式,需在常规电子实践经验上进行深化和完善,使学生在掌握基础实践技能后,具有继续对原作品深化、改进的持续创造能力,具有构架新作品的思维能力,使成果的设计性、创新性、推广性更强.