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针对传统非机动车头盔检测算法目标漏检率高,在密集骑行场景下检测精度低等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的非机动车头盔佩戴检测算法。该算法采用Kmeans++算法聚类生成锚框,增强网络的稳定性;接着使用轻量级通用上采样算子(CARAFE)对高阶特征图进行上采样操作,增大感受野,充分利用特征语义信息;同时在Backbone模块和Head端前引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),在保证轻量化的同时,进一步提高算法的检测精度;最后利用DIo U-NMS对目标检测模型的输出后处理,降低密集场景下模型的漏检率,改善遮挡物体的检测能力。与YOLOv5s算法相比,改进后的算法精确度、召回率、平均精度分别提升了2.3%、1.5%和1.5%,能够实现对非机动车头盔佩戴的高精度检测。 相似文献
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随着国外建筑大师的非线性巨构建筑在中国的"安家落户",争议也此起彼伏。本文在非线性理论理解的基础上,阐述了对中国传统建筑与当代建筑的非线性解读,并通过一些实践案例提出对中国特殊国情下非线性建筑设计的思考。 相似文献
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促动器作为天线主动面的唯一调整装置,是保障天线反射面精度的关键部件,因此对促动器健康状态的监测至关重要。文中针对单个传感器诊断存在数据维度有限且现有工程数据稀缺的问题,提出了一种连续小波变换与组归一化并行卷积神经网络(Continuous Wavelet Transform-Group Normalization Parallel Convolutional Neural Networks, CWT-GPCNN)的故障诊断方法。首先建立CWT-GPCNN的故障诊断模型,引用组归一化技术加快网络收敛速度并提高诊断精度;然后通过评估超参数对模型性能的影响,确定诊断的最佳模型;最后,采用促动器传动系统实验数据集对所提方法进行验证,实验结果表明所建模型具有较好的泛化能力及多传感器融合的优越性。文中对多传感器融合与单传感器的诊断性能进行了比较,结果证明了多传感器融合诊断的优越性。此外,还对CWT-GPCNN模型与其他3种信息融合模型进行了比较。CWT-GPCNN模型的准确率高达93%,表明它具有良好的诊断性能。 相似文献
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近几年来 ,在阿普歇伦半岛含油气区的几个油田一直进行着提高采收率微生物方法的矿场试验 ,其基础是利用内含大量微生物活性组分的培养液。为了对这一过程进行比较深入的研究 ,以及弄清楚在矿场试验过程中产生的一系列问题 ,进行了室内平行实验研究。 相似文献
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选择了用于不同地质条件下的两种表面活性剂复合物 :СНПХ -95和СНПХ -950 2。开发了应用这些复合物的两项新技术 :刺激注入井的井底区域以增加注入量 ;利用СНПХ -95M提高采收率。在不同的温度和注入水矿化度的情况下 ,进行了现场测试。结果表明 ,在油田开发后期应用СНПХ -95试剂激励现场条件有很好的应用前景。 相似文献
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管道在工程中应用较广,法兰螺栓是管道连接的主要方式,但螺栓连接松动导致泄漏等直接影响管道服役的可靠性,对螺栓松动进行监测是提高法兰螺栓连接可靠性的有效方法。该文提出利用透射过连接螺栓的超声导波信号均方根偏差作为拧紧指标,以进行螺栓松动监测,并开展了数值仿真和实验验证。结果表明,随着螺栓整体预紧力的下降,压电片响应信号幅值随之减小,在1个或2个螺栓松动时,与松动螺栓距离最近的压电片响应信号最敏感,对应的均方根偏差值最大;同时,随着松动螺栓数目及位置的变化,接收压电片阵列的均方根偏差值及其分布会发生相应变化。该文提出的方法可实现螺栓松动监测,并可初步判断松动螺栓的方位。 相似文献
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基于阻抗法的多螺栓连接预紧扭矩检测试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前小卫星快速响应要求不断提高,然而小卫星包含大量的螺栓连接部件,在小卫星装配完成后对其螺栓预紧扭矩进行快速检测,对于提高小卫星快速响应具有重要意义.为实现螺栓预紧扭矩快速检测,本文研究了基于机电阻抗法的两螺栓搭接梁中螺栓预紧扭矩检测方法.由于螺栓松动导致结构机械阻抗发生变化,通过机电耦合效应,会使贴于结构表面的压电陶瓷的电阻抗发生变化.根据上述原理,将压电陶瓷纤维复合材料MFC贴于搭接梁表面,利用阻抗分析仪测量MFC的阻抗实部的谱曲线,以此找到阻抗实部随扭矩变化而变化的敏感频段,在此频段内,通过比对松动后阻抗实部的均方根偏差与标准扭矩下的阻抗实部均方根偏差,判断螺栓松动状况.实验结果显示,随着搭接梁两个螺栓的松动甚至脱落,阻抗实部的谱曲线上的峰值大小和峰值频率会发生明显变化,对应的均方根偏差也逐渐增大.建立了包含标准状态下阻抗实部数值和已知工况的RMSD的数据库,通过对比未知工况的RMSD,来判断螺栓松动状况,并用实验验证了该方法.因此,采用MFC作为压电敏感元件的机电阻抗法,能够有效地检测搭接梁两螺栓连接是否松动. 相似文献