基于改进SSD的轻量化小目标检测算法

为提高SSD目标检测算法的小目标检测能力,提出在SSD算法中引入转置卷积结构,采用转置卷积将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,增加低层特征提取能力,提高SSD算法的平均精准度。同时针对SSD算法存在模型过大,运行内存占用量过高,无法在嵌入式ARM设备上运行的问题,以DenseNet为基础,结合深度可分离卷积,逐点分组卷积与通道重排提出轻量化特征提取最小单元,将SSD算法特征提取部分替换为轻量化特征提取最小单元的组合后,可在嵌入式ARM设备上运行。在PASCAL VOC数据集和KITTI自动驾驶数据集上进行对比实验,结果表明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升,模型参数数量得到有效降低。     

基于MFDFA的PEMFC水淹和膜干故障诊断

为延长质子交换膜燃料电池（PEMFC）的使用寿命并提升其可靠性，采用基于信号处理的多重分形去趋势波动分析（MFDFA）方法对PEMFC的水管理故障进行诊断。基于MFDFA方法分别对正常、水淹和膜干3种状态下的电压信号进行分析。结果表明：故障时Gr(t)波动函数对数图相对分散、标度指数α在0～2之间、分形维数约为1.6与1.9，正常状态下Gr(t)波动函数对数图收敛、标度指数α在20～40之间、分形维数约为2.15。该方法通过以上3种指标结合，实现了PEMFC水淹和膜干故障诊断。