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针对现阶段实时监测发电厂内人员存在违规行为活动较为困难的问题,提出基于改进YOLOv5s网络的枪球联动行为边缘计算系统。该系统利用枪球联动提高监控画面中小目标的成像质量,降低检测算法对小目标的检测难度,提高检测能力;同时针对检测网络计算复杂的问题,对YOLOv5s检测模型进行轻量化改进,提出YOLOv5s-light轻量型检测网络,修改预置检测anchors以及BottleNeck模块,提出BN-SiLU-weight特征提取结构,降低模型计算难度,提高模型检测速度,优化边缘计算部署能力。实验结果表明,YOLOv5s-light模型在mAP仅下降0.5%的前提下,实现了模型参数下降30%,推理时间缩短21.4%,结合枪球联动可以实现mAP提高1.5%,满足实时快速的边缘检测需求。 相似文献
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Zn-SiO2复合涂层及其抗氧化性能 总被引:2,自引:0,他引:2
采用料浆法渗Zn、溶胶-凝胶法沉积SiO2制备Zn-SiO2复合涂层。采用EDS、SEM、XRD等方法分析了涂渗层的成分、结构与组织,采用增量法研究了渗Zn试样和Zn—SiO2复合涂层试样的抗高温氧化性能。结果表明,Zn—SiO2复合涂层将渗Zn层的抗氧化性能提高了3倍以上。 相似文献
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被动踝关节外骨骼(unpowered-ankle exoskeleton)可实现人体步态行走良好辅助作用,但对其助行增强效果研究多局限于跑步机行走范式,现少有在平地行走下穿戴外骨骼对穿戴者运动生物力学影响的研究。本研究设计组装了一款低成本模块化的被动踝关节外骨骼,首次研究了平地行走下穿戴被动踝关节外骨骼对健康年轻穿戴者肌肉激活与运动表现的影响。实验招募5名穿戴者,在无外骨骼、仅穿戴外骨骼框架和穿戴外骨骼3种实验条件下完成直线行走任务,过程中同步采集人体下肢主要肌群的肌电和关节运动轨迹。提取了肌电激活特征和关节角度特征,采用双因素方差分析方法揭示了不同外骨骼穿戴状态对相关特征的影响。结果表明,外骨骼框架会对人体提供支撑,降低站立阶段腓肠肌内侧肌肉激活。而穿戴外骨骼在站立阶段使腓肠肌内侧的平均肌肉激活显著降低20%,也显著降低了踝关节的峰值力矩及功率。外骨骼会使髋膝关节的运动学和动力学表现发生变化,这可能与下肢关节间的能量交换有关。因此,被动踝关节外骨骼可在平地行走下对踝关节实现支撑相和推离阶段有效辅助,但穿戴者同时也会适应外骨骼穿戴而改变其步态。 相似文献
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为了提高图像的特征质量,保证最后提取到的特征高度精炼,提出了一种新的方法;该方法首先将低分辨率图像经过小波变换分解成高频分量和低频分量,并结合插值法进行插值,最后通过小波逆变换得到高分辨率图像来为后续的特征提取提供高质量的图片输入;接着,选取ResNet-50网络作为基础网络,将Efficient Channel Attention(ECA)模块与ResNet残差结构结合形成一个全新的ECA-ResNet50模块,ECA模块具有的通道级的注意力机制,可以让整个网络更加专注于提取显著特征;经实验测试,该方法对于图像特征提取的质量有着明显的提升,均方误差下降可达6.65;结果表明,该方法可行有效,具有良好的工程应用前景; 相似文献