面向非对称特征注意力和特征融合的太赫兹图像检测

目的 太赫兹由于穿透性强、对人体无害等特性在安检领域中得到了广泛关注。太赫兹图像中目标尺寸较小、特征有限,且图像分辨率低,目标边缘信息模糊,目标信息容易和背景信息混淆,为太赫兹图像检测带来了一定困难。方法 本文在YOLO(you only look once)算法的基础上提出了一种融合非对称特征注意力和特征融合的目标检测网络AFA-YOLO(asymmetric feature attention-YOLO)。在特征提取网络CSPDarkNet53(cross stage paritial DarkNet53)中设计了非对称特征注意力模块。该模块在浅层网络中采用非对称卷积强化了网络的特征提取能力,帮助网络模型在目标特征有限的太赫兹图像中提取到更有效的目标信息;使用通道注意力和空间注意力机制使网络更加关注图像中目标的重要信息,抑制与目标无关的背景信息;AFA-YOLO通过增加网络中低层到高层的信息传输路径对高层特征进行特征融合,充分利用到低层高分辨率特征进行小目标的检测。结果 本文在太赫兹数据集上进行了相关实验,相比原YOLOv4算法,AFA-YOLO对phone的检测精度为81.15%...     

数控热处理设备的硬软件设计

根据当前热处理设备存在的问题和发展趋势，提出一种新型热处理设备，它采用数控技术和柔性制造技术，可对热处理加工过程进行全程实时监控。该设备功能实用，具有通用性能强、生产效率及热处理质量高等优点。     

基于ANSYS的集装箱装卸桥箱式桥架优化设计

对目前港口运行的集装箱装卸桥进行研究,发现集装箱装卸桥的金属结构在设计与制造等方面存在诸多的材料浪费以及引发制造成本上升的综合问题。以125／35t集装箱装卸桥为例,采用ANSYS软件对箱式桥架主梁进行了有限元分析及优化设计,得到了较好的经济效益。     

数控设备远程运行与故障诊断系统体系结构设计

以柔性制造系统中数控设备为制造单元并作为控制对象,以实现CAD/CAM/CAPP智能化、集成化地制造.通过分析网络化环境下数控设备远程运行与故障诊断系统的特点,提出该系统的体系结构,使用BP神经网络进行数控设备的故障诊断,阐述了基于BP神经网络和专家系统混合的神经网络故障诊断专家系统的基本原理,并分析了基于EJB的数控...     

基于PC机数学处理与二维零件加工精度的自动检测方式

利用电容传感器原理,采用RC电路为基体组建的测量电路,通过采样电路将机械加工零件的二维空间内误差转换成相应的电信号,由数控系统读取RC电路中的电压值获取二维空间内测量点的误差。应用数学建模方式,将测量误差通过PC机进行数学处理,输出机械加工零件二维空间内的平面度误差,这样就实现了自动检测机械加工过程中的平面度误差方法。     

基于电加工机床的嵌入式数控系统体系结构设计

根据模具制造企业中对电加工机床采用嵌入式NC系统的结构,以提高整个系统的自动化水平、总体的生产效率和响应速度,为建立以电加工机床为代表的柔性制造单元提供了一定的理论依据。     

融合深浅特征和动态选择机制的行人检测研究

针对无人驾驶场景下行人多尺度、小尺度造成漏检率升高，检测精度下降的问题，本文提出一种融合深浅层特征和级联动态选择机制的行人检测方法。首先，在YOLO v3-tiny的基础上基于密集连接的卷积神经网络改进特征提取部分，融合行人的深层特征和浅层特征加强网络对行人的识别能力；其次，在改进的主干网络上级联具有动态选择机制的注意力模块，使检测网络更加适应动态的行人尺度变化；最后，本文选择BDD 100K数据集和Caltech加州理工学院行人数据集进行实验，在保证实时性的前提下（25 ms/张），本文模型在BDD 100K数据集行人漏检率降低11.4%，平均检测精度提高11.7%，在Caltech行人漏检率降低10.1%，平均检测精度提高6.7%，适用于无人驾驶行人检测领域。