改进YOLOv5s的非机动车头盔佩戴检测方法

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。     

光伏阵列无线传感节点设计及故障诊断应用

针对现有光伏阵列的故障检测方法精度和效率不足且难以定位故障光伏组件等问题,设计了一种基于STM32的光伏阵列无线传感节点及故障诊断系统。该无线传感节点硬件以STM32F103为核心控制器,主要包括主控模块、电源模块、数据采集模块、数据通讯模块;软件端通过自定义通信协议,将测量结果通过ZigBee无线模块对数据帧可靠传输,上位机可监测到逆变器扫描光伏阵列电流-电压(I-V)特性过程中各光伏组件的电压数据。实验中人工模拟了光伏组件常见的阴影、旁路二极管短路故障,通过无线传感节点测得的电压波形,可实现光伏阵列中故障诊断与定位。实测结果表明,该系统可获取逆变器扫描光伏阵列I-V特性过程中组件电压波形,便于运维人员及时准确地定位光伏组件故障。