基于改进Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法

为了预防因露天矿边坡表面恶化而产生节理、裂隙或断裂等破坏边坡完整性所引发的安全事故,同时解决传统图像处理算法以及经典的深度学习模型直接应用于露天矿边坡裂隙检测效果不甚理想的问题,提出了一种基于改进的Mask R-CNN的露天矿边坡裂隙智能检测算法,运用了Mask R-CNN在目标检测、语义分割以及目标定位方面的集成性特点,改进了其在掩膜分支的边缘不清晰以及误检等缺点,构建了一种针对露天矿边坡裂隙图像的检测分割框架。该方法在掩膜分割分支引入了空洞卷积神经网络以及分类分割迭代上采样操作,能够解决边坡裂隙分割边缘粗糙的问题,实验结果表明,与传统的裂隙分割算法相比,该算法具有更高的识别精度以及更好的分割效果。     

一种带有最大能量跟踪的宽动态范围射频能量收集电路的设计

本文提出了一种带有最大能量跟踪的射频能量收集电路.该电路通过加入级数来控制环路自动检测不同级数整流器的输出功率,并比较这些输出功率来选择最佳级数,以求在不同输入功率下均能够保持较高的能量转换效率.因此,能量收集电路在保持高灵敏度的同时,可以提高最高能量转换效率,扩展高效率动态范围.基于该设计方法,一个用于特高频频段的带有级数控制回路的3～5级整流器电路在SMIC 55nm工艺下得以仿真、实现.测试结果表明:在915MHz的工作频率下,所设计的射频能量收集电路的最高能量转换效率可以达到61.4%.与此同时,在19dB的输入功率范围内,能量转换效率均能够保持在最高能量转换效率的50%以上,有效扩展了高效率动态范围.此外,该电路在加入控制环路后,仍然有较高的灵敏度,可以在-16.3dBm的输入功率下,驱动一个纯电容负载,获得2V的输出电压.