基于障碍物和车位检测的单阶段多任务YOLO-Parking算法研究

文章提出一种基于YOLOv4的端到端多任务网络模型用于自动泊车系统中的感知任务,以环视图像(around view monitor, AVM)作为网络输入,基于卷积网络提取图像特征信息,通过YOLO和DMPR-PS(directional marking-point regression-parking slot)检测头实现停车位与障碍物并行检测。在PS 2.0公开数据集上进行验证的结果表明,所提出的多任务检测方法能够同时检测停车位和障碍物,障碍物识别平均精度均值达到89.72%,车位识别查准率达到93.53%,网络检测速率为34.0帧/s,在满足自动泊车感知任务需求的同时提升了系统的检测效率。该文研究成果对自动泊车感知技术的发展具有一定的意义。     

Fe-Al-Cr合金的晶粒控制对合金抗高温氧化性的影响

Fe-Al-Cr合金具有良好的高温抗氧化性,有广泛的应用前景,具有晶粒粗大的特点。通过在Fe-Al-Cr合金中添加镍、碳、铜等奥氏体化元素,使合金在冷却过程中生成FeCr相,以阻碍晶粒长大的方式使合金晶粒尺寸可以控制在100μm以内。探讨了Fe-Al-Cr合金氧化物薄膜形成的机制以及晶粒控制对Fe-Al-Cr合金抗高温氧化性的影响。通过金相显微镜观察高温下经不同氧化时间氧化后的Fe-Al-Cr合金,发现Al_2O_3薄膜优先形成于晶界,晶界数量增多有利于Al_2O_3的形成和生长。通过扫描电镜观察和能谱分析,发现在Fe-Al-Cr合金中,(Al_(0.9)Cr_(0.1))_2O_3和Al_2O_3组成了多层氧化物。结合第一性原理计算,得出该多层氧化物是由于Cr的扩散而在合金表面形成的,有助于提高Fe-Al-Cr合金的抗高温氧化性。最后,证实晶粒直径较小的Fe-Al-Cr合金具有更好的抗高温氧化性。