微生物细胞磁性金属化研究

使用蜡状芽孢杆菌细胞为模板, 为生物约束成形加工制备了磁性单体, 对化学镀液、镀层磁性、菌体磁场行为等进行了研究. 结果表明镍硼、镍磷、钴镍磷及钴磷化学镀层磁性依次增强. 对蜡状芽孢杆菌沉积钴镍磷镀层实现了菌体磁性金属化, 镀层具有亚铁磁性, 为晶态及非晶态混合结构. 在金属化工艺过程中, 采用机械搅拌并加分散剂的方法解决了菌体聚集导致的菌体间镀层差别及粘连问题. 用磁场操作液体中的分散金属化菌体, 实现了单菌体间的平行排列, 并可随磁场改变方向.     

预拉伸铝合金厚板7050T7451内部残余应力分布测试理论及试验研究

根据预拉伸铝合金厚板的特点,运用弹性力学理论推导出厚板内部残余应力测量的新方法．用此方法测量了预拉伸铝合金厚板7050T7451沿厚度方向的残余应力分布,并对测试结果进行了分析．结果表明,本文推导出的新方法测量厚板内部残余应力简单、精确,有很强的工程实用性．     

微生物细胞金属化工艺研究

为生物约束成形加工制备单体, 对微生物材料固囊酵母菌和蜡状芽孢杆菌细胞的化学镀镍磷工艺、细胞形态、镀层成分和相结构进行了研究. 结果表明细胞壁厚的固囊酵母菌金属化后不破裂、不变形；蜡状芽孢杆菌在适当镀层厚度下仍能保持原来形状；镍磷镀层成分及厚度均匀, 为非晶态结构. 还探讨了菌体金属化工艺过程的化学反应机理.     

基于改进RetinaNet的行人检测算法

为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出使用高分辨率特征提取网络HRNet（High-Resolution Representation Network）并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中的锚框自适应生成,提高了算法的检测精度。结果表明：该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值（mean average precision,简称mAP）,相比于标准的RetinaNet算法提高了6.0%,在每帧图像尺寸为1280×720像素的视频上检测速度达到了19FPS（每秒检测帧数） ,达到了检测精度与检测速度的均衡。     

改进RetinaNet的无人机小目标检测

无人机技术的不断成熟,使得搭载高效视觉系统的无人机应用也更加广泛。针对无人机航拍图像中小目标较多、分辨率低等原因导致的检测精度不高的问题,提出了一种改进RetinaNet的无人机航拍目标检测算法。算法针对特征图中小目标信息提取不足的问题,设计了多阶段特征融合方法,并将其与注意力机制串联设计了特征挖掘模块,可以在浅层特征图中融入深层的语义信息,丰富小目标特征;设计了基于中心点检测的无锚框(Anchor-free)方法,网络通过对中心点的回归来定位目标,而不是通过固定大小的锚框去匹配,这样做可以使网络对小目标的回归更加灵活,提高了算法的整体性能;且通过深度可分离卷积方法对网络进行轻量化设计,以压缩模型大小并提高检测速度。实验结果表明,改进算法较原RetinaNet算法平均精度提升了8.5%,检测速度提升了6帧/s,且与其他先进算法相比也具有性能优势,达到了检测精度与检测速度的均衡。