基于深度学习的轻量级道路障碍检测算法

道路障碍检测是智慧交通和无人驾驶的重要组成部分。针对道路障碍检算法的参数量过大、占用内存过多、难以在内存和算力有限的设备中使用等问题,本文提出一种轻量级的道路障碍检测算法。在YOLO v4的基础上,使用MobilenetV3作为模型的主干网络,减少模型参数,提高检测速度;改进模型中的PAN结构,将主干网络中更浅层的特征图提取融合,改善小目标检测不佳的问题;在特征融合部分加入ECA注意力机制提升网络整体精度;提出一个新的DBR模块,使网络整体相比之前更加轻便。使用改进后的模型在自制数据集中进行检测,与Mobilenetv3-YOLO v4相比,精度提升5.24%,参数量降低35.5%,F达43.8,满足实时应用的技术要求,表明模型可以嵌入到小型移动设备,达到良好的实时效果。     

小波变换及其在语音信号处理中的应用

人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述.     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

基于联合卡尔曼滤波器的燃料电池传感器故障检测与容错研究

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的结构和算法,并将此方法运用于燃料电池发动机多传感器的复杂系统中．理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器设计合理,其融合算法具有全局最优性,能够有效地对燃料电池发动机传感器的故障进行检测,改善了系统的容错能力和复原能力,提高了系统运行的稳定性．     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

中距协同空战决策过程二次聚类重构与评估

未来空战将以中距空战为主,找出导致中距空战结果的原因是开展贴近实际的中距空战智能决策需解决的重要问题。针对空战训练过程中记录数据分布的复杂特点,建立了中距协同空战训练评估模型,提出了基于高阶导数聚类和相对模糊熵聚类的二次聚类方法,计算编队协同决策集,实现编队中距协同空战决策过程重构。以编队协同搜索和协同机动决策的角度,寻找编队协同决策与中距空战结果的相关性,并通过实例评估验证了聚类算法的合理性。     

可重构视频阵列处理器测试平台设计与实现

针对可重构视频阵列处理器的设计要求及传统测试方法测试视频编解码系统时速度慢、精度低和可观测性不强的问题。开发了基于Qt的用户界面,设计实现了以现场可编程门阵列(Field programmable gate-array,FPGA)为核心的软硬件协同测试平台。在PC端实现以软件仿真为基础的数据传输与图像重现,在FPGA端实现以可重构视频阵列处理器为基础的视频编解码算法并行映射。实验结果表明,在工作频率为100 MHz时,FPGA与PC之间可正确传输数据并满足算法测试时不同测试用例的更换需求,具有较好的可观测性。     

一种基于视频的人脸检测及识别方法

基于视频的人脸检测及识别是一个比较热门的研究方向。本文使用了一种方法对视频中的人脸进行检测。在收集检测后的人脸模型后,本研究训练了一个轻型的深度神经网络模型,并使用该模型来进行人脸识别。试验结果表明,该模型可以较为高效地检测出人脸。     

基于改进YOLOv7的输电铁塔塔基检测算法

输电塔作为整个电力传输系统最重要的组成部分之一,需要及时对输电塔进行检测保证塔基的稳固以保障后期的使用。针对无人机采集到的输电塔图像存在背景复杂、背景与目标塔基对比度低、小目标及塔基不完整等问题,提出了基于改进YOLOv7的输电塔塔基检测算法。首先,通过无人机采集不同地形地貌的输电塔图像,构建高质量数据集。然后,在原始YOLOv7的Backbone层中加入卷积注意力模块CBAM注意力机制,以提高输电塔塔基特征的提取能力。最后,引入WIoU v3代替原坐标损失函数CIoU,以提高目标检测任务的准确性和稳定性。在该数据集上,使用改进后的YOLOv7算法与目前主流的目标检测算法进行对比实验,实验结果中所提算法的mAP值高达99.93%,比原始YOLOv7提高2.19%,FPS值为37.125,满足实时检测需求,算法的整体性能较好。实验验证了所提算法在塔基检测上的可行性和有效性,为后续塔基区周围水土情况的研究奠定了基础。     

景电二期延伸向民勤调水工程回弹法检测砼强度的研讨

介绍了用回弹法检测砼强度、检测范围、检测依据以及结果统计分析,为工程质量检测与评价提供可靠的依据。