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。     

基于图像理解舰船打击效果评估数学模型

研究了基于图像理解的舰船打击效果评估中数学模型的建立问题,提出了舰船打击效果评估的两种模式,讨论了打击效果评估知识库建立问题,给出了打击效果评估的数学模型,并解决了打击效果评估中单项功能打击效果评估与整体效果评估的关系问题,用统计决策理论实现知识库的智能维护,将知识库的智能维护变为一个简单的二次规划问题。     

自动生产线上零件检测、计数、显示装置的设计与制作

对流水线上零件或成品进行自动检测与计数,是很多控制系统不可或缺的一部分,针对这种情况,本文设计并制作了一套集检测、计数、显示于一体的装置。实际应用表明,该装置安装维护方便、性能稳定可靠。     

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。     

同井注采配套工艺技术及应用效果

同井注采技术中存在采注泵、封隔器故障难以判断、柱塞故障率高、注采比调整困难等问题,为此研发同井注采井下工况检测方法、可调有效冲程及防气锁液力反馈泵、柱塞组件螺纹防脱技术等配套工艺技术。结果表明：基于载荷曲线法和回注系统完整性检测法的同井注采系统管柱系统故障诊断方法,现场应用458口井,故障识别率达100%;在改变有效冲程抽油泵在不动管柱、不改变冲程和冲次条件下,可实现注采率在1∶6～200∶1间调整,该泵采用螺纹防脱技术和防气锁反馈泵有效解决抽油泵柱塞及丝扣断裂等故障和切槽液力反馈泵气锁现象;防上浮封隔器和稳水器能缩短地层产出的原油充满泵吸入口至封隔器胶筒之间的油套环空的时间,缩短低含油井含水率稳定时间。     

基于对比学习的单幅图像去雾算法

现有的图像去雾算法,只采用了清晰图像来指导去雾网络的训练,而没有利用模糊图像,从而造成去雾不彻底,细节信息不完整的问题。为此提出了一种对比正则化的方法,利用模糊图像和清晰图像共同指导去雾网络的训练。对比正则化保证恢复后的图像信息向清晰图像方向靠近,远离模糊图像的方向。此外提出一种新的金字塔通道的特征自适应融合网络。该网络包含3个部分：三尺度特征提取网络、特征自适应混合模块(PCFM)和图像重建模块。三尺度特征提取模块同时捕捉不同尺度特征。金字塔结构和特征自适应融合操作,有效地提取相互依赖地特征,并以金字塔的方式有选择性地聚集更重要的特征。图像重建模块用于重建特征,恢复清晰的图像。实验结果表明,与现有的经典去雾算法相比,客观评价指标：峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都得到了提升,并改善了去雾不彻底和颜色失真的现象。     

基于无人机的移动边缘计算任务卸载

无人机具有高移动性,能帮助移动用户在基础通信设施缺乏的环境中快速部署边缘云。为降低基于无人机的边缘计算成本,提高能量利用效率,提出了一种移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统的任务卸载方案。首先基于排队论模型构建了多用户边缘计算模型,引入等待概率构造了移动边缘计算系统的成本函数,然后采用权重系数将多目标优化问题转化为求解卸载策略的单目标非线性规划问题,最后采用蒙特卡洛剪枝算法进行求解,并引入决策树剪枝算法降低了算法的复杂度。实验结果表明,文中提出的任务卸载方案在CPU性能较低、任务到达率较大的情况下均能降低成本开销,为基于无人机的边缘计算提供了一种低成本的解决方案。     

基于改进YOLOv5的道路目标检测

为提高自动驾驶中的道路目标检测精度,设计了一种基于YOLOv5的道路目标检测模型。该模型在YOLOv5s的网络模型基础上,将原始的初始锚框聚类算法改为K-means++算法来减小随机带来的聚类误差;并在Backbone中SPP模块之前引入SENet注意力机制,以增强道路目标重要特征并抑制一般特征,达到提高检测网络对道路目标的检测能力。在VOC2012改进数据集上训练、测试,基于改进的YOLOv5s的模型比原始YOLOv5s模型平均准确精度提高了2.4%。实验结果表明,改进的YOLOv5s模型能较好地满足道路目标检测的精度要求。     

间歇控制实现混沌同步及图像保密通信

以间歇控制实现驱动-响应混沌系统同步为基础,提出了一种新型彩色图像保密通信方案.采用改进的混沌信号与图像信号混合得到加密信号,并通过间歇控制的无控制窗口传输,提高了通信的安全性.最后,数值仿真结果表明该方案密钥敏感性强,抗统计分析能力好.     

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。