水声定位系统信号模拟器主控台软件的设计与实现

信号模拟器可以用于声呐系统的日常维护,检测声呐的探测、测距功能是否正常,可以提前发现声呐故障以便于及时维修.详细地介绍了信号模拟器的主控台软件设计中的目标信号样本的产生、高精度时延数值的计算以及超长信号样本数据和时延数据的传送等关键技术问题,以及主控软件的构成.模拟器具有良好的用户界面,控制灵活,具有广泛的实用价值.     

基于多目标追踪方法的猪只个体识别算法

近年来,国内各大猪场都出现了非洲猪瘟疾病,给养殖户造成了巨大的经济损失,加速了生物安全等级的提高.为了尽可能地减少人和动物之间的接触,实现智能化养殖管理,必须为每个动物个体建立相应的管理档案.为此,本文提出了一种基于多目标跟踪方法的猪只个体识别算法.采用改进后的Faster R-CNN作为目标检测网络,对视频中的每一帧...     

基于YOLOv5的轻量级猪只检测网络设计

为了现代养殖业能够实现无人化、智能化，本文以目标检测网络YOLOv5为基础，设计了一个更轻量级的猪只检测神经网络。新的网络以YOLOv5为基础，舍弃了原主干网络中Focus结合CSP的结构，采用MobileNetV3中的深度可分离卷积的倒残差结构。这种结构的卷积操作计算量更少，进一步降低了运算成本，同时加入通道注意力机制来衡量特征图的不同通道所占的重要性，以此增强目标特征。经过用自制数据集在此网络和YOLOv5及其他改进方法上分别进行实验对比，证实了此网络在精度几乎不下降的前提下检测速度有了较好提升。同时相比于其他常见目标检测网络，该网络的模型效果依然表现良好，验证了本文改进方法的有效性。     

基于生成对抗网络的轻量级图像盲超分辨率网络

针对图像盲超分辨率网络计算参数多、模型庞大的问题,对快速且节省内存的轻量级图像非盲超分辨率网络（fast and memory-efficient image super resulotion network, FMEN）进行改进,提出了一种轻量级的快速且节省内存的图像盲超分辨率网络（fast and memory-efficient image blind super resulotion network, FMEBN)。首先,通过图像退化模块模拟部分真实世界退化空间,使用退化预测模块预测低分辨率(low resolution, LR)图像的退化参数;然后,为能有效利用退化先验信息指导并约束网络进行重建,使用动态卷积对原网络特征提取、重建模块、高频注意力块（high frequency attention block, HFAB）结构进行改进;最后,使用生成对抗网络（generative adversarial network, GAN)对FMEN训练策略与损失函数进行优化,减小真实数据与生成数据的差异,生成更加真实、清晰的纹理、轮廓。实验结果表明,在合成图像数据集和真实图像数据集R...     

TMS320C30开发系统在艇用汽轮机转子动平衡试验中的应用

介绍了数字信号处理器TMS320C30的主要性能和特点，以及TMS320C30开发系统的方案及其在艇用汽轮机转子动平衡试验中的应用，通过实验验证，该系统对于艇用汽轮机状态监测具有一定的推广应用价值。     

高斯混合概率假设密度滤波的改进与应用研究

针对高斯混合概率密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器存在新生目标在整个检测区域随机出现位置难以确定的问题,实现了一种基于量测驱动目标新生概率密度函数算法,每个扫描周期接收到新的量测信息自适应生成目标强度函数,记录存活目标强度函数,从而实现自适应区分存活目标的强度函数和新生目标,提高算法精度。利用多目标位置追踪仿真数据以及实测海豚哨声信号频率对算法进行了测试,最优子模式分配函数(optional sub pattern assignment, OSPA)作为算法监测标准,结果证明了新算法在目标数目估计以及追踪精度方面都有明显的改善, 目标数目估计正确率达到97%,OSPA距离较GM-PHD算法下降30%。     

基于卷积神经网络的行人检测方法

针对行人检测算法未能充分利用行人的特征信息,导致对行人的检测效果不佳问题,本文对无锚框的行人检测网络模型CSP进行了相应改进,提出了一种基于卷积神经网络的行人检测算法.首先,将原主干网络由ResNet-50加深为ResNet-101,然后引入卷积块注意力模块(CBAM)来提高原网络对小尺度行人中心点的特征表达,加入基于...