Abstract:

RGBT视觉跟踪是指融合可见光和热红外多模态图像信息进行视觉跟踪的新兴热点研究课题，合理融合可见光和热红外图像的互补信息可以提高跟踪器的性能和鲁棒性。人工智能技术的发展推动了RGBT多模态视觉跟踪的发展，深度学习技术逐渐代替传统目标跟踪方法，在精确度与速度方面更具有优势。对近年来RGBT多模态视觉跟踪进行了全面综述，整理了RGBT多模态视觉跟踪的发展历程，归纳和讨论了相关算法，具体包括基于相关滤波的方法和基于深度学习的方法；回顾了RGBT多模态视觉跟踪数据集的发展历史，介绍了算法性能评估指标，分析了不同方法在评估数据集上的性能，展望了RGBT多模态视觉跟踪的未来研究趋势。旨在为相关研究者提供全面的概览和参考，以促进RGBT多模态视觉跟踪领域的研究和发展。

Abstract:

路面坑洼是主要道路缺陷,会损坏车辆,影响驾驶员的安全驾驶,严重时还会导致交通事故,针对这个问题,本文提出了改进YOLOv7的道路坑洼检测算法。首先,使用Mosaic+Mixup进行内置数据增强,扩充小样本数据集,增强模型泛化能力；其次,引入CA注意力机制,将横纵位置信息编码,保证计算量的同时又能关注大范围位置信息；然后,引入BIFPN双向特征金字塔网络,通过特征融合多尺度语义特征提高检测效率；最后,将损失函数SIoU替换CIoU,有效解决回归中的样本不平衡问题。实验结果表明,改进之后的算法在坑洼数据集的平精度均值和精确率达到了89.42%和90.12%,相比于原本的YOLOv7版本提高了6.18%和1.96%,更准确更快速的应用于道路维修。

Abstract:

测试天线波瓣图是分析天线性能的重要方法，随着毫米波天线的大量应用，如何开发出部署灵活，成本较低的毫米波天线测试系统，成为毫米波天线大批量生产的关键，针对此问题，开发出了基于机械臂的毫米波天线测试系统。同时，针对目前平面天线测试系统测试功能单一的问题，基于机械臂的毫米波天线测试系统，不仅能够执行平面近场测试，还能够进行柱面近场、球面近场以及远场测试任务。通过对机械臂实际的精度测量实验和机械臂关键运动参数的计算，验证了基于机械臂测量毫米波天线的可行性并为系统软件设计提供了理论基础。通过与传统平面天线测试系统测试数据比较，增益偏差0.73%，波束宽度偏差1.4%，副瓣偏差1.37%，测试结果一致性较好。实际应用表明该系统能够满足毫米波天线的测试需求，为毫米波天线测试提供了重要手段。

Abstract:

针对目前汽车驾舱内遗忘物检测精度不高的问题,提出一种基于改进的YOLOv5s汽车驾舱遗忘物的检测方法。该检测方法将YOLOv5s作为基础网络,在此基础上进行改进。首先在主干网络的尾部引入SE注意力模块,加强模型对通道信息的关注提升目标检测性能；其次改进空间金字塔池化模块,将原有的SPPF模块改进为SPPCSPC模块,通过增加一点计算量来进一步提升检测模型的精度；最后同时引入GSConv层,S能够缓解DSC(深度可分离卷积)的缺陷,并充分利用DSC的优势,在小目标检测方面取得明显的提升效果,既保证了语义信息又平衡了模型的准确性,也提升了检测速度。通过训练结果说明,改进后的网络与原YOLOv5s网络相比,其平均精度均值mAP提高了2%,查准率提升了3.5%。改进后的网络具有良好的提升效果,表明了该方法的有效性。

Abstract:

手机屏幕是智能手机的关键部件，其品质优劣直接影响到用户的使用体验；因此，手机屏幕缺陷检测成为工业生产中的重要环节；然而，手机LCD屏幕的表面缺陷检测目前还存在检测精确度低、模型参数较多等问题，无法满足实际工业生产需求；为了解决这些问题，对现有的缺陷检测算法和经典语义分割模型进行了研究，提出一种基于改进PSPNet的手机LCD屏幕表面缺陷检测模型；模型采用MobileNetV3作为特征提取网络，有效减少了模型参数；采用多尺度金字塔池化模块，进一步整合多尺度上下文信息，提高了模型的特征提取能力，有效应对屏幕图像中缺陷尺寸微小、边界模糊、相同缺陷尺寸差异较大的问题；同时，通过引入注意力机制，增强了模型的鲁棒性；实验结果表明，在SQ、Mura、TP、Line四种类型的手机LCD屏幕表面缺陷检测上，改进后的模型准确度明显优于基线模型。

Abstract:

针对目前国产CPU架构众多、操作系统技术路线分散，面向异构平台的通用计算机综合性能测试工具较少的情况，设计并实现了一套跨国产CPU平台、兼容不同服务器和桌面操作系统的通用计算机综合性能基准测试系统；测试系统选取了CPU、GPU、内存、存储、网络、操作系统、运行时及典型业务模型等8组具有代表性的基准测试程序来模拟真实的工作组合，并以插件方式集成基准测试程序，测试系统采用统一运行框架、统一打分模型；将性能测试系统与GLmark2、SPEC CPU 2017等专项测试工具进行测试比较，通过归一化、t检验等方式验证其测试结果无显著差异性，国产通用计算机性能测试系统满足性能评测需求，为国产软硬件环境下相关测试工具的设计和改进提供了借鉴和参考。

Abstract:

有效的故障检测与诊断将极大地提高风电机设备运行效率和可靠性，降低维修成本，保障生产过程的顺利进行。为实现高效率的设备故障预警与维护，研究基于传感器技术和机器学习的设备运行故障检测及诊断方法。首先对箱型图法和小波包降噪法等对传感器传输的数据信号进行预处理。然后利用双向长短时记忆网络构建时间序列预测模型。最后，基于预测残差和贝叶斯概率理论，设计了信号异常识别策略，以实现实时监测与故障预警。对提出的风电机设备故障监测模型进行性能分析，结果表明，研究所构建模型的诊断准确率为98.88%，无漏诊情况，误诊率在1.5%以下，在提前14小时以上进行预警。研究模型能够及时对风电机设备故障进行预警，同时能够在较高的准确率下对故障进行诊断。

Abstract:

摘要：面对玉米作物害虫检测中目标体积较小、形态多变且种类分布不均的情况，现有检测器会出现误检、漏检等问题。针对以上问题，提出了基于YOLOv7的玉米作物虫害检测算法SPD-YOLOv7。制作收集玉米害虫数据集，采用数据增强方法扩充数据集。引入SPD-Conv模块，替换原先骨干和头部网络中的部分跨步卷积层，减少随着网络加深细节信息的丢失，提高模型获取小目标特征和位置信息的能力。将ELAN-W模块与CBAM注意力机制结合，使网络更好地学习害虫特征，抑制背景信息，关注目标本身。改进后的YOLOv7网络模型准确率达到了98.38%，平均精度均值达到了99.4%。相较于原始的YOLOv7模型，准确性和平均精度均值分别提高了2.46、3.19个百分点，与Faster-RCNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5和YOLOv6主流算法的检测精度相比更具优势，且满足实时性。实验结果说明改进算法有利于快速识别玉米作物的虫害分布，可用于实际农田间的害虫实时监测。

Abstract:

移动机器人视觉SLAM的楼梯建图过程需要对楼梯特征进行检测识别，传统的边缘检测、直线提取等楼梯检测技术往往视角较为理想、背景较为简单，无法实现栏杆遮挡、复杂背景下的楼梯特征提取。为了解决以上问题， 提出了一种可用于移动机器人的改进YOLOv5的楼梯目标检测方法，在输入端引入FenceMask数据增强策略，增加对遮挡楼梯的训练样本数量。通道注意力模块CAM与空间注意力模块SAM采用并行连接的方式组成注意力模块CBAM，加强在复杂环境下对楼梯的特征提取能力。在预测端将NMS与WBF结合，将NMS筛选之后置信度较高且位置相邻的边框进行融合为新的边框，在满足精度要求的情况下改善了Faster-RCNN与SSD检测算法存在的单段多阶楼梯检测速度问题。仿真表明改进的YOLOv5s可以在模型大小18.4MB的情况下达到82.9%的平均精度，改进的YOLOv5m在增大模型为45.5MB的情况下平均精度提高为86.5%，均可有效识别栏杆遮挡、复杂背景以及单段长阶梯。

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当前国内外对于船舶机舱的智能化诊断研究较浅,且远程监测技术难以满足船舶安全运行的高效需求。因此,研究创新地设计了一种船舶机舱安全监测系统。利用优化后的狼群算法对反向传播神经网络进行改进,并建立了机舱柴油机故障诊断模型。同时,结合虚拟现实技术进行了船舶机舱安全监测系统的设计。实验验证显示,研究构建的故障诊断模型对柴油机五种故障类型的平均诊断准确率高达99.102%。安全监测系统对故障识别准确率比其他系统提高了5.34%,且响应时间为0.048ms。结果表明,利用优化后的狼群算法改进反向传播神经网络的权值和阈值可有效提高故障诊断模型的诊断结果,且收敛效果更理想。研究提出的机舱安全监测系统在船舶安全运行方面具有积极的应用价值,对船舶安全运行具有一定的促进作用。

Abstract:

为了提高国产服务器性能测试和可靠性测试的测试效率，设计并实现了一种国产服务器测试平台；平台由测试管理层，API服务层，任务执行层，Shell脚本层四层架构组成，实现了测试任务异步的并行执行和指定顺序并行执行，执行参数的个性化配置和校验，测试任务的监控、终止和结果展示等功能；平台构建了不同CPU架构的Docker镜像，能够快速组建测试环境，对批量国产服务器进行测试；结合实际应用场景，与现有的测试方法进行对比，验证了平台的可行性和应用价值。

Abstract:

提出了一种通道空间深度感知的轻量化水下目标检测网络CSDP-L-YOLO。该网络基于YOLOv5网络进行改进，由特征感知模块和双注意门控策略组成。特征感知模块旨在将解码器中的多级特征自适应抑制或增强，优化类内学习的一致性，解决水下场景复杂导致的误检和漏检问题；通过线性操作和混洗结构生成特征映射，减少冗余特征的融合和计算，以减少模型的参数量和计算量。双注意门控策略是在编码器中同时引入并发通道空间挤压-激励机制模块和卷积注意力模块，进一步关注强相关性特征，增强模型对特征的敏感度。实验结果表明，与基线模型YOLOv5-s相比，mAP提高了2.4%，节省了20%参数量和15.8%计算量，检测速度提升了8.2 ms。此外，与目前较为先进的YOLOv8模型相比，mAP提高了1.9%。

Abstract:

软件缺陷预测的目的是预先识别容易出现缺陷的代码模块以帮助软件质量保障团队适当的分配资源和人力；当前基于稳定学习的软件缺陷预测方法在特征提取过程中缺乏代码图像的全局信息，并忽视了不平衡数据对模型性能的影响；为了解决上述问题，论文提出了一种基于注意力和代价敏感的软件缺陷预测方法；该方法在SDP-SL的神经网络中增加了全局注意力模块，重点关注图像中和缺陷代码相关的特征，并将分类器的损失函数改进为代价敏感的损失函数，降低类不平衡对模型性能的影响；为了评估SDP-SLAC的性能，在PROMISE数据库中的10个开源Java项目上进行了多组比较实验；实验结果表明，SDP-SLAC方法可以有效提升缺陷预测模型的性能。

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水产养殖病害是影响水产养殖效益的重要因素，由于水产养殖病害文本数据杂乱无章，无法快速准确定位疾病原因，从而耽误诊断和治疗时机，导致水产养殖质量和产量下降。为解决上述问题，深入知识图谱的工作原理和模型特征，采用知识图谱技术完成水产养殖病害诊断总体方案设计，建立水产病害语料库，引入H-BIO标注策略，完成标注方案设计、改进BiLSTM模型构建，进行实体关系抽取和水产病害模型训练，完成水产养殖病害知识图谱可视化设计，并进行水产病害联合抽取实验。实验结果表明：基于知识图谱的改进BiLSTM模型在实体关系抽取方面效果较好、可靠性较高，有效提高了水产病害联合抽取准确率，构建了水产养殖病害可视化知识图谱，能够辅助作业人员快速准确进行水产病害诊断和治疗，对提升水产养殖生产效益具有十分重要的作用。

Abstract:

目标检测研究一直是水下小目标检测的难题。针对水下小目标检测任务漏检率高、水下场景识别效果差的问题,提出一种利用YOLOv7改进的水下小目标检测技术。为了达到准确率的同时兼顾高检测速度,采用YOLOv7网络作为基础网络。该网络通过融合SENet注意力机制、增强FPN网络拓扑、结合EIoU损失函数,集中小目标更关键的特征信息,提高检测精度,同时降低模型复杂度。通过模拟测试,在测试集上确认了mAP、P和R指标,并与其他传统目标检测技术进行了对比。结果表明,增强的算法优于竞争网络,并成功提高了测试集的检测精度。

Abstract:

无刷直流电机是大型设备重要的动力装置之一,电机的运行状态与设备的运行状态高度一致。但当前现有的电机故障诊断方法难以在多电机或存在电磁干扰的环境下对电机做出准确的状态判断。为了实现复杂环境的无刷直流电机状态诊断,研究融合了卷积神经网络算法和长短期记忆网络算法。研究通过长短期记忆网络算法的双向传播捕捉复杂环境对电机的影响特征,从而提高模型的诊断精准度。实验结果表明,提出模型在机电设备故障诊断数据集上的平均收敛时间为8.91min,在电机故障数据集上的平均收敛时间为12.66min,收敛时间均低于同组对照模型。其次提出模型的F1值为84.17%,比对照模型分别高出0.87%和5.08%。此外,在对电机故障前后电压检测情况对比中,提出模型对电机故障发生时的检测结果更为详细。根据实验结果可以得出,研究提出的电机诊断模型具有优秀的性能,满足电机诊断行业的精准度需求。

Abstract:

为了构建地面飞行安全态势监测系统，针对飞机状态数据向地面传输过程中出现数据传输异常情况而导致无法对飞机状态进行实时监控的问题，提出一种基于SSA-TSVR的飞机状态预测方法，使用随机森林算法对真实飞行数据进行特征重要度分析，筛选与待预测飞机状态参数关系密切的重要参数，获得待预测参数与飞行数据间重要度关系；通过孪生支持向量回归算法建立预测模型，对缺失的关键飞行状态参数进行预测；并运用飞鼠搜索算法对孪生支持向量回归模型进行优化，根据不同预测对象选择对应的最优核函数，提高了模型预测精度；以飞行高度、速度为预测对象进行实验验证，预测模型实现了利用不完整飞行数据对飞机状态进行准确预测，对飞机飞行状态监测有着重要意义。

Abstract:

针对石英晶体微天平(QCM)传感器应用于气体检测需要高精度频率测量,设计了一种基于FPGA的高精度频率测量系统。提出了一种基于锁相环的等精度频率测量方法,降低了频率测量的理论相对误差。设计了频率测量系统整体架构,根据整体架构完成了基于FPGA的高精度频率测量系统硬件电路,设计了一种包括频率测量、通讯、程序固化等模块的嵌入式软件,实现了基于FPGA的高精度频率测量系统的集成,并将其应用于基于QCM的二氧化碳气体浓度检测。实验结果表明,频率系统测量绝对误差不超过0.35Hz,误差平均值为0.268Hz,最大相对误差为3.5×10-8^,频率测量分辨率可以达到0.1Hz,该系统测量误差较小,稳定性较好,在基于QCM的二氧化碳气体浓度检测中具有较好的应用前景。

Abstract:

将人工智能技术应用于自动控制相结合是自动化控制系统发展的趋势,因此,设计基于ChatGPT的生成式人工智能自动化控制系统。系统划分为五个部分,输入层通过语音、文本、图像等形式将用户的控制信息输入系统内；ChatGPT处理层：采用神经语义分析算法分析用户输入的控制信息的语义,提取用户意图与需求,生成相应的控制指令；指令生成层负责将ChatGPT生成的控制指令转化为具体的控制信号,并传输至控制执行层,利用模糊PID控制器实现被控目标的自动化控制；学习优化层收集和分析用户的行为和反馈,以及被控目标的运行状态,以此学习和优化ChatGPT模型。实验结果显示该系统能够有效分析输入控制信息的语义,分析结果的问题匹配度和上下文相关交互匹配度分别达到97%和91%以上,并且能够准确控制被控目标的动作。

Abstract:

水下机器人在运动过程中极易受到水环境因素的干扰发生运动偏移,为了保证水下机器人的精准、稳定航行,利用有限时间扩张状态观测器优化设计水下机器人精准跟踪控制系统。设计有限时间扩张状态观测器、水下机器人传感器、跟踪控制器和推进器,强化硬件系统的密封防水设计强度,完成系统硬件设计。根据水下航行任务,规划机器人的航行轨迹,作为系统控制目标。求解机器人位置、姿态角、速度等运动参数,得出水下机器人的跟踪结果。利用有限时间扩张状态观测器检测航行环境参数,结合当前机器人状态的跟踪结果,计算机器人运动控制量,在硬件系统的支持下,完成系统的精准跟踪控制功能。通过系统测试实验得出结论,静力水环境场景下水下机器人的平均位置跟踪误差为14m、平均角度控制误差为0.10°,航行速度控制误差为0.5m/s；动力水环境场景下水下机器人的平均位置跟踪误差为15m、平均角度控制误差为0.10°、航行速度控制误差为0.5m/s。

Abstract:

飞机直接升力水平不均会造成飞机飞行偏航问题，为实现对飞机飞行能力的有效控制，设计基于EMD及闭环测试的飞机直接升力控制系统。在FSEU架构中，设置ARINC429总线闭环机制，联合伺服控制模块与实时机载终端，实现飞机直接升力控制系统应用模式的搭建。根据隐藏EMD信息定义条件，求解质心动力学方程，再按照气动特性原则，计算航向偏离度的具体数值，完成基于EMD的飞机升力控制。以内存网交联环境为基础，配置模型机组织，实现对闭环测试功能的完善。实验结果表明，应用所设计系统可以改善直接升力水平不均的问题，将飞机飞行偏航角控制在0°-20°的数值范围之内，能够实现对飞机飞行能力的有效控制。

Abstract:

铁路通信网络在数据传输过程中容易受到网络攻击,降低网络的安全性。为了解决这个问题,设计了基于窄带物联网的铁路通信网络安全加密控制系统。以STM32F103为窄带物联网的控制终端芯片,用于采集、处理和分析数据,通过控制终端与人机接口,使用USART实现计算机的下载及调试,设计接口数据传输电路,采用拨码开关电路完成输入端电流信号和电压信号的切换,并通过调整电阻尺寸来校正输出电压,实现数据的高效传输。应用窄带物联网加密技术,确保每个子机构都具备唯一的属性密钥,结合AES加密算法将数据加密成密文,通过逆变换、解密处理,获取噪声相位,避免乱序密文影响子密文排序,实现通信网络安全加密控制。由系统测试结果可知:所设计系统信道误码率最大值未超过30%,网络吞吐量最大值为260bit/s,具有高效加密控制能力。

Abstract:

当无人机行进轨迹内存在明显转向行为时，若不能实现姿态角与响应曲线的有效耦合，则会使飞行器的抗扰能力下降，从而降低无人机飞行品质。为解决上述问题，设计基于机器学习的无人机串级线性自抗扰控制系统。按需连接串级线性跟踪微分器、扩张状态观测器、自抗扰型无人机姿态控制器与行进位置控制器，完成无人机串级线性自抗扰控制硬件系统的设计。建立机器学习模型对抗网络，求解无人机串级线性动力学运动公式，联合相关运动数据，完成基于机器学习的无人机串级线性动力学性能分析。定义串级线性位姿坐标，通过推导自抗扰运动节点矩阵的方式，计算具体的自抗扰性控制条件，实现对无人机串级线性位姿的自抗扰性控制，联合相关应用部件结构，完成基于机器学习的无人机串级线性自抗扰控制系统的设计。实验结果表明，机器学习型控制系统作用下，俯仰角、滚转角两类姿态角与标准响应曲线之间的耦合误差均不超过10%，即便在行进轨迹内存在明显转向行为的情况下，应用该系统也可以实现姿态角与响应曲线的有效耦合，能够有效保障无人机飞行器的抗扰能力。

Abstract:

针对某飞行器传统发射控制装置结构复杂、操控繁琐、可靠性差的现实问题，开展便携式简易发控装置总体技术方案设计，基于虚拟仪器技术、构建PXI总线测控平台，采用便携式加固机箱构架、实施功能结构整合。围绕该飞行器射前检查和发射控制过程安全可靠要求，开展系统软硬件技术研发，完成硬件设备选型、功能结构设计与电气适配调理，实施射检发控软件功能规划与流程设计。实际使用表明：该发射控制装置结构简明优化、操控安全可靠、保障便捷高效，满足实战化供靶发射要求。

Abstract:

智能车在运行过程中,如果遇到突然出现的障碍物或者道路塌陷等情况,容易发生意外。为保证智能车的辅助驾驶功能和安全性能,设计一种基于单片机的自动循迹激光导引智能车PID控制系统。加设MC9S12XS128单片机处理器,改装激光器、测速与测角单元、智能车PID控制器和智能车驱动模块,完成硬件系统的优化。在硬件系统的支持下,根据激光信号的接收结果,规划智能车的引导轨迹,完成自动循迹激光导引工作。利用硬件设备获取智能车的移动速度、位置和转向角,实现对智能车实时运动状态的检测。综合考虑运动参数与规划轨迹之间的偏差,生成智能车PID控制指令,通过舵机转向控制和驱动速度控制,完成系统的控制功能。通过系统测试实验得出结论:优化设计系统的速度和转向角控制误差分别降低了5.37mm/s和0.25°,同时智能车移动平衡度得到明显提升。

Abstract:

无人驾驶电动汽车在换道行驶中,难以细致地衡量道路中障碍物的移动状态,从而导致规划后的避障路线不够准确,可能会发生交通事故。对此,提出基于毫米波雷达的无人驾驶电动汽车换道动态避障控制方法。利用电动汽车内置的传感器设备,检测无人驾驶电动汽车的行驶状态和道路环境,判断电动汽车是否满足换道条件。综合考虑电动汽车和动态障碍物的移动状态,对无人驾驶电动汽车换道行为进行决策。采用毫米波雷达技术,设计动态避障控制器,根据决策结果规划换道避障路线,生成控制指令,实现无人驾驶电动汽车换道动态避障控制。通过效果测试实验得出结论:毫米波雷达技术的测量误差能够控制在0.1以内,位置控制误差和碰撞风险明显降低,具有更优的控制效果。

Abstract:

为控制图书馆机器人在行进过程中自动躲避障碍,达到理想工作效果,提出基于改进机器学习的图书馆机器人自主避障控制方法。利用安装于图书馆机器人机身的各组超声波测距传感器,采集图书馆机器人与目标障碍物距离信息,并将各组传感器采集到最小距离信息组合形成感知环境特征向量,当成卷积神经网络输入,经卷积、池化等操作,输出图书馆机器人对当前环境感知结果,同时采用粒子群算法改进卷积神经网络参数,而后把最优环境识别结果与该结果下图书馆机器人距障碍物间距、图书馆机器人实时速度,当成模糊PID控制模型有效输入,经输入输出变量模糊化、模糊推理以及输出变量解模糊等操作后,实现图书馆机器人自主避障无冲突运行。实验结果表明：采用该方法进行避障控制,自主避障控制效果较好,在远距离即可作出反应,避障行驶距离短,高速运行时反应更快；在复杂静态环境中,机器人能稳定、平滑地避开多个障碍物,到达终点；且该方法识别分类结果与实际感知环境类型一致,为图书馆机器人自主避障提供可靠保障。

Abstract:

为解决传统护理床中存在的效率低、操作复杂等问题,研究通过特征金字塔进行手势检测,并引入通道注意力与Transformer注意力对特征金字塔进行优化,并在树莓派的基础上设计了一个护理床控制系统,然后将优化后的特征金字塔应用于其中,从而设计出一种结合特征金字塔网络与树莓派的护理床智能控制系统。结果显示,改进模型在COCO数据集上的准确率可达95%。在角度测试误差中,改进模型的最小误差率为1.17%,证明了其精度较高。在识别率与平均测试时间中,改进模型的识别率在不同指令中的最高可达98.7%,平均测试时间为0.18s,证明了其有效性,并进一步证明了其准确性。基于该控制方法的智能护理床能够有效提高老年人的护理质量和舒适度,为智能护理床的进一步发展提供了新的方向。

Abstract:

针对当前游乐场管理效率低，游客体验感差等问题，设计了一种基于STM32F103C8T6的游乐场智能手环系统；利用STM32F103C8T6作为主控芯片、通过MAX30102心率传感器进行游客心率数据的采集，采样频率为每秒钟4次，并设置报警阈值；ESP8266WiFi模块作为智能手环与服务器交流的传输媒介，调整工作模式为Station模式下，使用基于指纹匹配的定位算法实现WiFi定位；通过可以反复擦写与编程的XZ-T1010C型抗金属型RFID标签存储游客信息，实现了WiFi定位、自动计费、心率检测等功能；测试表明，设计的游乐场智能手环系统心率检测误差最大不超过3次/分钟，并能够很好的记录和保存游客信息，能够满足游客需求，提高游乐场管理效率，大大节省游乐场人力成本。

Abstract:

某风洞充气密封系统用于试验期间隔离大门内外气压环境或填充移动部件间隙,保证风洞回路最高可以模拟2万米高空以下气压环境。密封围带基体材料采用植入增强纤维的硅橡胶,围带截面为“凹”型带两侧固定基座,采用直线型带芯分段模压硫化成型,成功研制了适用于高低温环境、长寿命、高膨胀、大尺度环状充气密封围带；充气/放气气路、电磁阀和变送器等基于集成块安装设计；充气/放气控制系统采用PLC+电磁阀+真空发生器；系统通过Profinet接入风洞测控光纤环网,实现本地/远程自动化控制。解决了围带结构、气密泄漏、大尺度密封面平面度和金属气嘴结构设计等问题。系统应用效果好,自动化水平高,有较大推广应用价值。

Abstract:

针对TOOD算法鲁棒性差、特征金字塔顶层丢失部分语义信息、不同尺度特征层存在语义差距的问题,提出随机缩放混合与跨尺度特征增强的任务对齐目标检测算法；该算法提出2×4混合增强方法,丰富训练样本,提高模型的泛化性和鲁棒性；构造多重残差特征增强模块,自适应融合顶层不同尺度的上下文信息,减少最高层语义信息的损失；构建堆叠金字塔卷积模块,缩小不同尺度特征层之间的语义差距,提升多尺度特征的融合效果；Pascal VOC数据集上的实验结果表明,所提算法的均值平均精度、查准率、查全率分别比TOOD算法提高了3.76%、15.71%、6.28%；而且该算法的F1值与均值平均精度均优于6种主流对比算法。

Abstract:

调姿过程中受力节点的错误选定会导致机翼壁板的承力能力大幅下降，因此准确定位受力节点才能降低壁板调姿偏差。为此，针对力位协同控制下的机翼壁板定位及柔性调姿技术展开研究。按照力位协同控制原则，建立机翼壁板的力位结构模型；并根据力学协同作用描述条件，求解机翼力位的阻抗作用效果；再通过齐次变换定位坐标的方式，推导具体的机翼壁板定位模型，实现基于力位协同控制的机翼壁板定位。分析机翼壁板的柔性等效力作用，参考调姿位移计算结果，确定位移绝对向量，定义调姿自由点所处位置，并完成柔性调姿目标模型的构建，实现力位协同控制下机翼壁板定位及柔性调姿方法的设计。实验结果表明，上述算法的应用，可将调姿受力节点与标准受力点之间的定位坐标误差控制在3mm之内，能够解决由错误选定调姿受力节点造成的机翼壁板承力能力下降的问题，符合实际应用需求。

Abstract:

为优化复杂动态环境下路径规划问题，提高路径搜索效率，缩短路径规划时间，提出一种基于改进RRT*算法和DWA算法的分层结构路径规划策略。该路径规划分层结构由全局路径规划层和局部路径规划层组成，全局路径规划层根据已知静态障碍物信息利用改进 RRT*算法进行全局路径规划；当路径中出现未知动态障碍物时，根据规划策略将启用局部路径规划层，基于获取的动态障碍物信息，利用DWA算法进行局部路径规划；最终通过全局与局部路径规划策略相结合得到最终的可行路径。仿真实验结果表明：本文提出的分层结构路径规划策略在复杂动态环境中可以高效地完成路径规划任务。

Abstract:

为精准控制航空发动机叶片型面数据，设计出更符合实际应用需求的发动机叶片，针对基于逆向工程的航空发动机叶片三维重建模型构建方法展开研究。按照逆向工程原理，采集三维数据样本，并根据误差修正条件，定义发动机叶片三维数据的拓扑关系，从而分析三维数据样点的邻域形式，实现航空发动机叶片三维数据的邻域构建。实施对三维数据的点云拼接处理，遵循三维拟合原则，提取完整的发动机叶片边界，再根据三维重建节点配置需求，确定重建四元数的取值范围，推导具体的重建模型表达式，完成基于逆向工程的航空发动机叶片三维重建模型的构建。实验结果表明，上述模型的应用可以保证建模时标志点、三维重建后标志点间的坐标误差不超过0.5mm，符合精准构建航空发动机叶片的实际应用需求。

Abstract:

在自然场景图像中，丰富的文本内容对于全面理解场景非常重要。针对自然场景文本图像存在背景复杂、文本粘连、文本多角度等问题，提出一种基于改进MTSv2的文本检测和识别算法。检测算法以MTSv2为基础网络，首先采用CBAM注意力机制增大特征图中的小型文本的权重，更好捕捉图像中的关键特征；其次融合CE-FPN结构，减轻多尺度融合产生的特征混叠问题；最后引入focal loss函数，减少正负样本分布不均衡对识别准确率的影响，使网络更加关注难以分类的样本，改善模型的泛化能力。通过多个文本数据集进行训练，并在ICDAR2015数据集上进行验证，改进后模型对场景文本检测和识别的准确率达到了89.3%，召回率达到了87.6%，F1值达到了88.5%，相比于原模型都有一定程度的提高。

Abstract:

航空遥感图像具有目标尺寸小且信息量丰富的特点。然而,由于受到低秩噪声的干扰,这导致了小目标的提取精确度下降和漏检现象增多。为了解决这一问题,提出了一种基于奇异值分解的航空遥感图像小目标提取方法。依据奇异值分解准则,结合不均匀变化奇异值特征向量提取小目标,计算奇异值变换能量增益。在此约束条件下构建信号空间杂波的协方差矩阵,反映信号的分布情况以及不同信号之间的联系。使用奇异值分解矩阵,避免因计算杂波协方差矩阵带来的影响,反映图像小目标的形状、大小、纹理等信息。奇异值分解图像矩阵,反映图像中行、列、像素强度信息。对正交矩阵分解,根据选择新的基向量组,重建图像矩阵。压缩图像,将其分为分散目标、完全叠加目标、部分叠加目标三个部分,计算这三个部分的能量衰减倍数,完成航空遥感图像小目标提取。由实验结果可知,该技术的召回率和准确率高,且“船”小目标漏检最大量为4只,说明使用该技术具有精准、高效提取效果。

Abstract:

为解决架空光缆因晃动幅度大和温度变化剧烈引起的相位噪声恶化问题，采用双向传输与预补偿技术，设计了基于电子相位补偿的光纤频率传递方案；首先在包含30km架空光缆、总长133km的实际链路上开展频率传递试验，与单向传输设备相比相位噪声指标提高28dB，其次使用双向传输光纤频率传递设备，与133km全部埋地光缆进行对照测试，在5级风力情况下架空光缆传递相较恶化了4dB，但仍可以满足架空光缆下频率传递使用需求；研究证明基于电子相位共轭的频率传递技术可以有效解决架空光缆传递频率信号导致相位噪声恶化问题，为分布式雷达、分布式守时系统及航天测控等系统多站间同步方案提供支撑。

Abstract:

物联网信息技术的发展使得物流机器人在当前运动路径规划中面临局部极值陷阱、算法收敛等问题,且加之传统运动路径规划手段难以满足复杂多变的物流环境,因此探寻积极有效的运动规划手段迫在眉睫。基于此,研究借助灰狼优化算法进行全局路径规划和混合路径分析,并引入协同量子、改进人工势场进行改进,实现该算法收敛因子的更新和交叉策略的执行。对物流机器人进行仿真结果分析,结果表明,该算法在测试函数上表现出较好的收敛性,且在单个障碍物结果中的搜索路径长度减少率在5%左右,平均成本消耗为23.65,能较好检测到动态障碍物并有效跳出了局部极小值陷阱。且其在动态环境下的运行时间缩短了46.37％,寻优和避障性能较好。研究提出的路径规划算法能有效为物流业的发展以及自动化调度提供借鉴思路和价值。

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无线自组网是一种无需预设基础设施的无线通信网络,它由一组带有无线收发装置的移动终端所组成,形成一个无中心、多跳、自组织的网络；自组网MAC协议的邻居发现问题是网络性能的关键,针对空中无线自组网窄波束、高动态的场景需求,提出了一种新颖的网络同步的媒体访问控制(MAC)层协议算法(FDBC-ND),该算法能在保证空中组网通信需求的基础上,根据窄波束、高动态的毫米波通信特点,保证天线的对准速度与时间的同步精度；通过仿真实验对邻居发现算法进行验证；仿真结果表明,FDBC-ND算法在天线的波束宽度为12°、网络节点数为20时,网络的平均邻居发现时间约为11.85s；可以良好的应用于空中定向窄波束、高动态的场景。

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为满足高频脉冲时分复用的双独立扫描探测双光子显微成像系统中信号解多路复用、行场同步、像素值重建的需求,对高速数据的采集处理进行了研究；基于 LabVIEW FPGA,结合有限状态机、FIFO缓存和并行流水线等技术,设计了一种多功能采集处理系统,通过精确的时序控制,成功实现了高速数据的无损解复用和后续成像数据处理,并能够对共振振镜非线性运动导致的图像畸变进行校正；经过调试仿真和实验测试表明,在系统单通道采样率800MSPS、200MHz FPGA处理时钟下,能够对160 MHz时间交错激光脉冲产生的来自不同位置的相应荧光信号进行复杂处理；经实际应用表明,系统满足实时成像的需求,为相关领域的研究者提供了有益的参考。

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水下自主无人潜航器(AUV,Autonomous Underwater Vehicle)由于其具备高隐蔽性,超机动性等特点,是如今探索海洋的重要工具。作为自主机器人,AUV如何自主定位回收至坞站是研究中必不可少的环节。依托于实验室独创的四桨无舵矢量推进型AUV,通过改进Canny边缘检测,采用自适应阈值方法动态调整轮廓,在阈值最优时采用最小外接圆方法确定圆心。经Unity3D仿真和水池试验可知,该方法简单实用,鲁棒性强,且相比于传统的AUV形式以及传统的图像识别方法,该新型AUV在基于单目视觉的自适应阈值分割检测方法下,水下末端导引对接精度(优于20 cm)和对接成功率(大于80%)上均得到了大幅度的提高,在实际应用中对 AUV能源补给、数据下载 /上传、设备检修等具有重要的应用价值。

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针对单舵轮自动导引车(AGV)面向印刷车间复杂的作业环境下传统导航方法定位精度差和路径规划算法生成轨迹不固定的问题,研究并设计了完整环境地图下的固定路径和提高导航与定位精度的算法。针对自适应蒙特卡洛定位算法定位精度达不到作业要求,采取了改进的Cartographer-SLAM算法与PID算法结合控制循迹的方法,大大提高了定位导航精度；针对常规导航框架下的路径规划算法会由于AGV车避障行为而改变局部路径,从而改变导航过程中的全局路径,导致在狭窄车间环境下会发生碰撞的问题,设计了生成导航路径点的算法,生成由直线和弧线轨迹组成的固定路径,以用于AGV叉车的PID控制循迹,实现了固定路径的规划；实践证明,该方法解决了单舵轮AGV叉车在车间环境下采用传统导航方法出现的问题,提高了安全性和可控性,工作效率也随之提升。

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智能分拣机器人最优运动轨迹规划对于分拣效率和自动化程度息息相关。研究将以智能分拣机器人为例,创新性对图优化动态窗口方法的局部运动轨迹规划算法进行了分析。该方法首先利用动态窗口方法获取多条轨迹,然后引入避障和增加全局路径、点间距、非完整动力学、加速度、速度等约束到每条运动轨迹,进而创建超图。最后,采用C++软件开源的一般图优化采样生成的运动轨迹,并完成运动轨迹评价,找到最优运动路径。图优化前后DWA的局部运动轨迹规划算法在竖向方向位置的估计误差值较大,最小差值和最大差值分别为0.02m和3.25m,对应的时间为345s和697s。图优化前后DWA的局部运动轨迹规划算法的估计误差稍微偏大,差值约为0.02m/s。改进人工势场法的局部路径规划算法、改进时间弹性带的局部路径规划算法的目标运动轨迹重合度依次为72.68%和68.25%。研究设计的图优化DWA的局部运动轨迹规划算法能够更好地实现对障碍物的合理避让,与目标运动轨迹重合度为89.25%。研究成果有效解决了智能分拣机器人最优运动轨迹规划存在的规划效率低等问题,为实际移动机器人的移动控制技术的开发提供新的可能。

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结构形面热稳定性是航天器结构设计的重要指标之一，对航天器在轨真空低温环境下功能与性能的实现具有重要作用，为确保航天器结构热稳性设计的正确性，需在地面开展空间环境热稳定性测试试验；针对大尺寸结构高精度、高频率热变形测量需求开展研究，采用光学摄影原位变形测量技术，设计了多相机融合测量系统架构及测量方法，有效保证了大型结构最优变形测量场的构建，并通过系统机电、图像采集装置的智能化同步控制设计，实现了图像数据的空间位置属性的自动匹配；通过试验验证，结果表明该系统可满足真空低温环境下尺寸不小于4米的瞬态、高精度结构变形测量，最小测量周期可达90s，单向测量精度优于28μm，测试过程运行稳定可靠。

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为了实现武器系统综合测试过程中火工品桥丝电阻测量和绝缘情况检查的高精度测量、量程自适应和自动化测试等目的，通过对火工品桥丝电阻测试仪测量应用场景、总体架构和硬件软件设计需求进行了研究，量程自适应高精度桥丝电阻测试仪采用多选一开关矩阵实现不同测量通道切换的技术和在恒压源和恒流源接入测量电路前进行自动检测的安全性保障技术，实现了一种兼容2线制与4线制电阻测量的量程自适应的创新，经过实验测试桥丝电阻测试仪可实现小电阻测量误差绝对值小于0.5%，可实现大电阻测量误差绝对值小于1%，可实现对火工品桥丝电阻测量的量程自适应和自动化测试，经实际应用量程自适应高精度桥丝电阻测试仪满足火工品桥丝电阻测量和绝缘情况检查的测试需求。