基于SPCE061A的液体点滴速度测控装置研究

介绍了一种基于红外检测技术与单片机控制技术的液体点滴速度自动测控系统，阐述了系统的硬件组成、工作原理和软件设计。它可以实现输液速度的键盘设置、动态显示、点滴速度的检测、输液速度的实时调节、储液瓶液面动态监视以及异常情况报警等功能，使输液治疗变得更加方便和安全。实验测试结果表明，系统检测精度高、输液速度调节响应快、稳态误差小。     

基于视频图像处理的交通流检测方法

针对视频交通流的特点，提出了一种无需进行视场标定的交通流检测方法。该方法选用检测线上的点及其近似点作为检测区域，通过对背景模板上检测区域中的突变点的分析和统计，可以实时地检测车辆的驶入、存在和驶出，提高了检测速度。在此基础上，设计和实现了视频交通流信息采集系统，并用软件实现检测算法和图像处理算法。试验结果表明，其检测速度和检测精度都能够满足实际要求，达到了用最小的系统规模实现交通流信息采集的目的，能够为交通管理与控制提供信息数据。     

一个速度检测仪的设计

介绍了用８０３１单片机设计的一个速度检测装置。该电路设计简单，可以检测的速度范围是４～９９μｍ／ｓ，而且能够测出精确到０．０１μｍ位移的速度值。通过修改软件可以使该电路适应不同的速度范围，还可以根据实际需要增加对距离的检测功能及打印功能。     

道路设计中的运行速度

汽车在设计速度低于100km／h的道路上，实际运行速度往往高于设计速度。当两者之差大于10km／h，就容易发生交通事故。本文就采用运行速度进行设计或检验，有利于改进道路设计，提高行车安全，提出了一些自己的看法。     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

基于CXANet-YOLO的火焰检测方法

快速准确的火焰检测对于降低火灾危害具有重要意义，为了加强模型的火焰特征提取能力以及解决特征图尺寸不平衡的问题，利用XSepConv (Extremely Separated Convolution)、大卷积核、Mish激活函数等构建CXANet-block(ConvolutionExtremelyAttentionNetwork)作为YOLOv5的骨干网络，引入CBAM (ConvolutionBlockAttention Module)注意力机制，提出一种基于CXANet-YOLO的火焰检测方法，通过增加通道注意力和空间注意力来提高检测性能.在自建火焰数据集上进行训练，提升模型的鲁棒性和泛化能力.实验结果表明，CXANet-YOLO模型比基准模型YOLOv5在火焰检测上具有更高的检测精度和检测速度，准确率提高了8.2%，检测速度每秒提升25帧.     

基于改进YOLOv4颈部优化网络的安全帽佩戴检测方法

针对安全帽佩戴检测时易受复杂背景干扰，解决YOLOv4网络检测速度慢、内存消耗大、计算复杂度高、对硬件性能要求较高等问题，引入改进YOLOv4算法优化安全帽佩戴检测方法。引入MobileNet网络轻量化YOLOv4、跨越模块特征融合，实现高层语义特征和低层语义特征有效融合。针对图像中小目标分辨率低，信息特征少，多尺度并存，导致在连续卷积过程中易丢失特征信息等问题，采用改进特征金字塔FPN和注意力机制等颈部优化策略聚焦目标信息，弱化安全帽检测时背景信息的干扰。仿真结果表明，基于改进的YOLOv4颈部优化网络安全帽佩戴检测算法在CPU平台下的检测速度为34.28 FPS，是基础YOLOv4网络的16倍，检测精度提升了4.21%，检测速度与检测精度达到平衡。     

基于GB—YOLOv5的烟火智能检测研究

火灾的发生极大地威胁到人类的生命、财产安全，如何在初始阶段遏制火情尤为重要。针对复杂环境下火焰和烟雾目标较小、检测精度低、速度慢等问题，提出一种基于GB—YOLOv5的烟火智能检测方法。由于现有数据集限制，首先自建了包含4143张不相似图像的烟火数据集；其次将融合了注意力机制Convolutional Block Attention Module的Ghost Bottleneck模块与YOLOv5结合，在保证准确率的前提下，提高了检测速度；最后采用BIFPN模块替代PAN模块来增强颈部，更好地实现多特征融合，提高火焰和烟雾的检测能力。实验结果表明，改进后检测方法的平均精度均值比YOLOv5s高6.1%,推理速度比YOLOv5s快21%。     

INS辅助的BDS伪距率一致性欺骗信号检测方法

传统INS辅助的伪距检测模型难以敏感低于惯导漂移误差的位置拉偏，针对这一问题，提出了INS辅助的BDS伪距率一致性欺骗信号检测方法。利用惯导误差发散缓慢的速度信息，构造经INS校准后的伪距率，与实际测得的卫星伪距率差分获得一致性检验量，并采用故障检测的思想制定欺骗信号检测方案，分析得出检测门限。实验结果显示，相较于随时间发散严重的伪距模型，所提方法同时适用于对位置欺骗和速度欺骗的检测，降低了检测误警率，能够在较长时间内保证检测灵敏性，且高精度的惯导系统辅助能够有效提高检测性能。     

一种基于内容的镜头边界快速检测方法

镜头边界检测是视频索引研究领域中的一项重要技术和基础步骤,近年来受到广泛的研究,但大量的研究过度关注算法的检测精度(从查全、查准两方面考虑)而忽略了算法的运算成本.就目前已有的框架和算法进行改进,提出一种兼顾检测精度和运算速度的镜头边界检测方法.该方法引入预处理技术,在进行镜头边界检测前过滤掉视频中不包含镜头转换的视频序列,从而在不失精度的前提下提高算法运行速度.试验证明该方法在提高检测速度的同时可以有效地检测出视频序列中的突变、渐变边界,并且获得了令人满意的精度.     

基于改进YOLOv5的轻量化无人机检测算法

针对现有的无人机检测算法无法同时兼顾检测速度及检测精度的问题，本文提出了一种基于YOLOv5s（You Only Look Once）的轻量化无人机检测算法TDRD-YOLO（Tiny Drone Real-time Detection-YOLO）.该算法首先以YOLOv5s的多尺度融合层和输出检测层分别作为颈部网络和头部网络，引入MobileNetv3轻量化网络对原骨干网络进行重构，并将骨干网络后的通道在原YOLOv5s的基础上进行压缩，减小网络模型大小；其次，将骨干网络中Bneck模块的注意力机制由SE修改为（Convolutional Block Attention Module，CBAM）并在颈部网络引入CBAM，使网络模型更加关注目标特征；最后修改颈部网络的激活函数为h-swish，进一步提高模型精度.实验结果表明：本文提出的TDRD-YOLO算法平均检测精度达到96.8%，与 YOLOv5s相比，参数量减小到原来的1/11，检测速度提升1.5倍，模型大小压缩到原来的1/8.5.实验验证了本文算法可在大幅降低模型大小、提升检测速度的同时保持良好的检测性能.     

智能输液系统的研究与开发

针对目前医疗输液过程中存在的问题，提出了一种基干红外检测技术、计算机网络技术和智能模糊控制技术组成的测控网络，来实现对输液速度自动检测和调节，并监视剩余药液的解决方案。开发了一个基干RS-485总线的主-从分布式测控网络的智能输液系统，实验测试结果表明，系统输液速度的检测精度高，输液速度调节响应快、稳态误差小，储液瓶的液位监视报警输出信号准确、可靠。     

速度型传感器在桩基检测中的研究与应用

讨论速度型传感器在反射波法桩基质量检测中的应用效果，研究这种传感器的频响特性，安装方法以及在检测中的激振问题等对检测结果的影响，并结合工程实例进行了相应的分析。     

基于图像处理技术的量表验定系统的研究

随着数字图像处理技术的发展，图像检测的应用逐渐成为许多工程应用中的关键技术。对原有的图像采集、检测系统——量表验定系统深入分析的基础上，调整了系统的结构。提高了系统运行速度。在对图像边缘检测上应用了亚像素插分，提高了精度。投入实际应用中，取得了良好的效果。     

基于小波神经网络的入侵检测系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的逼近能力，提出了一种基于小波神经网络的入侵检测方法．用小波变换代替普通神经网络的激励函数，能有效地提高网络样本训练的效率和速度，在仿真结果中体现出有很好的收敛速度和学习能力，比较适合用于入侵检测系统中．     

浅谈铁道货车超偏载检测装置的维护与故障分析及处理

随着铁路运输行业的发展,列车运行速度在不断提高。为保证铁道货车运行的安全性,对铁道货车货物的装载提出了更高的要求。很多大、中型企业安装了铁道货车超偏载检测装置。本文就铁道货车超偏载检测装置在使用过程中的维护与检修进行了一些探讨,提出了自己的维护与检修方法。为铁道货车超偏载检测装置的维护与检修提供指导。     

光栅尺速度和位移检测仪的研制

提出了一种用光栅尺检测速度、位移的方案,设计了一个用8031单片式计算机对光栅尺速度和位移进行检测的装置,给出了硬件原理图及软件设计方法.该装置硬件电路简单、性能可靠、检测精度高,位移检测精度达到0.01mm,速度检测精度达到0.01μm/s.该检测方法适用于自动控制、检测等领域.     

承压铁磁性管道高速检测系统

承压管道的质量关系到采油、石化企业工程质量和油、气输送系统的安全。承压铁磁性管道高速检测系统能可靠地检测管道体部分各种细微缺陷。检测速度为２５～４５ ｍ／ｍｉｎ，检测能力Ｌ＝ ５．０ 或ｄ ＝ ０．８ ｍ ｍ 钻孔。结合了计算机测控技术，对检测全过程实时监测、描绘检测图形曲线、对缺陷定位。多套检测装置已在我国油田稳定运行５ ａ 多。     

格陵兰冰盖的缩小速度在10年内提高了2．5倍

冰川变得容易滑动，冰川移动的速度加快 伴随着全球变暖，北极区域的冰川正在逐年缩小。美国的研究组计算出1996年、2000年、2005年的格陵兰冰盖缩小的速度，查明了缩小的速度在10年问提高了约2．5倍。其原因是由于冰川融解产生的水使冰川变得容易滑动，因此，冰川的移动速度也就加快了。[编者按]     

遗传算法在PCB板元件检测中的应用

介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板元件自动快速检测方法．从实际应用出发，找到了一种合适的图像相似性度量方法．提出利用代间差分遗传算法优化其搜索匹配速度，给出了算法实现的全过程．用实际拍摄的PCB板元件进行了性能测试，验证了代间差分遗传算法能提高检测速度．