复杂环境下课堂多人状态检测算法研究

新冠肺炎疫情背景下课堂多人佩戴口罩及姿态识别问题,提出了基于YOLO和OpenPose模型的课堂多人状态检测算法。提出的Efficient-YOLO模型,通过采用CBAM注意力模块、SPNET-NEW模块,解决了多人遮挡和无规则化目标的口罩佩戴检测精度问题。此外,提出了一种轻量化的Class-OpenPose模型检测学生上课姿态,该算法在OpenPose模型基础上,使用ShuffleNetV2-NEW对传统模型在底层特征提取方面进行改进,实现了复杂环境下关键姿态点的实时准确检测。实验表明,在课堂多人异常状态检测任务中,Class-OpenPose模型平均准确率高于传统模型,为79.0%,检测速度达到13.5 F/s; Efficient-YOLO口罩识别模型达到83.1%的平均准确率,检测时间仅需31.54 ms,为课堂学生状态检测提供了不错的算法思路。     

一种基于DeepSORT的逆透视车流量检测方法

针对日渐复杂的交通情况,道路上需要检测的目标数量越来越多、类型越来越复杂这一问题,提出一种基于DeepSORT的改进算法用于目标跟踪及其速度与距离的估算,即在原算法中加入逆透视算法用于完成对目标速度及距离的估算。该方法主要包括特征提取、相似度计算、关联阶段、预测位置和轨迹匹配等步骤。本文的研究结果可以为多目标跟踪提供有效的解决方案,并且可以有效地估算车辆的速度和距离。     

基于高倍富集放大反应的双点电位滴定法测定谷物中氟含量

【目的】饮食中氟可影响人体健康与安全,简捷准确检测饮食中氟含量就显得十分重要。【方法】以现有GB/T 5009. 18-2003的氟离子电极电位滴定法为基础,以高倍富集放大反应为获得高灵敏度的突破点,以双点电位滴定法为确保方法准确的手段,探寻出灵敏准确测定谷物中微量氟的新方法。以方法的检测限(LOD)、加标回收率和相对标准偏差(RSD)等为衡量指标,通过单因素试验法对影响富集反应的富集剂种类、用量、温度、时间、反应体系酸度(pH)、搅拌速率和洗涤次数等因素考察后,针对富集反应主要影响因素富集剂用量、反应温度、反应时间和反应体系酸度(pH)等用L₉(3^₄)正交试验优化获得最适宜的测定条件。【结果】所得最适宜条件为：含Ca^₂₊复合富集剂用量为(m_氟/m_复合剂) = 1:1×10^₅,反应时间200min,反应温度22℃,反应体系酸度pH 5.5,搅拌速率200~300 r/min,沉淀物洗涤4次。该法的LOD_F = 5.3×10^_-3 μg/g,且c_F在1.0×10^_-6 mol/L ~ 1.0×10^_-1 mol/L内呈良好定量函数关系：E = 38.657 lgc - 174.44 (R2 = 0.996)。加标回收率为91.5 %~100.3 %,测定结果较稳定(RSD≤2.7%)。实样氟含量测定值符合GB 2762-2005氟限量要求。【结论】本法集合了富集反应的高倍放大的效果和双点电位滴定法的高精准的特点,测定选择性高,速度快,灵敏度较高,是种实用可靠的微量氟的定量分析方法。且有易于实现自动化和智能化快捷在线检测的潜能。     

分子尺度反应动力学模型构建在催化裂化/裂解过程中的应用进展

随着环保法规的日益严格和成品油质量标准的持续升级,对催化裂化/裂解过程的产品要求和控制逐渐精细到分子级别,可靠的分子尺度反应动力学模型是实现催化裂化/裂解过程分子管理的关键所在。本文简述了催化裂化/裂解的反应机理和反应类型,回顾了近三十年来不同方法对催化裂化/裂解过程反应网络和分子尺度反应动力学模型构建的研究进展。重点对不同模型构建技术的优缺点进行了详细的对比分析,指出了催化裂化/裂解过程分子尺度反应动力学模型构建的研究方向：开发更为精细的石油分子分析表征技术,构建与催化剂失活和反应器模型相结合的分子尺度反应动力学模型,实现基于分子管理的催化裂化/裂解过程反应器设计和工艺工程放大。此外,指出建立对分子集构建、反应网络构建和动力学参数求解的集成化平台是分子尺度反应动力学发展的必然趋势。     

面向动态事件流的神经网络转换方法

针对基于权重归一化方法的卷积神经网络（CNN）转换方法应用于事件流数据时准确率损失较大以及浮点网络难以在硬件上高效部署等问题,提出一种面向动态事件流的网络转换方法。首先,重构事件流数据并输入CNN进行训练,在训练过程中采用量化激活函数降低转换的准确率损失,并使用对称定点量化方法以减少参数存储量;其次,在网络转换中采用脉冲计数等价原理而非频率等价原理以更好地适应数据的稀疏性。实验结果表明,与使用传统激活函数相比,采用量化激活函数的脉冲卷积神经网络（SCNN）在N-MNIST、POKER-DVS和MNIST-DVS这三个动态事件流数据集上的识别准确率分别提高了0.29个百分点、8.52个百分点和3.95个百分点,转换损失分别降低了21.77%、100.00%和92.48%;此外,相较于基于权重归一化方法生成的高精度SCNN,所提量化SCNN在识别准确率相当的情况下可以有效节省约75%的存储空间,并且在N-MNIST和MNIST-DVS数据集上的转换损失分别降低了6.79%和46.29%。     

一种人工智能精细识别城市用地的方法探索——基于建筑形态与业态大数据

面对城市空间的高度集聚以及用地类型的日趋复杂,如何高效科学地识别大规模空间用地类型,成为规划编制过程中的一大难点。基于此,本文从业态功能和城市形态学视角出发,交叉利用建筑形态及业态POI大数据,突破目前已有的业态赋权模型识别方法,在进行空间校准、TF-IDF变换和数据库建构的基础上,采用人工智能方法,对不同类型、规模、区位的城市进行系统性的有监督深度学习与智能识别,将城市用地精细识别至国标最小类。同时,从形态指标、布局形态、特殊形态等维度嵌入智能规则,并通过置信度标注、调研反馈和系统自优化等方法,来进一步提高识别的精细度与准确率。     

铅同位素特征值法在土壤源解析中的应用

随着工农业的快速发展,导致不同来源的铅不断释放进入土壤,土壤铅污染已成为了土壤污染中亟待解决的问题之一,污染来源的示踪以及污染物的定量源解析是土壤污染防治的重要一环。近年来,国内外研究表明,铅同位素特征值法是土壤铅污染定量源解析的重要方法之一,并已在土壤铅污染定量源解析中得到了较广泛的应用。概述了铅同位素定量解析的方法原理以及国内外研究现状与进展,并通过文献调研构建了国内部分省市铅同位素特征值指纹库,以期为研究者在探究所在区域主要铅污染源及其贡献率时提供一定的参考,最后针对铅同位素特征值法在土壤铅污染定量源解析应用中的局限性提出了展望。     

阳离子聚合物铬冻胶的研制与性能评价

针对高强度铬冻胶堵剂普遍成胶过快的问题,通过优选阳离子聚合物并利用铝溶胶对配方进行优化,制得适用于深部调剖的阳离子聚合物有机铬冻胶堵剂,并对其性能进行了评价。结果表明,对于丙烯酰胺(AM)/丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵(DAC)二元共聚物有机铬冻胶,其阳离子度越低,成胶时间越长;铝溶胶可以有效延缓阳离子聚合物有机铬冻胶成胶时间,并能提高其强度和长期稳定性;阳离子聚合物有机铬冻胶体系最优配方为0.8%聚合物Y5(阳离子度5%)+0.3%醋酸铬+0.2%铝溶胶,90℃下的成胶时间为55 h,成胶后弹性模量为16.6 Pa,属于高强度冻胶;该冻胶堵剂注入性好,同时具有较好的抗剪切性和耐温抗盐性,封堵率可达96%以上,满足深部调剖对堵剂的要求。图4表8参18     

基于OpenMV的五自由度机械臂控制方法研究

以五自由度机械臂为研究对象,建立D-H数学模型,探究几何法与代数法求关节角的过程,使用五次多项式插值的运动轨迹规划算法。通过建立仿真模型验证了运动学求解方法与轨迹规划算法的有效性。采用一种基于机械臂几何模型的逆运动学分析方法,设计OpenMV摄像头的图像识别与处理算法来精准定位目标物,并将目标物的位姿发送给主控系统,实现五自由度机械臂自主抓取目标物的功能。以乒乓球为抓取目标进行实验验证,结果表明：此设计能精准定位目标物,完成有效抓取,控制性能稳定、可靠。     

微量元素对增材制造Al-Zn-Mg-Cu合金组织及性能的影响

电弧增材制造铝合金构件及技术应用的潜力巨大,但是增材制造的高强铝合金通常存在着缺陷多、力学性能差的问题。文中以电弧增材制造Al-Zn-Mg-Cu合金为研究对象,探索微量Zr和Ti元素对成形合金的微观组织和力学性能的作用机制。研究结果表明,添加这些微量元素以后,可以在合金中析出Al₃（Zr, Ti）纳米亚稳相,并且细化晶粒组织,提高了合金的硬度、强度和塑性,提高了断口的韧性断裂比例,以及减少了合金中的气孔和裂纹缺陷。研究结果为增材制造铝合金材料的开发和设计提供了思路和参考。