基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

浅析非智力因素与大学生的创新能力培养

创新的成功是智力因素与非智力因素有机融合、综合作用的结果,而非智力因素对学生的创新能力起着极其重要的作用。因而,重视对大学生非智力因素的培养,对提高他们的创新能力、取得创造性成果,有着极其重要的作用。     

基于无线射频传感器的检测仪表设计

为克服传统油水井参数采集方法中存在的操作复杂和精度低等缺点, 设计了一种基于无线射频技术的新 型检测仪表, 详细阐述了该检测仪表的设计原理与方法。 所封装的无线射频传感器包括负责油水井数据采集 的传感器模块(压力、 电流)和将油水井参数写入至 RFID 射频卡内的 RFID 读写模块。 本检测仪表系统结构简 单, 工作稳定可靠, 数据采集精度满足要求, 改变了传统的采集数据模式。 利用该仪表采集数据, 可大幅减少 工作人员的工作量, 提高工作效率, 得到较好的启用效果。 因此表明, 所设计的无线射频传感器检测仪表是有 效的。     

基于混合蛙跳粒子群算法的 TSP 问题求解

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能, 在算法搜索初期, 将混合蛙跳算法和 粒子群算法相融合, 针对初始粒子群随意性大、 粒子分布不均的问题, 利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分 组, 采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体, 并抽取各层次个体得到新种群, 从而提高最优个体的获得速度; 在算法后期, 引入3 重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作, 解决粒子多样性降低、 易陷入局部最优的问题。 利用改进算法求解 TSP 问题, 并与其他算法进行对比。 结果表明, 改进算法是有效的且性能优于其他算法。     

Round-Robin协议下非线性时变系统的保概率H∞滤波

针对实际系统存在各种不可预知的扰动,造成系统很难精确地达到期望的各项性能指标,研究了基于Round-Robin协议的一类非线性时变系统的保概率H_∞滤波问题。利用概率约束H_∞性能指标,使该系统更贴近实际工程应用。同时,考虑在数据传输过程中产生的网络拥塞和资源占用现象,采用Round-Robin协议对网络节点间的数据传输进行调度。考虑信号从传感器至待设计滤波器传输过程中具有非线性扰动,构造保概率非脆弱H_∞滤波器。其不确定参数由服从均匀分布且相互独立的随机变量控制,同时通过寻求线性矩阵不等式工箱设计能在概率约束下保证性能要求的滤波器。利用递推线性矩阵不等式方法求解保概率H_∞滤波问题。最后,通过仿真示例,证明所提出的滤波方案的有效性。     

基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用

为解决车辆识别中由于拍摄角度和距离的不同,导致成像后的车辆尺寸较小和车辆存在不同程度的遮挡,从而产生车辆的错检和漏检等问题,在单阶段目标检测网络YOLOv4(You Only Look Once version 4)算法的基础上,提出了基于注意力机制的递归YOLOv4目标检测算法,即RC-YOLOv4(Recursive and CBAM You Only Look Once version 4)算法。为提高算法对成像后小尺寸车辆的检测能力,在YOLOv4算法加入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,该模块结合了通道和空间注意力机制,能帮助网络模型更加关注检测图像中的重点信息和小目标信息。针对车辆部分遮挡的检测问题,采用递归特征金字塔(RFP:Recursive Feature Pyramid)结构加强模型对深层特征信息提取能力,RFP结构类似于选择性增强或抑制神经元激活的人类视觉感知,将主干网络提取到的特征递归融合,然后反馈给主干网络,多次特征融合增强网络对上下文语义信息的提取整合能力。提高了对遮挡车辆的检测精度。实验结果表明,在自...     

移动机器人路径规划算法综述

为提高机器人路径规划的搜索速度,缩短搜索时间,总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点。首先回顾移动机器人发展历史,并对路径规划技术进行概述; 其次对移动机器人路径规划进行分类总结,并从移动机器人对环境掌握情况的角度出发,将移动机器人路径规划分成全局规划和局部规划两类,然后对全局规划和局部规划的相关算法进行综述,同时对相关算法发展现状及优缺点进行总结。最后指出机器人路径规划技术在改进算法、混合算法、多机器人协作、复杂环境以及多维环境下进一步深入研究的未来发展趋势。     

基于动态语义特征的视觉SLAM系统

针对视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)在真实场景下出现动态物体(如行人,车辆、动物)等影响算法定位和建图精确性的问题,基于ORB-SLAM3(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping 3)提出了YOLOv3-ORB-SLAM3算法。该算法在ORB-SLAM3的基础上增加了语义线程,采用动态和静态场景特征提取双线程机制：语义线程使用YOLOv3对场景中动态物体进行语义识别目标检测,同时对提取的动态区域特征点进行离群点剔除;跟踪线程通过ORB特征提取场景区域特征,结合语义信息获得静态场景特征送入后端,从而消除动态场景对系统的干扰,提升视觉SLAM算法定位精度。利用TUM(Technical University of Munich)数据集验证,结果表明YOLOv3-ORB-SLAM3算法在单目模式下动态序列相比ORB-SLAM3算法ATE(Average Treatment Effect)指标下降30%左右,RGB-D(Red, Gree...     

基于FPGA的YOLOv2加速器设计

卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)计算量较大,为达到快速处理数据的目的,需借助硬件手段进行加速.因此,利用现场可编程门阵列(FPGA:Field Programmable Gate Array)并行计算的架构特性,提出了基于FPGA的并行计算加速策略.该策略采用的具体方法包括:合理分布片上内存与片下存储,降低数据读取延迟;采用多通道并行流水结构加速卷积操作;通过卷积层数据共享减少访存延迟.利用PYNQ-z2开发平台加速卷积神经网络YOLOv2,最终实现目标物体的检测识别,该设计的处理能力为27.03 GOP/s(Giga Operations Per Second,10亿次运算/s),与CPU(E5-2620V4)相比,处理能力是CPU的6.57倍,功耗是CPU的3％.