基于端到端的多任务商标分卡模型

目前商标分卡处理方法是先进行文本检测再进行区域分类, 最后对不同的区域进行拆分组合形成商标分卡. 这种分步式的处理耗时长, 并且因为误差的叠加会导致最终结果准确率下降. 针对这一问题, 本文提出了多任务的网络模型TextCls, 通过设计多任务学习模型来提升商标分卡的检测和分类模块的推理速度和精确率. 该模型包含一个特征提取网络, 以及文本检测和区域分类两个任务分支. 其中, 文本检测分支采用分割网络学习像素分类图, 然后使用像素聚合获得文本框, 像素分类图主要是学习文本像素和背景像素的信息; 区域分类分支对区域特征细分为中文、英文和图形, 着重学习不同类型区域的特征. 两个分支通过共享特征提取网络, 像素信息和区域特征相互促进学习, 最终两个任务的精确率得以提升. 为了弥补商标图像的文本检测数据集的缺失以及验证TextCls的有效性, 本文还收集并标注了一个由2000张商标图像构成的文本检测数据集trademark_text (https://github.com/kongbailongtian/trademark_text), 结果表明: 与最佳的文本检测算法相比, 本文的文本检测分支将精确率由94.44%提升至95.16%, 调和平均值F1 score达92.12%; 区域分类分支的F1 score也由97.09%提升至98.18%.     

改进YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测

现有瓷砖表面缺陷检测存在识别微小目标缺陷能力不足、检测速度有待提升的问题, 为此本文提出了基于改进YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测方法. 首先, 由于瓷砖表面缺陷尺寸偏小的特性, 对比分析YOLOv5s的3个目标检测头分支的检测能力, 发现删除大目标检测头, 只保留中目标检测头和小目标检测头的模型检测效果最佳. 其次, 为了进一步实现模型轻量化, 使用ghost convolution和C3Ghost模块替换YOLOv5s在Backbone网络中的普通卷积和C3模块, 减少模型参数量和计算量. 最后, 在YOLOv5s的Backbone和Neck网络末端添加coordinate attention注意力机制模块, 解决原模型无注意力偏好的问题. 该方法在天池瓷砖瑕疵检测数据集上进行实验, 实验结果表明: 改进后的检测模型的平均精度均值达66%, 相比于原YOLOv5s模型提升了1.8%; 且模型大小只有10.14 MB, 参数量相比于原模型减少了48.7%, 计算量减少了38.7%.     

Delphi在变配电监控系统中的应用

本文介绍Delphi软件开发工具的功能和特点以及用Delphi开发变配电监控软件的系统设计。     

一种新颖稳定的RFID反碰撞算法模型

解决RFID多标签冲突的随机ALOHA方法效率较低,确定性树型方法要求区域内标签数量不变。该算法克服了这些局限,根据阅读器每次识别的结果,标签以递增或递减方式修改其应答概率。最终,该算法识别效率在动态以及标签数量庞大的情况下也可以稳定地达到0.322。论文用马尔可夫链理论对该算法模型进行了描述。重点针对标签以线性方式进入时,在识别效率能初步达到最优的情况下,标签可以取得的极小状态级别数k以及标签应答概率动态变化时,变化的幅度如何才能更加合理进行了分析。     

基于特征融合的商标检索方法

各种各样的字体导致卷积神经网络对商标图像提取的特征存在冗余,文字部分的信息不仅没有充分利用,反而对图像特征的匹配产生了影响。提出一种融合卷积特征与文字特征的商标检索方法,在深度学习检索方法的基础上融合文字特征匹配的结果。针对文字特征之间的距离计算,提出一种改进的编辑距离算法用于提高文字特征的匹配效果,提高商标检索的准确率。     

改进蚁群算法在城市最佳路径规划中的应用

本文设计了一种专门适用于路径规划的改进蚁群算法,利用图论中的加权图的的表示方法来表示交通网络,通过对蚁群算法加以改进,从距离和和通行快慢（流畅程度）两个方面来综合考虑最优路径标准．而非传统的仅从距离单一角度来考虑．结果表明：改进的算法在距离和流畅度综合方面比传统的方法更优化。为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种行之有效的方法。     

基于二分法的变步长扰动观测MPPT算法

在光伏系统中基于扰动观测(PO)的最大功率点追踪(MPPT)算法存在一些内在的问题,包括:在最大功率点附近存在振荡,较大的扰动步长以增加振荡的代价来加快跟踪速度,较小的扰动步长以增加跟踪时间为代价来减少振荡,光照缓慢变化时候跟踪效率低。针对以上问题,提出了一种基于二分法的变步长扰动观测算法,该算法初始时设置一个较大的扰动步长,随后步长多次减半直到追踪到最大功率点为止。使用仿真对提出的算法进行了验证,并与多种MPPT算法进行了对比。结果表明,提出的算法具有效率高、速度快、振荡少的优点,并且在光照缓慢变化时能够快速跟踪到最大功率点。     

考虑源-荷随机协调特性的配电网概率潮流多目标优化方法

分布式电源(distrubuted generation,DG)和电动汽车(electric vehicle,EV)随机充放电环境下的配电网优化运行是目前一项重要的研究课题,通过建立分布式电源和电动汽车充放电的随机概率模型,进而构建出配电系统在随机因素下的运行状态。在满足电网运行的潮流约束条件下,以系统优化成本、有功损耗期望、电压偏差期望为目标函数,建立配电网概率优化的模型,使用基于概率潮流的混沌粒子群算法对模型求解,得出配电网优化运行的策略。最后以IEEE 33节点系统为算例,验证所提方法的正确性与有效性。     

SAP系统在大型煤矿企业中的应用

基于实践,针对煤矿企业中的需求,在大型煤矿企业中实施SAP系统,详细介绍了SAP系统的基本原理以及在煤矿企业中的应用;     

一种基于分组动态帧与二叉树递归识别的射频识别防冲突算法

首先分析和比较了传统射频识别防冲突算法的时间复杂度和通信复杂度,并在总结各自缺点的基础上提出了一种新颖的射频识别防冲突算法．该算法基于标签最优分组、最优帧长选择以及碰撞时隙内二叉树递归识别等策略．其次,建立了系统模型,并对该算法的时间复杂度和通信复杂度进行了数学推导．仿真数据表明,以上指标的理论值和模拟值有较好的一致性．与传统算法相比,该算法具有较佳的总体性能,系统吞吐率达到0.41左右,通信复杂度与EDFSA算法近似,但与树形算法相比减少了50%以上;此外,该算法受初始标签数量估计值及标签ID长度的影响均较小．