基于PLC控制技术实现水厂自控系统的设计

随着计算机技术的不断发展,PLC控制技术得以不断扩展和完善,其功能远远超出了逻辑控制和顺序控制的范畴,具备了模拟控制、过程控制以及远程通信等功能.PLC支持多种工业标准总线,易于组成工程控制网,在对浦口水厂自控系统更新改造中采用了ControlLogix公司的A-B 1756-L55M23,采用符合Ethernet/IP标准的100 Mb/s全双工交换式光纤自愈工业以太环网方式,大大提高工程的生产率.     

无人机自主航路规划平台设计

基于人机交互的需求,设计了一款无人机自主航路规划平台。该平台主要应用于无人机飞行前的航路规划工作,能够在已知任务环境信息的基础上,根据任务需求,规划出一条有效航路,同时具备控制无人机飞行、飞行状态监控等功能。首先,在国内外无人机系统适航标准规范的基础上,针对突发或紧急任务下无人机地面操作员工作负荷增大等问题,对无人机航路规划系统设计的安全性要求和人机交互需求进行了归纳梳理;然后,基于航路规划系统功能需求,从航路规划、通信、控制、状态监控等方面,构建了航路规划平台,并采用MATLAB APP Designer完成了软件平台的开发;最终试验测试表明该平台符合设计需求。     

基于深度残差收缩网络多特征融合语音情感识别

针对语音情感识别任务中说话者的差异性,计算谱特征的一阶差分、二阶差分组成三通道的特征集输入二维网络。结合卷积神经网络、双向长短时记忆网络以及注意力机制建立基线模型,引入深度残差收缩网络分配二维网络中的通道权重,进一步提高语音情感识别的精度。为提升模型的学习效果,采取特征层融合（特征向量并行和特征向量拼接两种方式）和决策层融合（平均得分和最大得分两种方式）等不同信息融合机制。结果表明：（1）特征层融合中的特征向量并行策略是更有效的方式;（2）本文提出模型在CASIA和EMO-DB数据库下分别取得了84.93%和86.83%的未加权平均召回率（Unweighted average recall, UAR）,相较于基线模型,引入深度残差收缩网络后的模型在CASIA和EMO-DB数据库上的未加权召回率分别提高5.3%和6.2%。     

画中画彩电技术

随着超大规模集成电路的不断发展，数字技术在视频处理方面的应用愈加广泛，在消费类电子方面，画中画功能近几年来出现在彩色电视机上，增加了电视机的功能。本文根据熊猫电子股份公司近几年推出的画中画电视机，叙述画中画技术在彩色电视机中的应用，介绍画中画技术的基本原理，以及整机设计的技术特点和要求。     

基于多样卷积单元高效人体姿态估计

设计兼具准确率和轻量化的人体姿态估计网络模型成为了人机交互领域的迫切需求。为了满足这一需求,结合HRNet模型的高分辨率设计模式,提出了一种多样化高效卷积单元的高分辨率网络模型DU-HRNet。为了探索并增强来自不同感受野大小层的多尺度信息,鼓励卷积层间信息更加多样化,模型允许并行分支中的每一分支拥有不同类型的高效卷积单元。为了改善模型的非线性,在高效卷积单元中使用通道注意力ECANet。在MS COCO关键点检测数据集和MPII数据集中验证了模型的有效性。模型在参数量等于7.6 M、GFLOPs为2.66,没有经过任何后期处理的条件下,在COCO val2017数据集上达到了71.1 mAP(mean Average Precision,平均精度均值)分数,在COCO test-dev2017数据集上达到71.8 mAP分数。通过消融实验验证了模型整体和组成部分的有效性。     

基于YOLOv5+DeepSORT检测数据的车头时距混合分布模型研究

为提高车头时距分布模型的准确性,提出一种基于YOLOv5+DeepSORT算法的样本采集方法,并拟合出一种双高斯-移位负指数混合分布模型。训练YOLOv5检测器模型和DeepSORT算法中的ReID模型对车头时距进行自动精确采集,建立双高斯-移位负指数混合分布模型来描述实际交通流中3种车辆驾驶状态:强跟驰、弱跟驰和自由流,对自动采集的车头时距样本进行拟合,利用最大期望算法对模型参数进行标定。经实例验证表明,基于YOLOv5+DeepSORT方法采集的车头时距样本与视频人工逐帧记录的样本之间的平均相对误差为1.94%,满足车头时距样本采集准确率的要求;所提出的双高斯-移位负指数混合模型对自动采集车头时距样本的拟合结果通过了K-S检验,且拟合结果优于三元混合分布、二元混合分布和威布尔分布模型。     

基于SVM的飞机引气系统故障检测方法研究

基于飞机的历史QAR(Quick Access Recorder,快速存取记录器)数据构建数据集,对数据集进行参数选择、数据预处理、数据集划分等操作,目的是提高模型的运行效率和准确度;使用改进粒子群算法对SVM(Support Vector Machines,支持向量机)的分类参数进行优化,使模型的分类效果达到最优;为了验证模型的故障检测效果,将收集到的某航空公司A320系列飞机的引气系统QAR数据进行预处理并导入模型故障检测,最终将检测结果进行验证.结果表明,使用改进粒子群算法优化的SVM对飞机引气系统进行故障检测,可以提高故障检测的准确率,提前发现潜在的故障,减少故障发生的可能性.