改进ILoG算子的故障检测方法

针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。     

基于改进正弦余弦算法的无线传感器节点部署优化

为了提高无线传感器网络（WSN）的性能，提出了一种基于改进正弦余弦算法（ESCA）的节点部署优化方法。首先，引入双曲正弦调节因子和动态余弦波权重系数，以平衡算法的全局探索与局部开发能力；然后，提出了一种基于拉普拉斯和高斯分布的变异策略，避免算法陷入局部最优。对于基准函数的优化实验结果表明，ESCA相比引力搜索算法、鲸鱼优化算法、基本正弦余弦算法（SCA）及其改进算法具有更高的收敛精度和收敛速度。最后，将ESCA应用于WSN节点部署优化，结果表明其优化覆盖率相比改进粒子群优化算法、外推人工蜂群算法、改进灰狼优化算法和自适应混沌量子粒子群算法分别提高了1.55个百分点、7.72个百分点、2.99个百分点和7.63个百分点，用更少节点便可达到相同目标精度。     

基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索

随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深，鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现，鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰，而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题，提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先，提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开，从而减少图像背景对检索的干扰；其次，为了使图像特征包含一定的空间位置信息，利用空间金字塔的理论对图像进行分割，在此基础上，将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征；；最后，得到检索结果。为验证所提算法的有效性，在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比：在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%，查全率最多分别提高7%和22%；比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%，查全率最多分别提高36%和22%；从而证明所提算法是有效的，能有效提升鱼类图像的检索效果。     

改进RetinaFace的自然场景口罩佩戴检测算法

新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播，在公共场所下正确佩戴口罩可以有效地防止病毒的传播。提出了一种自然场景下人脸口罩佩戴检测方法，对RetinaFace算法进行了改进，增加了人脸口罩佩戴检测任务，优化了损失函数。在特征金字塔网络中引入了一种改进的自注意力机制，增强了特征图的表达能力。建立了包含3 000张图片的数据集，并进行手工标注，用于网络训练。实验结果表明该算法可以有效进行口罩佩戴检测，在自然场景视频中也取得了不错的检测效果。