侧板式行星架的有限元分析及结构设计

应用三维有限元计算方法,对侧板式行星架系列结构尺寸的位移和应力进行了计算,从而找出其合理的结构参数（即三行星侧板式行星架：Ｂ／α′≥０．２５１,ｄ／α′≥０．４２;五行星侧板式行星架;Ｂ／α′≥０．３４,ｄ／α′≥０．５６）。     

基于改进鲸鱼算法的FDM打印机轮廓路径规划

针对目前FDM打印机打印切片轮廓封闭曲线多的模型耗时长、打印效率低的特点,提出采用改进鲸鱼算法合理规划各轮廓的打印顺序。针对普通鲸鱼算法易陷入局部最优、搜索速度慢等缺点,将增大鲸鱼优化算法的后期搜索概率以及在算法进入猎杀步骤时进一步对其前一时刻适应度与当前适应度进行对比细分来改进传统的鲸鱼优化算法。仿真结果表明,与传统鲸鱼优化算法解决轮廓路径优化问题相比,改进鲸鱼算法搜索效率高、获取全局最优解能力更强。     

用GAG开发ADA前端编译器的研究

用GAG的基本原理和属性文法的基本理论，对GAG输入文件中的DIANAGENERATION部分作了研究，提出了一种用GAG开发具有生成DIANA属性树功能的ADA前端编译器的实现方案，并对DIANA的内部表示进行了设计，给出了一种从DIANA内部表示向外部表示转换的方法。     

基于Android系统的人脸识别门禁系统的设计

智能门禁系统是安全防护系统中重要的组成部分 ,本文采用人脸识别技术与手机端身份识别技术,设计了一种基于Android的人脸识别门禁系统,实现了用户在Android手机端进行人脸识别身份验证获取服务器发来的二维码作为开门“软钥匙”,用获取到的二维码去智能门禁终端进行扫码开门的功能。在人脸识别方面,采用了Adaboost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,并结合OpenCV实现了门禁系统的人脸识别。测试结果表明：本系统具有良好的易用性、安全性,并且获得较高的人脸识别率和识别速度,从而弥补传统门禁的缺陷与不足。     

基于MTCNN的多特征融合学生疲劳检测算法研究

目前疲劳检测主要是通过眼部PERCLOS值来判断,但是这种方法检测疲劳特征较为单一,影响了检测的准确率.本文提出一种基于卷积神经网络的多特征融合学生疲劳检测算法,首先用MTCNN对人脸进行关键点定位,在此基础上用人脸归一化的方式精准提取眼睛和嘴部的特征图像并进行眼部定位;其次,构建眼、嘴数据集,完成眼、嘴部状态分类模型训练;最后,用训练好的模型将眼、嘴部的疲劳特征相融合并根据改良的MAR值判断方法进行疲劳检测.实验结果表明该方法的准确率达到了96.2％,实时性也得到了极大的改善.     

结合MASP和语义分割的双链路行人重识别方法

行人重识别是通过不同的摄像机识别同一个人。由于人的姿势多变,背景杂乱以及拍摄角度不同等,提取强大的行人特征成为一个有挑战性的任务。为了提取良好的行人特征表示,提出了一种结合MASP与语义分割的双链路行人重识别模型。该方法对网络不同深度的特征进行采样,不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征。上层链路针对网络过深导致行人信息丢失的问题,提出了MASP模块,对浅层特征进行采样,然后与高级特征连接,对深浅层级特征交融,增加特征的多样性。下层链路基于语义分割结果,对提取的中间层行人特征映射,得出语义部位特征。在测试阶段,将全局特征与语义部位特征结合生成多层次特征,加强模型的表征能力。在Market-1501和DukeMTMC-reID两个数据集上与其他方法的对比以及消融实验表明,提出的结合MASP与语义分割的双链路重识别模型有效提升行人重识别性能。