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综采工作面环境较复杂,地形狭长,多目标多设备经常出现在同一场景当中,使得目标检测难度加大。目前应用于煤矿井下的目标检测方法存在特征提取难度较大、泛化能力较差、检测目标类别较为单一等问题,且主要应用于巷道、井底车场等较为空旷场景,较少应用于综采工作面场景。针对上述问题,提出了一种基于深度神经网络的综采工作面视频目标检测方法。首先,针对综采工作面环境复杂多变、光照不均、煤尘大等不利条件,针对性挑选包含各角度、各环境条件下的综采工作面关键设备和人员的监控视频,并进行剪辑、删选,制作尽可能涵盖工作面现场各类场景的目标检测数据集。然后,通过对YOLOv4模型进行轻量化改进,构建了LiYOLO目标检测模型。该模型利用CSPDarknet、SPP、PANet等加强特征提取模块对视频特征进行充分提取,使用6分类YoloHead进行目标检测,对综采工作面环境动态变化、煤尘干扰等具有较好的鲁棒性。最后,将LiYOLO目标检测模型部署到综采工作面,应用Gstreamer对视频流进行管理,同时使用TensorRT对模型进行推理加速,实现了多路视频流的实时检测。与YOLOv3、YOLOv4模型相比,LiYOLO... 相似文献
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在新工科理念下,高校教育教学改革的重点是课程体系的重构,新工科势必对今后高校人才的培养方式方法提出更高的要求和期望。“模式识别”是智能科学与技术的核心课程,也是人工智能领域的重要组成部分。但是,该课程在实际教学过程中存在理论性太强、教学内容枯燥、实践教学环节相对薄弱等问题,与新工科理念相去甚远。本文分析以上问题的原因,提出在新工科背景下对模式识别课程进行课程体系重构,将最新的相关知识、技术嵌入到模式识别课程的基础知识体系中,同时对该课程的教学内容和教学方法进行项目化、立体化改进,使其在人工智能领域发挥更大的作用。 相似文献
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为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法.首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制(GPC)的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制.仿真结果表明:将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力。 相似文献
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研究并设计了一种应用于全球数字广播(Digital Radio Mondiale,DRM/DRM+)接收机射频芯片系统结构,设计了相关模块和电路,包括一种高灵敏度有限空间内中短波宽带接收天线、基于噪声抵消和跨导线性技术的DRM第一中频下变频模块、带输出分频器的吞除脉冲式的频率综合器、DRM双正交镜像抑制混频器、中频可变增益放大器以及中频计数器模块等。芯片模块采用中芯国际(SMIC)0.18μm RF CMOS工艺实现,测试结果表明能够满足DRM接收机系统要求。 相似文献
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雾霾图像不仅影响视觉效果,而且模糊不清晰的图像容易为后续识别、理解等高层次任务带来困难。雾霾图像清晰化问题是一个典型的不适定问题,其成像过程难以精确建模,消除图像中的雾霾面临巨大的挑战。近年来,研究者提出大量的图像去雾算法克服雾霾引起的图像降质退化,为全面认识和理解图像清晰化算法,论文对其进行梳理和综述。首先,对雾霾图像清晰化算法进行整理,根据雾霾退化过程是否有模型支持,将清晰化算法分为基于Retinex模型、大气散射模型去雾算法和无模型图像去雾算法。大气散射模型是有模型算法中主流模型,本文详细剖析了模型成像机理,并根据其成像机制揭示大气散射模型容易受大气浓度均匀分布假设的限制,较难处理非均匀雾霾图像问题。基于深度学习的无模型图像去雾算法则不仅可以应对非均匀雾霾图像,而且去雾性能获得了极大地提升。其次,本文汇总了近年来常用去雾数据集,从数据集适应范围、规模、可扩展性等多个维度进行总结。并根据雾霾图像形成方式,对人工合成雾霾数据集和真实拍摄数据集分别从定性和定量的角度探讨了数据集对图像去雾算法的影响。 相似文献
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This paper describes a novel divide-by-32/33 dual-modulus prescaler(DMP).Here,a new combination of DFF has been introduced in the DMP.By means of the cooperation and coordination among three types,DFF, SCL,TPSC,and CMOS static flip-flop,the DMP demonstrates high speed,wideband,and low power consumption with low phase noise.The chip has been fabricated in a 0.18-μm CMOS process of SMIC.The measured results show that the DMP’s operating frequency is from 0.9 to 3.4 GHz with a maximum power consumption of 2.51 mW under a 1.8 V power supply and the phase noise is -134.78 dBc/Hz at 1 MHz offset from the 3.4 GHz carrier.The core area of the die without PAD is 57×30μm~2.Due to its excellent performance,the DMP could be applied to a PLL-based frequency synthesizer for many RF systems,especially for multi-standard radio applications. 相似文献
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提出一种基于神经网络的鲁棒型广义预测控制(GPC)方法,该方法首先用神经网络对非线性系统进行辨识,然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,增强控制器的适应能力和鲁棒性.仿真结果表明:将本方法应用于非线性系统控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和控制能力. 相似文献