基于YOLOv4的车辆与行人检测网络设计

针对YOLOv4网络模型参数量大,难以在资源有限的设备平台上运行的问题,提出一种对YOLOv4轻量化的车辆和行人检测网络。以MobileNetV1为主干网络,将PANet和YOLO Head结构中的标准卷积替换成深度可分离卷积,减少模型参数量;同时利用跨深度卷积结合不同膨胀率的空洞卷积构建特征增强模块,改善不同预测层对车辆和行人尺度变化的适应能力,提高网络的检测精度。实验结果表明,上述网络模型大小为45.28MB,检测速度为44FPS,相比YOLOv4模型大小减少81.44%,检测速度提升91.30%,在PASCAL VOC2007测试集上,检测精度达到86.32%,相比MobileNetV1-YOLOv4原网络提高1.29%的精确度,能够满足实时高效的检测要求。     

基于扰动观测器的PMSM滑模控制北大核心

为了解决永磁同步电机传统调速系统的响应速度慢、有超调、鲁棒性差及抖振过大问题,提出了一种积分变结构与扰动观测器复合的滑模控制方法。该方法设计了一种积分型的滑模变结构控制器,并引入新型趋近率,对PMSM调速系统的稳态及动态性能有了较大的提升;在此基础上利用扩张观测器估计的扰动值进行速度控制器的补偿,提高滑模控制的鲁棒性。仿真结果表明,调速系统无超调,调节时间为0.012 s;突加负载时,恢复稳态时间为0.018 s,且转速只下降16 r/min,该控制方法有效增强了系统动态性能和抗干扰性能,并抑制了滑模控制的抖振。