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摘要:為了實(shí)現機械臂的實(shí)時(shí)控制，滿(mǎn)足工業(yè)自動(dòng)化的需求，針對Linux系統下機械臂實(shí)時(shí)控制系統展開(kāi)調研；敘述了當前機械臂實(shí)時(shí)控制的研究背景和有關(guān)于ROS（Robot Operating System）平臺下機械臂實(shí)時(shí)控制系統的國內外發(fā)展現狀；同時(shí)重點(diǎn)指出了Linux系統中進(jìn)行實(shí)時(shí)性控制的解決方案以及使用的工具，總結了相關(guān)研究中解決實(shí)時(shí)控制系統的技術(shù)；結合機械臂實(shí)時(shí)控制的技術(shù)研究特點(diǎn)和目前存在的不足分析了未來(lái)的發(fā)展趨勢。

摘要:診斷策略設計是裝備測試性工作的重要組成部分，對提高裝備的性能監測和故障診斷能力，減少測試和維修資源需求，降低壽命周期費用等方面具有重要的意義；通過(guò)對國內外的研究成果及相關(guān)文獻進(jìn)行分析和總結，較為系統的介紹了AND/OR圖啟發(fā)式搜索方法和智能優(yōu)化算法兩大類(lèi)診斷策略設計方法的原理及分類(lèi)；對多故障條件、測試多值輸出和測試不可靠條件等復雜條件下的診斷策略設計方法的研究現狀進(jìn)行了分析和綜述；在此基礎上，從三個(gè)方面探討了診斷策略設計的未來(lái)研究方向。

摘要:本文論述了基于多種圖像的電路板故障診斷的原理及方法,對紅外成像技術(shù)、可見(jiàn)光圖像處理與分析技術(shù)、電路板故障診斷技術(shù)進(jìn)行研究,通過(guò)利用圖像增強技術(shù)、圖像平滑處理技術(shù)、圖像的二值化處理技術(shù)等,對采集到的電路板圖像進(jìn)行濾波,平滑等預處理；利用差分熱圖法及序列熱圖法對電路板及其元器件溫度特征變化進(jìn)行分析和故障判定；采用基于Harris角點(diǎn)檢測的方法實(shí)現電路板可見(jiàn)光圖像和紅外熱圖像的配準,進(jìn)而實(shí)現紅外熱像檢測下的故障定位于可見(jiàn)光圖像之上,方便的查找故障發(fā)生的位置,直觀(guān)的查看到故障元器件產(chǎn)生的現象。

摘要:針對口岸車(chē)道閘機運行時(shí)間的延長(cháng)，噪聲信號會(huì )逐漸掩蓋真實(shí)信號，從而造成信號混合行為的出現，導致口岸車(chē)道閘機抬桿機械動(dòng)作故障檢測精度較低的問(wèn)題，提出基于機器視覺(jué)的口岸車(chē)道閘機故障遠程檢測方法。利用CCD傳感器，最大化掃描復原口岸車(chē)道閘機抬桿機械動(dòng)作故障信號，并對關(guān)鍵應用鏡頭設備進(jìn)行選型處理，完成機器視覺(jué)檢測的硬件結構設計。輸入口岸車(chē)道閘機的遠程故障圖像，按照圖像配準原則，得到具體的直方圖修正處理結果，拼接與預處理遠程故障圖像。在此基礎上，分析口岸車(chē)道閘機抬桿機械動(dòng)作實(shí)際故障特征，通過(guò)信號參量非均勻采樣的方式，對檢測盲源進(jìn)行分離，再聯(lián)合故障信號輸出信噪比數值，實(shí)現口岸車(chē)道閘機抬桿機械動(dòng)作故障遠程檢測。實(shí)驗結果表明，基于機器視覺(jué)的檢測方法的口岸車(chē)道閘機抬桿機械動(dòng)作故障檢測準確率可達90.4%，IMF分量值較大，可有效抑制噪聲信號對真實(shí)信號的覆蓋影響，提高口岸車(chē)道閘機抬桿機械動(dòng)作故障檢測精度

摘要:針對傳統人工建筑安全巡檢周期長(cháng)、難度大、響應慢等問(wèn)題，以及典型的建筑安全監測平臺架構不可擴展、配置門(mén)檻高等短板，以通用性和可擴展性為設計原則，開(kāi)發(fā)實(shí)現了面向用戶(hù)可配置的建筑安全監測平臺。該平臺由傳感網(wǎng)絡(luò )、數據中心、數據處理、應用模塊和配置管理等五個(gè)模塊組成，支持用戶(hù)對新項目、新監測設備的自主配置，支持項目、建筑和傳感器的實(shí)時(shí)接入，滿(mǎn)足多樣化的安全監測需求。在實(shí)驗測試中，平臺在數據采集、數據傳輸通訊、傳感器配置、預警響應等方面的效率、穩定性、柔性等優(yōu)于典型架構，危險突變誤判率為0，綜合準確率為99.97%，具有精準的監測效果，可以提升建筑安全治理效能。

摘要:針對目前研究的海岸線(xiàn)水域變化檢測系統在檢測過(guò)程中，存在系統檢測精度較低，檢測穩定性較差，檢測時(shí)間較長(cháng)的問(wèn)題，設計了基于衛星影像技術(shù)的海岸線(xiàn)水域變化高精度檢測系統。采用STM32C8T6為主控芯片的主控器，進(jìn)行高效的數據處理和網(wǎng)關(guān)通訊，以多光譜傳感器為核心檢測設備，通過(guò)采集光學(xué)數據，生成海岸線(xiàn)水域圖像。利用XL1509-5.0芯片為核心的外接電源，供給系統電源設備，以OUTPUT作為電源開(kāi)關(guān)的輸出引腳，便于主控器對電源進(jìn)行控制，完成系統硬件設計。采用衛星影像技術(shù)，對采集圖形進(jìn)行濾波處理、降噪處理以及圖像二值化計算，嵌入Linux操作系統和MySQL數據庫，高精度檢測采集圖像，完成系統軟件設計，實(shí)現海岸線(xiàn)水域變化高精度檢測。實(shí)驗結果表明，設計的基于衛星影像技術(shù)的海岸線(xiàn)水域變化高精度檢測系統的檢測穩定性較好，能夠有效實(shí)現海岸線(xiàn)水域變化高精度檢測，縮短海岸線(xiàn)水域變化檢測時(shí)間。

摘要:針對軟件源代碼靜態(tài)檢測時(shí)故障報告中誤報較多問(wèn)題，提出一種基于軟件運行特征的故障檢測方法，通過(guò)引入動(dòng)態(tài)分析的方式進(jìn)行故障檢測。首先擴展了動(dòng)態(tài)測試插裝庫，設計了八種常見(jiàn)故障模式對應的探針函數，然后在程序中搜索故障監控位置并進(jìn)行故障監控探針的插裝，最后在軟件執行過(guò)程中分析插裝消息中的運行特征從而識別故障。實(shí)驗結果表明該方法能夠有效檢測程序故障且檢測出的故障均為真實(shí)存在，彌補了靜態(tài)分析誤報率高的問(wèn)題。

摘要:直升機旋翼模型風(fēng)洞試驗是高轉速、高風(fēng)險的動(dòng)態(tài)試驗,為保護試驗的安全運行,必須實(shí)時(shí)、準確、可靠地監測試驗臺關(guān)鍵驅動(dòng)設備-動(dòng)力驅動(dòng)系統及輔助系統的運行狀態(tài),并根據運行狀態(tài)分級采取相應的保護措施。本文以動(dòng)力系統主控PLC為基礎,打通試驗臺各系統之間的信息孤島,提出了一種基于歷史數據分析的設備運行狀態(tài)分級評價(jià)及風(fēng)險評估方法,根據實(shí)時(shí)運行數據判斷動(dòng)力系統運行風(fēng)險,給出安全操作建議。風(fēng)洞試驗應用效果表明本文構建的旋翼模型試驗臺動(dòng)力系統智能監測與安全保護設計數據分析科學(xué),狀態(tài)監測實(shí)時(shí),安全保護可靠。提高了直升機試驗的安全可靠性。

摘要:為提高單目標多分類(lèi)(Single Shot MultiBox Detector,SSD)網(wǎng)絡(luò )模型對輸電線(xiàn)防震錘的識別準確率，提出一種融合卷積注意力機制和SSD模型相結合的新方法。該算法采用殘差網(wǎng)絡(luò )ResNet作為骨干網(wǎng)絡(luò )，引入卷積注意力機制將通道和空間注意力結合，通過(guò)壓縮提取中間特征和利用權重系數更好地分辨出前景與背景，提高對輸電線(xiàn)路中防震錘檢測的精度和速度。訓練時(shí)引入遷移學(xué)習策略，克服了模型訓練困難問(wèn)題。實(shí)驗結果表明，提出的算法不僅提高了檢測準確率，計算效率亦得到了提升。與經(jīng)典SSD算法相比，輸電線(xiàn)路的防震錘檢測準確率提升了2.5%，檢測速度達到了12fps識別效果明顯提升,證明了新算法的有效性。

摘要:針對當前交通標志檢測中存在小目標檢測精度低、檢測實(shí)時(shí)性不高以及目標漏檢等問(wèn)題,在YOLOv3基礎上提出了一種融合了注意力機制與上下文信息的交通標志檢測方法。首先通過(guò)改進(jìn)通道注意力機制的壓縮方式,對特征圖通道重新進(jìn)行標定；然后引入空間金字塔池化模塊SPP；最后增加特征映射并拼接到原特征融合網(wǎng)絡(luò )中的小目標部分,充分利用上下文信息增強對小目標的檢測。實(shí)驗結果表TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)交通標志數據集上,與YOLOv3網(wǎng)絡(luò )相比,在每秒傳輸幀數(Frame Per Second,FPS)變化不大的情況下,平均精度均值和小目標的精度均值分別提升3.03%和4.59%。實(shí)驗結果證明了改進(jìn)網(wǎng)絡(luò )在小目標檢測和整體檢測中的有效性。

摘要:基于光線(xiàn)矢量方法和角錐棱鏡光學(xué)特性，推導角錐棱鏡姿態(tài)角、直線(xiàn)運動(dòng)自由度、余弦誤差以及阿貝誤差對激光干涉位移測量影響的數學(xué)表達式，并使用RENISHAW XL80激光干涉儀搭建測量光路，開(kāi)展相關(guān)測量實(shí)驗。結果表明：姿態(tài)角對干涉位移測量的影響通常不超過(guò)0.1um；當角錐存在直線(xiàn)自由度誤差時(shí)，返回測量光束的光斑中心會(huì )產(chǎn)生與水平或垂直直線(xiàn)度方向一致的平移，但不會(huì )引入幾何位移測量誤差；推導給出角錐棱鏡測量光束的回光偏移量與余弦誤差之間的關(guān)系，阿貝誤差與阿貝臂值和角錐棱鏡偏擺角之間的關(guān)系。干涉位移測量實(shí)驗表明，通過(guò)修正阿貝誤差，可以有效提高位移測量精度。研究結果建立了基于角錐棱鏡進(jìn)行干涉位移測量的誤差分析方法，為干涉位移測量的誤差補償提供依據。

摘要:為了解決常規水產(chǎn)養殖過(guò)程中人工成本高、數據采集誤差偏大的問(wèn)題,并實(shí)現及時(shí)了解關(guān)鍵參數空間分布情況,達到為水產(chǎn)養殖提供決策信息的目的,設計了基于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )的水產(chǎn)養殖水質(zhì)參數監測系統,該系統采用ZigBee無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)構建傳感器網(wǎng)絡(luò ),主要監測水溫、pH值、DO三種水質(zhì)參數指標,并利用MATLAB平臺,將卡爾曼濾波算法與線(xiàn)性?xún)炔逯捣ㄏ嘟Y合,實(shí)現水質(zhì)參數的優(yōu)化與空間分布四維模型的構建。通過(guò)選取分布空間中不同點(diǎn)的參數數據與實(shí)際測量的數據比較,溫度、pH值和DO平均相對偏差分別為3.18%、2.89%、1.59%。研究結果表明通過(guò)卡爾曼濾波優(yōu)化與線(xiàn)性?xún)炔逯捣嫿臻g分布模型,能準確掌握養殖池整體水質(zhì)參數動(dòng)態(tài)變化的信息,對養殖池的水環(huán)境管理有一定的參考價(jià)值。

摘要:摘要: 以正弦波電流為激勵信號測量接地網(wǎng)接地阻抗時(shí)，由于電壓線(xiàn)、電流線(xiàn)之間不可避免的存在平行共線(xiàn)，由此產(chǎn)生的互感耦合會(huì )導致接地阻抗測量結果偏高，影響接地網(wǎng)安全性能評估。為解決此問(wèn)題，提出了一種基于組合波工程化測量消除引線(xiàn)互感的接地阻抗測量方法，用方波電流測量接地阻抗電阻分量，用正弦波測量接地阻抗模值，在測量現場(chǎng)通過(guò)改變平行共線(xiàn)距離獲得不同互感耦合強度的測量值，解析剔除互感耦合分量后，獲得準確的接地阻抗測量值。在110kV變電站現場(chǎng)通過(guò)夾角法、反向法測量，并與土壤分層的接地網(wǎng)模型仿真結果對比，組合波工程化測量結果與接地阻抗仿真值誤差僅為1%。

摘要:針對一類(lèi)具有事件觸發(fā)機制的離散時(shí)間廣義馬爾科夫跳變系統，解決了異步故障檢測濾波問(wèn)題。 提出了一種事件觸發(fā)策略，實(shí)現了合理利用網(wǎng)絡(luò )資源，降低通信負擔的目的；考慮了系統模態(tài)和濾波器模態(tài)之間存在的異步現象，使用兩種不同的馬爾科夫鏈來(lái)分別表示系統模態(tài)和濾波器模態(tài)，并在此基礎上提出了一種異步故障檢測濾波器的設計方法。 通過(guò)將異步故障檢測濾波器的設計問(wèn)題與事件觸發(fā)機制相結合，根據Lyapunov穩定性理論，給出了保證殘差誤差系統具有正則性、因果性和隨機穩定的并且滿(mǎn)足 性能的充分條件，通過(guò)求解一組特定的線(xiàn)性矩陣不等式，得到了期望的異步故障檢測濾波器參數。 最后，通過(guò)一個(gè)仿真例子說(shuō)明了所設計的異步故障檢測濾波器的設計方法是有效的。

摘要:隨著(zhù)養殖業(yè)規模化的不斷發(fā)展，自動(dòng)化養豬已成為目前豬只養殖業(yè)的一種趨勢。針對傳統豬只體重測量過(guò)程中出現一系列應激性行為問(wèn)題，本文開(kāi)發(fā)研究了一款基于激光雷達豬只體重測量系統，該系統通過(guò)以激光雷達為核心的硬件設備與軟件系統相結合，實(shí)現了豬只二維模型建立；在此基礎上采用QT3D框架構建視窗，并對視窗進(jìn)行水平垂直布局并構建豬只三維模型視窗。采用Delaunay三角劃分的方式疊加得到豬只體積，利用系統獲得體積數據與豬只真實(shí)體重構建體積與體重數學(xué)模型，擬合精度R2為0.92535。對該模型驗證分析得知體重誤差在±8%范圍內。該系統掃描速度快、建模效果良好、體重計算精確，為豬只非接觸式測重和相關(guān)領(lǐng)域的點(diǎn)云數據三維建模應用提供了新的技術(shù)研究方法。

摘要:為提高機器人關(guān)節的運動(dòng)靈活性，使其具有更快、更穩的步行能力，設計基于大數據聚類(lèi)的機器人步態(tài)控制系統。結合外接主電源與傳感器設備，為主處理器元件、舵機控制板提供足量的傳輸電信號，完成機器人步態(tài)控制系統硬件設計。定義關(guān)鍵的關(guān)節節點(diǎn)，通過(guò)建立適應度函數的方式，實(shí)現基于大數據聚類(lèi)的步態(tài)節點(diǎn)安排。分別從支撐腿運動(dòng)規劃、擺動(dòng)腿運動(dòng)規劃兩方面著(zhù)手，收集大量的步態(tài)運動(dòng)信息，再聯(lián)合已知函數條件，對機器人關(guān)節角度進(jìn)行求解，完成機器人行進(jìn)步態(tài)的規劃與處理，實(shí)現基于大數據聚類(lèi)機器人步態(tài)控制系統的應用。實(shí)驗將所得關(guān)節彎曲次數、角度值與理想數值對比可知，本文系統位姿標定情況下關(guān)節彎曲次數值大、角度值小，機器人關(guān)節的運動(dòng)靈活性水平高，具有相對穩定的步行運動(dòng)能力。

摘要:針對處理油氣場(chǎng)站有毒氣體泄漏事故的應急機器人，設計一種基于DSP和AR9331模塊的機械臂無(wú)線(xiàn)控制系統。該系統用6個(gè)舵機配合金屬支架搭建機械臂硬件結構，以TMS320F28335 DSP為核心處理器，利用其ePWM模塊驅動(dòng)舵機，同時(shí)通過(guò)AR9331 WiFi模塊和DSP的SCI模塊實(shí)現DSP與上位機之間的無(wú)線(xiàn)通信，由此完成了該無(wú)線(xiàn)控制系統的全部搭建。實(shí)驗過(guò)程中，在上位機端通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信模塊向DSP發(fā)送各種控制指令，對各個(gè)舵機進(jìn)行協(xié)調控制，從而控制機械臂進(jìn)行清理障礙物、啟閉閥門(mén)等應急處理操作，驗證了該無(wú)線(xiàn)控制系統的可行性。實(shí)驗結果表明該機械臂無(wú)線(xiàn)控制系統控制精度高、調節速度快、可靠性高。機械臂能夠在0.5s內接收并完成指令，舵機角度誤差在1°以?xún)龋瑵M(mǎn)足應急機器人的操作需求。

摘要:大海況下存在的復雜艦尾流嚴重影響直升機著(zhù)艦時(shí)的飛行姿態(tài)，針對常規艦尾流模型僅適用于研究直升機縱向運動(dòng)受干擾的問(wèn)題，本文在美軍標 MIL-F-8785C 描述的艦尾流模型基礎上，提出增加隨高度變化的垂向擾動(dòng)分量，建立艦尾流隨高擾動(dòng)模型，以便切合實(shí)際地反映垂向干擾的作用強度。將該模型引入直升機著(zhù)艦懸停系統后，針對傳統 PID 控制對高度保持和位置控制效果不佳的問(wèn)題，提出基于前饋補償的改進(jìn) PID 控制，對比仿真結果表明，所提控制方法具有較高的跟蹤精度和良好的魯棒性，能夠滿(mǎn)足實(shí)際艦尾流擾動(dòng)下的直升機著(zhù)艦懸停的控制要求。

摘要:摘要：空調耗電量大，管理不當將浪費大量電能，研究并實(shí)現空調智能控制系統勢在必行。 本文設計了基于物聯(lián)網(wǎng)云平臺的空調智能控制系統，整個(gè)系統分為手機APP客戶(hù)端、機智云平臺及基于STM32的智能空調控制終端三大部分。智能空調控制終端模塊實(shí)時(shí)采集周邊環(huán)境的溫濕度數據，經(jīng)過(guò)STM32單片機對數據進(jìn)行處理，再通過(guò)ESP8266WIFI模塊發(fā)送到手機端，用戶(hù)也可以在手機APP端改變相關(guān)設置，再由手機端發(fā)送到云平臺，最后由云平臺通過(guò)WIFI網(wǎng)絡(luò )發(fā)送給ESP8266WIFI模塊實(shí)現遠程控制空調的功能。實(shí)驗結果表明，利用該系統能實(shí)時(shí)監控環(huán)境溫濕度數據，有效地控制空調合理使用，控制成功率達到100%，能營(yíng)造舒適的生活工作環(huán)境又不造成浪費，適用于多種空調品牌，具有較高的實(shí)用價(jià)值。

摘要:針對礦山球磨機采用手動(dòng)控制呈現出的工人勞動(dòng)強度大、易受主觀(guān)因素缺點(diǎn)，或者采用傳統PID控制礦漿濃度中出現的穩定性差、波動(dòng)大、精度低等落后狀況，提出設計開(kāi)發(fā)基于Expert-PID算法的礦山球磨機物聯(lián)網(wǎng)控制系統。文中首先構建了一個(gè)五元組的球磨機的模型BallMill=，設計出包含感知層、匯聚層、操作層、應用層等四層物聯(lián)網(wǎng)測控系統宏觀(guān)結構，進(jìn)而介紹了傳統PID算法與Expert-PID算法詳細內容，重點(diǎn)論述了礦山球磨機Expert-PID算法物聯(lián)網(wǎng)控制系統的原理結構與專(zhuān)家調控規則。通過(guò)企業(yè)應用實(shí)踐與對比實(shí)驗表明，該系統采用Expert-PID算法比傳統的PID算法具備更好的魯棒性、穩定性與可靠性。

摘要:該文以搭建具有模塊化、智能化、精確化性質(zhì)的病房溫控系統為目標，對部分三甲醫院現有溫控系統展開(kāi)了具體研究，對其現有問(wèn)題展開(kāi)了分析，提出和設計了一種基于STC單片機的智能化病房溫控系統；該系統以PC端系統作為上位機端，單片機硬件系統作為下位機端，STC89C51作為單片機主控板塊，溫濕度測量使用DHT11傳感器，室內CO2濃度采用T6713-5K傳感器測量，并通過(guò)接口將數據傳輸至單片機，溫濕度及CO2濃度等信息通過(guò)LCD1602顯示屏展示，同時(shí)通過(guò)PID算法參數調整，實(shí)現室溫調節，另外上位機端設置蜂鳴器對超出溫濕度及CO2濃度閾值的進(jìn)行預警；經(jīng)實(shí)驗測試該系統實(shí)現了病房溫濕度的有效控制及病房環(huán)境數據的可視化；經(jīng)實(shí)際應用滿(mǎn)足了部分醫院病房溫濕度智能化控制要求，使溫濕度維持在20℃-25℃和40%RH-55%RH之間

摘要:有源干擾機是靶彈突防系統的重要組成部分，如何應用好干擾機對于試驗突防場(chǎng)景構建的成敗起到十分關(guān)鍵的作用，有必要深入研究。在對突防有源干擾機工作過(guò)程與原理進(jìn)行歸納總結的基礎上，分析了與干擾機應用緊密相關(guān)的釋放時(shí)刻、釋放角度和釋放速度等靶彈發(fā)射諸元，采用了衛星工具包STK對包含1枚靶彈1枚導彈和2個(gè)有源干擾機的場(chǎng)景進(jìn)行了仿真，仿真分析時(shí)間在加速模式下可縮減至1分鐘以?xún)龋焕梅抡娼Y果對靶彈發(fā)射諸元和干擾機參數的合理性進(jìn)行了驗證，從而為反導試驗任務(wù)中突防場(chǎng)景構建提供技術(shù)支撐，具有良好的實(shí)用價(jià)值。

摘要:針對CCD線(xiàn)陣交匯系統中測試彈丸連發(fā)坐標時(shí)以最大幀頻連續拍攝，數據量過(guò)大而導致處理時(shí)間過(guò)長(cháng)的問(wèn)題，提出一種基于基于激光光幕觸發(fā)的多峰值檢測和自適應閾值彈丸檢測的快速檢測連發(fā)彈丸坐標方法。采用90°的“一”字線(xiàn)型半導體激光器配合原向反射屏形成光電探測靶面，光電轉換模塊將彈丸過(guò)靶時(shí)引起的光通量變化轉換成電信號產(chǎn)生過(guò)靶信號，處理數據時(shí)先使用多峰值檢測算法，根據獲得的過(guò)靶信號波形計算出所有彈丸的過(guò)靶時(shí)刻和對應圖像位置信息，并將該幅圖像和臨近兩幅圖像拼接成一幅組合圖像作為該發(fā)彈丸的過(guò)靶圖像，再使用基于自適應閾值的彈丸檢測算法對其進(jìn)行彈丸目標檢測得到彈丸坐標。當該圖像檢測出多個(gè)像素坐標時(shí)，使用像素坐標剔除算法進(jìn)行處理得到準確坐標。最后進(jìn)行了4組對照試驗，在得到正確連發(fā)坐標的前提下分別統計本文方法與傳統方法的處理時(shí)間。結果表明與處理所有圖像的傳統方法相比，本文提出的方法在保證連發(fā)彈丸坐標正確率的前提下，提高了處理速度。

摘要:針對微小型光電吊艙的特點(diǎn)，使用 Qt框架和C/C++語(yǔ)言設計并實(shí)現了某型機載微小型光電吊艙的顯示與控制軟件；該軟件在設計上采用了多線(xiàn)程的方式，分別實(shí)現了基于QtSerialPort模塊的串口數據收發(fā)；基于開(kāi)源編解碼庫FFmpeg的視頻流接收和解碼；基于YOLOv3模型檢測算法的目標檢測和識別等多項任務(wù)；各模塊內部獨立使用線(xiàn)程，并利用Qt的信號槽機制傳遞消息，使軟件程序層次清晰，可讀性強，并有利于后續功能的修改和添加；在地面高性能設備中使用YOLOv3算法做目標識別，在視頻延時(shí)符合要求時(shí)，明顯提升了檢測速度和識別精度；最后，通過(guò)多次實(shí)驗，驗證了該顯控軟件的可靠性和有效性。

摘要:為了實(shí)現數字X線(xiàn)機檢查的體位識別智能化與擺位自助化，采用自主研發(fā)的基于堆疊沙漏網(wǎng)絡(luò )的體位識別裝置、應用動(dòng)作相關(guān)關(guān)系模型的體位判斷裝置和加入語(yǔ)音提示功能的數字X線(xiàn)機“自助檢查”裝置，解決了如今影像攝片體位精準度不高、影像科技術(shù)人員數量不足、傳統攝片耗時(shí)較長(cháng)等問(wèn)題。經(jīng)多次實(shí)驗結果表明，系統將原本人均將近6分鐘的攝影時(shí)間縮短到大約三分半，將甲級片出片率的不足40%提升到將近80%，進(jìn)而將誤診率減少30%，同時(shí)能夠有效地減少醫患接觸，減低院內感染的風(fēng)險，系統實(shí)現了縮短攝片時(shí)間、提高攝影質(zhì)量、降低院內感染的目標。

摘要:為了提高對三維點(diǎn)云目標的識別精確度，提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Convolutional Neural Network, CNN)的點(diǎn)云目標識別模型。針對已有的深度卷積點(diǎn)云目標識別網(wǎng)絡(luò )無(wú)法有效提取點(diǎn)云局部拓撲特征的問(wèn)題，采用迭代最遠點(diǎn)采樣(Iterative Farthest Point Sampling, FPS)結合方向卷積編碼方式來(lái)捕獲局部形狀特征。并引入空間變換網(wǎng)絡(luò )(Spatial Transform Network, STN)使點(diǎn)云數據能夠自適應進(jìn)行空間變換和對齊，以解決點(diǎn)云數據旋轉性會(huì )造成目標識別結果不穩定的問(wèn)題。實(shí)驗結果表明：文中提出的點(diǎn)云目標識別方法有效提高了識別精度度，相較于PointNet在ModelNet40和ShapeNetCore兩個(gè)數據集上分別提高1.2%和1.4%。

摘要:交通流數據是進(jìn)行交通管理宏觀(guān)決策的基礎數據，交通流數據采集系統是交通管理信息化智能化的重要組成部分。隨著(zhù)我國交通領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，交通流量激增、高速交通擁堵、交通事故等突發(fā)事件頻發(fā)，為此，設計一套實(shí)時(shí)性好、準確度高的交通流數據采集系統是十分必要的。論文基于雷視一體機開(kāi)發(fā)了一套高速公路交通流數據采集系統，采用端-邊-云分級傳輸的物聯(lián)網(wǎng)架構，并結合了自主研發(fā)的雷視一體機，采用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)提取圖像信息后，在邊緣計算機中通過(guò)一維數據最優(yōu)估計、多傳感器數據匹配、多傳感器雙向最優(yōu)估計、多傳感器目標特征融合的軟件工作流程，將雷達與監控相機提取到的信息進(jìn)行最優(yōu)化估計，準確提取道路目標交通信息，僅將處理后的特征信息上傳至云端服務(wù)器，實(shí)現交通流數據的精確、實(shí)時(shí)采集。系統試運行結果表明，該基于雷視一體機的交通流數據采集系統能夠有效提高檢測準確性，加強檢測結果的實(shí)時(shí)性。

摘要:功耗是片上網(wǎng)絡(luò )(NoC)主要限制因素,鏈路狀態(tài)的選擇性開(kāi)/關(guān)切換算法可降低電路級和系統級的鏈路功耗,這些算法大多集中于一個(gè)簡(jiǎn)單的靜態(tài)閾值觸發(fā)機制,該機制決定了是否應該打開(kāi)或關(guān)閉鏈路。為解決上述觸發(fā)機制存在諸多限制,提出了一種針對NoC的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Artificial Neutral Network,ANN)作為動(dòng)態(tài)鏈路功耗管理方法,該方法基于對系統狀態(tài)的有監督在線(xiàn)學(xué)習,通過(guò)使用小型可擴展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)關(guān)閉和打開(kāi)鏈路,從而提高預測能力。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的模型利用了非常低的硬件資源,并且可以集成在大型網(wǎng)狀和環(huán)面NoC中。通過(guò)對不同網(wǎng)絡(luò )拓撲上各種綜合流量模型的仿真結果表明,與靜態(tài)閾值計算相比,該方法在較低的硬件支出下可以節省功耗。可為解決鏈路管理NoC中的功耗問(wèn)題提供思路。

摘要:總線(xiàn)技術(shù)的發(fā)展給線(xiàn)纜測試儀帶來(lái)了分布式、信息化、網(wǎng)絡(luò )化的新需求，且在分布式線(xiàn)纜測試儀工作過(guò)程中，測試線(xiàn)路的數目增加也對總線(xiàn)數據通訊的穩定性和通訊效率提出了更高的要求。針對分布式系統在線(xiàn)纜測試中的應用需要，設計并優(yōu)化了分布式線(xiàn)纜測試儀工作的TTCAN應用層協(xié)議和其系統矩陣。對于分布式系統通信中的周期性消息形成的系統矩陣先后采用遺傳算法、改進(jìn)型差分進(jìn)化算法進(jìn)行優(yōu)化，對于其中的非周期性消息采用基于松弛度的動(dòng)態(tài)優(yōu)先級算法。在MATLAB仿真環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗，實(shí)驗結果表明，改進(jìn)型差分算法比遺傳算法能夠更快、更穩定地計算出優(yōu)化矩陣，經(jīng)調度優(yōu)化后的TTCAN總線(xiàn)工作時(shí)數據傳輸效率有顯著(zhù)提高。論文通過(guò)智能優(yōu)化算法，有效提高了系統總線(xiàn)的通訊效率和穩定性。

摘要:針對粒子群算法解決建造項目中的無(wú)人機三維路徑規劃問(wèn)題時(shí),易陷入局部最優(yōu)問(wèn)題,提出了一種混合慣性牽引力的粒子群優(yōu)化算法。通過(guò)在初始階段起始點(diǎn)與目標點(diǎn)位置關(guān)系,引入自適應初始化機制,對粒子群的初始種群進(jìn)行優(yōu)化；采用線(xiàn)性遞減的慣性權重方式,加強算法前期的全局搜索與后期的局部搜索性能；借助萬(wàn)有引力思想在速度更新中引入加速度,加強搜索的性能。采用有無(wú)自適應初始化機制的改進(jìn)算法進(jìn)行對比試驗,結果驗證了該機制更有利于提高算法的求解質(zhì)量；通過(guò)IPSO算法、IHPSO算法與改進(jìn)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗,結果表明改進(jìn)算法所的求解質(zhì)量上更好,穩定性相對于IPSO較好69.75%,相對于IHPSO較好17.41%。

摘要:針對密度峰值聚類(lèi)算法（The density peak clustering algorithm,DPC）聚類(lèi)結果受距離閾值dc參數影響較大的問(wèn)題，提出一種局部密度捕獲范圍以及利用局部密度信息熵均值進(jìn)行加權優(yōu)化的方法（簡(jiǎn)稱(chēng)為L(cháng)DDPC），在DPC算法選取到錯誤的距離閾值dc時(shí)，通過(guò)對最大密度鄰近點(diǎn)的相對距離進(jìn)行加權，重新獲得正確的分類(lèi)數量和聚類(lèi)中心。經(jīng)典數據集的實(shí)驗結果表明,基于局部密度信息熵均值加權優(yōu)化能避免 DPC 算法中距離閾值dc對聚類(lèi)結果的影響，提高分類(lèi)的正確率。

摘要:空間光學(xué)輻射測量領(lǐng)域中面臨的技術(shù)瓶頸之一是如何保持數據的長(cháng)期穩定性,文章基于空間光低溫輻射計基準傳遞鏈路中鹵鎢燈組件的驅動(dòng)電源需求,設計出一種最大輸出電流3A、電壓12V,并且輸出電流穩定度優(yōu)于恒流滿(mǎn)輸出千分之一的鹵鎢燈驅動(dòng)電源。文章首先對其他直流輸出恒流源電路的性能與結構進(jìn)行調查總結,然后比較開(kāi)關(guān)和線(xiàn)性?xún)煞N不同的電源拓撲總結其優(yōu)劣,并選取線(xiàn)性架構。在設計部分,分析影響該電源達到預期指標的因素,設計相應的電路原理圖,最后搭建測試環(huán)境測試硬件電路。實(shí)驗結果表明該電源能滿(mǎn)足鹵鎢燈驅動(dòng)電源的指標要求。

摘要:隨著(zhù)高集成度集成電路與高速板級印制電路的發(fā)展，板間通信頻率已經(jīng)達到GHz水平，傳統板級電路設計方案已經(jīng)無(wú)法普及到更高頻率的電路設計。針對高速SDIO總線(xiàn)在板級的設計，基于Cadence Sigrity平臺的信號完整性仿真，提出了一種針對SDIO總線(xiàn)的高速信號仿真方法，該方法對SDIO總線(xiàn)有較高的仿真參考意義，通過(guò)海思Hi3516EV200嵌入式平臺的板級電路設計與仿真優(yōu)化，對層疊結構、層疊順序、走線(xiàn)長(cháng)度、地過(guò)孔、過(guò)孔數目實(shí)驗仿真，優(yōu)化PCB設計，對S參數與時(shí)域圖進(jìn)行研究與分析，提出了一種SDIO總線(xiàn)的電路走線(xiàn)設計參考方法，通過(guò)理論分析與仿真實(shí)驗論證了該方案的可行性與實(shí)用價(jià)值，填補了信號完整性仿真分析中對SDIO總線(xiàn)設計的空白。

摘要:針對運動(dòng)想象腦機接口系統中分類(lèi)準確率低的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)孿生網(wǎng)絡(luò )的腦電信號分類(lèi)方法，把原孿生網(wǎng)絡(luò )中的兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò )擴充成三個(gè)子網(wǎng)絡(luò )，并設計了新的學(xué)習樣本采集方法和距離函數。腦電信號經(jīng)過(guò)小波變換及經(jīng)驗模態(tài)分解，利用自相關(guān)系數篩選得到預處理后的小波分量，然后隨機分割成訓練集和測試集，從訓練集中按照新的學(xué)習樣本采集方法獲得學(xué)習樣本集，將其輸入三個(gè)權重共享的子網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練，使用新的距離函數進(jìn)行相似度的對比，最后計算測試樣本特征與訓練集中標簽為1和標簽為0樣本特征相似度，選擇最高相似度樣本標簽作為該待測樣本的類(lèi)別。通過(guò)對國際公開(kāi)BCI Competition II Data set III和The largest SCP data of Motor-Imagery數據集進(jìn)行仿真，此算法分類(lèi)準確率高達94.29%。與現有性能較高的算法進(jìn)行對比，其有效的提高了分類(lèi)準確率，能更好的進(jìn)行腦電信號分類(lèi)識別。

摘要:為了提高傳統自動(dòng)氣象站的安裝靈活性、隔離性和智能化水平，并且發(fā)展數據服務(wù)的即時(shí)性、本地化和多樣性功能，以自動(dòng)氣象站數據流傳輸特點(diǎn)和多種無(wú)線(xiàn)組網(wǎng)技術(shù)特點(diǎn)為研究對象，提出了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與智能化自動(dòng)氣象站的融合方法。采用ZigBee自動(dòng)連接功能，融合站點(diǎn)管理和觀(guān)測自組網(wǎng)技術(shù)可提高傳感器安裝位置的靈活性和觀(guān)測擴展的能力。采用低時(shí)延的5G網(wǎng)絡(luò )傳輸實(shí)現實(shí)時(shí)的數據質(zhì)量閉環(huán)控制，集成的WiFi熱點(diǎn)與訂閱式數據Web訪(fǎng)問(wèn)架構結合，為用戶(hù)智能終端即時(shí)應用提供便捷的方式。基于本方法制作了樣機進(jìn)行實(shí)驗驗證，結果表明，融合方法合理地利用了不同無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )類(lèi)型和帶寬，實(shí)現10s內快速組網(wǎng)和20m內多連接的穩定WiFi服務(wù)，且在1min內完成數據遠程閉環(huán)質(zhì)量控制。物聯(lián)網(wǎng)化自動(dòng)氣象站在復雜的城市觀(guān)測環(huán)境中具有很強的適應能力和應用價(jià)值，其融合方法可以為傳統設備的更新?lián)Q代提供參考。

摘要:在對接管角焊縫進(jìn)行超聲檢測的過(guò)程中，由于檢測的工件結構復雜并且儀器設備本身會(huì )受到電信號干擾，所以檢測得到的A掃信號存在噪聲，在檢測圖像中會(huì )出現“偽像”，從而造成檢測困難。如果想要提高檢測圖像的質(zhì)量，對于A(yíng)掃信號的除噪尤為重要，所以提出小波去噪和經(jīng)驗模態(tài)分解相結合的角焊縫缺陷信號重構方法。首先分析接管角焊縫結構特點(diǎn)，進(jìn)行相控陣檢測試驗，得到缺陷檢測數據；然后著(zhù)重分析了裂紋與未熔合缺陷信號，完成對其的經(jīng)驗模態(tài)分解與重構；最后通過(guò)對原始信號進(jìn)行小波去噪及經(jīng)驗模態(tài)分解與重構，從而達到了比傳統的算法更高的信噪比與更低的均方誤差，說(shuō)明本算法有更好的去噪效果，更有利于超聲回波信號的分析。

摘要:以太網(wǎng)其龐大的網(wǎng)絡(luò )系統在復雜的環(huán)境中存在網(wǎng)絡(luò )鏈路延遲，節點(diǎn)時(shí)鐘的漂移，同步能力差等問(wèn)題。通過(guò)研究RTEthernet協(xié)議的起源和工作原理，考慮到影響實(shí)時(shí)以太網(wǎng)時(shí)間同步精密度的時(shí)鐘拜占庭故障、網(wǎng)絡(luò )傳輸延遲和漂移率等三個(gè)因素，建立了符合RTEthernet協(xié)議的通信模型。對FTA時(shí)鐘同步算法在故障下時(shí)鐘同步精密度損失率提升較少的問(wèn)題進(jìn)行了研究，引入了滑動(dòng)窗口技術(shù)，提出了容錯滑動(dòng)窗口（Fault-Tolerant Sliding Window, FTSW）算法。容錯滑動(dòng)窗口算法能進(jìn)一步提高分布式系統在進(jìn)行時(shí)鐘同步是對故障節點(diǎn)的容錯能力。最后，使用CANoe仿真工具對FTSW算法進(jìn)行仿真驗證， FTSW算法的容錯性?xún)?yōu)于FTA時(shí)鐘同步算法算法，且在系統（七個(gè)節點(diǎn)）中存在兩個(gè)拜占庭故障的情況下，同步后的精密度損失率降低了7.1%。

摘要:隨著(zhù)數字生活不斷發(fā)展,分布式系統被廣泛用來(lái)解決高并發(fā)等一系列問(wèn)題。為了保證數據的準確性和一致性,分布式系統需要做冪等控制。通過(guò)分析對比各服務(wù)端冪等設計方法在高并發(fā)場(chǎng)景下的性能表現,提出一種改進(jìn)的分布式鎖設計方法。該方法主要解決由于集群服務(wù)主節點(diǎn)宕機可能造成分布式鎖失效的問(wèn)題,通過(guò)探討RedLock算法方案及爭論,提出對高并發(fā)請求二次攔截的理論,并將失效的鎖通過(guò)消息隊列服務(wù)進(jìn)行通知,實(shí)現鎖失效問(wèn)題的排查以及服務(wù)監測治理。經(jīng)實(shí)驗測試表明,該方法實(shí)現了對失效鎖的攔截,在高并發(fā)場(chǎng)景下有良好的性能表現,為分布式系統冪等設計提供了可行性方案。

摘要:機器人作業(yè)環(huán)境復雜、物料的隨機擺放使得目標識別與定位精度低、實(shí)時(shí)性差,提出改進(jìn)幾何矩的移動(dòng)機器人目標識別。采用RGB-D相機進(jìn)行圖像采集與深度信息獲取；提出了基于HSV的改進(jìn)自動(dòng)閾值與形態(tài)學(xué)相結合的分割算法對目標物料進(jìn)行識別,根據HSV顏色空間的特點(diǎn)結合Otsu算法對物料目標進(jìn)行分割,通過(guò)高斯濾波與形態(tài)學(xué)低通濾波器OC-CO對分割后的目標進(jìn)行濾波降噪和補全處理；提出了Graham與旋轉卡殼相結合的算法尋找最小外接矩來(lái)獲取目標物料的準確位姿。實(shí)驗結果表明算法具有較高的準確性和魯棒性。

摘要:隨著(zhù)海南省氣象業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和社會(huì )公眾對氣象預報、預警服務(wù)的日益關(guān)注,建設海南氣象信息服務(wù)網(wǎng),形成海南氣象系統內部統一的省級氣象信息服務(wù)平臺,是海南省氣象現代化建設的重要任務(wù)之一。基于全國綜合氣象信息共享平臺China Integrated Meteorological Information Service System(CIMISS)的基礎氣象數據,整合相關(guān)業(yè)務(wù)單位的數據資源,利用統一的數據收集、處理及存儲方式,采用Model + View + Controller(MVC)開(kāi)發(fā)模式,使用J2EE應用架構Struts + Spring + Hibernate(SSH)研發(fā)一個(gè)集預報預警、氣象監測和決策服務(wù)等功能于一體的信息服務(wù)平臺,實(shí)現省級氣象觀(guān)測數據和預報產(chǎn)品的集約共享服務(wù)。目前,平臺已投入業(yè)務(wù)試運行,運行穩定,具有高可用性和高可靠性,為社會(huì )公眾提供及時(shí)、有效的基礎氣象數據服務(wù)產(chǎn)品。

摘要:針對原始C3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的層數較少、參數量較大和難以關(guān)注關(guān)鍵幀而導致的人體行為識別準確率較低的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)型C3D的注意力殘差網(wǎng)絡(luò )模型；首先,增加原始網(wǎng)絡(luò )卷積層并采用卷積核合并與拆分操作實(shí)現(3x1x7)和(3x7x1)的非對稱(chēng)式卷積核,之后采用全預激活式殘差網(wǎng)絡(luò )結構來(lái)增加構建的非對稱(chēng)卷積層,并且在殘差塊中增加時(shí)空通道注意力模塊；最后,為展示該算法的先進(jìn)性和應用性,則將該算法與原始C3D網(wǎng)絡(luò )以及其他流行算法分別在基準數據集HMDB51和自建的43類(lèi)別體育運動(dòng)數據集上相比較；實(shí)驗結果表明,該算法與原始C3D網(wǎng)絡(luò )相比,在HMDB51和43類(lèi)體育運動(dòng)數據集上分別提高了9.88%和21.61%,參數量比原來(lái)降低了38.68%,并且結果也優(yōu)于其他流行算法。

摘要:圖像中的異常檢測是計算機視覺(jué)中非常重要的研究主題， 它可以定義為單分類(lèi)問(wèn)題；針對圖像數據集的規模大，維度高等特性，一種新的深度卷積自編碼器(Convolutional Autoencoder, CAE)與核近似單分類(lèi)支持向量機(One Class Support Vector Machine, OCSVM)相結合的異常檢測模型CAE-OCSVM被提出；模型中的深度卷積自編碼器負責學(xué)習圖像的本質(zhì)特征表示，然后使用隨機傅里葉特征對卷積自編碼器學(xué)習本質(zhì)特征進(jìn)行核近似，核近似后輸入線(xiàn)性單類(lèi)支持向量機進(jìn)行圖像異常檢測。核近似技術(shù)克服了核學(xué)習技術(shù)時(shí)間復雜度高的問(wèn)題；同時(shí)深度卷積自編碼器與核近似單類(lèi)支持向量機通過(guò)梯度下降法實(shí)現了端到端的學(xué)習；模型的AUC性能在四個(gè)公開(kāi)的圖像基準數據集上進(jìn)行了實(shí)驗驗證，同時(shí)模型與其它常用的異常檢測模型在不同的異常率的情況下進(jìn)行了性能對比；實(shí)驗結果證實(shí)CAE-OCSVM模型在四個(gè)公開(kāi)圖像數據集上的性能都優(yōu)于其它異常檢測模型，表明了CAE-OCSVM模型更適合大規模高維數據集的異常檢測

摘要:針對風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電新能源的廣泛使用,引入的諧波干擾性問(wèn)題,本文研究了電氣設備諧波干擾性檢測與評估方案,設計了電氣設備諧波檢測系統,包含六大部分：主控電路、電壓采樣電路、波形轉換電路、同步鎖相倍頻電路、A/D轉換電路和液晶顯示電路。實(shí)現了電氣設備信號的采集、波形的轉換、信號的倍頻放大和信號的顯示功能。并且還采用了基于改進(jìn)DFT和時(shí)域準同步算法進(jìn)行電氣設備諧波的檢測,實(shí)現對諧波精準、穩定的檢測。此外還研究了對電氣設備諧波評估的方法,采用非干預式估計法對電氣設備諧波進(jìn)行評估,實(shí)現了對負荷運行沒(méi)有影響的情況下進(jìn)行電氣設備諧波的評估。為驗證本研究的優(yōu)越性,做了大量的實(shí)驗,實(shí)驗表明了本研究電氣設備諧波檢測的誤差在 范圍內,具有高精準度和穩定性。

摘要:低硫的紅外探測是一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域，但由于紅外硫的吸收峰在一個(gè)特殊的波段，與人體紅外波段重合，所以國外的先進(jìn)技術(shù)大都對中國封鎖，而國內的低硫傳感器存在交叉吸收誤差，檢出限不夠、檢測精度低等缺陷。本文以煤中硫元素的測試為基礎，研究采用了電調制熱釋電紅外傳感器在測量硫元素過(guò)程中存在的以上問(wèn)題，主要開(kāi)展了探測器穩定性、恒溫測試、氣室噪聲、濾波等改善傳感器信噪比的相關(guān)改進(jìn)設計和實(shí)驗，并提出了優(yōu)化的方案，優(yōu)化后經(jīng)過(guò)實(shí)驗測試，整個(gè)測試系統的信噪比提升近50%，檢出限從原來(lái)的100ppm提升到近10ppm。低硫測量平均值為0.382%，SD 為0.006%，RSD為1.2%，瓶?jì)萊SD 為0.9%。達到了低硫的高精密測試。