改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法

针对无人机视角下小目标难以检测、目标密集和环境复杂导致漏检概率增加的问题,提出一种改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法。在原主干网络的基础上增加一个并行网络,加强主干网络对特征图信息的提取能力;增加细小目标采样尺度并改进FPN结构,使主干网络输出的特征图可以用于后续上采样和下采样当中,提高网络精度;加入CA注意力机制,优化主干网络输出特征图,减少特征信息损失;使用WIoU损失函数计算定位损失,增强网络对小目标的检测能力。实验结果表明,相较于原算法,改进YOLOv7-tiny算法的准确率和召回率分别提升了2.8和2.7个百分点,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了3.8和3.2个百分点,有效提高了算法的检测精度。

基于改进势场和一致性的无人机编队避障方法

针对无人机编队在执行任务时存在的机间碰撞、与障碍物碰撞及编队通信等问题,将无人机动力学方程视为二阶积分模型,提出一种人工势场法和一致性理论相结合的协同避障控制策略。首先建立变增益函数来降低超调和稳态误差,并由此设计虚拟领航结构下的无人机编队一致性控制方法;然后应用分段思想,增加回环力、机间防碰撞力等来改进传统人工势场法,以解决局部最优和编队安全问题,从而实现编队避碰和避障;最后将一致性控制方法和改进后的人工势场法相结合,提出编队协同避障控制律,并利用小增益定理对其进行稳定收敛性分析。仿真结果表明,无人机编队可以实现精准避障后恢复预期编队队形,最终稳定到达目标位置。

生理盐水洗涤DIC患者凝集红细胞用于血型鉴定的效果评价

目的探讨弥散性血管内凝血(disseminated intravascular coagulation,DIC)患者凝集红细胞生理盐水洗涤后血型鉴定的效果。方法选择浙江省杭州市第三人民医院2019年7月—2022年7月由于自身红细胞凝集导致血型鉴定困难的24例DIC患者为研究对象,ABO血型以基因分型结果为标准,生理盐水洗涤凝集红细胞前后手工方法(试管法和微胶柱法)ABO血型鉴定结果与标准组比较。结果凝集红细胞洗涤前ABO血型2例正反定型符合,与标准结果比较,其差异具有统计学意义(P<0.05)。生理盐水洗涤后的红细胞均匀散开,24例ABO血型检测结果正反定型符合,其中A型8例,B型5例,O型9例,AB型2例。洗涤后血型结果与标准结果比较,其差异无统计学意义(P>0.05)。结论采用生理盐水洗涤凝集红细胞的方法,血型鉴定效果良好,具有明显检测优势,为临床紧急用血提供了安全保障。

无人驾驶航空器系统工程专业建设——以创新就业为导向的教育改革研究

随着社会的不断发展,我国无人机技术也在不断进步,近些年无人机在我国多个领域的应用变得越来越广泛,使得社会对无人驾驶航空器系统工程专业的人才需求变得越来越迫切。基于创新就业导向,探讨了无人驾驶航空器系统工程专业的建设以及教育改革的相关问题,并且从以下几个方面提出了相关建议,为无人机专业建设提供参考:聚焦行业需求,加强实践教学;积极推广校企合作,熟悉新型技术;提高教师实践水平,完善人才培养体系。

基于改进蚁群算法的物流无人机航迹规划研究

针对物流配送中无人机航迹规划问题进行研究,考虑无人机性能和空域环境等影响因素,以经济总成本最小,时间最短和安全程度最高为目标,建立多约束条件下物流无人机航迹规划模型。先改善传统蚁群算法的信息素分布,启发函数搜索精度,再叠加天牛须算法进行二次规划,利用改进的算法对上述模型进行求解。研究结果表明:本文算法能够有效减少算法运行时间,并且在规划的最优航迹方面,改进算法规划的最优航迹长度最短,航迹较优,在保证最快到达目标点的同时也保证了无人机飞行过程中能够安全的避开障碍物威胁,证明了改进蚁群算法的有效性。

低空任务空域内建筑物与无人机碰撞风险概率研究

为研究无人机低空运行时与建筑物的碰撞风险概率,基于二维矩阵模型的ABC分类法将低空空域分为A、B、C三层,建立类胶囊型无人机碰撞盒,并建立无人机与建筑物的碰撞风险模型。通过蒙特卡洛模拟统计不同低空任务空域环境内无人机与建筑物的碰撞风险概率,系统的分析仿真结果,证明该模型具有可行性。当改变任务空域范围或机型尺寸、巡航速度、建筑基地使用面积以及建筑物高度时,建筑物与无人机的碰撞风险会随着改变,且两者具有正比关系。

高速列车受电弓上下臂杆气动降噪大涡模拟研究

受电弓是露置于高速列车顶部的重要受流装置,其所产生的气动噪声是高速列车的主要噪声源之一。为了降低受电弓所产生的气动噪声,采用椭圆截面直杆件和椭圆截面纵向扭转杆件两种方案替代原有上下臂杆的圆形截面直杆件,基于大涡模拟(large eddy simulation,LES)结合Ffowcs Williams and Hawkings(FW-H)声类比的方法分析流场特征与气动噪声辐射,研究新型受电弓杆件对流场及近、远场气动噪声特性的影响。研究结果表明:在不同列车速度下,与圆形截面杆件相比,椭圆截面纵向扭转杆件受电弓在近、远场辐射的气动噪声有所减弱,具有一定降噪效果;当列车速度为300 km/h时,椭圆截面纵向扭转杆件受电弓远场25 m处声压级最大值可降低约4.3 dB(A),降幅约4.4%;当列车速度为400 km/h时,其近场7.5 m处声压级最大值可降低约5 dB(A),降幅约5.5%。

基于机理和反向传播神经网络的转炉石灰加入量计算模型

针对高废钢比转炉冶炼条件,以转炉碱度计算为理论基础,以某钢厂转炉一级和二级的数采系统为数据来源,利用设计数据筛选规则、数据预处理和计算损失函数提高计算精度,构建了基于机理+结构为15-3-50-5-1的反向传播(BP)神经网络的石灰加入量计算模型,并将计算结果与真实值和传统模型计算结果进行了对比。结果表明:机理+BP神经网络模型预测的石灰加入质量与真实值的平均相对误差仅为10.7%,相较传统计算模型下降约7%,说明构建的新模型预测误差小、精度高。

深部煤巷掘锚一体化支护优化及安全保障技术

为提高掘锚护一体机组在深部复杂条件的适用性,以丁集矿1242(3)试验巷道为研究背景,提出取消锚杆、锚索组合构件思路以解决钻机对孔困难难题,进一步提升掘支效率,并提出了掘锚机组条件下的巷道围岩“护表刚化-锚固强化-应力优化”一体化协同控制技术措施。巷道顶板采用钢筋网护表内衬10#菱形金属网,走向线性锚索束安全保障支护技术,煤柱帮采用关键部位补强、注浆加固等方案,并进行了数值模拟验证。现场应用结果表明,巷道平均圆班进尺由原来的6排增加至8排,显著提升了巷道掘支效率,减人增效效果显著,实现了丁集煤矿掘锚一体机组条件下的深井煤巷掘支优化及安全有效支护。

中国民航业飞机部门的碳排放预测——基于周转量、经济条件和政策影响的模型分析

中国航空业的快速发展引发了对其能源消耗和碳排放的关注。通过实证分析,结合逐步回归和长期能源替代规划(LEAP)模型,预测航空货运和客运周转量,并评估未来碳排放量。设定3种情景:悲观情景(无显著技术或政策变化)、政策情景(考虑政府措施)和技术突破情景(技术创新与可持续航空燃料(SAF)推广)。特别指出SAF在减排中的潜力,强调其商业和兼容性优势。预测结果显示:在悲观情景下碳排放削减有限;政策情景下会有所减少,但受现有技术限制;技术突破情景下能显著减少排放。强调技术创新对航空业可持续发展的重要性,并提出未来研究方向,以提高SAF的生产效率和降低成本,评估其全生命周期环境影响,并推动市场和国际合作。

大倾角近距离煤层安全高效开采技术研究

为解决极软复合顶板条件下大倾角煤层安全高效开采的技术难题,以某矿的11215工作面为工程背景,采用数值模拟方法研究了工作面超前支承压力分布特征,确定了超前加固范围及顶板注浆再造合理时机。基于注浆材料及注浆工艺研究,采用工作面上下顺槽内浅孔、中深孔递进式注浆技术,利用钻孔内预置钢管及注浆结石体形成的伞骨结构,提高了顶板整体抗折强度,实现了工作面前300 m范围内的顶板全覆盖超前再造,保证了大倾角极软复合顶板复杂条件下的工作面安全回采。

HPLC测定乙水杨胺片的溶出度

目的采用HPLC法测定乙水杨胺片的溶出度。方法色谱柱为Kromasil C18(150 mm×4.6 mm,5μm),流动相为甲醇-水-冰醋酸(40:59:1),检测波长293 nm。结果乙水杨胺色谱峰的分离度良好,线性范围为0.12~1.08μg(r=0.9998),平均回收率99.8%,RSD=0.37%(n=9)。结论所建方法简便快速、专属性强,可有效控制乙水杨胺片的质量。

基于融合改进RANSAC光流法的无人机视觉SLAM研究

针对同时定位与建图(SLAM)中存在定位精度不足、匹配特征点误差累积和特征匹配时间较长,提出了一种融合改进RANSAC光流法的优化算法。该方法基于传统RANSAC算法,加入最小二乘法对模型进行迭代优化来估计最优模型,对光流法的误匹配点进行剔除,大量减少图像误匹配特征点;把融合改进后的RANSAC光流法与特征点通过卡尔曼滤波进行融合,最后使用改进后的算法在公开的EuRoC MAV数据集中进行SLAM定位精度实验。实验结果表明:该改进算法能够有效减小光流法特征匹配的误差,从而提高无人机视觉SLAM的定位精度。

基于ISO14064标准下的印刷企业温室气体量化方法学实践研究

在气候问题日益严峻和我国双碳“3060”目标的大背景下,印刷业碳核查显得尤为重要。本文首先阐明企业温室气体量化是印刷业碳核查的主要途径,并选取ISO14064作为量化标准。以A包装印刷企业为实例,搜集该企业2021年度的碳排放数据,并依次确定组织边界、核算范围,进行数据计算及不确定性分析,得出2021年度A包装印刷企业温室气体排放数据。数据显示,该年度A企业主要温室气体排放集中于外购电力,直接温室气体排放较少。本研究对印刷业加快规范碳排放计量,促进印刷业减排降碳具有重要参考意义。

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优而导致三维航路规划过程中出现规划时间过长、航路没有达到最优等问题,通过对蚁群算法进行改进,提出了一种天牛须融合改进蚁群的无人机航路规划优化算法,算法通过对蚁群算法的启发函数优化并进行蚁群择优排序,然后融合天牛须算法进行航路规划;将优化算法应用于无人机的三维航路规划中,使规划算法的运行速度更快,无人机的最优航路更短。同时用改进算法与天牛须、蚁群算法的收敛时间、最优路径长度进行对比。仿真实验结果表明,改进算法与另外两种算法相比,在算法收敛度、运行速度方面有明显的提升。

基于RBF与BP神经网络的四旋翼编队滑模控制

针对四旋翼编队队形保持控制中常用简化自驾仪来代替内回路并未能贴合现实模型的问题,以及常受扰动和控制器调参数困难从而引起控制精度下降的现象,提出一种基于RBF与BP神经网络的滑模编队控制器。首先采用Leader-Follower思想对四旋翼编队问题进行建模,并基于RBF神经网络逼近不确定项与干扰项来设计内回路轨迹跟踪控制器。在此基础上根据机间通信关系设计编队保持控制器并结合BP神经网络对控制器参数进行整定,最后利用Lyapunov方法证明其稳定性。仿真结果表明,所提控制器具有良好的抗干扰能力,并且能有效提高队形保持精度,使编队保持稳定期望队形。

品种和播种量互作对机械旱直播水稻与杂草养分竞争的影响

[目的]明确机械旱直播水稻品种和播种量对抑制杂草生长的效果,为实现机直播稻优质高产绿色高效栽培提供理论依据。[方法]以三系杂交稻川康优6308(C_(1))和两系杂交稻晶两优534(C_(2))为试材,设15kg/hm^(2)(S_(1))、22.5 kg/hm^(2)(S_(2))、37.5 kg/hm^(2)(S_(3))三个播种量,研究其对稻田主要杂草与水稻关键生育时期干物质累积、养分累积及转运的影响,并探讨品种和播种量互作下水稻与杂草养分竞争的关系。[结果]1)直播后29 d时,稻田杂草密度较水稻显著增加39.29%~47.16%,且杂草与水稻群体干质量比及养分累积比均高于1∶1,据此进行了一次必要性除草。2)除草前,品种C_(1)较C_(2)杂草密度显著降低91.34%~96.54%,水稻干物质累积量增加19.21%~30.24%,氮、磷、钾累积提高7.17%~34.59%;同一品种提高播种量,杂草量显著降低,相对S_(1),S_(2)和S_(3)处理杂草量显著降低21.95%~109.69%,水稻干物质累积量增加39.78%~94.52%,氮、磷、钾累积量提高10.11%~50.79%。3)除草后,直播43 d,杂草数量显著降低,品种C_(1)较C_(2)干物质累积量增加54.12%~66.97%,氮、磷、钾养分提高15.56%~47.45%;同一品种下,S_(2)和S_(3)较S_(1)处理水稻密度显著提高14.94%~32.34%,干物质累积量增加24.45%~85.07%,氮、磷、钾养分提高21.62%~98.34%;但随播种量的增加,结实期氮、磷、钾养分转运量与转运率,以及稻谷产量均呈先增加后降低趋势,以S_(2)处理最高。[结论]综合抑制杂草生长和稻谷产量,机械旱直播水稻以选用川康优6308配套22.5 kg/hm^(2)播种量,并依据稻田杂草总密度高于水稻且杂草与水稻群体干质量比及养分比1∶1时为最佳除草时机,可发挥水稻品种与播种量互作的优势控制杂草生长,减少除草剂使用,提高产量。

载脂蛋白E联合临床相关指标预测阿尔兹海默病模型的建立与验证

目的 以载脂蛋白E(ApoE)为基础,结合阿尔茨海默病发病危险因素及临床常见指标,构建阿尔兹海默病发病风险的临床预测模型。方法 从南京市中医院大数据平台中,检索时间为2019年1月至2021年1月两年时间内,阿尔兹海默病患者61例,模糊匹配健康体检者111例。利用LASSO回归筛选危险因素,构建logistic回归预测模型,10折交叉进行区分度验证,bootstrap法进行校准度验证,临床决策曲线评判预测模型的临床指导性,最后以列线图可视化呈现临床预测模型。结果 筛选出12个变量,最终纳入4个危险因素:年龄、游离三碘甲状腺素(FT3)、性别、ApoE。全样本ROC曲线下面积为0.879,10折交叉9次验证后ROC曲线下平均面积为0.864;采用Bootstrap法抽样及Hosmer-Lemeshow校准度检验,结果χ^(2)=6.496,P=0.592>0.05。临床决策曲线阈值概率区间为1%~88.6%。结论 利用年龄、游离三碘甲状腺素、性别、 ApoE构建的临床预测模型对患者进行个体化评估,可以预警阿尔兹海默病,开展早期预防干预,减缓该病的发生发展。

实施“红绿蓝”工程,构建印刷包装复合应用型人才培养的新模式——以北京印刷学院为例

为培养有文化自信和专业素质的复合应用型人才,项目着力实施“红绿蓝”工程。文章介绍了该工程具体实施的三大计划及需要解决的问题,以及构建印刷包装复合应用型人才培养模式的三个有效途径,指出该项目在人才培养理念、创新教育体系等方面的创新之处。项目成果的应用,有力增强了学生对印刷文化和行业的认同感,提升了学生的专业视野及创新素质。

特征点维度的静态场景三维重建运动目标剔除

基于语义分割的图像掩膜方法常用来解决静态场景三维重建任务中运动物体的干扰问题,然而利用掩膜成功剔除运动物体的同时会产生少量无效特征点.针对此问题,提出一种在特征点维度的运动目标剔除方法,利用卷积神经网络获取运动目标信息,并构建特征点过滤模块,使用运动目标信息过滤更新特征点列表,实现运动目标的完全剔除.通过采用地面图像和航拍图像两种数据集以及DeepLabV3、YOLOv4两种图像处理算法对所提方法进行验证,结果表明特征点维度的三维重建运动目标剔除方法可以完全剔除运动目标,不产生额外的无效特征点,且相较于图像掩膜方法平均缩短13.36%的点云生成时间,减小9.93%的重投影误差.