动态环境下基于深度学习的视觉SLAM研究综述

目前的同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)研究大多是基于静态场景的假设,而实际生活中动态物体是不可避免的。在视觉SLAM系统中加入深度学习,可以协同剔除场景中的动态物体,有效提升视觉SLAM在动态环境下的鲁棒性。文章首先介绍了动态环境下基于深度学习的视觉SLAM分类,然后详细介绍了基于目标检测、基于语义分割和基于实例分割的视觉SLAM,并对它们进行了分析比较。最后,结合近年来视觉SLAM的发展趋势,通过对动态环境下基于深度学习的视觉SLAM存在的主要问题进行分析,总结了未来可能的发展方向。

基于JDA-BP网络的MQAM信号调制识别

针对小样本条件下由信号调制识别准确率低和信道环境变化导致调制识别网络性能下降的问题,提出了一种基于联合分布适配-反向传播神经网络(JDA-BP)调制识别方法。通过改变信道环境生成概率分布不同的多进制正交振幅调制(MQAM)信号,提取MQAM信号的瞬时统计特征和高阶累积量组成样本,构建3个概率分布不同的数据集,使用联合分布适配(JDA)算法缩小数据集间的特征差异,并将适配后的数据集送入BP神经网络进行训练和测试。对比实验表明,在目标域为小样本的条件下,该文方法针对源域和目标域概率分布不同的情况,能有效地减小概率分布距离,信号调制识别平均准确率可达73.25%;相比于比未使用JDA-BP方法,调制识别准确率平均提高了6.80%。

《微波网络》课程中“知识-能力-素质”一体化思政教学模式的探索实践

本文探讨了在《微波网络》课程中实施“知识-能力-素质”一体化思政教学模式的探索实践。首先分析当前《微波网络》课程教学中普遍存在的一些问题,然后详细阐述采取的具体措施如加强思政内容与专业知识的融合,促进思政教育与能力培养的结合,推进思政教育与素质教育的渗透,创新教学方法和手段等。实践表明,这些措施有利于提高学生实践能力和综合素质,同时提高思想觉悟,有助于培养既具备专业技能又具备良好思想素质的专业人才。

思想政治教育对校企合作的保障作用及其启示

校企合作模式通过深化学习研究与工作实践的融合,让学生在企业一线实现专业实践和间接经验的充分整合及内在融合,推动技能型、技术型人才培养升级优化。思想政治教育作为国家教育体系不可或缺的内容,在推动国家及社会发展中具有重要作用。诚然,思想政治教育核心旨归在于激发个体前进动力,让其获得不断前行的精神力量,朝着正确方向勇往直前。在高等教育体系中,思想政治教育占据重要地位,是当代大学生健康成长与高等院校稳定发展的动力保障。现在,我国教育事业已经迈进全新发展阶段,构建校企合作模式培养新时代技术人才已然成为教育领域发展的必然趋势。

基于大数据全链路动态营销管理平台的研究与应用

当前,卷烟营销数字化转型过程中仍存在诸多问题与不足,为提升卷烟营销管理水平和客户服务质量,坚持需求导向,以数据中心建设为基础,开发设计盈利分析系统和营销智慧看板两个应用工具,构建基于大数据全链路动态营销管理平台,围绕“做精货源投放、做强品牌培育、做实终端建设、做细客我关系”等重点工作,通过研发盈利分析指导系统、智慧营销看板,建立货源精准投放和客户价值评价模型,着力建设卷烟营销数字化转型应用,以实现营销决策科学化、基层指导精准化、客户服务高效化工作目标。

相关干涉仪测向的定点数矩阵设计及FPGA验证

在工程场地应用相关干涉仪进行测试很难为FPGA硬件提供验证信号,为解决此问题,使用Xilinx软硬件联合仿真工具System Generator设计了包含定点数矩阵运算功能的测向FPGA算法。其中复杂波形输入使用Simulink设计,经采样后进入FPGA内部,FPGA运算的结果采样后在Matlab中处理。板卡验证的结果与应用本方法仿真结果相差不大,表明该方法可以在工程开展前对相关干涉仪测向的FPGA算法进行仿真和硬件验证。

“射频微波电路原理”课程思政元素的挖掘与融入

在专业课程教学中引入课程思政,对高校立德树人有着重要的意义。该文首先从四个方面探讨了在“射频微波电路原理”课程教学中如何挖掘思政元素,包括从物理模型的哲学思想中挖掘、从射频微波电路的发展史中挖掘、从科学家的生平事迹中挖掘、从工程案例中挖掘,然后从故事性融入、工程案例融入、微课等视频资源融入三个方面提出了课程教学中思政元素的融入策略。通过将思政元素融入课程教学,实现专业教育和思想政治教育相结合,有利于学生树立正确的世界观、人生观和价值观,提高思想道德素质。

高负荷工况天然气净化厂硫磺品质控制优化

目的分析A天然气净化厂在高负荷工况下硫磺品质异常的原因及影响因素,探讨解决措施。方法对硫磺品质及色度进行分析,解释硫磺品质异常的原因,从酸气中杂质反应机理出发,探讨工艺优化方案。结果在直流法工艺条件下采用高炉温及精确配风,可提高酸气中杂质的分解率,从而提高硫磺品质。结论在装置高负荷运行的条件下,结合主燃烧炉炉膛温度、酸气组分等因素,采用在提高MDEA溶液选择性的基础上结合主燃烧炉掺烧部分燃料气的方法,最终可望实现天然气净化厂常规克劳斯非常规分流法硫磺回收装置的硫磺品质控制。

基于吩噻嗪自组装的页岩抑制剂研究

针对当前页岩抑制剂的抑制性不足,影响上部泥岩地层钻进的问题,本文设计并合成了一种含有长链、吩噻嗪等疏水基团的小阳离子聚合物SWPE。采用FT-IR、~(1)H NMR、GPC和TG对SWPE进行结构表征;以油田钻井常用的聚胺抑制剂NH-1为对照,评价SWPE的抑制性和配伍性;最后,基于泥岩岩屑表面的官能团、电性、微观形貌、元素含量、润湿性等变化,提出吸附包被机理。实验结果表明,SWPE表现出比NH-1更好的抑制效果,是一种非常有潜力的页岩抑制剂。

入口颗粒对旋流除砂器壁面磨损的影响研究

基于计算流体动力学方法,采用Fluent软件中的雷诺应力模型和颗粒随机轨道模型,选取旋流除砂器常见工作状态,数值模拟研究了颗粒入口速度在5~15 m/s、质量浓度在10~30 kg/m^(3)变化时对旋流除砂器壁面磨损的影响,得到了旋流除砂器内壁磨损分布规律。模拟结果表明,旋流除砂器壁面磨损分布并不均匀,入口环形空间以及底流口附近磨损率较大。颗粒入口速度和质量浓度的变化对旋流除砂器壁面磨损整体分布影响较小,但入口速度的变化会改变各磨损区域内磨损最严重点的位置,入口环形空间壁面磨损位置变化最为明显,而颗粒质量浓度的变化则对壁面磨损最严重点的位置影响较小。颗粒入口速度和质量浓度的增大都会使旋流除砂器最大磨损率增大,入口速度对旋流除砂器最大磨损率的影响比质量浓度更大。

浅析加油站三次油气回收装置的运维问题

以冷凝+膜分离工艺的加油站三次油气装置为研究对象,分析装置结构、工作原理及安装过程中的注意事项,并针对后期运维中的问题给出解决办法和改造意见,以提高三次油气回收装置的工作效率和安全性。

基于Kinect传感器的智能轮椅手势控制系统的设计与实现

利用Kinect深度传感器所获取的图像深度信息实现手部从背景中的分割,并通过在Hu矩基础上加入3个表达式,使不变矩包含更多细节特征,对手势目标进行识别,最后把得到的识别结果转换成控制指令通过Ad-Hoc网络传送给智能轮椅,实现运动控制.实验表明,通过该方法实现的手势以别存在图像旋转、缩放、平移的情况下具有不变性,对背景干扰具有较强的鲁棒性.

基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡洛定位算法

针对基于Cubature粒子滤波的蒙特卡罗定位(CMCL)算法存在的计算量大、实时处理能力较差的问题,提出一种基于自适应多提议分布粒子滤波的蒙特卡罗定位(AMPD-MCL)算法。该算法利用Cubature卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波改进提议分布,融入当前观测信息,减弱粒子退化现象;重采样部分采用Kullback-Leibler距离(KLD)采样,根据粒子在状态空间的分布状况,在线调整下一次滤波迭代所需粒子数,从而减小计算量。仿真实验验证了自适应多提议分布粒子滤波(AMPD-PF)的有效性;同时在机器人操作系统(ROS)上进行实验,结果表明改进算法的平均定位精度达到19.891 cm,定位所需粒子数稳定在60,定位时间为45.543 s,较CMCL算法在定位精度上提高了71.03%,时间缩短了63.10%。实验结果表明,AMPD-MCL算法减小了定位误差,能实时在线调整粒子数,有效减少了算法计算量,提高了实时处理能力。

Mel频率下基于LPC的语音信号深度特征提取算法

针对传统语音信号二次特征提取方法在保证识别率的前提下,实时性较差的问题,提出一种Mel频率下基于线性预测系数(linear predictive coefficient,LPC)的改进的语音信号深度特征提取算法。该方法根据人耳的听觉特性把LPC在Mel频率下进行非线性变换,再进行微分、高阶微分和按比例重组等步骤,得到一种既考虑声道激励又兼顾人耳听觉的新特征参数,从而大大减少传统语音信号深度特征提取的计算量,在不影响识别效率的情况下,极大提高系统的实时性。最后,将该算法在智能轮椅平台进行有效性验证,大量实验表明,语音控制系统实时性差的问题在使用该算法后能够得到明显改善,该算法既保证了特征提取识别率,也有效地改善了系统的实时性。在一定程度上使语音控制智能轮椅更具实用性。

基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别

针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。

云南松不同种源1年生播种苗木生长节律分析

在西南林业大学苗圃地对云南松主分布区范围内7个种源的苗木地径、苗高生长量进行定期观测,采用Logistic方程对各种源苗木的生长进程拟合,分析不同种源1年生苗木的生长节律。结果表明：地径、苗高生长均呈现“慢—快—慢”的生长节律,符合“S”型生长曲线,且拟合准确度较高;根据拟合后的方程,获得物候参数,将地径、苗高1年生长划分为生长前期、速生期和生长后期3个阶段。地径和苗高在不同生长阶段开始、结束和持续的时间上具有差异,存在异速生长现象,苗高较地径更早进入速生期;地径生长持续时间和日均生长量在生长前期、速生期、生长后期分别为82~111、81~108、6~62 d,0.003~0.008、0.011~0.027、0.004~0.017 mm;苗高分别为33~61、60~86、80~133 d,0.115~0.197、0.231~0.475、0.044~0.163 mm。速生期所占时间虽然短,但生长量所占比例却最大,地径、苗高速生期生长占年生长期的1/3,而生长量达到年生长量的57%以上,其中地径速生期日均生长量是其他2个阶段的1.3~3.6倍,苗高速生期日均生长量是其他2个阶段的2.0~6.1倍。实测地径、苗高的生长和理论生长极值k拟合度好,相关系数分别为0.703 1和0.998 9,地径、苗高在速生期的生长量与Logisic方程线性回归相关性较高,相关系数分别为0.999 9和0.999 9。说明云南松不同种源的生长符合“S”生长曲线,且用Logistic方程指导云南松苗木培育具有科学意义。

Tiam-1 mRNA及其蛋白的表达与鼻咽癌浸润转移的关系

目的探讨Tiam-1 mRNA及其蛋白表达与鼻咽癌浸润转移的关系及意义。方法41例不同临床分期人鼻咽癌组织以及对照组20例鼻咽慢性炎症黏膜组织标本,用RT-PCR方法检测Tiam-1 mRNA表达水平,用免疫组化检测Tiam-1蛋白表达。结果Tiam-1 mRNA在鼻咽癌组织的平均表达水平为1.83±0.73,明显高于鼻咽黏膜慢性炎组织(0.87±0.45)(P<0.01);而且鼻咽癌组Tiam-1 mRNA高表达率为46.34%,明显高于对照组(P<0.01)。Tiam-1蛋白在鼻咽癌组阳性率为65.85%(27/41),明显高于对照组(15%,3/20)(P<0.01);其高表达率为43.90%(18/41),明显高于对照组(P<0.01)。Tiam-1 mRNA及其蛋白高表达率在临床TNM各分期间的差异均有明显统计学意义(P<0.01);在各T分期之间的差异亦有明显统计学意义(P<0.01)。鼻咽癌中有淋巴结转移组Tiam-1 mRNA及其蛋白高表达率分别为59.26%(16/27)及55.56%(15/27),均明显高于无淋巴结转移组的21.43%(3/14)及14.28(2/14),(P<0.05)。结论Tiam-1 mRNA及其蛋白高表达与鼻咽癌浸润转移有密切关系,提示Tiam-1基因可能是鼻咽癌的重要促浸润转移因子,有望成为治疗的靶标及有价值的预后判断指标。

基于CamShift和Kalman滤波混合的视频手势跟踪算法

提出了一种基于CamShift和Kalman滤波混合的跟踪算法,实现了对视频图像中动态手势的跟踪。在跟踪过程中,CamShift利用手势的颜色直方图模型,将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当前图像中手势的中心位置。在CamShift算法基础上利用Kalman滤波对搜索窗口进行运动预测。实验表明,该算法快速准确可靠,并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰问题,对复杂场景的检测与跟踪也取得了较好的效果。同时,该算法还适用于其他具有特定颜色目标的跟踪。

MEMS工艺中TMAH湿法刻蚀的研究

TMAH具有刻硅速率高、晶向选择性好、低毒性和对CMOS工艺的兼容性好等优点,而成为MEMS工艺中常用的刻蚀剂。但TMAH在刻蚀过程中会形成表面小丘,影响表面光滑性。文章重点研究了MEMS工艺中的TMAH湿法刻蚀获得光滑刻蚀表面的工艺。实验结果表明,要获得理想的刻蚀效果,刻蚀液配方和刻蚀条件的选择是非常重要的因素,实验中也得到了一些与其它报道不同的数据。

基于PCA与SVM结合的面部表情识别的智能轮椅控制

为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机(SVM)面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于"八眼"的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析(PCA)的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法相结合,实现了面部表情的识别与分类,并最终实现基于面部表情识别的智能轮椅的运动控制。实验结果表明,所采用的方法在识别率上明显优于传统SVM与PCA方法。