改进YOLOv6的遥感图像目标检测算法

针对遥感图像背景复杂、目标普遍比较小且呈多尺度分布所导致的目标检测精度较低的问题,提出了一种改进YOLOv6的遥感图像目标检测算法。在骨干网络引入一种坐标注意力模块,以提高复杂背景下模型的特征提取能力和目标定位能力。提出一种上下文增强模块,使模型获取丰富的上下文信息,从而提升模型提取多尺度目标细节信息的能力。为了实现不同尺度特征的自适应融合,通过在颈网络引入一种自适应空间特征融合,提升了多尺度目标尤其是小目标的检测精度。将所提改进算法在遥感图像公开数据集DOTA-v1.0上进行训练并测试,实验结果表明,改进算法的收敛速度与收敛精度均优于原算法,其中AP值达到了54.6%,相比原算法提高了1.4个百分点,同时相比于一些其他目前先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性。

改进YOLOv8算法的城市车辆目标检测

针对复杂交通场景下城市车辆目标检测算法存在的漏检、精度低、泛化能力弱的问题,提出一种改进的YOLOv8城市车辆目标检测算法。采用一种改进的GAM-C2f结构来代替主干网络中的C2f模块,平衡模型的计算效率和准确性;设计一种SPPFAPGC模块,防止SPPF结构因最大池化操作所导致的局部特征丢失问题,提高特征图的丰富度,并进一步结合小目标检测头来加强对远处小目标车辆的检测能力,加强局部特征与全局特征的融合。为抑制低质量图像产生的有害梯度,使用WIOU损失函数代替CIoU,以提升网络的边界框回归性能,提高模型的收敛速度和回归精度。在Streets车辆数据集上的实验结果表明,与基准模型YOLOv8n相比,改进算法的mAP50和Recall分别提高了1.6和2.0个百分点,有效改善了城市交通场景下小目标车辆检测性能不佳的问题;在VisDrone2019数据集上进行验证,mAP50和Recall也分别提高了1.1和1.6个百分点,充分证明了改进算法的优越性。与其他先进主流算法相比,改进算法表现出了更高的准确率和查全率,表明改进算法在城市车辆检测任务中具有更好的性能。

鲸鱼优化算法研究综述

鲸鱼优化算法是一种受座头鲸的狩猎行为启发所提出的新型群体智能优化算法,其性能远超传统算法。为了跟踪最新研究成果、促进群体智能优化算法领域的研究,首先介绍了鲸鱼优化算法的基本原理,简述了其实现步骤,并对比分析了其性能特点。针对其收敛速度慢、收敛精度低等缺点,总结分析了融入其他智能优化算法、Lévy飞行策略、混沌策略等改进方式及其优势与局限;接着阐述了其在组合优化、图像分割、数据预测等方面的应用及取得的效果;最后,对未来发展趋势进行总结与展望。

基于无人机平台的甲烷监测技术及其在油气行业的应用

对甲烷排放的精准监测是油气行业实现温室气体减排与管控的基础和前提。无人机具有灵活、可操作性强、覆盖范围广、运行成本低等特点,以无人机为飞行平台的甲烷监测技术在油气行业区域甲烷排放监测领域具有巨大的应用潜力。详细阐述了基于无人机平台的甲烷监测技术的优势,梳理了不同的无人机类型,并根据其飞行性能及载荷能力进行了比对,归纳了无人机有效载荷类型、特点及应用场景,总结了国内外无人机甲烷监测技术在油气行业的应用,旨在为基于无人机平台的甲烷监测技术在我国油气行业的应用提供理论和技术参考。

石化产品碳足迹种类规则标准化研究

碳足迹作为评价产品或服务生命周期碳排放的重要方法已得到了广泛应用,但由于现有国际标准原则性较强,需要针对不同行业进行标准化处理。产品种类规则是对一种或多种产品种类进行碳足迹评价所必须满足的一套具体的规则、要求和指南,制定《碳足迹产品种类规则石化产品》行业标准对推动石化产品碳足迹评价的标准化和一致性具有重要意义。该文从石化产业链、国民经济行业分类、化学工业的专业范畴等角度,提出了涵盖石油炼制、基本有机原料、有机化工品和高分合成材料在内的石化产品描述,阐述了制定该产品种类规则的功能单位、系统边界、分配规则、生命周期阶段定义等内容的相关思考。

自适应滤波在无源探测中对杂波抑制的应用

介绍了外照射源目标探测的作用和研究的必要性。重点分析了自适应LMS信号滤波处理方法和在直达波和多径干扰等杂波抑制中的应用。对自适应LMS滤波算法进行改进,即对归一化LMS(normalized LMS)算法进行推导和分析,提高了自适应滤波的收敛速度,对目标中的杂波起到更好的抑制作用。并在试验中对非归一化滤波、归一化滤波以及不同滤波步长μ进行了分析和比较。最后在试验结果中得到了30 dB的对消增益并获得了目标信号。

改进神经网络在粮油配送中心选址中的应用

在建立以控制成本为核心的粮油配送中心选址模型的基础上,分析了选址过程中的影响因素;结合人工神经网络与选址影响因素之间的特点,引入了经遗传算法优化的神经网络模型。为解决遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种在变异算子中增加禁忌表的方法。实例求解表明,与专家评审的选址决策相比,该算法能够有效解决粮油配送中心的选址问题。

基于改进神经网络的粮食配送中心选址决策研究

粮食配送中心选址问题是构建现代化粮食物流系统的重要研究方向。从粮食配送中心选址的影响因素出发,建立了以控制成本为核心的数学模型,引入了经遗传算法改进的人工神经网络模型进行求解,并且给出了详细的设计步骤。为解决遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种在变异算子中增加禁忌搜索的方法。实验证明,该方法在解决粮食配送中心的选址决策时,效果较好。

含裂纹圆柱薄壳的动态特性试验研究

利用时间平均法分别拍摄了含轴向和环向裂纹圆柱薄壳的激光全息振型图,讨论了裂纹对圆柱薄壳振型及固有频率的影响,把含裂纹壳体的振型分为三个区,即:裂纹周围的局部振动区,壳体原振动区和过渡区.并着重分析了局部振动的特征,得出了局部振动有着自己的独有振形和固有频率的结论,从而很好解释了含裂纹圆柱薄壳的复杂振型图及固有频率的反常变化。

蝙蝠算法研究及应用综述

蝙蝠算法(BA)是一种受蝙蝠利用超声波回声定位觅食行为启发的新型群体智能优化算法。介绍了蝙蝠算法的基本原理,分析了性能影响因素,论述了算法的改进策略,并阐述了蝙蝠算法在数据挖掘、图像处理、组合优化等方面的应用与发展。最后结合蝙蝠算法的性能特点和应用方向,对蝙蝠算法未来的研究发展方向进行了展望。

粮食产量影响因素分析及预测方法研究

以粮食产量预测问题研究现状及其不足为基础,对粮食产量预测发展所面临的问题展开研究,介绍了时间序列法、回归分析法、灰色模型以及人工神经网络等方法在粮食产量预测方面的应用。对比分析了各种方法的性能特点和优劣,并对粮食产量预测技术的发展进行了总结与展望。对今后完善粮食产量预测技术及保证国家粮食安全具有重大意义。

复杂电磁环境下微弱目标探测技术研究

利用广播、电视以及卫星等信号为照射源的无源雷达,在复杂电磁环境下的干扰信号严重影响了远距离微弱目标的探测,为此提出了空时二维反干扰处理和二维长时相干积累技术。重点分析最大信干噪比(MSINR)准则的空域自适应零点形成技术和基于遗忘因子的改进型递推最小二乘(RLS)时域自适应处理算法,解决了微弱目标长时积累的可实现问题。最后在实验系统中进行了实际数据的仿真和验证,提高了微弱目标的检测概率,同时大目标的信杂比也提高了5dB以上,在实际工程中得到了很好的应用。

优化烟花算法在医疗物资应急调度中的应用

新冠肺炎疫情的爆发对医疗物资的应急管理提出了新的挑战,运输难、调度慢、中转效率低等问题普遍存在,严重影响了疫情排查和患者救治。为解决突发公共卫生事件下医疗物资应急调度问题,以需求点满意度最大化为主要目标,车辆行驶时间最小化为次要目标,建立了双目标医疗物资应急调度模型。为保证模型的准确性及简便性,采用了传染病模型(SEIR)预测需求点所需医疗物资数量,并利用理想点法将双目标问题转化为单目标问题。针对模型的特点,提出了一种优化烟花算法对模型进行求解,该算法通过改变变异策略增加其局部寻优能力,此外引入了禁忌表的概念,避免了算法陷入局部最优。最后通过仿真实验证明了优化烟花算法具有更加高效的性能,可以更好地突出模型的公平性及合理性,从而快速、合理地完成医疗物资分配,最大限度地保障患者生命安全。

一种改进的蚁群算法解决粮食物流中的VRP问题

针对粮食物流中的VRP问题,提出了一种新的更加忠实于真实蚁群信息系统的蚁群算法,克服了蚂蚁之间协作不足,存在滞后的缺陷,通过TSP问题与传统蚁群算法进行仿真对比,证明了算法有效性.

汽轮机的转子损伤与优化启动

针对汽轮机启动时机器损耗和燃料损耗都很大且容易出事故这一问题 ,研究了转子的热应力计算 ,导出了转子热应力计算公式 ;根据连续损伤理论 ,讨论了转子的疲劳损伤计算 ,并从总损耗最小出发 ,探讨了汽轮机的优化启动问题 .研究结果表明 ,汽轮机启动时的热应力并非越低越好 ,而是存在一最佳值 ,在此值附近启动效益最好 .

基于智能优化的粮食物流中心选址评价体系

建立了粮食物流中心选址模型,分析选址过程中的影响因素,采用经遗传算法改进的神经网络来建立选址的评价模型.实验证明,与专家评审的选址决策方法相比,该模型能够有效解决粮食物流中心的选址评价问题.

95连杆的可靠性研究

95连杆为95系列柴油机的重要部件,为了评价其连杆的可靠性,首先利用有限元和电测技术对连杆进行了应力和加工误差分析,确定了工作应力的均值及标准差.然后以载荷为控制因素做了该连杆的升降法疲劳实验.实验表明,连杆的疲劳强度符合威布尔分布,并求出了3个分布参数.最后利用可靠性理论讨论了连杆的破坏概率.经分析计算,95连杆的额定载荷远低于最小疲劳强度,正常情况下破坏概率为零,具有足够的疲劳强度储备,能满足柴油机提高转速和改进性能的要求,这说明利用升降法求构件的疲劳强度及其分布规律是可行的,而且是一种可靠有效的方法.

现代信息技术在储粮害虫检测中的应用

储粮害虫检测技术一直是粮食储藏害虫防治的研究热点。以储粮害虫检测技术研究现状及其不足为基础,针对储粮害虫防控发展所面临的技术需求展开了研究,介绍了储粮害虫检测技术的发展历程,并对光学、声学、图像识别等领域的现代信息技术进行了描述与分析。根据现代信息技术的机理与特点,讨论了在储粮害虫检测中技术特点、应用成效、发展趋势等研究进展并对比分析了各种信息检测技术的优缺点,文章最后对储粮害虫信息检测技术的发展进行了总结与展望,对今后完善储粮害虫检测技术及实现粮食安全管理具有重要实际意义。

含45°斜裂纹圆柱薄壳动态特性试验研究

测量了含45°斜裂纹圆柱薄壳的固有频率并拍摄了相应的激光全息振型图．实验表明斜裂纹比轴向和环向裂纹对壳体动态特性的影响更大,致使振型图发生了严重畸变而显得相当复杂,利用传统思路难以找到裂纹长度对壳体动态特性的影响规律．为此,把裂纹周围的振动看作为一种独立的局部振动,从而把含斜裂纹壳体的各种复杂振型划分为3类:纯局部振动振型、纯原振动振型、局部振动和原振动耦合振型．其中前两种振型的固有频率皆随裂纹的加长而降低,但对于耦合振型有时会出现“随裂纹加长频率反而升高的现象”, 这是由于把壳体原振动的频率和局部振动的频率相混淆而产生的错觉．

物流系统中移动POS终端的设计与实现

电子商务的发展对建立集信息流、商流、资金流和物流于一体的新型物流配送中心提出了更高的要求。根据嵌入式系统设计的具体特点,分析了系统结构和移动终端的硬件组成,给出了实现该系统软、硬件终端以及WAP网关的解决方案。