引入轻量级Transformer的无人机视觉跟踪

随着无人机在军事和民用领域的广泛运用,对于高精度、低功耗智能无人机跟踪系统的需求日益增加。针对目标跟踪算法在无人机跟踪场景下很难平衡跟踪精度和跟踪速度的问题,提出一种引入轻量级Transformer的孪生网络无人机目标跟踪算法SiamLT。使用Transformer对AlexNet网络进行改进,在增加最小计算量的情况下捕获全局特征信息。在目标模板与搜索区域匹配方面,联合Transformer和深度互相关运算提出一种二元相关模块,同时捕获目标模板与搜索区域之间的局部相关性和全局依赖关系。在分类回归网络中引入距离交并比,并采用多监督策略训练网络,以获取更准确的目标位置。在UAV123和UAV20L跟踪基准上的实验结果表明,SiamLT算法优于主流的目标跟踪算法,更有效地平衡了跟踪精度和跟踪速度。

基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法

在多目标视频跟踪中,针对受交互遮挡等影响导致检测偏差从而致使目标身份丢失的问题,提出一种基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法DUTracktor。在检测框回归中设计一个动态更新模块,利用孪生网络对建议框进一步检测定位;利用时序信息增强模块更新当前帧更适合的模板,建立全局上下文关系;并通过像素相关进行特征融合,从而增强目标边缘信息和尺度信息;利用相机运动补偿和融合相似矩阵构建二级关联跟踪机制,建立检测框和轨迹更强大的关联性,提高目标跟踪的鲁棒性。在公开的MOT16数据集上进行实验测试,并与当前主流算法相比,该算法跟踪精度表现较优,具有良好的鲁棒性,FPS稳定在24帧。

时域孪生网络融合Transformer的长时无人机视觉跟踪

针对无人机(UAV)执行跟踪任务时经常出现尺寸变化、低分辨率、目标遮挡等场景导致跟踪目标框漂移的问题,提出一种时域孪生网络融合Transformer的长时无人机视觉跟踪算法TTTrack。首先,使用基于孪生网络的SiamFC++(AlexNet)算法作为基线算法;其次,利用Transformer自适应地提取历史帧的时空信息并在线更新模板,从而将时空上下文信息储存为动态模板;随后,分别使用基准模板和动态模板与搜索特征图进行互相关运算,获得响应图后利用Transformer融合两个响应图,从而在连续帧之间建立时空上下文映射关系。实验结果表明,在LaSOT长序列跟踪基准上TTTrack的成功率和精确率分别为63.9%和66.6%,在UAV123跟踪基准上的成功率和精确率分别为61.4%和80.2%。与基线算法相比,该算法在完全遮挡场景下的成功率和精确率分别提升7.4和8.0个百分点。TTTrack在DTB70跟踪基准上精确率达到82.1%,并且跟踪速度为118 帧/s,满足实时性要求。测试结果验证了TTTrack具有良好的鲁棒性、实时性和抗干扰能力,能有效应对长时UAV跟踪任务。

基于改进YOLOv8s的无人机航拍目标检测算法

针对无人机航拍图像存在目标小、目标遮挡等问题,提出一种改进YOLOv8s的目标检测算法YOLO-RC。在骨干网络结构中引入感受野空间注意力(RFA),避免卷积核参数共享,以提高模型的图像特征提取性能。改进C2f模块,引入深度分离卷积,减少模型的计算量。新增混合注意力卷积的小目标检测层,以改善对小目标检测精度。为充分考虑预测图像几何特征,使用MPDIoU损失函数优化网络。在无人机图像数据集VisDrone2019上的实验表明,所提改进算法的mAP@0.5为44.7%,较YOLOv8s提升了5.4个百分点,在新增小目标检测层的情况下,参数量降低了1.81×106。在DOTAv1.0数据集上,mAP@0.5提高了5.6个百分点。改进后的算法具有更强的鲁棒性,适用于无人机视角目标检测任务。

基于遗传算法的工业炸药仓储优化研究与仿真

针对工业炸药仓储优化问题,对工业炸药仓储管理的实际难点和需求进行分析,提出工业炸药存储方案并建立数学优化模型。并根据遗传算法求解仓储模型过程中存在的问题,提出一种基于信息熵及改进的自适应变异算子的混合遗传算法,对所提模型求解。仿真结果表明,上述算法对所提模型求解在收敛精度及速度上均取得良好效果,同时提高了工业炸药仓库群的空间利用率及工业炸药产品的出入库效率,较好的解决了工业炸药仓储过程中存在的优化问题。

多种群遗传算法的倒立摆LQR控制器设计

针对传统遗传算法在设计倒立摆LQR控制器时,算法会因个别超常个体或群体较快趋于单一化而导致不能得到满意控制参数的问题,利用Sheffield遗传工具箱,设计了多种群遗传算法。算法的开始引入了多个种群同时进行优化搜索,不同的种群采用不同的交叉概率和变异概率,种群之间采用移民算子建立联系,各种群产生的最优个体通过精华种群实现留优。在Simulink环境下建立模型并计算性能指标,Simulink环境下的输出值作为多种群遗传算法的目标函数值。仿真结果表明,在存在建模误差的情况下,本算法稳定性好、遗传代数小,有效地避免了早熟,更为适合复杂问题的优化。

抽油机井产液剖面解释方法研究

针对抽油机井集流伞式分测仪生产测井产液剖面的图版解释法中解释结果与井口计量相比,含水率的解释误差偏大,在对抽油机井产液剖面的井温压力测试资料定性描述、井筒流体性质的初步判断和图版的研制与解释评价的基础上,提出一种新的抽油机井井下刻度解释方法。该方法在保留图版法逐次逼近插值过程的基础上,应用流体滑脱模型解释理论对抽油机井生产测井的持水率、含水率和滑脱速度参数进行校正处理,通过井下刻度解释法求得解释层的总流量和含水率值。油田抽油机井资料的实际应用说明,井下刻度解释法较图版法的解释结果更精确。

基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最小点。在动态势场中,引入是否陷入局部极小点的判断机制,并结合一种"沿目标方向90°移动"的方法来跳出局部极小点,实现多无人机编队的路径规划、协同避障和防碰撞。利用回归搜索法来对路径进一步优化。MATLAB的仿真结果显示,该方法有效地弥补了传统人工势场法的不足,提高了人工势场法的实用性。

基于RGB-D深度相机的智能导盲系统

针对现有的导盲杖和导盲犬在实际工作中存在作用有限,使用效果差,成本高,普及率低的问题,开发了一种基于RGB-D深度相机的智能导盲系统,通过使用RGB-D深度相机实现对障碍物的探测,通过GPS远程导航实现全局路径规划,结合A算法实现局部障碍物规避,通过上位机计算处理信号,下位机系统控制振动阵列和发出语音信号提示盲人。在实际测试中表现出精准的定位效果和良好的障碍物规避能力,语音提示和振动提示及时准确,基于RGB-D深度相机的障碍物距离探测误差小于3%,基本满足系统设计需要。

基于改进YOLOX的红外目标检测算法

针对红外目标图像分辨率低,缺少纹理细节,存在复杂背景干扰导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOX的红外目标检测算法。首先,设计了一种有效的空间通道混合注意力模块,将其引入在特征提取主干网络CSP-Darknet53中,以减少网络由于远距离传输造成的精度损失;其次,为了进一步提升红外目标的检测精度,在原本加强特征提取网络PANet的基础上提出一种改进的路径特征融合方法;最后,为了解决红外目标中小物体预测精度低的问题,在YOLOX输出检测头处进行反卷积操作扩大输出特征图。在FLIR红外公开数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法识别的平均精度均值(mAP)达91.00%,相比于基准YOLOX网络的平均精度提升了5.04个百分点,对于提升红外目标的检测精度是有效的。

谐波产生的危害及谐波治理的进展

随着变频器等电力电子设备的广泛应用,电力电子装置产生的谐波已成为电网的主要谐波污染,本文就谐波的治理方面,在比较无源和有源滤波器的优缺点的基础上,对有源电力滤波器的应用前景进行了展望。

基于Rockwell PLC的电梯模型控制系统的设计

研制了一套以Rockwell公司生产的CompactLogix5335E控制器为核心,利用PowerFlex40变频器进行调速的电梯模型控制系统。文中介绍了系统的硬件和软件设计方法.本系统可以用于PLC编程培训,为检验PLC编程的正确性提供了合理的平台,可以广泛的应用于教学实践当中。

基于OPC的力控与MATLAB的实时通讯

在工业控制中常用的组态软件力控编写控制算法具有局限性,特别是随着智能技术的发展,复杂实时控制算法是很难解决的,而MATLAB具有强大的数值分析和计算处理功能,可以完成对复杂的智能控制器设计,及对数据分析处理。将二者优势互补,实现力控与MATLAB结合的实时控制,可促使智能控制技术在工业控制界广泛应用,但其关键技术就是实现力控和MATLAB的实时通讯。本文阐述了开放式标准接口OPC技术,在此基础上提出了基于OPC技术实现力控与MATLAB之间的实时通讯的实现方案,为实现力控与MAT-LAB两者优势互补,有效地实现复杂控制算法提供了一条有效途径。

基于NetLinx网络的电动机控制

目前,电动机控制正向着交流化、网络化和智能化的方向发展。将电动机进行网络化控制是满足复杂大系统控制和远程控制系统的客观需求,也是发展趋势。

基于ARM的嵌入式多路远程视频监控系统的设计

介绍了一种基于ARM和Windows CE嵌入式操作系统的多路远程视频监控系统。系统以Windows CE 5.0作为软件开发平台,以Intel公司生产的ARM芯片PXA270为硬件核心,采用罗技摄像头进行实时图像采集,经JPEG压缩算法进行编码压缩后,通过以太网发送到远程PC监控端,在PC监控端通过监控端软件可以实时观看远程服务器的视频图像,并实现了对摄像头云台的远程控制。

基于小波变换的偶极声波测井横波首波的提取

在利用首波波至提取偶极声波测井横波时差的方法中,横波首波的准确提取显得非常重要,关系到时差提取的准确度。但是在实际声波信号中尤其是慢速地层中测得的信号,纵波和横波幅度比值曲线的不确定会对横波首波的提取产生影响,使得横波首波的提取存在一定的难度。在此提出基于信号奇异性检测理论、阈值去噪、小波变换模极大值原理相结合的提取偶极声波测井横波首波波至的新方法,对声波信号进行小波变换,寻找小波变换系数的局部极大值点,利用阈值去噪和奇异性检测理论消除噪声和纵波在整个信号中的影响,最后根据模极大值原理的交替投影算法重构保留的横波信号。应用此方法能够很好地消除在提取横波首波波至过程中纵波和噪声的影响。实际资料处理结果表明,该方法可以在慢速地层中很好地检测出横波首波的波至。

测井资料在预测地层参数剖面方面的应用

钻井剖面上岩层的各种理化、力学及其岩石可钻性参数剖面对指导钻井工程的正常进行起到了非常重要的作用。提出了一种简单、适用且易于在计算机上通过计算机程序实现的方法,即根据岩石试验所得不连续且非等间距的理化、力学及其岩石可钻性参数,借助于传统的数理统计理论和新兴的灰色理论知识相结合的综合预测技术,把剖面上不连续且非等间距的理化、力学及其岩石可钻性参数通过连续变化并能反映所测岩层各种性质的测井资料,拟合出反映钻井剖面上岩层连续变化的各种理化、力学等岩石可钻性参数剖面。

基于特征距离加权的手势识别

基于计算机视觉的手势识别是当前人机交互领域的热门研究,但由于受光照、环境等因素的影响,使得采用单一特征描述手势的方法不能很好地识别手势,因此提出一种将Hu不变矩和指尖个数特征相结合的静态手势识别方法,对采集的手势图像进行预处理,再使用肤色模型分割出手势,并采用重心距离法检测指尖个数,进而对提取的手势轮廓进行Hu值的计算,最后采用模板匹配法对特征距离进行加权和融合来识别手势。实验结果表明,与采取单一的Hu矩或指尖个数作为手势特征的方法相比,该方法可以获得更高的识别率。