基于微分熵及卷积神经网络的脑电运动想象分类识别

针对基于运动想象的脑电信号多分类识别准确率不高的问题,提出一种基于微分熵及卷积神经网络对运动想象四分类的识别方法。首先,将脑电信号通过滤波器提取为Alpha、Beta、Theta、Gamma 4个频段,分别计算各个频段的微分熵特征,并按照脑电极空间特征对数据结构进行重构为三维脑电信号特征立方体。最后,将其输入卷积神经网络进行四分类,该方法基于BCI Competition IV-2a公开数据集,准确率达到95.88%,并在试验室建立四分类运动想象数据集进行相同的处理,准确率达到94.50%。测试结果表明本文所提方法具有更好的识别效果。

基于改进PointPillars的激光点云三维目标检测

针对复杂场景下三维目标检测算法对小目标物体识别精度不高、容易出现错检漏检问题,提出一种基于改进PointPillars的三维目标检测算法,利用锥形点云获取物体的边界信息,抑制环境噪声造成的干扰;设计一种空间自注意力模块,捕获点云支柱间的全局上下文信息和空间信息,扩大点云特征感知范围,提升小目标物体识别在复杂场景下的鲁棒性;改进主干网络的下采样模块,采用ConvNeXt v2模块增强网络的特征提取能力。在KITTI数据集上的测试结果表明,相比PointPillars原始网络,改进算法在汽车、行人、骑行者类别上的平均检测精度分别提升了3.73%、5.89%、5.7%,证明了所提出方法的有效性。

基于高光谱成像和Att-BiGRU-RNN的柑橘病叶分类

为实现对柑橘叶片病虫药害种类的快速精准识别,针对多种类柑橘病叶设计一种融合注意力机制(Attention mechanism)的双向门控循环单元-循环神经网络(Attention-bidirectional gate recurrent unit-recurrent nural network, Att-BiGRU-RNN)分类模型。该模型在编解码模块分别采用BiGRU和RNN结构,能够利用高光谱数据前后波段光谱信息的关联性,有效提取光谱信息的深层特征;根据不同波段光谱信息的差异性引入注意力机制动态分配权重信息,提高重要光谱特征对分类模型的贡献率,提升模型的分类准确率。获取6类柑橘叶片高光谱信息,构建实验样本集,利用Att-BiGRU-RNN、VGG16、SVM和XGBoost分别建立柑橘病叶分类模型,Att-BiGRU-RNN模型总体分类准确率(Overall accuracy, OA)平均可达98.21%,相较于其他3种模型分别提高4.71、10.95、3.89个百分点,对光谱曲线重合度高的除草剂危害和煤烟病叶片的分类准确率有显著提升。实验结果表明,深度学习方法可有效利用高光谱不同波段间的关联信息,识别准确率较机器学习方法有大幅提高,为柑橘病虫药害快速无损检测和防治提供了一种新方法。

室内动态场景下融合点线特征的视觉里程计

针对室内动态场景下视觉里程计(visual odometry,VO)存在特征点数据关联困难导致跟踪失败、位姿估计精度较低的问题,提出了一种融合点线特征的视觉里程计算法。利用Mask R-CNN检测运动物体,滤除运动物体区域的特征点,提取静态区域线特征增加特征信息,加强数据关联保证相机稳定跟踪。解耦相机位姿估计,单独计算旋转矩阵与平移向量;利用ResNet101-FPN预测结构场景的平面法向量并确定正交平面,结合线特征和正交平面法向量构建曼哈顿坐标系,采用均值漂移算法迭代计算旋转矩阵;根据旋转矩阵求解平移向量,建立融合点线特征的联合误差函数优化平移向量,提高相机位姿估计精度。在TUM数据集上的测试结果表明,在高动态和低动态场景中,所提算法相比ORB-SLAM2、DynaSLAM和Dynamic-SLAM,相机位姿估计精度均有较大提升,证明了算法在动态场景下的可行性和有效性。

节律自适应的运动想象脑电空域特征提取方法

目的:针对运动想象脑电(MI-EEG)信号个体差异性大,特征质量依赖频带的选择,导致多类MI-EEG信号识别效果差的问题,提出节律自适应的空域特征提取方法。方法:用滤波器组共空间模式(FBCSP)提取多个频带的空域特征,结合免疫粒子群优化算法,对特征提取过程中的频、空参数寻优,实现节律、空域特征提取参数的自适应调整,获取最优节律下的FBCSP空域特征,提升多类MI-EEG信号的识别准确率。结果:本文方法在BCI-Ⅳ Dataset 2a、BCI-ⅢDataset 3a数据集上取得85.49%的平均准确率,较原始FBCSP方法提升10.84%。结论:本文方法更好地获取了脑电空域特征,能有效提高分类正确率,为MI-EEG分类提供了新的解决思路。

高光谱成像的柑橘病虫害叶片识别方法

为监测柑橘生长状况,实现病虫害无损识别,利用高光谱成像技术和机器学习方法进行柑橘病叶分类研究。使用高光谱成像仪采集46片柑橘正常叶、46片溃疡病叶、80片除草剂危害叶、51片红蜘蛛叶和98片煤烟病叶的高光谱图像,在478~900 nm光谱范围内对每个叶片一个或多个发病区提取5×5的感兴趣区域(ROI),将ROI内每个像素的反射率值作为光谱信息,则一个ROI得到25个光谱信息样本,最终五类叶片共得到13250个光谱样本。利用随机法将全部样本划分为9938个训练集和3312个测试集。分别采用一阶求导(1^(st) Der)、多元散射校正(MSC)和标准正态变换(SNV)三种方法对原始光谱信息进行预处理,对不同预处理方法后的数据采用主成分分析法(PCA)提取特征波长。1^(st) Der预处理后得到7个特征波长,分别是520.2,689.0,704.8,715.4,731.2,741.8和757.6 nm;MSC和SNV预处理后得到7个相同的特征波长,分别是551.9,678.5,704.8,710.1,725.9,731.2和757.6 nm;原始光谱得到7个特征波长,分别是525.5,678.5,710.1,720.7,725.9,757.6和762.9 nm。分析PCA后的样本分布散点图可知,正常叶片、溃疡病叶片和红蜘蛛叶片样本有一定程度聚类,除草剂叶片和煤烟病叶片样本有大量重叠,仅依据PCA不能完成病虫害叶片的识别。对全波段(FS)和PCA特征波长数据在不同预处理方法下进行支持向量机(SVM)和随机森林(RF)建模,结果表明:数据在1^(st) Der预处理方法下识别效果最佳,1^(st) Der-FS-SVM模型总分类精度(OA)为95.98%,Kappa系数为0.9482,1^(st) Der-FS-RF模型OA为91.42%,Kappa系数为0.8892,1^(st) Der-PCA-SVM模型OA为90.82%,Kappa系数为0.8816,1^(st) Der-PCA-RF模型的OA为91.79%,Kappa系数为0.894;对PCA选择的特征波长数据建模,SVM和RF模型下识别率均达到84%,全波段下模型识别率在88%以上,FS数据建模效果优于PCA特征波长。研究结果表明,高光谱成像技术结合机器学习方法进行柑橘叶片分类是可行且有效的,为柑橘病虫害的无损准确识别提供理论根据。

基于GPRS的供水管网无线监控管理系统

为实现供水管网的信息化管理,提出了一种基于嵌入式技术和GPRS技术的供水管网远程监控系统设计方法。分析了系统功能,给出了系统总体设计方案。重点介绍了采用uCOS-II实时操作系统的数据采集终端软件设计,给出了利用GPRS网络和winsock网络编程技术实现无线数据传输的通信协议,利用ADO数据库访问技术设计了数据库管理系统。实验结果表明,该系统在GPRS业务平台上实现了对供水管网参数的实时采集、处理、无线传输及远程监控等功能。

高光谱成像的多种类柑橘病虫药害叶片检测方法研究

影响柑橘生长的病虫药害种类繁多,目前的检测方法大多针对单一病症,开发基于高光谱成像和机器学习的多种类柑橘病虫药害叶片快速精准检测方法,对果园精准施药和柑橘产业健康发展具有重要意义。以果园自然发病的柑橘叶片为研究对象,包括柑橘正常叶(50片)、溃疡病叶(50片)、煤烟病叶(103片)、缺素病叶(60片)、红蜘蛛叶(56片)和除草剂危害叶(85片),采集350~1050 nm波段内的高光谱数据。分别利用一阶求导(1Der)、多元散射校正(MSC)和中值滤波(MF)方法对原始(Origin)高光谱数据进行预处理,对预处理后的高光谱数据采用主成分分析(PCA)和竞争性自适应重加权(CARS)算法提取特征波长,CARS降维得到的特征波长分别为10个、5个、12个和10个,4组PCA提取的特征波长均为7个,两种方法所得特征波长范围都集中在700~760 nm波段内。对全波段(FS)使用极限梯度提升树(XGBoost)算法,特征波长使用支持向量机(SVM)建立柑橘病叶多分类模型。采用XGBoost建立的检测识别模型有Origin-FS-XGBoost,1Der-FS-XGBoost,MSC-FS-XGBoost和MF-FS-XGBoost,对6种病虫害叶片检测得到的整体分类准确率(OA)分别为94.32%,93.60%,95.98%和96.56%;SVM建立的检测识别模型为Origin-CARS-SVM,1Der-CARS-SVM,MSC-CARS-SVM,MF-CARS-SVM,Origin-PCA-SVM,1Der-PCA-SVM,MSC-PCA-SVM和MF-PCA-SVM,各模型OA依次为93.63%,90.26%,87.90%,91.95%,87.53%,90.82%,83.50%和90.98%。结果表明,以FS为输入的XGBoost模型识别率整体优于以特征波长为输入的SVM模型,MF-FS-XGBoost模型OA为96.56%,召回率(Recall)为95.91%,模型训练时间(Train-time)为63 s,综合性能最好;CARS-SVM建模效果优于PCA-SVM,在3种预处理方式下,CARS-SVM模型识别率均高于87%,PCA-SVM模型识别率均在83%以上。结果证实了,高光谱成像技术结合机器学习方法可实现多种类柑橘病虫药害分类识别,为柑橘病虫药害快速无损检测和防治提供科学依据。

基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究

针对显微视场下微小型零件边缘检测精度要求高的问题，设计了一套微小型零件实时检测系统，给出了系统总体设计，完成了图像实时传输和处理；提出一种微小型零件亚像素级边缘检测算法：采用非正交二次B样条小波变换得到微小型零件的像素级边缘，利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素级精确定位，给出了算法原理，分析了像素级和亚像素级的边缘检测结果。实验数据表明：该系统检测零件尺寸可以达到0.01~10mm，检测精度可以达到0.01%~0.1%，可准确识别出微小型零件的边缘，将检测精度提高到亚像素级，能够满足显微视场下微小型零件检测需要。

基于Cortex-M3和Modbus协议的测控系统

介绍了一种以Cortex-M3微处理器为核心、基于Modbus通信协议的温度测控系统。分析了系统功能,介绍了系统总体设计方案。给出了测控终端硬件电路设计,介绍了采用uCOS-Ⅱ实时操作系统实现的测控终端软件设计。利用Modbus通信协议,采用VC++6.0开发平台,结合Access数据库实现了监控主机的软件设计并给出了通信协议。实验结果表明:该系统能可靠实现数据的采集、传输和控制。

电能计量芯片组AT73C500和AT73C501及其应用

介绍了ATMEL公司的电能计量专用芯片组AT73C500和AT73C501,该组套片能够对有功功率、无功功率、视在功率、电压、电流、频率、功率因数等多种电网参数进行测量,并具有速度快、精度高的特性,是设计多功能电表的较为理想的芯片。文中还给出了该组套片和单片机的接口电路,该电路在实际中得到了使用。

非接触IC卡远传燃气表设计与实现

针对接触式IC卡智能燃气表存在的问题,根据燃气计量收费的要求和特点,设计了以低功耗单片机为控制核心,以非接触式IC卡为信息载体的IC卡预付费智能燃气表.系统针对传统预付费燃气表只具有单一IC卡数据传输功能,增加了数据远传通信方式;在计量方式上给出了气量计量和金额计量两种方式,有效克服了燃气计量管理中存在的弊端.分析了系统工作原理,利用低功耗设计原则给出了系统的软硬件设计,并设计了数据通信协议.本设计已在实际产品中得到成功应用.

基于显微视觉的微小型零件跟踪系统

微装配过程中的运动目标跟踪是一个新兴的研究方向。构建了一个由CCD相机、显微镜头、电控云台和图像处理模块组建的、针对微小型零件的显微视觉跟踪系统。为克服显微视场范围小的局限性,提出一种基于SIFT特征点的模板匹配和Kalman预测相结合的跟踪算法,通过Kalman预测实现在局部范围内的模板匹配,利用SIFT特征对模板匹配的结果进行校正和更新。实验结果表明:提出的跟踪算法能得到稳定的目标局部特征,并准确地跟踪到目标,对亮度变化、成像模糊等影响因素有较强的适应能力。

Proteus仿真软件在单片机实验教学中的应用

Proteus仿真软件为单片机实验教学提出一条仿真教学的新思路。本文通过实例介绍采用Proteus的仿真设计,给出硬件原理图、软件流程图和运行结果。实验结果证明,与传统方法相比,Proteus仿真形象直观,节约成本,适合单片机课程教学。

基于LPC2210的供水管网无线监控系统

研究具有自动化程度高、运行可靠的供水管网监控系统是供水行业信息化建设的一个主要方向。文中介绍了一种基于ARM微处理器和嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ的供水管网远程监控系统设计方案,阐述了监控终端的软硬件实现。系统通过数据采集模块实时采集供水管网的水压、水位、流量和各类电参数,经LPC2210微处理器处理后通过串口发送给GPRS无线模块,由GPRS业务发送给远端的监控中心。该系统实验效果良好,为供水管网的自动化管理提供了一种可行的解决方案。

基于半直接视觉里程计的SLAM稠密重建

针对特征法视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)耗时久、纹理缺失场景易跟踪失败而只能重建稀疏点云的问题,提出一种基于半直接视觉里程计的SLAM稠密重建算法。该算法以ORB-SLAM2框架为基础,视觉里程计采用直接法最小化光度误差求解相机初始位姿,采用特征法最小化重投影误差优化位姿,提高相机位姿的输出频率;以一种冗余关键帧删除算法计算帧间相对运动距离,删除视野重叠的关键帧;使用筛选后的关键帧进行闭环检测,构建稠密点云地图,滤波后转换为存储效率更高的八叉树地图。结果表明,所提算法能有效解决相机快速运动场景和纹理缺失场景跟踪失败的问题,实现三维地图重建,具有较高的定位精度与实时性。

基于GPRS的供水管网远程监控系统设计

为实现供水管网的信息化管理,介绍了一种基于GPRS通信方式、采用嵌入式微处理器和μC/OS-II实时操作系统的供水管网远程监控系统设计方案,阐述了监控终端的软硬件实现及监控中心的软件设计;监控终端将现场采集的各类数据经协议封装后由LPC2210微处理器通过串口发送给GPRS无线模块,再由GPRS数据网络发送给远端的监控中心,监控中心实现对数据的处理、存储和统计分析以实现监控功能;该系统实验效果好,为供水管网的自动化管理提供了一种可行的解决方案。

电能计量芯片AT73C500在电子式电能表中的应用

介绍了ATMEL 公司的电能计量专用芯片组AT73C5 0 0和AT73C5 0 1,用它设计了一种全电子电能表,以实现对多种电参数的测量。分析了系统的工作原理,给出了软硬件设计方案。

一种高精度超声波热量表的设计

按热量计价收费将成为供热供暖工作的重点;为此,对热量计量装置进行了深入研究,提出了一种基于时差法的高精度超声波热量表设计方案;设计选用低功耗μPD78F0485单片机作为微控制器,结合高精度时间测量芯片TDC-GP21,将热量计量主要参数温度和流量的测量全部转换成对时间的测量,简化了测量指标,最终实现数据的采集、处理和传输功能;测试结果表明该超声波热量表测量精度达到了国家2级热量表的行业标准,具有一定的工程价值和良好的应用前景。

超声波热量表流量计算的新方法

在时差法超声波热量表的流量测量中,针对传统测量方法存在计算量大、测量复杂等问题,在线性回归算法和分段插值算法的基础上研究了一种新的计算流量的方法,实现了由时间差到流量值的直接计算,避免了流体分布不均和温度变化对流量测量精度的影响,使流量测量结果更接近真实值,提高了系统的稳定性和可靠性,对流量的精确测量具有一定的指导意义。