基于姿态估计的粮仓作业人员摔倒检测研究

近些年时常发生粮仓作业人员因意外跌入粮堆无法自救、熏蒸作业中毒晕倒等安全问题。为了及时获取有效信息,减少对工人的伤害,提出一种自下而上的人体姿态估计方法,建立对粮仓工作人员状态检测模型。首先制作不同角度的粮仓作业视频和摔倒状态公共数据集;接着改进轻量级OpenPose算法,数据集引入算法生成骨骼图像;最后设计摔倒检测算法,得到一种基于姿态估计的粮仓作业人员摔倒检测模型。实验结果表明,检测摔倒状态准确率有所提高,轻量级OpenPose算法计算量较少,内存占用小,可以实时地检测粮仓作业人员摔倒状态。

深度学习在结肠息肉分割中的应用综述

大部分结直肠癌起源于结肠息肉的恶性病变,使用计算机辅助诊断系统实现结肠息肉的自动精准分割具有重要的临床意义,能够在结肠镜检查过程中辅助医生提高息肉检出率。目前深度学习技术在医学图像分割领域应用广泛,基于深度学习的结肠息肉分割算法也取得了重大进展。简要介绍了传统息肉分割算法及其优点和局限性。重点从三个方面对深度学习息肉分割算法进行综述:基于经典CNN结构、基于U-Net结构和基于多模型融合的分割模型,并总结算法改进策略及其优势和局限性。归纳结肠息肉图像公开数据集及数据预处理方法,最后总结基于深度学习的息肉分割研究面临的挑战,并对该领域未来的研究方向做出展望。

雌二醇降解菌的筛选鉴定及降解特性研究

为了实现烟草薄片废水中雌激素的生物降解,以高浓度雌二醇(Estradiol,E2)为唯一碳源,从烟草废水进水处的污泥中筛选到一株优势降解菌,在分离平板上呈乳白色、圆润、有光泽,菌落直径0.1~0.5 mm左右,革兰氏染色为阴性,16S rRNA鉴定为假单胞菌(Pseudomonas sp.CO03)。在单因素试验的基础上,以E2的降解率为响应值,采用Box-Benhnken实验设计及响应面分析法对降解过程中的温度、pH、底物浓度进行优化。结果表明:温度对E2降解率影响最大,E2浓度次之,pH影响最小;降解E2的最优条件为:温度37℃、pH值7.0、E2浓度5.5 mg/L,以此参数测定E2的降解率为81.67%。将该菌株应用于烟草浓缩液和烟草薄片废水进水口E2的降解,7d后E2的降解率分别为31.21%、53.14%。研究获得的高效降解菌对E2降解能力强,效率高,可用于烟草薄片废水中雌激素的生物降解,对于甾体雌激素的降解及环境保护具有重要意义。

基于改进YOLOv5s的轻量化储粮害虫检测方法

粮食的安全储藏关系着国计民生,在粮食储藏过程中快速、精准检测储粮害虫具有重要意义。目前传统储粮害虫检测手段多数是通过人工检测,耗时、误判而且成本高。实验通过深度学习技术,提出一种轻量化YOLOv5的害虫检测方法。首先,通过优化锚框参数;其次,将轻量化的MobileNetv3中的注意力模块替换成更高效的ECA,然后把改进后的MobileNetv3取代YOLOv5s的主干网络;最后,用加权双向特征金字塔Bi-FPN结构替换YOLOv5s中的特征金字塔结构。在自制储粮害虫数据集上训练结果显示,改进后的算法模型平均准确率达到97.1%,FPS提高至91,模型计算量仅有原来的11.6%。实验表明,与原始YOLOv5s相比,改进后的算法在储粮害虫小目标检测上精度更高、速度更快、模型更轻量化。

基于改进U-Net的不同容重小麦籽粒识别检测

小麦质量等级检测过程中,容重是一项非常重要的指标。人工检测和传统图像处理方法在小麦质量等级检测方面存在设备昂贵、识别效率低等问题,需要进一步改进。采用自制3种等级小麦籽粒样品作为小麦容重数据集,针对小麦籽粒目标小、边缘分割不清晰等特点对U-Net网络进行改进。在主干网络上,采用残差堆叠模块来减少特征损失,在网络桥接部分嵌入CBAM注意力机制模块来加强对特征的进一步提取,在解码器部分嵌入自注意力机制模块,还原细节信息。结果表明,改进网络模型CBSA_U-Net的平均交并比(MIoU)为81.5%,比U-Net模型提升了1.8百分点,相较于PSPNet、DeepLabv3+模型分别提升了4.2、3.3百分点。

模拟电子技术课程教学创新研究与实践

为了调动学生对模拟电子技术的学习热情,提高学生的综合素质和培养质量,采用体现“创新性、高阶性、思政性和挑战度”的线上线下混合教学模式,同时引入科研训练实践环节,创新地提出了设计、仿真、制作、数据分析、项目报告和学生互教(SMART Design)的科研训练教学法,挖掘课程思政元素,重构教学内容,创新综合过程性评价方法;对比最近3个学期的学生综合评价数据发现,改革成效显著,提高了学生的学习积极性、解决复杂工程问题的能力和综合素养。

电子信息工程专业创新创业教育融合发展研究

近年来,随着大学生创新意识的逐步普及和发展,应用型人才培养取得了很大的成绩,主要表现在提高大学生创新、创业和就业潜力等方面。在新工科项目背景下,传统的人才培养模式已难以适应人才培养的需要,把创新创业教育有机融合到专业教育中,改革人才模式,充实学校师资队伍,提高学校办学水平,潜移默化地提高学生的就业能力,提升学生的自身内涵,是地方高校的必然选择。新工科背景下我校的电子信息专业与创新创业教育进行融合,取得了良好的效果,这些实践经验将为高校电子信息专业的创新创业教育模式提供借鉴。

准静态仓粮堆内部流场CFD模拟研究

利用计算流体动力学方法对通风期间粮堆内部流场(温度场、速度场、压力场)进行计算模拟。对不同通风条件和边界条件的粮堆内部流场进行模拟仿真,发现在不同的通风速率、不同的通风时间下,其粮堆温度场、速度场和压力场的变化不仅表现在不同粮层之间,在同粮层的不同位置也存在变化。通过对通风风速为7 m/s的粮堆降温过程的试验结果和CFD模拟结果对比分析可知:试验采集点的温度数值和CFD模拟结果数值平均误差小于1.0℃,其模拟结果和试验结果得出粮堆温度的变化过程基本一致。

变型蔡氏混沌电路的实现

提出了一个新的非线性动力学系统模型,并对其进行了理论分析、仿真和硬件电路的实现。结果证明这种变型蔡氏电路为混沌通信和混沌现象的研究提供了一种新的混沌发生器。

在120/220 Vac电压下马达的恒定速度控制

控制马达速度目前主要是用控制相位角的方法。在 12 0和 2 2 0Vac电压下的控制电路中 ,主要控制可控硅的导通角来实现马达转动恒定速度控制。这种方法简单且经济实惠 ,完全由硬件实现 ,不需要其它集成电路。

浅谈检测与传感器技术的教学改革

摘要本文针对《检测与传感器技术》课程教学的内容和特点,在针对课程教学在专业培养中的重要地位和当前本科教学中存在主要问题的前提下,对如何选择任课老师、编排课堂教学的内容、改进教学方法、实践教学、提高学生学习兴趣以及考试办法等方面进行了有益的分析。

烟草增香生物技术研究进展

随着烟草行业的高质量发展,关于烟草增香生物技术的研究报道也越来越多,特别是从烟草环境中分离出来的微生物被证明可用于烟草加工过程,有效提高烟草品质,减少化学香精香料的使用以及提高烟草制品安全性。通过文献研究,就烟草增香技术发展概况、微生物及酶制剂种类、生物增香技术应用场景等现状及未来发展趋势进行了详细阐述。

粮食信息化相关技术的研究进展

粮食信息化相关技术的发展对保证国家粮食安全具有重要意义。结合诱捕检测、声检测、图像识别、生物光子检测等技术,阐述了仓储害虫的检测技术;结合三维激光扫描、电磁波探测法、压力传感器和宽波束雷达技术,阐述了粮食数量检测技术;通过介绍粮食温度、粮食水分含量和气体体积分数等检测手段,阐述了粮情监测所需的多种技术;并对智能出入库系统、智能通风系统和内环流系统的各项功能及所需技术进行了介绍。分析目前粮食行业信息化各项技术的优缺点,并对未来的发展作出展望。

图像处理技术在粮食害虫识别中的应用进展

在储粮过程中,粮食害虫的监控至关重要。常见粮虫的检测方法主要有人工检测、声音检测、传统机器学习图像处理以及深度学习图像处理等。传统机器学习图像处理检测粮虫的步骤有图像预处理、特征提取及特征分类。深度学习技术包括图像分类和目标检测两大技术,详细介绍了粮虫检测应用的两阶段和单阶段的目标检测算法。研究了使用图像检测技术进行粮虫检测后估计储粮害虫种群密度的方法,包括使用视频监控、特殊分类器等手段来判断活虫、死虫,进一步判断粮虫的种群密度。综述了目前图像处理技术最新的研究方法,并展望了其在粮虫检测未来的发展。

一种基于改进的YOLOv3算法在粮虫小目标检测的应用

原始YOLOv3模型被认为适合求解多尺寸的图像目标检测问题,但是对于粮虫小目标检测存在表征能力不足且检测效率较低的问题。本文基于此提出了一种融合GIoU算法的YOLOv3检测模型,一方面使用GIoU算法弥补IoU算法对于两个不相交box无法进行量化的问题,同时使用GIoU对损失函数进行优化,损失函数优化为GIoU损失、置信度损失和分类损失三方面;另一方面使用五种数据增强手段对原始1998张数据集进行数据增强,最终形成大小为9990张的数据集,并使用K-means聚类算法对自制数据集进行聚类分析,聚类出符合粮虫小目标检测的先验框。针对自制的9990张粮虫的数据集进行实验获得了99.43%的mAP和每幅图像0.040 s的检测速度,与原始YOLOv3模型相比,本文所提模型对于小目标的粮虫检测效果得到了很大的提升。

混沌优化的仓储害虫声音信号识别研究

为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)的支持向量机模型参数C和核宽度参数σ对其泛化能力有很大的影响,首先产生Logistic映射和圆映射的混沌混沌数值序列,而后以通过载波形式将混沌变量的值域"放大"至参数(C,σ)的取值空间,寻找优化变量(C,σ)的最优组合.与网格法的比较实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了支持向量机的训练个数,并使支持向量机具有更好的推广能力.

基于二叉树搜索算法的粮仓温度监测系统研究与实现

粮食温度监测系统是粮食安全储藏的重要环节,现有的平房式粮仓温度监测系统存在管理效率低、维护成本高和升级困难等问题。采用DS18B20作为粮情温度信息采集传感器,研究了基于二叉树搜索算法的温度监测系统,提出一种动态巡检式的无线传输粮情信息的监测方法,设计了一种基于动态无线传输的粮仓温度监测系统。对比分析实测温度与粮仓实际温度发现:实测温度平均误差率为0.28%,误差小于0.5%。粮仓温度监测系统能够对各个基站的节点温度信息进行采集、传输等,该系统性能优良,可移植性好,达到了在粮仓温度监测系统中应用的预期目的。

混沌理论在储粮害虫预测中的应用研究展望

针对我国储粮害虫预测所面临的技术需求,分析了储粮害虫预测预报技术研究现状及其存在的问题,以研究解决储粮害虫前期预测问题为目标,围绕储粮害虫种群数量、生长规律、发生时间序列的混沌特性等进行探讨并做出展望,探索运用混沌理论中的相空间重构、庞卡莱截面、返回映像和自相关函数等方法对害虫发生非平稳时间序列进行分析和预测,将混沌理论运用于粮虫的预测预报领域,寻求储粮害虫预测技术的创新点与突破点,为储粮害虫预测预报技术提供支撑,对完善储粮害虫预测技术和保障粮食安全具有指导意义。

储粮智能通风系统研究

常规机械通风面临:通风时机难以把握;自动化程度较低;通风能耗较高、效率较低,粮食水分损失严重等问题。通过人工智能和计算机网络控制技术建设智能通风系统,从而解决机械通风面临的问题。

工程教育认证理念下电子信息工程专业实践教学改革探析

当前很多高校培养的学生与社会需求严重脱节,学校培养的人才企业无法直接使用。根据工程认证理念和企业需求,改变传统的实践教学方法和手段,让学生在实验室里参与各项创新实践活动,提高学生解决复杂工程问题、创新、动手实践和团队协作等能力。以电子信息工程专业为例,根据教改前后就业质量数据对比结果发现,OBE教育理念下的实践教学改革有利于提高毕业生就业质量。