基于有监督学习的黑飞无人机检测识别方法及系统实现

在无人机技术不断发展与广泛应用的背景下,有效地监管和识别黑飞无人机,可以避免非法侵入、恐怖袭击、信息窃取等安全隐患问题的发生。通过改进YOLOv5算法并引入注意力机制CBAM和Transformer,提出了一种基于深度学习的有监督计算机视觉模型。另外,基于PyQT5框架设计了一个黑飞无人机识别应用系统,可实时接收并处理摄像头或视频文件中的图像数据,并将识别结果展示给用户。结果表明,改进的识别方法增强了对小目标黑飞无人机的关注度和特征提取能力,在检测任务上具有较高的精度(93.79%)。

基于非下降线搜索的改进PRP共轭梯度方法及在图像恢复中的应用

PRP方法是最有效的非线性共轭梯度优化方法之一,然而该方法不能保证产生目标函数的下降方向,这给一般函数的全局收敛带来了困难。为了保证PRP方法的全局收敛性,提出了一种改进的PRP共轭梯度方法。文章以非凸优化问题为目标,简要介绍了非下降线搜索技术以及一些适当的假设条件,探讨了改进PRP方法的全局收敛性。基于MATLAB软件工具,验证了新方法在处理无约束优化和图像恢复问题时的有效性和实用性。

基于计算机视觉的自动驾驶行人检测专利技术综述

行人检测技术是一种利用计算机视觉的手段,来判断图像中是否存在行人,并给出行人位置的检测技术。在自动驾驶中,行人检测主要是指对车载摄像设备获取的实时视频进行检测,通过获取行人的相关信息来辅助车辆自动行驶的相关技术。汽车行业对于行人检测的准确性要求极高,行人姿态变化、衣着打扮各异、遮挡问题、运动随机、室外天气光线因素变化等问题都会影响到行人检测技术的准确性乃至可行性,因此行人检测在自动驾驶中一直是一个研究热点和难点。本文介绍了行人检测的技术构成,针对自动驾驶中行人检测领域的专利进行了分析,介绍了行人检测的主要分类,统计并分析了相关专利在全球的申请时间、地域分布,并分析了关键的专利申请、技术发展脉络等,最后对自动驾驶中的行人检测未来可改进的方向进行简要阐述。

钢-高强高模量聚乙烯纤维混凝土高温后力学性能研究

利用钢纤维与高强高模量聚乙烯纤维结合,研发了新型的混杂纤维增强混凝土,对其在常温、高温条件下的力学性能展开试验研究,并得到了纤维掺量对其力学性能的影响规律。结果表明,在常温下当两者掺量比为50∶1时,混凝土抗压强度达到最大值;当温度为550℃时,混杂纤维混凝土相对抗压强度达到峰值,温度高于550℃后,混杂纤维混凝土相对抗压强度明显下降。

弯曲荷载及酸-碱干湿循环耦合作用下钢筋混凝土梁的抗弯性能研究

为了得到养殖场环境下混凝土结构抗弯性能的影响规律,通过模拟真实养殖场环境,以腐蚀环境类型、腐蚀循环时间和初始裂缝宽度作为变量,开展弯曲荷载及酸-碱干湿循环耦合作用下钢筋混凝土(RC)梁的抗弯性能试验研究。通过四点弯曲试验得到试验现象、裂缝分布情况和荷载-跨中挠度曲线,对比分析得到各试验变量对抗弯性能的影响规律。研究结果表明:所有试件都呈延性破坏;酸性干湿循环对试件极限承载能力有一定增强,但削弱了其变形能力,碱性干湿循环对试件抗弯能力的影响不大,酸-碱干湿循环轻微降低了试件的极限荷载,但较大降低了试件的变形能力;初始裂缝的存在对试件屈服荷载和极限荷载有一定降低,对试件的变形能力有一定影响;酸-碱干湿循环时间的增长降低了试件的变形能力,并对45 mm保护层厚度试件的刚度和变形能力影响较大。