一种基于蝙蝠算法的NDN网络路径选择方法

针对命名数据网络(named data networking,NDN)路径选择过程中传输速度慢的问题,采用蝙蝠算法优化NDN网络的路径选择。为了证明蝙蝠算法在路径选择上的优势,将蝙蝠算法、遗传算法和粒子群算法进行对比,得出蝙蝠算法求得最优解的概率更高、收敛速度更快,为此提出了一种基于蝙蝠算法的NDN网络路径选择(bat algorithm-path selection in NDN,BA-PSNDN)方法。对传输过程中的节点进行实时更新并计算,通过迭代选出最优路径进行数据传输。使用ndnSIM2.7软件进行仿真,通过在兴趣包和数据包中加入自定义段,保存数据包传输过程中的信息并进行路径选择,仿真出最优路径后输出时延信息。结果表明,BA-PSNDN方法在减少网络传输时延方面更优。

基于YOLOv5的输送带纵向撕裂检测算法

带式输送机常会发生传送带纵向撕裂的情况,影响工人的安全及生产效率。针对此问题,本文提出一种基于YOLOv5改进的检测方法,使用轻量化网络MobileNetv3代替CSPDarknet作为主干网络进行特征提取,集成轻量级的注意力模型SE,加强了模型对目标权重的学习,提升了主干网络对特征的学习和处理能力,此外,还采用深度可分离卷积模块,有效减少了网络结构的参数量。本研究还采用更高效的边界框回归损失函数SIOU,以解决真实框与预测框之间不匹配的问题,进一步提高了模型训练的速度和推理的准确性。最后使用数据增强的方式优化了数据集的不足和缺陷。实验结果表明,相较于原始模型,改进后的模型在降低参数量的同时还提高了检测的速度和准确率。

一种基于V-NDN的车联网数据转发决策算法

为了解决VANET车载自组织网络节点无线广播引发的兴趣包广播洪泛和网络拥塞等问题,提出了一种面向VANET的NDN实时车辆节点轨迹路径概率选择方案,该方案是一种基于机器学习的概率转发算法—DT-NB。首先用一个交通仿真模拟软件SUMO仿真模拟上海市某高架的车辆实时运行状态并获取信息,在ndnSIM平台中通过在兴趣包里加入自定义段的方式进行Hello交互,当前运动着的车辆节点会实时且周期性地交换运行状态信息,收到自定义段兴趣包的车辆会根据DT-NB计算转发概率进行转发判断。经过仿真对比BSRF、Multicast、NDN-G三种转发策略下满足的兴趣包数、兴趣包转发数和时延的结果,证明此方案对于优化广播风暴和网络拥塞具有优胜性。

关于人形搬运机器人的制作和研究

目前,随着社会经济地迅速发展,物流业发展迅速,对物件的智能搬运也成为需要关注的话题之一。传统搬运一般采用平面履带式,只能实现平面上物体的输送,如果利用机器人进行运输的话,也因为其外形对其搬运功能有了一定的限制,并没有像人一样完成非平面的运输,例如抓取、上下楼梯等。所以我们致力于能研制成一个小型人形的机器人,它可以更加智能地完成对物体的运输,开辟物流运输方式。不仅如此,这种机器人也可以作为一种家用机器人的前身,成为人们家用服务的"小助手"。

水面垃圾智能收集装置的实现

目前,随着科技的不断进步,高科技产品逐渐出现在人们的生活中,这也极大地减少了人力和物力。而对于我们生活中常见的垃圾处理问题也成为了一大热点问题。近年来,我国各地都出台了相关政策进行垃圾分类处理。对于垃圾处理问题,我们只是解决了垃圾的再利用。但是这也避免不了一些人依旧乱丢垃圾。