基于改进YOLOv5s的玻璃盖板划伤检测算法

针对当前玻璃盖板检测速度较慢、精确率较低的问题,提出一种基于YOLOv5s算法的玻璃盖板划伤检测改进模型。首先,借鉴ResNeXt结构和大核注意力(largekernelattention,LKA)结构改进原C3模块,增强网络对于特征的检测和提取能力;其次,向网络中引入BiFPN模块,提高网络的特征融合能力和小目标检测能力;最后,使用EIOU损失函数替换原网络中的CIOU损失函数,提高锚框生成的准确性和模型收敛速度。结果表明,改进后模型,精确率达到98.2%,召回率达到98.4%,实现玻璃盖板划伤的高效检测。

基于深度学习的遥感目标检测技术

针对遥感目标检测精度不足,提出一种改进YOLOv5s遥感目标检测算法。主干网络采用CSP-D模块进行特征提取,充分利用深层和浅层特征进行特征增强;颈部网络采用BiFPN结构进行特征融合,提高多尺度特征信息融合效率。实验结果表明,针对遥感目标数据集DIOR,改进YOLOv5s网络平均准确率均值(mAP)提升2.1%,不同目标类别平均准确率(AP)均有提升,缓解原网络检测存在的漏检误检问题,改进网络检测速度仍能满足实时性要求,具有更优的检测性能。

分形维数与光学小波变换

用光学方法成功地进行了分形图像的小波变换 ,并测出其分形维数。分形维数值的测定可以推动分形动力学的研究与发展。实验证明 ,光学小波变换不失为一种实时分析分形图像的重要方法。

应用图像传感器和计算机测量干涉圆环的直径

通过对迈克耳孙干涉图样的研究 ,提出了应用图像传感器和计算机测量圆环直径的方法 ,该方法也适用于牛顿环等光学实验的图样的分析 .其测量方法简便。

阀门锻件热锻模具失效原因分析及改进措施

锻件质量是锻钢阀门质量好坏的前提,而热锻模则是锻造最根本的要素。影响热锻模具失效的原因有很多方面,除在模具生产过程中,通过多举措解决失效问题外,采取旧模具+风暴处理+GORE3755-FCG型药芯焊丝堆焊修复+数控成型方式,增加模具型腔硬度,成倍提高模具使用寿命,同时提高阀门锻件表面质量。

保密存取光学图象的一种重要方法

本文叙述了一种对图象保密存取的光信息处理系统．该系统采用付氏滤波对图象加密，采用相干光反馈系统（ＣＦＳ）对图象解密。其实验结果证明了系统的可行性。

可变焦距二元光学透镜的获得

描述了用两个相同的特殊栅格叠加产生似波带板的莫尔条纹，通过改变两栅格的相对位置获得变焦距的特性，用微电子的缩微和光刻技术制成了焦距可变的位相型二元光学透镜。

基于改进YOLOv5的车辆目标检测研究

针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高,实时性和鲁棒性较差等问题,本文提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测方法.本文在YOLOv5s网络模型框架下,引入一次性聚合(OSA)模块优化主干网络结构,提升网络特征提取能力;并采用非局部注意力机制进行特征增强;同时利用加权非极大值抑制方法实现检测框筛选.实验结果表明,在自制车辆检测数据集上,改进网络模型与原YOLOv5s模型相比,平均准确率均值(mAP)提升3%,不同目标类检测的平均准确率(AP)均得到提升,且检测速度满足实时性要求,对于密集车辆和不同光照条件下均能较好实现车辆目标检测.

基于改进SA-WOA算法优化热封刀温度控制系统PID参数的研究

套袋机热封刀温度通常采用PID算法进行控制,但是PID控制参数大多由人为经验设定,控制效果不佳.为解决这一问题,本文提出一种改进SA-WOA算法实现PID控制参数的自整定.首先我们利用阶跃响应曲线法建立系统的传递函数模型,再考虑鲸鱼算法以及模拟退火算法的优点,将两者进行结合;然后在此基础上对算法进行改进,提高算法的收敛速度以及优化效果;再将改进后的算法在MATLAB R2017b平台上进行仿真对比实验;最后,将仿真所得控制参数在套袋机上进行实验测试.仿真对比结果表明,相对于继电反馈算法、粒子群算法以及基于模拟退火的改进粒子群算法,本文算法优化所得参数控制效果更好.实测实验结果表明,本文算法所得参数控制效果良好,可以更好地满足实际的需求.

智能化交通监控信息管理系统

近年来,我国公路建设事业取得了长足的进步,尤其是规模宏大的高速公路的发展更是极其迅猛。目前建成通车的高速公路里程已超过1.6万公里。高速公路管理部门十分需要智能化交通监控信息管理系统,以便对公路的运行实施严格、快速、有效的管理,并对车辆限重、限速,防止超重车辆损坏路面,以保障高速公路安全畅通的运行。

光学分形图像的产生

叙述了获得分形图像的一种光学方法。这种方法是通过对光学傅氏变换所获得的一系列初始图像进行卷积。如果所有的图像具有相同的傅里叶光谱特征，而这些光谱却具有着不同的尺度，在输出平面上便可获得分形图像。实验表明，用这种方法可在光学上产生简单的规则分形图像。

扩散限制聚集模型的光学小波变换

论述了用Ｍｅｘｉｃａｎ－ｈａｔ小波函数簇实现扩散限制聚集（ＤＬＡ）模型的光学小波变换（ＯＷＴ）。采用一系列离散化的压扩因子，成功地将ＤＬＡ分形图像分解成多种尺度成分。因此，该方法能简单、快速地从不同时段直观地观察分形体自相似结构的形成过程。还用光学小波变换的方法求出了ＤＬＡ分形的分维值。实验结果证实了光学小波变换是一种实时分析ＤＬＡ 模型的重要方法。