改进FSSD的差速器壳体表面缺陷实时检测算法

针对传统检测方法对于汽车差速器壳体表面小目标缺陷的误检和漏检问题,提出了一种改进的FSSD_MobileNet缺陷检测模型。该模型将FSSD(feature fusion single shot multibox detector)算法的基础骨干网络VGG16替换成轻量级MobileNet网络,构建了一种高效的特征融合结构并调整了默认框的尺寸,进一步提升对小目标缺陷的检测能力。同时使用RMSProp(root mean square propagate)梯度下降算法来优化损失函数,加快了模型的收敛速度。实验结果表明,改进后的FSSD_MobileNet模型的mAP为96.7%,相比于改进前提升了16.2个百分点。在保持较高检测精度的同时,检测速度达到了191 FPS,高于目前单阶段算法中速度较快的YOLOv5s网络,相较于传统的SSD(single shot multibox detector)和FSSD分别提升了94 FPS和102 FPS,同时模型较为精简,能够更好地满足实际生产中对准确性和实时性的综合要求。

基于深度学习的跌倒行为识别

随着老龄人口的快速增长,跌倒检测成为医疗健康领域的一个关键问题。准确检测监控视频中的跌倒行为并及时反馈能有效减少老年人因跌倒造成的伤害甚至死亡。针对监控视频中的复杂场景及多种相似性人类行为干扰的情况,文中提出一种改进的FSSD(Feature Fusion Single Shot Multibox Detector)跌倒检测方法。首先,从不同的跌倒视频序列中抽取视频帧形成数据集;然后,将训练样本集输入到改进的FSSD网络中训练直至网络收敛;最后,根据最优化的网络模型测试视频中目标的类别并定位目标。实验结果表明,改进的FSSD 算法可以有效检测每帧图像的跌倒或日常生活活动(Activities of Daily Living,ADL)事件并给出实时反馈,检测速度为24 fps(GTX1050Ti),在保证检测精度的同时满足实时性要求。将改进方法与已有最新方法进行比较,结果表明:改进的FSSD 算法的性能优于其他算法。视频中跌倒行为的检测进一步验证了基于深度学习的识别方法的可行性与高效性。

天然林林分空间结构综合指数的研究

以常用林分空间结构参数(混交度、大小比数和角尺度)为切入点,以微观经济学中柯布--道格拉斯生产函数相关理论为基础,通过构建以混交度、大小比数和角尺度为"投入"与林分整体空间结构为"产出"的林分空间结构生产函数,定义了林分空间结构指数(FSSI)。同时,根据林分空间结构3参数的"三维散点图"中现实的林分空间结构向理想结构点变化的趋势,计算了林分空间结构距离(FSSD)。结合黑龙江省3个不同区域、不同林分类型的75块固定样地全面调查数据的林分空间结构参数、林分空间结构指数以及林分空间结构距离的计算结果,验证了林分空间结构指数和林分空间结构距离均能有效反映林分空间结构特征及其动态变化。可以认为,林分空间结构指数和林分空间结构距离是对目前广泛使用的林分空间结构参数的完善和补充,二者均能作为定量描述林分空间结构状态和变化的综合指标。

大兴安岭盘古林场2种优势树种空间分布格局研究

基于2011年大兴安岭林区外业调查数据中的10块样地数据,采用4种方法对大兴安岭盘古林场落叶松和白桦2种优势树种的空间分布格局进行研究。结果表明,在落叶松中龄林内,落叶松呈显著聚集分布;随着林分发展到近熟林和成熟林阶段,种内和种间竞争加剧,落叶松聚集程度明显下降;落叶松林各龄组间空间结构优劣表现为中龄林>成熟林>近熟林,林分空间结构指数(FSSI)和林分空间结构距离(FSSD)具有极显著的线性关系,FSSD=-1.201 3FSSI+144.03,R^2=0.984 2(P<0.01),表明二者在表达林分空间结构的优劣性方面存在较强的一致性。白桦林从幼龄林发育为成熟林的过程中,林木的分布格局由聚集分布转化为均匀分布,中龄林内林木的聚集程度最高,在近熟林内林木开始出现由聚集分布向均匀分布转化的趋势;当发展到成熟林时完全转化为均匀分布;白桦林各龄组间空间结构的优劣表现为中龄林>成熟林>近熟林>幼龄林。FSSD=-0.703 8FSSI+113.19,R^2=0.998 5(P<0.01),二者同样具有极显著的线性关系。通过研究天然落叶松林和白桦林优势种群及其空间分布格局,为日后制定合理的健康的森林经营措施提供有力依据。

针对夜间昏暗行车环境的疲劳驾驶检测

快速准确检测行车过程中驾驶员的疲劳状态可减少交通事故的发生,保障驾驶者与行人的生命财产安全,针对目前主流疲劳驾驶检测算法均未充分考虑外部光线因素的问题,提出一种基于EnlightenGAN网络的疲劳驾驶检测算法。通过算法对昏暗环境所采集的图像进行增强处理,提高图像的曝光度,使用FSSD检测网络完成驾驶员眼部定位和状态识别,综合判断驾驶员是否疲劳驾驶。实验结果表明,在夜间昏暗环境行车的实际场景中,新检测算法可使检测准确率提高16.7%。

2022年冬奥会崇礼赛区主要林分类型空间结构特征分析

为了改善2022年冬奥会崇礼赛区典型林分的生态结构和功能,提高崇礼赛区生态环境质量,改善流域大面积人工林经营水平,本文选用空间结构参数,对研究区典型林分类型的空间结构特征进行研究。结果表明:针(多)阔混交林(样地Ⅰ)平均角尺度0.54,针阔混交林(样地Ⅱ)为0.66,阔叶混交林(样地Ⅲ)为0.58,均为聚集分布;3种林分类型均处于中庸态,林分中落叶松优势木比例较大,白桦、山杨以中庸木居多,而其他伴生树种处于绝对劣态,或受压状态;3种林分类型混交度较低,样地Ⅱ(0.42)>样地Ⅲ(0.41)>样地Ⅰ(0.38);空间结构指数排序为:样地Ⅰ(55.89)>样地Ⅲ(54.86)>样地Ⅱ(51.18),整体来看,林分空间结构的优劣表现为针(多)阔混交林优于阔叶混交林优于针(少)阔混交林。