基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测

随着无人机搭载目标检测算法在输电杆塔绝缘子巡检领域的发展,针对绝缘子缺陷检测速度较低,网络复杂度高且缺陷小目标难以准确检测的问题,提出一种基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的YOLOv5-3S-4PH模型进行绝缘子缺陷实时检测。首先将重构的ShuffleNetV2-Stem-SPP(3S)网络作为YOLOv5的主干网络,显著减小了网络的参数量和计算量;其次引入针对小目标的增强多尺度特征融合网络以及4个预测头,来增强网络对绝缘子缺陷的感知能力,并结合Mosaic-9数据增强、CIoU损失函数进一步补偿轻量化导致的检测精度损失;最后将其应用到自制绝缘子数据集进行验证。实验结果表明,该文所提出的模型相对于未改进的YOLOv5,全类平均精度提高了3%,检测速度提高了81.8%,参数量、计算量分别压缩了82.4%、67%。因此,所提出的模型更适合部署在无人机平台上进行绝缘子缺陷的实时监测。

CFRP在汽车轻量化与安全中的应用进展

碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer,CFRP)具有比强度高、吸能性好等优点,在汽车结构安全及轻量化中的应用优势明显,前景广阔。本文综述了CFRP在汽车轻量化及安全性中应用的研究进展,从汽车车身、底盘以及配件等方面阐述了CFRP在汽车轻量化的应用,从安全性的角度分析了CFRP在汽车安全部件的优势,指出了制约CFRP应用的结构设计理论及异质连接工艺等难点,并展望了未来CFRP在汽车领域的应用前景。旨在拓展CFRP在汽车轻量化与安全中的应用范围,为其在汽车工业发展及轻量化中的广泛应用提供参考。

泡沫轻质土回填管道沟槽路面表层动力响应研究

市政道路下伏管道沟槽常采用土、砂子、碎石等传统散体材料回填,由于沟槽空间受限,压实度难以满足设计要求,管道破损渗漏或交通荷载作用下,容易造成路面开裂,甚至塌陷。泡沫轻质土具有轻质、高强、自密实、抗渗漏等特性,可以将其应用于管道沟槽回填工程。为了研究泡沫轻质土回填管道沟槽的路面动力响应特性,以振动加速度和动位移为动力响应指标,开展泡沫轻质土回填段和中砂回填段的路面动力响应现场试验。试验车速分别为20,40和60 km/h,车重分别为空载、半载、满载,共9种试验工况。研究结果表明,泡沫轻质土回填区段测点振动加速度最大值、动位移最大值分别为31.93 mm/s^(2)、6.23μm,而中砂回填区段分别为35.79 mm/s^(2)、6.90μm。振动加速度峰值、动位移峰值均随车重、车速的增加而增大。车重由空载变为满载时,泡沫轻质土回填区段测点动位移峰值变化幅度仅为中砂回填区段测点的15.2%~51.0%;车速由20 km/h增加至60 km/h时,动位移峰值变化幅度为中砂回填区段测点的16.8%~66.8%。泡沫轻质土回填区段振动加速度峰值衰减率、动位移峰值衰减率分别为中砂回填区段的1.16~1.38倍及1.15~1.33倍,削减了沟槽回填区段路面测点振动的高频和低频成分,泡沫轻质土回填区段整体刚度较好,减振效果良好。研究成果可为泡沫轻质土回填管道沟槽的设计施工提供参考。

基于BIM技术与模拟退火算法的村镇轻钢框架结构智能设计方法

传统村镇住宅结构设计需要进行大量的人工试算与重复建模,而受制于建设成本,村镇住宅无法像城镇住宅一样通过设计师进行专业的结构设计与验算,其安全性与经济性均难以满足要求。为此,提出一种村镇轻钢框架结构智能设计方法,包括智能建模与智能优化两个环节。基于图层自动识别算法、光学字符识别技术、自适应分块算法提出村镇轻钢框架结构BIM智能建模方法,包括图层识别、轴文本数据提取、墙体轮廓提取等,智能建模结果基本满足实际工程要求。基于提出的两阶段模拟退火算法给出村镇轻钢框架结构的智能优化方法,优化速度较快,优化效果良好。通过实际工程案例对提出的智能设计方法进行验证,结果表明,提出的村镇轻钢框架结构智能设计方法具有可行性,与传统的人工设计方法相比,设计周期可缩短70%以上,材料用量、结构设计指标接近人工设计结果。

基于轻量级YOLO-v4模型的变电站数字仪表检测识别

为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首先,通过从鄂尔多斯变电站实际拍摄变电站数字仪表图像数据,使用Albumentations框架对数字仪表图像进行数据扩充,构建变电站数字仪表目标检测数据集;然后,以YOLO-v4网络为基础,结合注意力机制构建一个有效通道注意(efficient channel attention,ECA)改进的深度可分离卷积模块(ECA-bneck-m);最后,提出一个轻量级YOLO-v4模型,进行模型大小与性能的对比实验.实验结果表明:本文方法可以在几乎不损失检测准确度的情况下,将整个模型存储大小压缩为原先的1/5,同时将模型推理速度从24.0帧/s提升至36.9帧/s,其实时性能够满足实际变电站检测识别的工程需要.

基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法

为了进一步提高喷雾机器人靶标检测的精准性、实时性和应用部署的实用性,该研究提出一种基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法。首先通过区域提取降采样、地面分割和改进DBSCAN聚类等点云预处理方法提取原始点云中的靶标;然后通过移动最小二乘上采样将靶标点云转化为满足点云识别网络输入要求的点云数据;最终通过在PointNet网络中引入残差模块和改进循环剪枝算法轻量化PointNet网络,完成林果树靶标的实时识别。试验结果表明,在ModelNet40数据集上,轻量化PointNet网络可达89.7%的准确率;在实际苗圃环境的试验中,该研究方法对靶标的识别准确率可达92.49%,同时误识率与拒识率分别为13.4%和6.47%,相较PointNet网络识别准确率提升了4.38个百分点,误识率和拒识率分别降低了7.2和4.07个百分点;轻量化PointNet网络识别准确率仅比PointNet++网络低1.14个百分点,误识率和拒识率分别高了0.9和1.12个百分点。但是轻量化PointNet网络的模型参数量较PointNet网络和PointNet++网络的模型参数量显著减少,仅为PointNet网络的11.5%,PointNet++网络的27.02%;运算量相较PointNet网络、PointNet++网络分别减少13.3和76.79个百分点。该研究提出的轻量化PointNet网络具有较高的实时性、精确性和鲁棒性,能够满足林果园喷雾作业的靶标识别需求,可为林果园喷雾作业靶标实时识别提供参考。

基于改进YOLOv5s的轻量级绝缘子缺失检测

针对现有绝缘子缺失检测模型计算复杂度高和小目标难以检测等问题,提出一种基于改进的YOLOv5s轻量级检测模型。首先,移除主干网络中的C3模块来减少模型的参数量。其次,在多尺度特征融合网络中引入卷积块注意力机制来提高复杂背景下模型的特征提取能力。同时,采用加权双向特征金字塔网络结构对特征进行双向跨尺度加权融合,提升网络在遮挡物、相似目标干扰下目标的检测性能。最后,选用SIoU损失函数提升网络的收敛速度和检测精度。实验结果表明,所提模型的平均精准率为96.8%,浮点运算数为2.8 GFLOPS,而原始YOLOv5s在保证97.4%的平均精准率下的浮点运算数为16.3 GFLOPS。相较于原始模型,所提模型对小目标、遮挡目标以及模糊等场景有着较强的鲁棒性,且在保证近似检测精度的同时极大减少了计算量。

钢-铝混合驾驶室材料-结构轻量化设计

为了得到更为完善的商用车驾驶室轻量化设计,提出了钢-铝混合驾驶室材料-结构一体化轻量化方法。首先基于灵敏度分析、等刚度近似理论与等强度理论建立了性能驱动的材料选择方法,并针对钢制驾驶室初步设计了钢-铝混合材料方案。然后通过折衷规划法的拓扑优化识别了驾驶室关键传力路径,并加强了相关结构。其次考虑驾驶室零件厚度、截面尺寸设计参数,建立了驾驶室质量、刚度及模态性能的径向基函数的代理模型,并采用多目标粒子群优化方法对驾驶室进行多目标优化设计。优化结果表明,在满足驾驶室刚度、模态和碰撞性能的要求下,驾驶室质量减轻了12.8%。该方法对钢-铝混合驾驶室轻量化有实际的工程指导价值。

基于安全、轻量化、可靠性多目标的新能源汽车电池包壳体开发

电池包作为新能源汽车的动力源,是新能源汽车最重要的部件之一,而电池包壳体对电池包乃至整车起重要保护作用,是新能源汽车的关键部件。电池包壳体质量占整车的2%~6%,电池包壳体对汽车轻量化同样起到重要作用。基于全球汽车产业的节能减排发展目标,从安全性、轻量化、可靠性3个角度出发,论述了新能源汽车电池包壳体开发的行业发展现状,展望其未来的发展趋势,同时针对这一领域存在的共性关键技术问题进行了讨论。

轻简化栽培稻田杂草发生趋势与防控技术

随着水稻轻简化栽培技术的应用与推广,东北稻区、西北稻区、长江流域稻区和华南稻区等水稻主产区的杂草种群演替加快,稗草、千金子和马唐等恶性杂草频繁发生,杂草抗药性水平上升迅速。若杂草防控不及时、不彻底,极易对水稻生产构成严重威胁。为此,对水稻直播、机插和抛秧等轻简化栽培稻田杂草的草相特征、发展趋势和防除方法等进行了概述,以期为制定合理、高效的轻简化栽培稻田杂草综合防控技术、水稻用农药减量增效除草方案,延缓杂草抗药性产生与发展提供借鉴。

基于改进FasterNet的轻量化小麦生育期识别模型

针对现阶段小麦生育期信息获取需依靠人工观测,效率低、主观性强等问题,本文构建包含冬小麦越冬期、返青期、拔节期和抽穗期4个生育期共计4599幅小麦图像数据集,并提出一种基于FasterNet的轻量化网络模型FSST(Fast shuffle swin transformer),开展4个关键生育期的智能识别。在FasterNet部分卷积的基础上引入Channel Shuffle机制,以提升模型计算速度。引入Swin Transformer模块来实现特征融合和自注意力机制,用来提升小麦关键生育期识别准确率。调整整个模型结构,进一步降低网络复杂度,并在训练中引入Lion优化器,加快网络模型收敛速度。在自建的数据集上进行模型验证,结果表明,FSST模型参数量仅为1.22×10^(7),平均识别准确率、F1值和浮点运算量分别为97.22%、78.54%和3.9×10^(8),与FasterNet、GhostNet、ShuffleNetV2和MobileNetV34种模型相比,FSST模型识别精度更高,运算速度更快,并且识别时间分别减少84.04%、73.74%、72.22%和77.01%。提出的FSST模型能够较好地进行小麦关键生育期识别,并且具有识别快速精准和轻量化的特点,可以为大田作物生长实时监测提供信息技术支持。

基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别

为对配电组件缺陷进行精确快速的定位和识别,提出一种基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别方法。为使模型便于部署至移动设备终端,该方法使用ShuffleNetV2作为骨干网提取特征构建YOLOv5-LITE轻量级神经网络模型,并摘除ShuffleNetV2的1024卷积和5×5池化,采用全局平均池化操作替代,降低网络参数量,提升模型检测速度;通过引入有利于细粒度目标检测的152×152特征层,实现了对大、中、小尺度的缺陷检测;在PANet架构中采用深度可分离卷积代替下采样使得网络更加轻量化。实验结果表明:该方法能够识别电缆脱离垫片、电缆与绝缘子脱落、无环绝缘子3种缺陷,其检测精度分别达到92%、95%、95%,网络参数量约为YOLOv5的1/4,检测速度达到2 ms/张。所提出的方法具有实时性、准确率高、轻量化等特点。

轻罪的界定标准与分类治理

犯罪分层是轻罪治理的应有之义。关于轻罪的界定,从立法和司法不同层面,采取“形式+实质”相结合的“综合标准说”较为合理。由此,轻罪可分为形式轻罪与实质轻罪。对于形式轻罪,无论“法定刑说”抑或“宣告刑说”,均难以充分反映轻罪的主客观情形。根据定罪量刑过程中刑罚的运行形态,形式轻罪可分为法定的轻罪、处断的轻罪和宣告的轻罪。其中,处于中间层的处断刑涵摄影响和决定定罪量刑的主客观要素,将其作为界定轻罪的标准更符合轻罪治理的目的需要。从类型化角度,对于实质轻罪考察影响罪行轻重的基本要素和变量要素,可将其分为单一的轻罪、复合的轻罪、转化的轻罪等类型。在轻罪治理方面,应当对轻罪“趋轻”的两极化刑事政策予以理性反思,贯彻宽严相济的刑事政策,完善实质轻罪的出罪机制,促进轻罪的刑罚轻缓化,以实现轻罪的分类治理。

装配式轻钢框架-轻钢骨架轻混凝土墙板结构抗震性能

为研究装配式轻钢框架-轻钢骨架轻混凝土墙板结构抗震性能,对1个足尺轻钢框架结构试件和3个足尺轻钢框架-轻钢骨架轻混凝土墙板结构试件进行了低周反复荷载下的抗震性能试验及理论分析,试件变量包括:2种装配构造,即内嵌式装配墙板、外贴式装配墙板;2种轻钢骨架轻混凝土墙板,即框架式轻钢骨架轻混凝土墙板、桁架式轻钢骨架轻混凝土墙板。研究了各试件的破坏特征和损伤演化过程,分析了结构滞回特性、承载力、变形能力、刚度退化、耗能性能和应变。结果表明:装配式轻钢框架-轻钢骨架轻混凝土墙板结构共同工作性能良好,其水平承载力相比轻钢框架提高了204.7%~210.4%,抗侧刚度提高了257.3%~512.5%,结构变形及耗能能力有显著提高;内嵌墙板的自攻钉连接构造以及外贴墙板的螺栓连接构造传力性能可靠,结构具备2道抗震防线的受力特征;基于简化塑性分析模型以及拉压杆软化桁架模型,对试件承载力进行了计算,计算结果与试验符合较好。

轻罪案件附条件不起诉制度研究

《刑事诉讼法》的修改须与轻罪立法以及犯罪结构的调整相协调,立法者应构建轻罪案件附条件不起诉制度并充分发挥其诉前分流作用。附条件不起诉制度普遍适用于轻罪案件,有助于彰显犯罪嫌疑人的主体性,激励犯罪嫌疑人复归社会以及优化司法资源配置。立法者设计轻罪案件附条件不起诉制度时,应当参考未成年人附条件不起诉制度的已有经验。《刑事诉讼法》应厘清轻罪案件附条件不起诉制度的适用范围,并以适用于3年有期徒刑以下轻罪案件为原则。附加条件应兼具惩罚性与教育性的双重特征并遵循比例原则。行为人可能被判处拘役的,考验期限为1年以下,但不能少于6个月;行为人可能被判处管制的,考验期限为2年以下,但不能少于6个月;行为人可能被判处有期徒刑的,考验期限为3年以下,但不能少于1年。

掺轻质砂超高性能混凝土的轴拉力学性能

为研究轻质砂对不同试件尺寸下超高性能混凝土(ultra high performance concrete,UHPC)拉伸应变强化性能的影响,采用轻质砂对原黄砂进行等体积替代,完成9组不同轻质砂体积率(0~35%)和不同试件厚度(30~100 mm)的单轴拉伸试验,并同步进行声发射实时探伤测试。结果表明:轻质砂体积率对UHPC弹性极限点对应应力和对应应变的影响较小,但轻质砂体积率由0增加到35%时,UHPC的极限抗拉强度和极限拉应变分别由10.6 MPa和2.35×10^(-3)提高到了19.4 MPa和4.3×10^(-3);轻质砂体积率大于15%时,UHPC的应变强化程度得到显著提升,试件内部产生的损伤点数更多且分布更均匀,展现出良好的裂缝控制能力;在相同轻质砂体积率下,UHPC的应变强化程度随试件厚度的增加而降低,且试件内部的损伤点趋于集中,表现出明显的尺寸效应。

基于改进ShuffleNet v2的轻量化番茄叶片病害识别

番茄大面积种植导致叶片部位被病虫害侵蚀面积不一、侵蚀种类多样化等问题,为了满足在资源有限的硬件设备上实现对番茄叶片病害准确识别,提出改进ShuffleNet v2模型。首先对基本单元进行改进,提出SA-stage模块,使模型密切关注叶片相关特征信息的同时减小了参数量和计算量;其次提出LFN轻量化特征融合模块,实现浅层和深层网络的上下文信息交互;接着引入RFB-s轻量化特征增强模块,增强小目标病害的特征提取;最后将SPD-Conv代替普通卷积和最大池化层,降低图像分辨率的同时保留了番茄叶片病害小目标的细粒度信息。试验结果表明,改进ShuffleNet v2模型在10种番茄叶片病害图像上进行测试,准确率和平均召回率分别达到了96.55%、96.40%,较原模型分别提高了4.44、3.70百分点;参数量和计算量分别为348154、38.75 MB,较原模型分别减少3888、3.88 MB。相比于其他分类模型AlexNet、ResNet50、MobileNet v3等,改进ShuffleNet v2模型不仅准确率最高、参数量和计算量最小,而且权重最小,仅为1.51 MB。该研究提出的改进ShuffleNet v2模型具备在资源有限的移动设备上部署的条件,满足实时、准确地识别番茄叶片病害。

基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络

目前,红外成像技术在医学、安保、环境监测、军事探测等方面获得了广泛应用。然而,由于低成本红外成像设备的固有缺陷及大气环境对热辐射传导的影响,导致其采集的图像亮度较暗、细节模糊、对比度低,影响后续图像语义分析及目标检测识别等任务。传统基于模型的红外图像增强方法常需利用图像先验信息,模型参数与场景相关,模型泛化能力不强;基于深度学习的红外图像增强算法有助于增强红外图像质量,但结构冗余,不利于边缘端部署。生成对抗网络(GAN)可以通过判别器和生成器两个网络的轮流对抗训练显著提升红外图像增强效果,但网络训练参数量大,边缘端部署占用资源多,运算复杂度高。本文设计了一种基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络,通过在GAN模型的基础上增加多层次特征融合结构并设计多尺度损失函数,提升了特征提取效率并减少了网络层数,在提升图像质量的同时提高了增强效率,利于算法的边缘端部署。实验表明,本文方法在同等参数量下,通过添加多层次特征融合结构和多尺度损失函数,兼顾了图像的全局和局部特征,保证了细节信息不丢失,在提高网络性能的前提下未明显增加计算复杂度;在红外图像增强效果相当的情况下,模型参数量降低75.0%,边缘端设备推断时间降低32.07%。

基于改进YOLOv8的地铁列车焊缝缺陷轻量化检测方法

针对现有的地铁列车车体焊接质量检测技术存在检测模型较大、检测精度和效率较低的问题,提出一种基于改进YOLOv8的焊缝缺陷轻量化检测方法。首先,利用相控阵超声波检测仪采集对接焊缝内部缺陷图像,通过图像预处理制作成焊缝缺陷数据集。然后,在YOLOv8模型基础上,利用Inner-SIoU优化原有损失函数、采用C2f-PConv替换C2f模块、引入大型可分离核注意力(LSKA)模块和挤压激励(SE)注意力机制,建立了基于改进YOLOv8的地铁列车车体焊缝缺陷质量检测模型,以提高焊缝缺陷特征提取和多尺度特征融合的能力。最后,利用改进的YOLOv8模型对焊缝缺陷数据集进行训练和测试。结果表明,改进的YOLOv8模型大小为7.91 M,对于焊缝缺陷的检测精度达到98.30%,检测速度达到138.9帧/s,与YOLOv8原始模型相比,模型更小,检测精度更高。

从消极惩罪到积极治理:中国特色轻罪治理体系的反思与完善

当今中国社会的犯罪现象正在经历从重罪到轻罪的重大变化,我国轻罪治理体系也应与时俱进地进行完善。这要求我们取轻罪之长,避轻罪之短。首先,要明确轻罪的定义,可以法定刑3年有期徒刑为上限、以处带有保安处分性质的限制或剥夺人身自由措施为下限,这一轻罪概念既契合我国刑事立法和司法的现实,也是面向未来轻罪立法的一种前瞻性考虑。然后,对轻罪扩张现象进行反思,厘清轻罪扩张带来的正面功能和负面效应,指明其具有回应民意、完善立法、规范行为的优势,也揭示其简化司法、异化刑罚、附随后果过剩的缺陷。在此基础上,对我国轻罪治理体系进行完善,在实体层面依据《刑法》第13条的但书规定和第37条的定罪免刑规定,建立多元的轻罪处遇模式;在程序法层面贯彻“三分原则”;在附随后果上严格限制适用主体、对象和内容;在前科消灭上逐步建立犯罪记录封存、注销和复权制度。这样多措并举,推动我国轻罪治理体系从消极惩罪向积极治理的现代化转型。