基于混合注意力机制和云数据平台的蝗虫识别系统研究

为帮助农林业解决自然条件下蝗虫目标小、识别精度低、虫情数据掌握不及时的问题,减少农林业生产损失,现以深度学习为基础,提出一种改进的YOLOv4-tiny蝗虫目标识别模型。首先针对蝗虫目标小的特点,为提升模型在复杂背景下的细节特征提取能力和小目标识别能力,分别在加强特征提取网络的输入位置和第一次卷积结果输出位置添加混合注意力机制CBAM(convolutional block attention module);然后针对以往虫情识别无实时数据传输的问题,通过对模型的YOLO Head预测模块修改,嵌入云数据平台,实现模型对蝗虫虫情即时云端数据存储与解析功能;最后将改进后的模型移植到Jetson Xavier NX嵌入式设备,使用TensorRT加速神经网络的推理,设计了一套便携式蝗虫识别系统。试验结果表明,在自制数据集下,改进后的模型平均精度达到94.69%,在嵌入式设备上的实时检测速度达到28FPS,模型大小仅为23.6 MB。该系统的研发可为农林业蝗虫虫情识别提供新思路。

改进YOLOv3的轻量级铸件焊缝表面缺陷检测

针对机械制造行业中铸件焊缝表面缺陷数据集少,被检测物体处于复杂环境下目标检测困难和识别准确率低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法。使用了有效的数据增强技术,提高了模型的鲁棒性,使其更加适用于真实环境;引入轻量级网络GhostNet替换原始主干网络,降低模型参数量,减少训练时间;在主干网络最后一层输出端加入空间金字塔池化结构,提高模型的感受野和增强模型的抗干扰能力;在FPN(feature pyramid network)中引入1×1卷积和通道注意力机制,防止维度损失和提高对重要特征的关注度,增强对小目标的特征提取;在训练过程中引入Focal Loss,提高模型对正样本的预测准确率。实验结果表明,与原YOLOv3相比,改进模型在铸件焊缝缺陷数据集上mAP提升1.55%,小目标气孔AP提升4%,增加小目标识别精度。

基于三维点云的大型铸件冒口切割轨迹规划

为解决人工切割大型铸件冒口对人体损害大,生产效率低和切割平面粗糙的问题,对视觉检测技术和机器人切割轨迹规划进行研究。首先,利用3D工业相机采集铸件三维场景点云信息;然后,通过提出的三点模板点云配准(three-point template point cloud registration, TTPCR)方法获取铸件切割点位的位姿信息,利用手眼标定变换矩阵把切割点位的信息变换到机械臂的基坐标系下;最后,利用空间圆弧的姿态插补求出切割轨迹的位姿信息,并用RoboDK软件开展实验。实验结果表明切割的误差小于1.3 mm,相对于传统的人工切割方法,切割豁口缝隙减少了37.5%,切割表面粗糙度降低了70.8%,切割表面平均粗糙深度降低了65.6%,满足铸件切割工艺要求,具有一定的工业应用价值。

新型群体智能优化算法综述

智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。

面向航空发动机装配过程的信息追溯与过程监控

针对当前航空发动机装配过程中信息追溯效率低下和过程监控信息滞后问题,对装配过程数据之间的关联逻辑进行了分析和形式化描述;基于单一产品数据源原理,构建了描述装配数据之间静态关联逻辑的多视图集成模型;将数据世系应用于装配过程中数据动态演进的表达,构建了装配过程的数据世系模型;根据装配过程中不同角色的数据需求,建立了基于多色集的装配数据需求层次网络模型,给出了数据获取流程;最后提出面向不同粒度的装配过程信息追溯与过程监控方法。通过在航空发动机装配车间综合管控系统中的应用,验证了所提方法的有效性和可行性。

宁夏南梁农场土壤水盐特征研究

宁夏主要灌渠之一的西干渠,在周围农场、牧场和园林场等土地灌溉中发挥着非常重要的作用,由于长期利用黄河水进行灌溉,该区域土壤盐渍化现象比较严重。以宁夏西干渠沿岸南梁农场土壤盐渍化问题为研究对象,在研究区域选取10个代表性样点,测量了共计20个土样的八大离子、pH值以及含水率,并对土壤盐分分布特征进行了相关性分析与主成分分析,研究了土壤含盐量和pH值的分布。另外,利用二维插值,得到了所研究区域土壤全盐量的空间分布。结果表明,该区域土壤以碱性土壤为主,土壤盐渍化程度总体比较严重;Cl^(-)、Na^(+)、SO_(4)^(2-)为盐分主要组成离子,土壤中可溶盐的主要形式为Na_(2)SO_(4)、CaSO_(4)、MgSO_(4)等,土壤全盐量的空间分布均表现为“北高南低、上高下低”的趋势;土壤含水率呈“北高南低、东高西低”的趋势。

改进YOLOX网络的轴承缺陷小目标检测方法

针对深度学习模型在工业轴承表面缺陷检测中多目标情形下的小目标漏检率高、模型特征融合不充分的问题,基于YOLOX提出一种多注意力特征加权融合的小目标缺陷检测算法。在骨干网络引入特征提取更加细粒度的Res2Block模块,同时嵌入自注意力机制,增加隐性小目标的区域特征,减少漏检率;设计内嵌坐标注意力并作为加权条件的双路金字塔特征融合网络,提升浅层细节特征和深层高级语义特征的交互融合能力;后处理阶段引入Focal Loss损失函数,增加模型对正样本目标的学习,进一步减少漏检率。实验结果表明,与原YOLOX算法相比,改进算法在自制小型列车轴承表面缺陷数据集上mAP提高了4.04个百分点,对小目标的识别率明显提升。

基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化算法

传统差分进化(DE)算法在迭代过程中不能充分平衡全局勘探与局部开发,存在易陷入局部最优、求解精度低、收敛速度慢等缺点。为提升算法性能,提出一种基于随机邻域变异和趋优反向学习的差分进化(RNODE)算法并对其进行复杂度分析。首先,为种群中每个个体生成随机邻域,用全局最佳个体引导邻域最佳个体生成复合基向量,结合控制参数自适应更新机制构成随机邻域变异策略,使算法在引导种群向最优方向趋近的同时保持一定的勘探能力;其次,为了进一步帮助算法跳出局部最优,对种群中较差个体执行趋优反向学习操作,扩大搜索区域;最后,将RNODE与九种算法进行对比以验证RNODE的有效性和先进性。在23个Benchmark函数和两个实际工程优化问题上的实验结果表明,RNODE算法收敛精度更高、速度更快、稳定性更优。

基于Hellinger距离的正态云相似性度量方法及应用研究

针对现有正态云相似性度量计算复杂度较高且区分度不强等问题,本文首先从正态云的特征曲线出发,利用Hellinger距离刻画两个概率分布相似性的特点,提出一种基于Hellinger距离的正态云相似性度量方法,该方法不仅考虑了云概念的数字特征且兼顾了其分布特性,并对相似度量具有的数学性质进行了研究。其次,根据给出的相似度量方法,设计了两种正态云概念的相似度算法。最后,通过数值模拟仿真实验和时间序列数据分类实验对所提出算法的性能进行对比分析,结果表明该算法具有较好的相似度区分能力且分类错误率和CPU时间代价都较低。同时,将本文方法应用于协同过滤推荐系统中,并在MovieLens100k影评数据集上进行了实验,实验结果表明本文方法在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较理想的推荐质量。

基于混沌BBO算法的非线性模型参数整定

为提升原始生物地理学优化算法(BBO)性能,提出基于动态迁移机制和混合变异算子的混沌生物地理学算法。采用Tent映射生成混沌初始化种群,提升种群遍历性;将反向学习机制和差分算子集成到原始迁移算子中,提升算法收敛速度;采用混合变异算子增强算法跳出局部最优解能力。将该算法应用于非线性Richards模型参数整定,预测谷氨酸菌体生长浓度。实验结果表明,该算法的预测结果比同类文献更优,较对比算法更适用于Richards模型参数整定。

“线上线下一体化”模式在商业银行财富管理转型中的应用

商业银行财富管理具有巨大的发展潜力,但面对国内外经济环境不确定性因素和行业竞争加剧的影响,财富管理转型势在必行。科技赋能和综合化发展是商业银行财富管理转型中不可或缺的环节。基于商业银行财富管理特征以及人工智能应用水平,财富管理转型可采用“线上线下一体化”模式,在建立大数据和人工智能应用场景的同时,发挥线下金融理财师的作用,对财富管理流程进行升级再造,从而提升客户体验。

基于自适应粒子群算法的机器人路径规划

针对粒子群算法在解决机器人路径规划中存在的路径易陷入局部最优、路径搜索后期收敛速度慢以及路径不平滑的问题,提出了一种基于模拟退火的改进自适应粒子群算法,该算法结合了模拟退火算法和粒子群算法的优点,路径搜索前期路径搜索速度快,路径搜索过程中路径具有概率突跳的能力,能够有效地避免陷入局部最优路径,而且利用3次样条插值使路径平滑,路径搜索后期路径收敛精度也很高。仿真结果表明,该算法在不同障碍物模型中均能够快速找到最短的平滑路径,而且效果优于传统方法。

一种新的直觉模糊集距离及其在决策中的应用

首先针对直觉模糊集距离中是否包含直觉模糊集通过隶属度、非隶属度以及犹豫度这三种信息,以及直觉模糊集距离是否满足相应距离度量的条件对其进行了详细分析,发现现有方法都是将犹豫度直接引入到直觉模糊集距离中,从而产生不一致性。鉴于此,定义了一种新的直觉模糊集距离度量方法,不仅考虑隶属度和非隶属度信息,同时还考虑犹豫度对隶属度和非隶属度的分配,从而间接地将犹豫度也引入到直觉模糊集距离中。其次,证明了所提距离度量满足距离度量条件,并结合实例将其与现有距离度量方法进行比较分析,说明了新方法的合理性。最后,将所提出方法应用于多准则模糊决策中,进一步说明了新方法的有效性和可行性。

基于引力场引导的RRT-connect路径规划算法

针对双向快速扩展随机树(RRT-connect)算法在路径规划过程中耗时长、节点采样随机性大的缺点,提出了基于引力场引导的RRT-connect算法。该算法在路径起点和终点之间设置了第3节点作为新扩展节点,使其在3个节点交替扩展随机树,同时在各节点上分别叠加一个引力场引导节点的产生方向,以降低无效空间的搜索范围。算法在少障碍物、多障碍物以及存在狭窄通道3种场景中进行了仿真实验研究,结果表明改进算法平均迭代次数相比于基础算法降低了47.1%,平均路径规划时间降低了43.4%。证明了改进算法相比于RRT-connect算法能够有效减少规划耗时,具有更高的规划效率。

粒子群算法的改进与比较研究

针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)"早熟收敛"和后期收敛速度慢的特点,文章提出了一种改进的PSO算法。该算法摒弃了近年来许多在改进过程中引入过量繁琐公式、各种变换因子而导致算法过程冗杂的粒子群改进方法,而是在简化PSO算法的基础上引入自适应局部搜索因子,在种群不变的情况下拓宽了搜索范围并提高了搜索精度,且在某些测试函数下寻优效果明显优于其他复杂的PSO优化算法。最后的测试实验表明,该文算法能避免早熟问题,有效地提高了算法的精确寻优能力。

基于PCA-BN的银川市空气质量预测

考虑到在城市空气质量的预测中参与建模的气象因素之间可能存在相关性,增加了模型结构和数据分析的复杂度,以银川市10项历史气象数据和空气中6种主要污染物浓度数据为基础,利用主成分分析(PCA)方法对10项气象数据进行降维处理并提取气象因素的综合评价指标,结合贝叶斯网络(BN)建立了银川市空气质量的预测模型(即PCA-BN模型),并与随机森林(RF)模型的预测结果进行了比较。结果表明:RF模型和PCA-BN模型预测结果的准确率分别为88.03%和97.88%,且实验证实PCA-BN模型在银川市空气质量的预测中有较高的预测精度,有效地降低了模型结构和数据分析的复杂性,其在城市空气质量预测中具有一定的实用价值。

基于加权直方图均衡化彩色图像增强仿真

针对传统直方图均衡化(HE)算法在处理低质量图像时出现的细节信息丢失、部分灰阶合并的不足,提出一种彩色图像在HSV空间的加权HE图像增强算法。通过增加权重参数实现自适应调节图像像素信息的目的,算法构造了一种新的自适应映射函数。图像灰度级经过两次不同的映射有效地克服灰阶合并和细节丢失现象。对于输入图像进行颜色幅度拉伸和饱和度信息拉伸至最大化,完成对图像颜色信息的恢复。仿真结果证明,算法弥补了其它算法处理结果中出现的对比度低下和颜色信息丢失等不足,算法有效地改善了图像的质量。

基于四叉树的SIFT与K-D树融合的图像匹配研究

为了解决SIFT算法在立体视觉中耗时长、误匹配度高以及提取的特征点扎堆的问题,提出一种基于四叉树的SIFT与K-D树融合的快速特征匹配算法。该方法采用一种结合了自适应阈值的快速特征点提取算法提取关键点,由于所提取的关键点具有扎堆现象,故提出一种四叉树结构并将其应用到图像匹配中。利用改进的K-D树与随机一致性算法进行关键点的粗匹配与提纯。实验证明,该改进算法的平均匹配速率相比SIFT算法提高了3.35倍,匹配正确率由86.18%提高到97.53%,同时该改进算法比SIFT算法在视角、模糊、光照以及尺度变化方面更具有优越性,所以该算法能够满足高匹配率、实时性好且特征点均匀化的要求。

基于Retinex的彩色图像增强方法综述

Retinex算法是彩色图像增强领域中的重要方法,Retinex算法具有丰富的内涵.针对传统Retinex算法易在增强结果中产生色彩失真、光晕现象等局限性,本文讨论并分析了现有的基于颜色空间转变、色彩校正和估计照度分量设计方法的一系列相关的改进方法.最后指出了Retinex算法可进一步研究的方向.

面向人机协作中的安全物理交互仿真分析

以协作机器人Baxter为研究对象,面向人机协作中安全物理交互问题,提出利用Simscape Multibody工具箱建立协作机器人Baxter与人进行物理交互的仿真环境。针对人机协作任务中的安全物理交互问题,建立线性弹簧-阻尼系统用于模拟和计算人机协同任务过程中的接触力;利用计算力矩控制器和机器人逆动力学前馈实现机器人的碰撞检测,并通过安全跟踪关节运动轨迹实现机器人模型与人体模型的安全物理交互过程;然后利用ROS Toolbox工具箱实现与Baxter机器人之间的通信,直接进行实验测试。实验结果显示,在仿真中结合碰撞检测和安全轨迹跟踪算法机器人末端与障碍物发生碰撞后会停止运动,在受到与机器人运动方向相反的外力时表现出顺应性,对机器人在进行实际物理交互时其安全和交互能力有明显的提高。可见安全物理交互仿真分析对实际人机协作任务的参考意义。