基于新型特征增强与融合的雾天目标检测方法

为进一步提升深度学习网络对雾天场景下目标的检测精度,在YOLOX网络基础上,提出了基于新型特征增强与融合(novel feature enhancement and fusion, NFF)的雾天目标检测方法NFF-YOLOX。首先,在瓶颈结构中通过多支路卷积构建新型特征增强模块,该模块在保留基本信息特征的同时能够提取更多有效特征信息,增强目标特征的表征能力,提升网络对目标的特征提取能力;其次,利用双向金字塔自上而下和自下而上的网络特征构建新型特征融合模块,使目标的语义信息从深层特征流向浅层特征,充分融合和提取图像的细节特征,并在瓶颈结构的特征融合模块引入坐标注意力,模型在训练时能准确定位目标,减少目标特征信息的丢失;最后,考虑到正负样本可能存在不均衡的情况,将Focal loss与α-IOU结合构造一种新型损失函数,减少模型训练时的损失,缩短收敛时间,提升网络对雾天目标的识别率。实验结果表明:该方法与YOLOv7及DETR等6种先进目标检测网络相比,在真实雾天数据集RTTS上能够取得更高的雾天目标检测精度,当真实框与预测框的交并比(intersection over union, IOU)为0.5时,平均精度(mean average precision, mAP)提高了1.3%以上,当IOU从0.5到0.95且步长为0.05时,mAP提高了2.99%以上。

基于市电补偿的光伏逆变器

采用市电代替储能元件,提出并设计一种基于市电补偿的光伏逆变器。该系统由太阳电池、市电、DC-DC变换器及逆变器组成。系统采用太阳电池和市电共同供电,设计其输出功率平衡方案,在保证太阳电池最大输出功率的同时,通过市电补偿调节逆变器输出功率,以满足负载要求。实验室研制一台市电补偿光伏逆变器样机,并通过仿真和实验验证该系统的有效性。

一种基于树莓派的无线WiFi视频采集传输方法

针对传统的基于树莓派的无线WiFi视频采集传输方法中存在的问题,提出一种改进后的基于Picamera的视频流采集传输方法,该方法采用Picamera采集视频流,首先使用并行线程来处理采集到的视频流,然后将其压缩成JPEG(joint photographic experts group)格式的网络视频流,最后向接收端发送JPEG格式的网络视频流。实验结果表明:提出的方法与基于SD卡(secure digital memory card)转存的视频采集传输方法相比,具有更好的实时性,且解决了存储空间占据较大的问题;与基于OpenCV的视频采集传输方法相比,画质更为清晰;与基于Picamera的视频流采集传输方法相比,数据传输的速率比改进前提高接近1.5倍。

基于遗传优化BP网络的交通流预测

针对高速公路短时交通量预测,提出了一种基于遗传优化BP网络的预测方法。通过采用遗传算法优化传统BP网络,改善了传统BP网络易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点,同时通过该方法提高了短时交通量预测的精度。通过杭州绕城高速公路的数据回归分析,该方法能较好的实现高速公路交通流量的短时预测。

基于主动轮廓模型的合成孔径雷达图像分割方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中的乘性相干斑噪声影响分割效果的问题,提出了一种基于主动轮廓模型的分割方法。该方法将改进的细节保持各向异性扩散(IDPAD)滤波和SBGFRLS模型相融合,构造了一个边迭代演化边抑噪的改进的演化微分方程。在每一次迭代演化中,先借助改进的演化微分方程演化水平集函数,然后利用高斯滤波器正则化水平集函数,最后通过检查水平集函数的收敛性判定分割是否完成。实验结果表明,与经典的分割方法相比,本文方法在保护边缘的同时减少了乘性相干斑噪声对SAR图像分割的影响,减少了误检轮廓,且对初始轮廓不敏感。

多晶硅加工废水零排放技术探究

太阳能是一种重要的、新的、有效的可再生清洁能源,其储量巨大,没有环境污染,充满了诱人的前景。多晶硅是太阳能电池的重要原料,但其加工废水也给环境污染带来了巨大负担。笔者通过对多晶硅加工废水的研究,提出一种资源循环利用,废水零排放的途径,解决多晶硅生产中的水污染问题。