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关键词： 蚁群算法   路径规划   转移概率   自适应调整  

摘要： 针对传统蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)在移动机器人路径规划中存在的环境适应性差、拐点个数多、计算复杂度高等问题,提出一种基于Sigmoid统计迭代的蚁群算法。首先,采用Sigmoid激活函数分布策略,增加起点到目标点路线上信息素的初始浓度,降低算法前期搜索的盲目性;其次,引入自适应因子动态调节启发函数,增加蚂蚁选择全局最优节点的期望程度,降低算法的收敛时间;最后,在每代蚁群中进行统计分析,提取每代蚂蚁路径最优、最差、平均三个特征参数,并根据迭代次数动态调整信息素更新函数。仿真结果表明,本文改进算法与蚁群系统、精英排序算法、传统蚁群算法相比,最优路径长度分别缩短2.7%、3.2%、5.4%,最优路径次数分别增加42%、53%、62%,最差路径长度分别缩短49%、62%、73%。研究显示,本文改进算法具有更强的全局寻优能力和较好的应用价值。

关键词： 轮胎   损伤检测   YOLOv5算法   注意力机制   高效解耦头  

摘要： 提出基于YOLOv5算法的一种轮胎表面损伤检测改进算法(简称DCS-YOLOv5算法)。该算法构建了包含多种轮胎损伤图像的数据集,使用高效解耦头分离分类和回归任务,采用CARAFE轻量级上采样算子生成包含细节信息的特征图,并引入SK注意力机制,增强了对多尺度轮胎损伤目标的特征提取和自适应能力。研究结果表明:DCS-YOLOv5算法的精确率、召回率和平均精度均值分别为84.7%,78.0%和85.9%,比YOLOv5n算法分别提高了7.2%,3.4%和6.5%;DCS-YOLOv5算法的检测速度为135帧·s^(-1),能够快速完成轮胎的损伤检测,可用于加油站、收费站等低速通行场所。

关键词： 贝叶斯   关联规则   新业态   就业  

摘要： 针对低收入家庭高职毕业生就业困难的问题,研究提出了一种新的贝叶斯关联规则算法,先通过贝叶斯模型揭示新业态对低收入家庭高职毕业生就业的影响,然后采用关联规则进一步分析各项数据项之间的关联关系,最后搭建了新业态分析系统的框架结构,解决了低收入家庭高职毕业生就业需求。此次研究结果表明,基于贝叶斯关联规则算法的新业态分析系统不仅对于就业创造有很大的帮助,还可以通过互联网平台、共享经济等形式,为低收入家庭高职毕业生提供更多的就业机会。研究结果可应用于高职院校的就业指导工作。

关键词： YOLOv5   注意力机制   石化设备   设备数据集   目标检测  

摘要： 为解决石化设备目标检测任务中,由于设备种类多、尺度跨度大和背景复杂等原因,造成设备目标检测误检率和漏检率较高的问题,研究多个CCbam3层、通道和空间注意机制、SiLU激活函数等对YOLOv5模型的作用机制,提出1种单阶段注意力机制增强的改进YOLOv5模型,该模型主干模块改进为焦点层、卷积层、多个CCbam3层和空间金字塔池化层;中间模块则使用通道和空间注意机制模块来优化不同设备尺度的特征图;此外,该模型使用SiLU作为激活函数,提高网络的自稳定性;最后,预测模块采用4个检测模块来检测不同尺寸的设备。研究结果表明:改进的YOLOv5模型在真实的设备数据集获得的P-R曲线平均精度为97.8%,石化设备均得到精确地检测和定位;在mAP50方面,较YOLOv5s,YOLOv5x分别提升3.2和0.4百分点;添加的注意力机制的模型有利于提取石化设备特征并更准确地进行目标检测。研究结果可为石化设备的智能化目标检测和过程安全风险防控工作提供技术支撑。

关键词： 蝗虫优化算法   Logistic混沌映射   S型生长曲线   t分布   机器人路径规划  

摘要： 针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低、搜索路径效率低且容易陷入局部最优等问题,提出一种基于S型生长曲线的蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先,引入Logistic混沌序列优化蝗虫初始种群,增强蝗虫种群在迭代初期的多样性;其次,引入S型生长曲线特征的非线性惯性权重,对递减参数递减的方式进行了调整,从而提高算法的收敛速度和寻优精度;最后,在迭代过程中引入基于t分布的位置扰动机制,使算法能充分利用当前种群的有效信息,以更好地平衡全局搜索和局部开发,并降低算法陷入局部最优的概率。实验结果表明,相较于MOGOA (Multi-Objective Grasshopper Optimization Algorithm)、IGOA (Improved Grasshopper Optimization Algorithm)和IAACO (Improvement Adaptive Ant Colony Optimization)等10种对比算法,所提算法在简单环境下的最优路径长度平均缩短0~14.78%,平均迭代次数减少56.60%~90.00%;在复杂环境下的最优路径长度平均缩短0~11.58%,平均迭代次数减少45.00%~92.76%。可见,所提SGCIGOA是用于求解移动机器人路径规划的一种高效算法。

关键词： 空间飞行器姿态估计   扩展卡尔曼滤波   仿真   四元数   星敏感器  

摘要： 随着科学技术的飞速发展和人类太空探索的不断深入,空间飞行器越来越广泛地应用于科研、遥感和国防安全等领域。在这些应用中,轨道规划和优化以及高精度姿态控制技术越来越重要,是确保太空任务取得成功的关键因素。但由于空间飞行器动力学和运动学方程的深度非线性和强耦合特性,传统求解方法难以有效应对如此高复杂度的计算,还可能导致解的不稳定性和误差累积,因此,直接采用传统方法求解此类问题显得尤为艰巨。针对这一问题,该文通过建立可靠的空间绕飞飞行器间相对运动模型,针对非线性非高斯滤波问题,采用扩展卡尔曼滤波改进空间绕飞飞行器的姿态估计,聚焦于扩展卡尔曼滤波算法的深入探究上,旨在通过理论分析剖析其在空间绕飞飞行器实现高精度姿态确定方面的应用潜力与优势。并通过对空间飞行器绕飞运动的建模和仿真分析,验证了算法的有效性,该算法的姿态估计精度相比传统算法有大幅度提高,为研究人员制定有效的空间飞行器姿态控制策略提供了重要的参考依据。

关键词： 自动化集装箱码头   三阶段联合调度   多目标优化   改进的多目标离散蛙跳算法  

摘要： 自动化集装箱码头装卸作业包括岸边集装箱起重机(QC)作业、自动导引小车(AGV)水平运输以及集装箱门式起重机(YC)作业3个作业阶段。文中针对QC-AGV-YC三阶段联合调度问题,考虑各作业阶段的能耗,构建了以最小化总能耗和最小化总作业完成时间为目标的混合整数规划模型。为求解模型,针对问题特征,引入新的编解码策略和快速非支配排序策略,提出了一种改进的多目标离散蛙跳算法(DMOSFLA)。另外,改进了跳跃策略,以更好地搜索离散解空间。最后,设计不同规模的算例,将DMOSFLA算法与其他算法进行比较。结果表明,DMOSFLA算法在求解三阶段联合调度问题时具有更好的寻优能力以及求解质量,能够为码头管理者提供满足不同需求的调度方案,提高了码头调度的灵活性。

关键词： 城市作战   目标检测   YOLOv7   PCAC-YOLO   无人机视角  

摘要： 无人机在城市作战的复杂环境中,目标对象不仅种类繁多且密集分布,极易遭遇相互遮挡的情况;此外,由于无人机视角下的目标尺寸显著缩小,因此,检测过程中会出现漏检和误检的问题出现。针对以上问题提出了一种无人机目标检测算法PCAC-YOLO。为了增强遮挡目标边缘信息的表征能力,通过裁剪CBS层和添加基于相似度的激活模块(Similarity-Aware Activation Module,SimAM)注意力机制,设计了新的空间池化连接自注意力机制(Spatial Pooling Connect Self-Attention Mechanisms,SPCSM)模块。同时引入卷积特征提取模块Conv2Former,提高了模型对小目标特征的关注能力。实验结果表明,在AU-AIR数据集中,相较于原始的YOLOv7算法,Precision值增加至52.8%,提升了14.1%;mAP@0.5值增加至41.4%,提升了6.1%;mAP@0.5:0.95|small值为16.2%,提升了1.7%。该目标算法有效提升了在城市作战环境无人机视角下的目标检测准确率,证明了设计算法的有效性。

关键词： IDream重建技术   计算机断层扫描(CT)   肝囊肿   图像质量  

摘要： 目的:通过对迭代重建算法的IDream重建技术中不同重建等级肝囊肿CT图像显示的主观评估和上腹部图像质量的客观评价,探讨IDream重建技术降低图像噪声、优化图像质量及显示肝囊肿的最佳重建等级。方法:回顾性收集2021年8月至9月在北京协和医院就诊的53例肝囊肿患者上腹CT平扫影像资料,所有患者图像均行滤波反射投影(FBP)、IDream重建1、2、3、4和5级6种方法重建标准窗图像,共获得FBP组、IDream 1~5级组的6组图像。分别测量并记录每组图像肝脏、腹主动脉、竖脊肌、脂肪、脾脏的CT值及标准差(SD)值,计算图像的信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)。由两名8年以上工作经验的CT诊断医师对各组图像肝囊肿的显示进行主观评分。对比不同等级重建图像的客观参数及肝囊肿主观评分。采用单因素方差分析图像的客观参数,肝囊肿显示主观评分行Kruskal-Wallis H检验。结果:6组图像不同重建等级肝脏、腹主动脉、脂肪、竖脊肌、脾脏的CT值差异均无统计学意义(P>0.05)。在FBP组和IDream 1~5级6组图像中,随着重建等级增加,图像SD值逐渐降低,分别为(18.11±5.03)、(15.37±4.97)、(13.26±4.83)、(11.68±4.56)、(10.99±4.36)和(10.60±4.21)Hu。肝脏SNR、CNR随重建等级升高逐渐升高,6组图像SD值、SNR和CNR比较,差异均有统计学意义(F=20.75、17.72、3.15,P<0.05)。FBP组和IDream1~4级组图像肝囊肿主观评分分别为(3.12±0.35)、(3.63±0.46)、(4.02±0.42)、(4.61±0.48)和(4.63±0.48)分,逐渐升高,而IDream5级组图像评分略有降低,为(4.53±0.47)分,IDream 3级组和IDream 4级组图像评分最高。6组重建等级肝囊肿图像的平均主观评分比较,差异有统计学意义(H=192.17,P<0.05);结论:在上腹部CT平扫中,随着IDream重建等级的增加,图像噪声逐渐降低,图像客观参数逐渐提升;IDream3级和4级重建可得到肝囊肿客观评分最优的上腹部图像质量。

关键词： 复合绝缘子   憎水性   图像识别  

摘要： 硅橡胶复合绝缘子具有优良的防污闪特性,使其在电力系统输电线路中被广泛的应用。然而随着使用年限的增加,复合绝缘子在电晕、紫外线、臭氧和温度等因素的影响下会发生老化。随着老化过程中分子结构的改变,硅橡胶复合绝缘子会逐步失去其对水的排斥能力以及水珠迁移的能力,最终完全失效。这种性能的退化将影响绝缘子的隔离特性,可能严重危害电力网络的稳定运行。通过对复合绝缘子憎水性的检测来评估绝缘子老化程度是一种常见的评估方式。本文研究了一种自动识别复合绝缘子表面憎水性的图像处理算法,能够迅速对复合绝缘子的憎水等级进行评估。