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关键词： 目标检测   YOLOv7-tiny   SAR图像   轻量化模型   通道剪枝   损失函数  

摘要： 海上舰船目标识别是海洋监测的重要一环,也是世界各海岸地带国家国土安全的重要解决方案之一。针对SAR图像舰船目标检测存在识别精度低、训练模型大等问题,提出了一种基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny海上舰船识别算法。首先,采用MobileNetV3替代原有主干网络,以降低模型的计算量和体积,实现模型轻量化;其次,引入MPDIoU简化计算过程,优化模型的收敛性;最后,通过通道剪枝提高模型精度,同时平衡模型体积和计算量的降低幅度,进一步优化算法模型。实验结果表明,改进算法相对于YOLOv7-tiny,召回率提升了5.85个百分点,mAP提升了3.69个百分点,参数量减少了63.35%,计算量减少了70%。

关键词： 太阳能电池等效电路   多物理场仿真   数值模拟   修正节点法   牛顿法  

摘要： 当前,在太阳能电池仿真领域,普遍采用漂移扩散和等效电路模型相结合的方法预测太阳能电池的性能并提供优化方案.但是,等效电路模型无法精确量化各复合损失对太阳能电池效率的影响,同时由于节点数限制,SPICE等商业软件亦无法对大规模太阳能电池组件进行高效仿真。针对任意太阳能电池组件仿真,该文提出了四参数等效电路模型和基于修正节点法、多维牛顿法的电路仿真算法,并在非线性元件等效、多维牛顿迭代、约束条件等方面进行数值优化,实现了高精度快速仿真。

关键词： 伪Jacobi矩阵   保结构算法   逆特征值问题   谱分布  

摘要： 研究了一类伪Jacobi矩阵的逆特征值问题.通过探讨该伪Jacobi矩阵的谱分布性质,提出了该问题的一种新的表述形式.随后,研究了该问题解的唯一性,给出了有解的充要条件和具体的保结构构造算法.最后,通过数值算例验证了该问题解的唯一性及算法的可行性.

关键词： 自动驾驶   视觉联合感知   语义融合   双向注意力信息增强   多任务   多尺度  

摘要： 【目的】作为自动驾驶关键部分,视觉联合感知系统可完成自动驾驶场景中的目标检测、可行驶区域分割及车道线检测等多项任务,在实际应用中需实现精度与速率的合理权衡。自动驾驶视觉联合感知框架YOLOP在实时性方面取得了优异表现,但存在特征金字塔不同尺度间的特征冲突及下采样过程的纹理细节损失问题。为缓解这些问题,提出一种融合空间语义的自动驾驶视觉联合感知算法,以空间语义嵌入和融合为核心,从特征增强及特征融合两方面改进YOLOP原有语义融合网络。【方法】在特征增强方面,提出双向注意力信息增强模块,减少多尺度特征图生成过程中的空间信息损失,从水平和垂直两个正交维度对全局上下文先验及对应精确位置信息建模,将通道注意力语义信息嵌入至空间细节,有效突出关键区域,提升特征图纹理细节表征能力;在特征融合方面,设计多分支级联特征融合模块,缓解各层级特征对应空间位置的相互干扰,采用不同扩张率空洞卷积与指数加权池化增大感受野范围,级联融合空间上下文语义信息,利用动态卷积对多尺度场景特征进行自适应交互聚合,实现纹理细节与高层语义的信息互补。此外,针对模型中各子任务训练不均衡问题,引入自适应参数对损失函数加权系数进行改进,有效提升网络检测和分割性能。【结果】在BDD100K数据集的实验表明,相比于YOLOP,所构建自动驾驶视觉联合感知模型保证了网络推理实时性,在车道线检测及目标检测平均精度方面分别提升了8.9%和1.6%。

关键词： 个人信息保护   劳动者保护   比例原则   算法监控  

摘要： 劳动力、资本等传统生产要素向数字空间的转移,使得用人单位普遍运用算法赋能招聘、管理、决策等劳动管理的全流程。职场算法监控作为辅助用人单位行使管理权的手段之一,在客观上加深了用人单位对劳动者工作状况的掌握程度,提高了劳动监管效率。然而,形式中立的算法规则内嵌着用人单位经济效益最大化的底层逻辑,劳动者个人信息保护面临着职场算法监控的信息收集行为排斥劳动者的知情同意权、劳动者个人信息被过度收集的现实困境。比例原则作为控制处于强势地位的主体过度行使权利的工具性原则,可以为权利的正当行使提供有效的方法论指引与行为准则。比例原则的控权理念与限缩用人单位管理权的目标相契合,比例原则的平衡理念与劳资关系和谐发展的目标相契合,由此可纾解用人单位算法监控权与劳动者个人信息保护的冲突。比例原则适用职场算法监控的具体路径可从实体和程序两方面展开,在实体上,用人单位行使算法监控权应符合目的的实质关联性、必要限度的可控性,以及利益的均衡性;在程序上,用人单位使用算法监控应历经公示、同意、审查程序。

关键词： MATLAB   遗传算法   正铲液压挖掘机   运动控制   D-H坐标  

摘要： 随着正铲液压挖掘机的应用领域不断扩展,如何提高在作业过程中的控制效果成为当前亟待解决的问题。为此,依托MATLAB平台进行正铲液压挖掘机运动学建模与探究。利用德纳维特-哈滕贝格坐标系进行挖掘机运动学模型建立,引入萤火虫算法改进的遗传算法进行挖掘机运动控制器的参数整定。仿真结果表明,提出的算法比未改进的遗传算法与模糊控制的单位阶跃响应速度和正弦响应速度更快,比两种算法平均提升21.26%。在参数寻优方面,收敛速度平均增加62.18%。提出的改进遗传算法在控制器参数整定中具有可行性和优越性,且能够提升正铲液压挖掘机作业装置的运动控制性能,在挖掘机作业控制中具有应用价值。

关键词： 遗传算法   模糊测试   漏洞挖掘   适应度函数  

摘要： 遗传算法在模糊测试领域的应用提高了这一主流漏洞挖掘方法的性能和效率,诞生了一批研究成果.目前对基于遗传算法的模糊测试还没有全面的分析和总结.首先介绍了模糊测试、遗传算法,说明了遗传算法在模糊测试中应用的基本流程,其次,分3个方面(提高漏洞发现能力、执行效率和自动化程度)总结了遗传算法在模糊测试中的作用和实现方式,然后分析了遗传算法用于模糊测试的适应性改进(编码、进化组织、适应度函数设计),最后讨论了当前研究的不足并提出了进一步研究方向.

关键词： 多色印刷   OpenCV   图像处理   套印精度  

摘要： 为实现多色套准的数据化测量,提升套准调节的客观性,本研究提出了基于OpenCV图像处理的多色印刷品套准检测算法。首先,使用OpenCV算法对印刷品上的套准测量标记图像进行校正处理和圆心标定;其次,确定采集图像与印刷品实际尺寸的相互关系,完成单位像素尺寸的计算;最后,通过计算采集图像各色圆心坐标与标准圆心位置的水平、垂直像素偏差得到印刷品套准偏差值。在胶印机上,打印四色印品进行套准偏差值检测,根据检测值直接对四色套准进行调整并进行二次检测,其单色偏差在±0.02mm,证明了该算法的有效性。

关键词： 长江大保护   水利工程项目   质量安全检测   图像增强   多场景   YOLOv5算法  

摘要： 为解决长江大保护水利工程项目施工中质量安全隐患检测效率低、主观性强、易漏检等问题,通过分析项目多场景质量安全检测任务需求,明确了各类质量安全隐患的具体场景,利用YOLOv5算法进行了图像增强优化并搭建了智能识别算法架构,采用现场拍摄、网络爬虫技术及项目部内部数据资源,搜集并整理了上千张高质量照片,构建了质量安全图像数据集。在此基础上,通过融入区域检测功能,多场景质量安全检测系统能对指定的作业区域进行精准监测,可以有效地避免误检情况,提升检测效率与准确性。

关键词： 无线电能传输   LCC-S型   拓扑结构   改进遗传算法   谐振参数优化  

摘要： 针对高阶补偿拓扑的无线电能传输(WPT)系统的谐振参数较多且相互关联,从而导致系统设计时各个元件具体参数难以确定的问题,提出了一种适用于一次侧LCC、二次侧LC串联拓扑(LCC-S)的WPT系统参数优化设计方法。利用MATLAB/Simulink搭建WPT系统仿真平台并进行理论分析,评估了谐振参数、耦合系数和等效负载对该系统输出特性的影响,选择影响程度最复杂的变量作为决策变量,构建系统非线性优化模型;以提高WPT系统的传输效率为目标,在遗传算法基础上加入非线性优化策略,并设计新的突变函数,利用改进后的遗传算法(IGA)给出了系统参数的优化设计方案。仿真结果表明:IGA使系统传输效率达到98.34%,相较遗传算法提高了2.52%,且收敛速度显著提高。搭建WPT系统实验平台并进行测试,结果表明:该系统能够以97.98%的传输效率保持300 W的功率输出;当负载电阻处于6~46Ω时,系统传输效率能够维持在90%以上。研究结果可为LCC-S型WPT系统参数设计提供参考。