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关键词： 双目视觉   网格优化   图像配准   图像拼接   色彩校正   最佳缝合线  

摘要： 针对双目图像拼接中的色彩不一致、失真、伪影等造成拼接质量较差的问题,提出了基于改进网格优化的大视野双目图像拼接算法。首先,设计了基于平移变换和全局对准约束的改进网格优化方法,通过最小化由点线对准项、全局对准项和显著线保持项构成的目标函数,得到最优网格顶点集,在实现图像配准的同时保持原始的形状结构信息。其次,设计了改进直方图匹配和接缝搜索的图像融合算法,通过改进直方图匹配消除了重叠区域亮度色调的差异以及大视差工况下的偏色现象。采用基于人眼感知的接缝搜索方法获得缝合线后加权融合,可有效避免在未对齐的特征稀疏区域使用加权融合而导致的伪影。最后,在10个大视野场景下将所提算法与SPW、LPC、PSC和联咏这4种算法进行对比实验,所提算法相较于性能次优算法的平均配准误差减小了28.1%,平均失真误差减小了99.5%。结果表明,所提算法不仅能有效消除双目图像之间的色调差异,而且可抑制目标图像非重叠区域的投影畸变,以及很好地去除重叠区域的伪影,具有明显的优越性。

关键词： 理化检验技术   食品检测   检测质量   设备管理  

摘要： 随着食品安全问题的日益凸显,理化检验技术在食品检测中的应用变得愈发关键。该技术通过物质物理和化学特性的分析,揭示食品组成、结构及特性,确保食品安全。本文探讨了理化检验技术在食品检测中的具体应用、优势与局限,并提出了提升食品检测质量的策略,包括强化检测人员专业素质、优化设备管理、科学设计实验方法及规范样品采集与制备等。

关键词： 陶瓷球   氮化硅   YOLO V5   缺陷检测  

摘要： 针对目前氮化硅陶瓷球表面缺陷检测精度差、效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO V5算法的氮化硅陶瓷球表面缺陷检测方法,以YOLO V5网络作为基础,在主干网络中引入CA注意力机制模块,增加预测层,利用BN层通道剪枝方法对网络进行了稀疏化训练、剪枝。经试验测试表明,改进后的网络对氮化硅陶瓷球表面缺陷的平均检测精度达到94.0%,相较于原网络检测精度提升0.9%,检测时间缩短6.4h,更能满足氮化硅陶瓷球表面质量检测需求。

关键词： 中国科协   企业设备管理   维修工程   综合性信息   技术刊物   ISSN   卓众出版   跨行业  

摘要： 《设备管理与维修》杂志系中国科协主管、中国机械工程学会和北京卓众出版有限公司主办的设备与维修工程分会会刊(国内统一连续出版物号CN11-2503/F,国际标准连续出版物号ISSN 1001-0599),创刊于1980年,是跨行业为企业设备管理、维修、改造和节能、环保服务的综合性信息型技术刊物。

关键词： 算法推荐   舆论偏见   逻辑风险治理  

摘要： 在人工智能技术快速发展的背景下,算法推荐机制日益成为影响网络舆论生态的关键因素。算法推荐深刻地改变了舆论信息的传播方式,呈现出表达情感化、传播精准化以及社会模仿化的特点。然而,算法推荐在提升信息传播效率的同时,也为社会舆论场域带来了新的挑战:受众群体的精准细分容易引发群体极化、“流量至上”的导向削弱了主流价值观的影响力、算法黑箱的存在降低了舆论信息的真实性和有效性。为应对算法推荐带来的潜在风险,亟须加强主流价值观的引导作用、提升多元主体的算法素养、完善算法相关的法律法规,以构建更加风清气正的网络舆论环境。

关键词： 物流快递   智能分拣   密集包裹   目标检测   无参注意力机制   轻量化   边框相似性度量  

摘要： 针对物流分拣中堆放混乱、相互遮挡的问题,研究改进基于YOLOv7的目标检测算法,提高分拣效率和识别准确率。通过优化主干网络,引入ConvNeXt网络结构、轻量级上采样算子CARAFE,以及轻量级特征融合金字塔结构Slim-Light,减少模型参数和计算复杂度;引入轻量化无参注意力机制模块(SimAm)和新的边界框相似性度量标准归一化Wasserstein距离(NWD),解决密集堆叠包裹的误检漏检问题。实验结果表明,改进后的YOLOv7模型在自制数据集上取得了显著成果,在检测精度方面取得了显著提升,实现了模型参数和计算负担的双重降低,为解决物流分拣难题提供了一种有效方法。

关键词： 分布式电源   故障定位   改进粒子群算法   自适应权重  

摘要： 故障定位是有源配电网的关键技术。由于分布式电源的接入和有源配电网拓扑结构的灵活性,传统的故障定位方法在准确性和适应性方面面临着很大的挑战。针对这种情况提出了一种基于改进粒子群算法的故障定位,通过Halton序列产生分布均匀的种群,然后引入自适应权重因子来避免算法陷入局部最优,定位故障区段。最后,在MATLAB中搭建实验模型,对单重故障和多重故障进行定位。结果表明,基于改进粒子群算法的故障定位不仅可以提高收敛速度,还具有一定的容错性。

关键词： 自适应控制算法   自动驾驶系统   性能评估   优化方案  

摘要： 本文旨在研究自适应控制算法在自动驾驶系统中的性能评估与优化。通过对自适应控制算法的性能进行全面评估,并提出了结合算法参数优化和深度学习技术的优化方案。在实验设计过程中,结合了模拟仿真和实际测试,以验证优化方案在各种环境下的有效性。实验结果表明,通过引入优化方案,自适应控制算法的控制精度、鲁棒性和适应能力均得到了明显提升。通过对比分析和实验验证,得出了优化方法对自动驾驶系统的重要作用,并提出了未来工作的展望,包括进一步优化深度学习模型、加强实际道路测试和深化多车辆间的协同控制策略等方面,以推动自动驾驶技术不断迈向更加智能、安全、高效的未来。

关键词： 异常检测   注意力机制   深度学习   计算机视觉   自动编码器   图像处理   人工智能  

摘要： 针对基于卷积的自动编码器提取视频特征时缺失全局信息,且缺少对可能发生异常的前景对象的自主选择性问题,提出一种基于混合注意力机制的视频异常检测算法,以加强卷积神经网络的全局特征捕获能力,控制不同通道和空间位置上特征的权重,使网络有选择地关注可能发生异常的前景对象,降低实验结果对背景等无关信息的敏感性,提高对检测对象的异常区分度。所提算法在Ped2、Avenue以及ShanghaiTech这3个数据集上实验,帧级曲线下面积分别达到99.5%、91.0%以及75.6%,较对比方法均有提高,实验结果表明了算法有效性。

关键词： 异源探测器   复杂战场环境   集中式关联融合算法   实战运用  

摘要： 面对以集群化、智能化目标为主体的复杂战场,异源探测器可以从不同维度探测目标的相关信息,弥补单一传感器量测信息的片面性。基于军用探测器的特点,提出卡尔曼滤波算法多域扩展、异源数据的信息融合及两步分类方法。将集中式融合算法从同源数据融合拓展至异源数据融合,并分析算法在实战环境下的运用。利用仿真实例对算法进行检验,证明算法在满足实时性要求的同时,也提高了关联融合的精度与准确性,满足复杂战场环境下信息融合的要求。