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关键词： 针灸   针灸针小目标检测   深度学习   YOLOv5   小目标  

摘要： 随着针灸学科的科学化、现代化,各种针灸医疗设备不断创新,尤其是智能针灸诊疗设备的出现,针灸临床“留针”阶段的针灸针自动化识别成为需求热点。针对针灸针识别过程的输入图片尺寸过大、针灸针细长、针灸针分布密集等问题,本文提出一个适用于针灸针小目标的改进YOLOv5“留针检测模型”ANODM(Acupuncture Needle Object Detection Model):(1)输入预处理阶段,将图片切分为多个Patch分别预测,以放大小目标尺寸;(2)模型结构层面,在原3个检测层新增一个小目标检测层以提升对小目标的识别能力,将骨干网络的普通卷积替换为空洞卷积以增大感受野,对不同Stage的特征融合;(3)后处理阶段,使用Soft-NMS降低正样本的漏检率,并结合余弦相似度匹配降低负样本的错检率。实验结果表明,对比原YOLOv5算法,本文改进方法在针灸针小目标数据集上的检测精度提升4.2%,能较好地完成针灸针小目标检测任务。

关键词： 密集人群   口罩检测   YOLOv8   GD机制   ODConv   SCSBD   特征提取   轻量化  

摘要： 针对公共场合密集人群场景下由于人群遮挡导致的信息缺失及检测目标较小、分辨率低导致人脸佩戴口罩检测算法检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv8的密集人群口罩检测算法。采用GD机制代替YOLOv8中FPN结构解决跨层信息传输中信息丢失的问题,GD使用一个统一的模块收集和融合所有层级的信息,实现网络跨层信息的无损传输,增强了网络特征提取能力。在GD机制中插入ODconv模块对GD传输的信息沿4个维度进行学习,提高模型低分辨目标和小目标的检测精度。此外,引入了一种轻量化检测头SCSBD,对占比过高的YOLOv8检测头进行轻量化处理,平衡模型大小。实验结果表明,改进后的网络在精确率、召回率和平均精度上分别提升了13.6%、1.5%和6.9%,对人脸口罩的检测精度达到了81.1%,模型权重文件仅为25 MB,模型大小介于YOLOv8s和Gold-YOLO-S之间,达到了大小和精度的平衡。

关键词： 目标跟踪   实时   图像处理   硬件加速   卡尔曼滤波   直方图   现场可编程逻辑门阵列  

摘要： 为解决Camshift目标跟踪算法在跟踪目标遮挡时陷入局部最大值、跟踪目标快速移动导致跟踪丢失以及光照变化影响跟踪精度一系列问题,提出一种改进Camshift目标跟踪算法。利用自适应权重与H通道特征提取模板,融合Kalman滤波算法并引入巴氏距离遮挡判别法。非遮挡时,使用Kalman预测调整跟踪搜索区域;遮挡时,使用Kalman预测跟踪。实验结果表明,将改进后算法部署于FPGA硬件平台能够准确地跟踪快速运动、遮挡干扰目标,在1920×1080分辨率下理论跟踪帧率为98.17帧/s,对1080p@60 Hz以及多种分辨率视频输入下平均跟踪重叠率达到84.68%。

关键词： 混合离散状态转移算法   禁忌列表   双向同步A*算法   AGV综合调度  

摘要： 新质生产力赋能制造业是推进中国式现代化改革重要的一环。针对大型智能制造车间生产物流AGV运送效率和智能化程度偏低的问题,设计了一种基于改进的混合离散状态转移算法的综合优化调度方法。首先,将AGV综合调度问题拆分为上层任务分配问题和下层路径规划问题;接着,采用引入二次状态转移变换和破坏重构操作的离散状态转移算法完成任务定序分配,同时针对紧急加单情况,设计插入算子;然后,利用路径专家库和双向同步A*算法规划AGV路径,生成禁忌列表约束上层任务分配;最后,对比仿真结果表明基于改进混合离散状态转移算法的综合优化调度方法运送效率和智能化程度更高。

关键词： 智慧家庭网络   动态   路由算法   自适应   带宽  

摘要： 为满足智慧家庭网络中各设备带宽需求,开展智慧家庭网络中带宽动态自适应路由算法研究。通过分配智慧家庭网络地址,设定网络带宽节点能量阈值,实现多路径路由自适应转发决策。通过仿真实验证明,新的算法应用下,智慧家庭网络中各个设备的实际带宽均能够满足其正常运行时所需的带宽,提高智慧家庭网络运行稳定性和可靠性。

关键词： 智能总线技术   异常识别   模拟设备故障   智能诊断算法   设备监控  

摘要： 研究旨在应对工业生产中关于设备监控的挑战,利用智能总线技术构建智能化的设备监控与预警系统。基于Profibus总线控制系统平台,通过对模拟设备故障和智能诊断算法的设计与实验,验证了系统的有效性和可靠性。实验结果表明,智能诊断算法针对不同类型的设备故障具有较高的诊断准确率,其成果将为工业生产智能化提供重要支持,对提高生产效率、降低成本具有重要意义。

关键词： 深度学习   网络流量   异常检测   网络安全  

摘要： 深度学习技术在网络流量异常检测中应用广泛,其利用深度神经网络挖掘数据之间的潜在关联性,从而有效检测出不符合网络行为的攻击和入侵行为。针对网络流量异常检测中的多类别不平衡异常数据检测问题提出一种网络流量入侵检测算法NECP,以提高对不平衡网络流量的识别。通过实验证明NECP在保持计算效率的同时能够显著提高网络流量的异常检测精度,为保障网络安全提供了新颖有效的解决方案,推动了该领域的进一步发展。

关键词： 深度学习   继电保护   故障诊断   解析模型   最拟合目标函数   模糊神经网络  

摘要： 在复杂的电力系统中,系统结构的复杂性和故障类型的多样性,导致故障可能发生在任何环节,增加了故障源检测的难度,因此研究了基于模糊神经网络算法的继电保护系统故障诊断技术。根据继电系统故障与保护动作的期望机制关系,构建继电保护系统故障解析模型。以继电系统的技术参数为变量,将故障状态诊断问题转化为继电系统解析模型最拟合目标函数的求解问题。通过深度学习算法中模糊神经网络确定最拟合目标函数的最优解,以此得到继电保护系统故障诊断结果。实验结果表明,通过设计方法诊断得到的电流互感器电流状态与设置情况在时间维度和程度维度均具有较高的可靠性。

关键词： 改进灰狼优化算法   海底电缆   电磁定位   水下机器人   电磁探测   电磁场传播  

摘要： 随着海上风力发电和光伏发电的快速发展,海洋输电工程的地位越来越重要,海底电缆的应用也越来越广泛.获得精确的海底电缆位置不仅有利于日常巡检,而且提高了故障检测的效率,因此,海底电缆的路由定位和故障检测将会是未来维护和维修的重要环节.由于海底电缆的小直径和内部电流的变化性,导致定位准确度的下降以及定位难度的上升.针对上述问题,首先,基于海底环境和水下机器人,利用三芯铠装海底电缆的电缆结构推导海底电缆外磁场的近似方程;然后,水下机器人根据检测到的磁感应强度值进行姿态调整,在此基础上,提出一种基于改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)的海底电缆定位算法,利用基于磁通密度模的适应度函数,设计一种用于海底电缆探测的在线路径定位方法;最后,通过仿真实验验证了IGWO算法实现海底电缆定位的精确性和有效性.

关键词： 鲸鱼算法   10 kV组合互感器   失真电流   电流校正   电流相位   实时功率  

摘要： 对于10 kV组合互感器而言,电流失真会使输出电流的数值水平异常增大,并且长时间不恢复至常规电流状态,从而影响互感器的正常运行。为解决上述问题,设计基于鲸鱼算法的10 kV组合互感器失真电流校正方法。构建10 kV组合互感器结构模型,完善鲸鱼算法流程,基于鲸鱼算法获取失真的电流计量数值,实现组合互感器的失真特性判定,完成基于鲸鱼算法的10 kV组合互感器失真电流校正算法的设计。实验结果表明,经过设计方法对互感器失真电流进行校正处理后,可在2 min之内将失真电流恢复至与常规电流完全相同的数值状态,校正效果较好。