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关键词： 高性能处理器   拉普拉斯算法   并行优化   DMA数据传输  

摘要： 为了充分发挥国产FT高性能处理器的平台优势,针对其对拉普拉斯算法进行并行优化,在数据迁移的基础上使用DMA数据传输机制解决数组矩阵转置、数据访问不连续以及数据传输存在时间间隙的问题,提高了程序性能,充分发掘了程序的数据级和指令级并行性。实验结果表明,优化后的向量化并行算法较优化前,获得了2.02~2.55倍的加速效果。相较于TMS320C6678处理器,FT优化之后的算法可达到其1.48~2.56倍的效果。

关键词： 土石混合体   块石形状   主成分分析算法(PCA)   K均值聚类算法  

摘要： 现有块石形状特征的数值模型或过于简化块石形状或未进行块石形状的频率统计,为此基于主成分分析算法(PCA)和K均值聚类算法,提出新的建模方法.利用Matlab对土石混合体断面照片进行数字图像处理,得到块石轮廓样本;对块石轮廓进行形心原点化、长轴水平化、最大极径归一化等标准化处理,得到标准化后的块石轮廓向量.分别采用PCA和K均值聚类算法对块石轮廓向量进行降维和聚类,对得到的分类块石形状进行频率统计.建立考虑块石形状分类及频率、颗粒级配、块石倾角的土石混合体随机模型,进行双轴压缩数值模拟,分析塑性应变和应力-应变曲线特征.在较高含石量和较大块石粒径情况下比较模型的变形和抗压强度,考虑块石形状的土石混合体模型与传统含多边形块石的土石混合体模型差异明显.

关键词： 恶意域名检测   深度自编码网络   双向长短时记忆神经网络   构词特征  

摘要： 针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序列特征,并结合深度自编码网络(Deep Auto-Encoder,DAE)逐层压缩感知提取类内有共性和类间有区分性的强字符构词特征并进行分类。实验结果表明,与当前主流恶意域名检测算法相比,该算法在保持检测开销较小的基础上,具有更高的检测精度。

关键词： 遥感   时空融合   超分辨   深度学习  

摘要： 遥感卫星图像是地球科学领域不同应用的重要地理信息源。然而,由于光学传感器技术的限制以及更新传感器设备的高昂成本,地球观测卫星的时间和空间分辨率可能无法满足人们期望的要求。为了充分挖掘当前观测到的遥感图像中潜藏的信息,遥感图像时空融合的方法被提出。对此,提出一种基于迭代模糊核估计的遥感图像时空融合方法,基于退化模型,使用多个神经网络来表示不同传感器图像之间的关系,以提升模型对于目标时刻预测图像的准确度,从实验结果来看,所提出的方法取得了良好的效果。

关键词： 线束   不等圆Packing模型   梯度下降   截面排布  

摘要： 通过将电缆线束的截面排布问题转化为不等圆的Packing问题的物理模型,并基于梯度下降的连续优化方法,提出了一种电缆柔性线束截面布局优化设计及仿真验证方法。通过引入格局X的势能函数U(X),基于梯度下降的连续优化方法将初始格局收敛至对应的局部最优格局,得到局部最优解。经过对电缆线束进行测试验证,证明了该方法在解决线束截面排布问题上具有较好的性能和效果,并且对于不同数量和形状的圆,均能得到接近最优的布局方案。该方法求解高效,具有较好的灵活性和鲁棒性。

关键词： 带式输送机   输送带   纵向撕裂   线激光   机器视觉   一维双重注意力网络   深度学习  

摘要： 针对传统的基于机器视觉的带式输送机输送带撕裂检测算法需要高算力、高功耗AI模组,本安电源无法满足其用电需求的问题,提出一种基于一维双重注意力网络(DANet-1D)的输送带纵向撕裂检测算法。通过工业相机采集输送带表面线激光形成的图像;设计激光条纹特征滤波器,提取条纹特征;设计基于一维双重注意力网络的撕裂检测算法,将撕裂的二维图像数据降维,在一维空间进行神经网络检测,运行速度更快且支持高分辨率图像;研制本安型输送带撕裂检测装置,并进行验证。结果表明:该算法的准确率P为92.54%,召回率R为91.78%,每帧平均检测时间为12.40 ms。工业性试验成功检测出输送带模拟撕裂,为输送带纵向撕裂提供了一种新的检测方案。

关键词： 机器视觉   Insight   算法   整车铭牌   缺陷检测  

摘要： 针对在整车总装车间生产环节中,位于B柱下方的整车铭牌中的信息出现字符打印不清晰、VIN号及车辆配置信息打印有误、标签排序有误造成与整车不匹配的问题,提出了基于机器视觉技术,利用视觉算法工具对整车铭牌中打印的字符信息的完整度进行检测。使用视觉检测工具对图像进行分析运算,将检测结果与模板库中的信息进行匹配,实时输出铭牌中的整车参数并且标记出错误区域,通过实验分析验证了整车铭牌打印质量检测方法的可行性。

关键词： 车序预测   车序还原   立体库调度  

摘要： 涂装车间作为汽车制造生产工艺的重要环节,对汽车质量和生产效率有着重要影响。涂装车间生产过程中,因点补、返修等原因造成车辆生产离线,最终导致车间整体顺序化率降低,需要智能算法予以生产干预,进行车辆顺序还原。本算法基于大数据技术,对历史数据进行生产效率分析,建立不同特征车辆生产过程模型。在系统运行过程中,不断采集控制过程信息,确定被控制对象的当前实际工作状态,参照生产计划,实时调整生产控制参数,带动生产的各个环节协同,进行涂装车间的车序按计划自动还原,在保证生产稳定的情况下,不断提升顺序化率和生产效率。

关键词： YOLOv7   Swin Transformer V2   注意力模块   织物疵点   小目标检测  

摘要： 针对织物疵点种类多、尺度变化大、小目标易漏检等问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法(YOLOv7⁃ESL)。首先,将注意力机制ECA⁃Net融入到Neck层中取代CBS模块,在少量增加计算成本的情况下显著提高了检测精度。其次,设计了专用探测头检测小目标,充分利用网络的浅层特征信息,使模型能够有效地检测多尺度的目标。最后,在特征加强部分增加Swin Transformer V2 Block,能够捕捉全局和局部之间的丰富关系,提高模型检测小目标缺陷的能力。试验结果表明:YOLOv7⁃ESL算法精确率为97.7%,召回率为90.3%,平均精度均值为94.9%,FPS为29.9帧/s;与原始YOLOv7模型相比,分别提高了3.8个百分点、3.4个百分点、3.3个百分点、3.1帧/s,可满足纺织工业领域的应用要求。

关键词： 载人离心机   预编程   过载模拟  

摘要： 载人离心机通过三自由度旋转运动进行持续性过载模拟,广泛应用于飞行员过载耐力训练以及航空医学研究等,载人离心机预编程过载曲线模拟精度直接影响训练、研究效果。主要针对载人离心机预编程过载曲线设计及过载模拟算法开展研究,建立载人离心机线性过载变化率曲线和非线性过载变化率曲线设计模型,在此基础上建立过载模拟算法,针对下降段存在的曲线可能无解的问题,提出基于曲线重构的过载模拟算法。通过仿真分析对过载曲线设计方法及模拟算法进行测试,结果表明目标模拟与模拟过载匹配性较高,具有较好的准确性和实用性。