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关键词： 煤矿巡检机器人   A算法   目标导向   跳跃点   碰撞约束   分层平滑  

摘要： 针对煤矿巡检机器人采用A算法规划路径效率低、安全性差等问题,提出了一种融合目标导向和跳跃点改进A算法的煤矿巡检机器人路径规划方法。首先,在传统A算法中引入碰撞约束机制,改进节点搜索条件,使得获得的节点与周围障碍物节点保持一定的安全距离;其次,通过融合目标导向和跳跃点优化A算法,剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,以提升路径搜索效率;最后,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点,减少路径长度并提高路径平滑性。仿真结果表明,该算法能够有效提升煤矿巡检机器人的工作效率和安全性。

关键词： 无人机   路径规划   改进快速扩展随机树算法   快速扩展随机树算法   A*算法   引力函数  

摘要： 无人机路径规划源于机器人运动规划,是当下无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂环境中的作业能力起着关键作用。针对快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法进行无人机路径规划时搜索随机性高、存在冗余路径和路径平滑性差的问题,提出了一种面向无人机路径规划的改进RRT算法。改进RRT算法在RRT算法的基础上结合人工势场法中的引力函数使得随机节点的产生具有目标导向性,限制了随机树的拓展方向,从而降低了搜索的随机性;结合贪心算法对规划所得路径进行剪枝优化,去除冗余节点,缩短了路径长度;结合B样条曲线对路径进行平滑性处理,去除曲率突变的转折点,形成一条平滑的适合无人机实际飞行的路径。通过仿真软件对A^(*)算法、传统RRT算法与改进RRT算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进RRT算法性能更高,在狭窄通道场景与复杂障碍物场景下相比于传统RRT算法平均规划时间各减少49.44%和17.97%,相比于A^(*)算法平均规划时间各减少了80.23%和52.93%,得到的路径更短更为平缓,同时大幅降低了RRT算法路径规划失败的可能性,验证了改进RRT算法的可行性与有效性,解决了原算法随机性高、存在冗余路径和平滑性差的问题。

关键词： 智能传播   国际传播   计算传播   社交机器人   人像政治   计算机视觉   社交媒体平台   Twitter  

摘要： 人像在政治传播活动中具有特别意义,以人像为中心的视觉政治实践近年来面临传播媒介的社会化、平台化与智能化挑战。研究以海外社交媒体平台Twitter的涉中国议题为切入点,结合社交机器人识别技术和计算机视觉技术,观察以社交机器人为代表的算法代理如何影响当今人像政治的社交媒体实践。结果发现,Twitter社交机器人通过操纵性别、视觉年龄等人口特征,五官、表情等容貌特征,以及大小、位置、拍摄角度等画面特征的可见性,自动化地参与涉中国视觉议题的内容生产,并与人类用户的视觉传播活动形成显著差异。机器用户在顺应社交媒体平台社会化传播逻辑、力求引导社交流量的同时,又从根本上服务于政治逻辑,在涉中国议题上借助视觉手段塑造、加固海外社交媒体平台用户的刻板印象与政治偏见。技术逻辑、平台逻辑与政治逻辑相互交织并作用于当今人像政治实践,改塑了视觉政治生态以及个体认知与情感体验。

关键词： 道路病害检测   深度学习   YOLOv8   特征融合   激活函数   Dynamic Head   WIoU损失函数  

摘要： 道路病害检测对于确保道路的安全性和可持续性至关重要,对城市和社会的发展具有积极作用。为提高目前道路病害检测模型的性能,文中提出一种基于改进YOLOv8的道路病害检测算法。设计一种新型高效的特征融合模块(DWS),提高模型获取特征信息和全局上下文信息的能力;提出将ECABlock、LeakyReLU激活函数与卷积相结合的新模块ELConv来提高深层网络对目标的定位能力;另外,使用Dynamic Head检测头替换原始YOLOv8的头部,结合尺度、空间和任务三种注意力机制提升模型头部表征能力;最后,采用WIoU损失函数代替原损失函数来改善边界框精确度和匹配度。相比基线模型,改进模型在road damage detection数据集和RDD2022_Japan数据集上都得到了有效的验证,表明改进模型满足当下道路病害检测的需求,展示了高灵活性、准确性和效率。

关键词： 自动舵系统   自适应路径规划   避碰算法   环境感知   航行安全  

摘要： 随着全球船舶运输业的快速发展和海洋环境的日益复杂,船舶操舵控制问题是百余年来业界关注的研究热点。船舶自动舵系统作为船舶航行控制的核心技术,其路径规划算法的研究显得尤为重要。本文回顾了自动舵的沿革历程,综述了基于控制理论、信息技术、人工智能等技术的新一代自适应航迹舵,研究了场景感知、路径规划、算法框架等关键技术,分析了自适应航迹舵的主要功能,既能应对复杂多变的外部环境,又能提供自主避碰和智能决策,为船舶自动化和智能化发展提供了有力支持。本文的研究对于提高船舶操纵性、航行安全性、营运经济性具有现实意义。

关键词： 遥感影像   零水印   非负矩阵分解   Hu矩  

摘要： 为满足遥感影像数据在遭受大幅裁剪(强裁剪)后仍能有效保护版权的需求,该文提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)和Hu不变矩的零水印算法。首先将原始影像数据分解为系数矩阵和基矩阵,然后计算整体Hu矩不变量均值和分块不变量均值,将两者得到的特征值二值化后与版权信息进行异或操作以生成零水印。其中,系数矩阵及零水印需存入第三方机构,为版权验证奠定基础。在检测版权信息时,利用NMF可复原特性,从待检测数据中反算出原始数据,并提取零水印以进行版权信息比对。实验结果表明,该算法具有版权保护的唯一性和鲁棒性,尤其在抗强裁剪方面表现突出,显示出在遥感影像数据版权保护领域的应用价值。

关键词： 光纤麦克风   改进时延估计   超声   声源定位   局部放电  

摘要： 针对广义互相关(GCC)算法在强噪声环境下定位精度较低的问题,提出了一种改进的GCC时延估计算法。该算法将最小均方(LMS)算法与二次互相关法结合起来,以此改进传统的GCC算法,从而有效地抑制了噪声的影响,并且通过使用样条插值技术,在二次峰值检测过程中显著提高了时延估计的准确性。仿真结果表明,该算法使得声源坐标位置的误差控制由传统GCC算法的17.7%降低至8.36%以内;而在实际应用测试中,声源坐标位置的误差也由传统GCC算法的42.2%大幅降低至15.4%。

关键词： 算法决策   可解释性   人工智能   人机互动   算法官僚   基层公务员  

摘要： 以算法技术为辅助工具浸入公共部门决策已变得无处不在,人工智能渗透公共治理过程的新一代治理模式成为未来公共部门数字转型的重要方向。然而,当前算法系统“黑箱”属性受到越来越多的质疑,带来算法治理的“信任赤字”与“问责缺失”等问题。研究从可解释的人工智能(Explainable Artificial Intelligence,XAI)逻辑出发,通过一项2(解释来源:规则vs数据)×2(解释内容:程序vs结果)的调查实验,在税务部门应用算法决策系统的场景中,探索不同类型XAI对传统官僚采用算法决策建议的作用机制。实证结果显示:可解释的算法系统可以促进基层公务员对算法决策的采纳偏好,其中数据驱动的程序解释型算法系统或数据驱动的结果解释型算法系统,相较无解释组,均会促进基层公务员对算法决策的采纳偏好;数据驱动的XAI比规则驱动的XAI更能促进传统官僚对算法决策的采纳偏好;数据驱动结果可解释性算法系统能够增强传统官僚对于算法系统的公平感知和技术信任,从而更偏好采纳算法决策。这些发现表明,不仅要发展算法官僚的技术能力,也要建构传统官僚能够理解的算法系统,探索人机良性互动模式,才能推动算法系统在公共部门的顺利落地。

关键词： 算法可视化   教学平台   效果评价   课程改革   教育改革  

摘要： 算法作为计算机科学和管理科学等领域的基础知识,因其高度的抽象性和复杂性,使得很多学生在学习中理解起来比较困难。因此,如何通过创新教学方法来提升学生对算法的理解和应用能力,成为当前算法课程教学改革的一个关键问题。该研究设计并构建了包括算法可视化、算法资源、教师管理和学生管理等4个模块的算法可视化教学平台,以帮助学生更直观和深入地理解算法。算法可视化教学平台通过动态演示功能,使学生能够掌握复杂算法的执行过程,并提供交互操作,使学生能够自主控制算法的运行步骤,从而增加学习的趣味性和参与感。对算法可视化教学平台的实际应用进行调研和数据分析,结果显示,该平台在帮助学生掌握复杂算法、提升学习兴趣和增强互动体验方面取得了显著成效,以期为与算法相关课程的教学改革创新提供有价值的参考。

关键词： 大地线展绘   墨卡托投影   二分法搜索   道格拉斯普克算法   大地主题解算  

摘要： 针对现有墨卡托投影面大地线展绘方法计算数据量与制图精度不匹配、纵跨赤道大地线展绘拱高误差超限等问题,本文在分析墨卡托投影面大地线表象曲线几何特性的基础上,借鉴二分法搜索思想,建立了大地线赤道分割点对分逼近精准解算模型,实现了任意给定比例尺条件下纵跨赤道大地线赤道分割点求解;通过分析内插点与拱顶点切线方位角的变化规律,构建了大地方位角精确引导的拱顶点搜索规则,实现了墨卡托投影面任意弧段大地线表象曲线拱高误差快速解算;类比道格拉斯普克算法思想,将制图允许误差作为曲线抽稀阈值,最终实现了任意给定比例尺条件下大地线快速精确展绘。试验结果表明,本文算法显著提高了计算效率,降低了内插冗余。在典型应用场景中,本文算法在严格控制拱高误差不超过制图允许误差条件下,计算所得内插点数最大程度可减少为现有算法的约千分之一,计算所用时间缩短至约百分之一。