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关键词： 目标检测   YOLO   硬件加速   FPGA  

摘要： 为达到道路标识实时检测的要求,针对目前主流的目标检测算法在图像处理器上存在模型参数量大、实时性差、功耗大和成本高的问题,提出一种基于FPGA的道路标识实时检测方案。为减少参数量、提高检测速度,采用YOLOv3-tiny作为特征提取网络,进行权重参数的训练与优化;将模型浮点数参数量化为8位定点数,并将量化后的网络模型在FPGA上完成部署实验。实验结果表明,在Yolov3-tiny网络检测速率上,本系统对实验数据集的测试帧率可达到153 fps,功耗为4.92 W,峰值GOP/s为115GOP/s。该系统可以满足实时目标检测的要求,并且能够在低功耗的状态下实现系统的部署。

关键词： 磨机   负荷预测   无磁耦合   传感器   筒壁振动检测   磨音拾音器   边缘算法  

摘要： 为解决磨机功耗大、负荷难以预测等问题,提出一种基于无磁传感的球磨机综合检测系统。该系统利用无磁耦合传感技术监测磨机负荷,不受磨机内物料磁性影响,结合更能准确反映磨机真实负荷特性的低功耗滚筒筒壁振动检测单元,通过无线传输将振动数据发送给信号采集单元,解决滚筒筒壁振动检测系统取电难的问题。融合磨机的磨音采集数据,在本地边缘算法单元内借助深度学习对磨机负荷特性进行预测,并反馈给PLC控制器进行给料和加球等实时调节,实现系统的闭环控制,极大提升了磨机效率,稳定生产指标,显著降低系统能耗。该系统在某选矿厂的试用结果证实其对磨机负荷预测识别效果良好。

关键词： 车载网络   异常检测   支持向量机   边缘计算  

摘要： 随着车载网络闭环系统的打破,遭受可能攻击的风险越来越大。智能驾驶、辅助驾驶本身会使车载计算单元的负载较重,在车内采用异常检测算法将愈发占用车内资源、加重计算单元负载。因此,我们设计了一种基于边缘计算的车载网络数据异常检测系统,将异常检测转移到边缘服务器上进行,以减少车载网络的负担。利用智能小车、边缘服务器等软硬件平台,搭建车载网络异常检测原型系统,设计基于支持向量机异常检测模型,使用真车数据进行模型训练以及异常检测模拟;并使车辆与边缘服务器进行数据传输,得到车辆运行时的异常信息,维护车辆正常行驶。

关键词： 光纤镀膜探针   激光多普勒效应   短时傅里叶变换   有机玻璃   爆炸实验  

摘要： 粒子速度是分析固体介质中应力波传播规律的一个重要参数。结合激光多普勒效应和全光纤干涉测速系统,提出了一种基于光纤镀膜探针的固体介质中应力波粒子速度的测量方法。将光纤镀膜探针嵌入有机玻璃(PMMA)中,距爆心同一半径处,采用0.125 g TNT当量的微型炸药球作为爆炸源,进行填实爆炸产生应力波,通过采集光纤探针端面的运动信息,基于短时傅里叶变换的时频分析方法,解调出端面运动速度,进而反推出粒子速度。实验结果表明:不同光纤镀膜探针测得的速度分别为22.648 m/s、23.505 m/s,将反推的粒子速度与传统的圆环型电磁粒子速度计方法获取到的数据进行对比,两者的相对偏差低于5.00%,验证了光纤镀膜探针测量固体介质中应力波粒子速度的可行性。

关键词： 廉金属热电偶   不确定度   校准  

摘要： 本文用二等标准铂铑10-铂校准装置作为测量标准,对被校廉金属热电偶进行校准,通过对校准结果的不确定度评定,实现对被校热电偶的准确评价。

关键词： 跌倒检测   老年人   行为识别   机器学习  

摘要： 意外跌倒是老年人受伤和死亡的主要原因,因此对跌倒智能化检测系统的研究不断增多。本文将跌倒检测系统分为4个类别:可穿戴类、室内非图像类、室内图像类和混合类。阐述了各类的技术特点,并总结了系统中所用传感器。此外,介绍了检测跌倒的主要流程和内容,对跌倒判定的主要方法阈值分析法和机器学习进行说明。最后,分析了跌倒检测系统存在的不足。在未来,随着不断改进,跌倒检测系统将具有广阔的应用前景。

关键词： 安培力   洛伦兹力   霍尔效应  

摘要： 安培力和洛伦兹力是不同的物理概念,它们既有联系又有区别。通过对二者数学关系的推导,在做功问题上的矛盾的讨论,利用霍尔效应对其机理的分析,进一步论证了安培力与洛伦兹力在宏观和微观上的联系,以加深对这两个基本概念的理解。

关键词： G.654E   有效面积   损耗  

摘要： 随着通信技术的迅猛发展,对光纤光缆传输性能的要求也越来越高。G.654E光纤光缆作为一种新型的光纤传输介质,具有低损耗、大有效截面等优点,逐渐成为省际干线传输的理想选择。文章对G.654E光纤光缆的特性进行分析,与之前的光纤光缆进行对比,探讨其在省际干线中的应用优势。

关键词： 控制棒水力驱动系统   控制棒棒位   电容式传感器  

摘要： 内置电容式控制棒棒位传感器可应用于控制棒水力驱动系统。针对四螺旋电极电容式控制棒棒位传感器,本文对双电容值方法测量控制棒棒位的静态特性进行了研究。通过开展传感器的原理性实验,建立了传感器的计算模型,并进行了数值模拟结果的实验验证。假定被测杆整体偏心,利用数值模拟方法建立了两组电容值与控制棒棒位的函数关系式,并对该函数关系式进行了误差分析,分析了该关系式对被测杆不同偏转方向和倾斜状态的适用性。研究结果表明,利用双电容值的棒位测量方法,对控制棒棒位的最大测量误差小于±6 mm,传感器灵敏度在0.05 pF/mm量级,能够满足控制棒棒位的实际测量需求。

关键词： 网络入侵检测   深度学习   栈式自编码器   残差网络   CIC-IDS-2017数据集  

摘要： 互联网中存在大量隐私数据,因此防止网络入侵成为保护网络安全的关键问题。为提高网络入侵检测的准确率并解决其收敛慢问题,设计一种改进的堆叠自动编码器和残差网络(ISAE-ResNet)入侵检测模型。融合栈式自编码器和残差网络,首先将预处理后的数据输入到改进的栈式自编码器中,该栈式自编码器由2个副编码器和1个主编码器组成,数据经过副编码器和主编码器训练后重构出新的特征来防止过拟合问题;然后将解码层的权重捆绑到编码层进行优化,使模型参数减半来进行降维,提高模型的收敛速度;最后将处理过的数据输入到改进的残差网络中,并基于改进的ResNet网络设计一种加入软阈值函数的残差模块,通过降低数据中的噪声来提高模型准确率。在CIC-IDS-2017数据集上的实验结果表明,该模型准确率为98.67%,真正例率为95.93%,误报率为0.37%,损失函数值快速收敛至0.042,在准确率、真正例率、误报率和收敛速度方面均超过对比入侵检测模型,具有较高的有效性和可行性。