ADTD雷击探测仪的硬件结构及故障判断

主要介绍了ADTD雷击探测仪的模块组合及结构,阐述了利用指示灯工作状态判断故障的基本思路及检查、排除故障的方法。     

基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测

随着遥感影像空间分辨率的提升,地物成像特征愈加复杂,基于纹理表达和局部语义等技术的变化检测方法已很难满足需求.为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,构建了一套较大规模的0.8～2 m高分辨率遥感人类活动变化检测数据集(HRHCD-1.0);同时将空间注意力和通道注意力机制引入孪生变化检测网络中,设计了具有更强上下文变化...     

智慧城市云平台中地下管线系统模块设计

随着互联网技术支撑的实时以及动态的大数据时代的来临,智慧城市的发展面临新的问题。城市智慧管线系统是智慧城市不可或缺的重要组成部分,其系统在传统平台的网络硬件支撑、数据支撑、服务支撑、应用及用户各个逻辑层面上,必须有新的技术手段应用和对传统技术的升级及替代。     

基于STM32开发板的BDS/GPS数据实时采集与解码研究

针对实时接收BDS／GPS数据丢失、存储不合理、解码精度低等问题,提出以基于STM32F103RET6微控制器为核心的开发板为载体,通过编写数据实时采集与解码算法,实现对数据的存储与计算,得到高精度的伪距、载波等观测值,并实时输出BDS／GPS组合系统伪距单点定位结果。测试结果表明,单点定位的标准差为9 m左右,均方根误差为14 m左右,该开发板运行稳定、使用方便,可为实现多系统数据实时采集、解码和差分计算提供基础。      

大连地区及黄渤海域灾害性天气预报运行系统

运行子系统包括系统设计,建立用户接口软件,解决预报结论屏幕显示及建立将多个模块综合,以人机交互和自动运行两种方式运行。     

一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络

近年来各国对于海洋生物的保护意识日益强烈,用来监测海洋生物生存状态的水下机器人装备的研发是保护海洋生物资源的关键。水下相机是这类机器人在水下进行海洋生物监测时的光学感知设备。然而水下环境复杂,拍摄到的图像模糊不清,为解决水下图像模糊等问题,提出了一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络。在网络的编码器中采用双通道结构,其中一个通道采用了密集连接和高效通道注意力机制,提取水下图像的细节特征,另一个通道采用多尺度结构,提取原始图像的多尺度语义特征。接着,在网络中引入残差注意力模块和自适应特征融合模块,进一步优化了特征。最后将优化后的特征输入解码器重建出增强后的水下图像。试验表明：提出的网络算法在UIQM指标和Entropy指标上分别为3.005 6和7.654 7,较第二名的算法分别高出0.097 5和0.123 2。     

基于改进YOLOv7的道路目标检测方法

针对现有方法在道路场景中实施目标检测时存在对小目标检测精度低、泛化性能不佳等问题,提出一种基于YOLOv7的改进方法。在特征融合结构中,引入通道注意力机制来抑制更多负样本参与特征学习,同时在融合层末端输出四个尺寸的特征图,以强化对小尺寸目标的检测精度;使用改进K均值聚类（K-means++）算法生成与真实目标宽高更贴合的锚点框,让模型在训练前期快速收敛;最后在检测输出端使用软性非极大值抑制算法,精准检测重叠度较高的目标。以开源中国交通标志数据集（CCTSDB）与腾讯-清华100K(TT100K)数据集混合构建训练与测试数据集,实验结果表明,与原始YOLOv7相比,改进后模型在mAP@0.5、mAP@0.5:0.95指标上分别提升7.9%与5.6%,同时检测速度仅有少量下降,但仍能完成实时检测,同时在不同场景下保持性能稳定,充分证明了本文所提方法能够在复杂道路场景下开展多类目标的快速精准检测。     

波浪作用下锚链系泊浮式防波堤动力响应的数值模型研究

浮式防波堤充分利用波能在水深方向的分布特性,在满足工程消浪要求的同时对海域水沙交换影响较小,且能够快速布置,在某些实际工程有一定应用前景。为了深入了解波浪作用下浮式防波堤的动力响应,基于OpenFOAM标准求解器olaFlow,在刚体运动求解计算中植入锚链求解模块MOODY(mooring cable dynamics),实现了基于重叠网格方法的浮体运动与锚链受力耦合求解,建立了锚链系泊浮式防波堤动力响应的二维数值模型。利用该数值模型对锚链系泊单方箱浮式防波堤在波浪作用下的透射系数、运动响应、锚链张力进行了模拟,并和相关试验结果进行了比较。结果表明,模型能够准确模拟二维波浪和浮式防波堤的相互作用,并用于三维模型的改进。     

车载自组网可信节点与可信路由分析及实现

将可信赖平台模块(TPM)芯片引入车载自组织网VANET,提出了一种有效保护地理位置信息路由协议GPSR(贪婪周边无状态路由协议)的可信安全机制,从而能够防止恶意篡改路由协议和邻居位置信息表的行为。在NS2.30下对网络真实场景进行了模拟,证实此可信安全路由协议模型是正确的、有效的和合理的。     

软件模块故障倾向预测方法研究

研究了在区分故障严重程度下的软件模块故障倾向预测方法,将故障分为高严重程度和低严重程度两种类型,用统计分析和机器学习方法分析静态代码度量与故障倾向之间的关系。以公开和私有两种类型的失效数据集作为实验数据,分析发现,故障的严重程度影响预测性能,预测不同严重程度的故障需要选择不同的度量和分类模型,预测低严重程度故障的性能好于预测高严重程度故障的性能。