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海洋環(huán)境下基于增強YOLOv7的垃圾目標檢測

海洋環(huán)境下基于增強YOLOv7的垃圾目標檢測[模擬設計][工業(yè)自動化]

針對海洋垃圾識別任務在實際應用中模型準確率不高的問題,提出一種基于優(yōu)化YOLOv7的海洋垃圾識別算法。在圖像增強部分,基于概率UIE的框架,通過添加eSE注意力減少特征信息的丟失。在損失函數(shù)部分,在IoU損失函數(shù)的基礎上引入兩層注意力機制的損失函數(shù),將其與EIoU損失函數(shù)融合進一步提升模型的泛化能力。將該算法應用于海洋垃圾檢測任務,并在基礎數(shù)據(jù)集上對其進行評估。在YOLOTrashCan兩個數(shù)據(jù)集上的平均精度均值指標分別達到69.5%、63.5%,相較于YOLOv7算法分別提升6%、1.6%。整體實驗結(jié)果表明,所構建的算法能有效提升海洋垃圾檢測的準確性。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:25 PM

面向三維場景動態(tài)設計的可視化工具設計與實現(xiàn)

面向三維場景動態(tài)設計的可視化工具設計與實現(xiàn)[模擬設計][工業(yè)自動化]

可視化工具能改善三維設計領域中工作復雜繁瑣的問題,但現(xiàn)有工具較少同時兼顧動態(tài)設計與低編程門檻要求。面向設計師群體,設計實現(xiàn)可視化工具,關注三維場景中的動態(tài)設計內(nèi)容。使用基于任務價值、影響力以及緊迫度的動態(tài)任務調(diào)度算法,改善關鍵視覺效果的響應延遲問題。實驗及運行結(jié)果表明,調(diào)度算法能優(yōu)化關鍵任務執(zhí)行,可視化工具有助于簡易快捷地進行三維場景設計。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:24 PM

基于Vivaldi的超寬帶低剖面天線設計

基于Vivaldi的超寬帶低剖面天線設計[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對超寬帶小型化雷達系統(tǒng)的需求背景,設計了一款通過交趾耦合形成天線間緊耦合結(jié)構的超寬帶低剖面陣列天線。該陣列天線單元首先在傳統(tǒng)Vivaldi天線結(jié)構上增設了一對帶圓形腔體的弧形槽,從而使傳統(tǒng)Vivaldi天線頂端呈現(xiàn)類似偶極子輻射結(jié)構的形態(tài);然后通過采用交趾耦合結(jié)構起到天線間緊耦合作用,明顯降低了天線的整體剖面高度;接下來在天線單元上層引入介質(zhì)匹配層,進一步改善了匹配效果。仿真結(jié)果表明:設計的陣列天線在2.5~15 GHz工作頻段內(nèi),其駐波比均小于2,12×12天線陣列最大增益大于20 dB,陣列天線單元剖面高度僅為15 mm(0.125倍低頻波長)。因此,設計的天線在保證超寬帶性能下還大大降低了天線的剖面高度,具有較高的工程應用價值。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:21 PM

基于排序分組碼本的糾錯譯碼優(yōu)化算法

基于排序分組碼本的糾錯譯碼優(yōu)化算法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對基于猜測隨機加性噪聲的通用糾錯譯碼算法中碼本容量大、譯碼速度慢的問題,提出一種基于排序分組碼本的糾錯譯碼優(yōu)化算法。對待譯碼序列分段,按照信息位碼重大小對各碼段進行排序,再按照碼重值對碼段進行分組,產(chǎn)生每組的碼本,以組的形式進行譯碼。經(jīng)仿真驗證表明,優(yōu)化算法譯碼速度相比于噪聲猜測譯碼算法提升了一倍,誤碼性能與極大似然譯碼算法性能基本一致,驗證了算法有效性。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:19 PM

基于LabWindows/CVI的飛機油量系統(tǒng)故障檢測和修理

基于LabWindows/CVI的飛機油量系統(tǒng)故障檢測和修理[嵌入式技術][航空航天]

現(xiàn)階段國內(nèi)直升機油量采集和顯示系統(tǒng)的排故方式多采用系統(tǒng)聯(lián)試,不能快速準確地定位故障?;贚abWindows/CVI設計開發(fā)了油量系統(tǒng)故障診斷測試程序,既可以單獨測試系統(tǒng)中某一個部件,又可以系統(tǒng)聯(lián)試。通過對串行數(shù)據(jù)的分析,均可以快速判定油量信號變換器或油量指示器的故障情況。該診斷方法易實現(xiàn),有助于彌補現(xiàn)階段直升機油量系統(tǒng)故障檢測和修理手段的不足,具有一定的應用前景。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:18 PM

基于FPGA的電磁繼電器在線測試系統(tǒng)設計

基于FPGA的電磁繼電器在線測試系統(tǒng)設計[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

電磁繼電器在現(xiàn)代國防軍事、工業(yè)自動化以及交通運輸?shù)阮I域應用廣泛,當系統(tǒng)中的電磁繼電器發(fā)生失效時將影響整個電氣系統(tǒng)的可靠運行。為了提高電氣系統(tǒng)的可靠性,需要檢測繼電器的特性參數(shù),以評估其工作性能并提高其穩(wěn)定性。針對電磁繼電器觸點易失效問題,設計了一套基于FPGA的電磁繼電器在線測試系統(tǒng)。采用鐵路繼電器作為試品,分析繼電器的各項特性參數(shù),并選取能反映其觸點退化程度的時間參數(shù)進行測試。這種能夠應用于多型號繼電器的便攜式在線測試系統(tǒng),可實時檢測繼電器吸合和釋放過程中的電壓變化波形并進行數(shù)據(jù)存儲,為后續(xù)繼電器的性能狀態(tài)評估提供了數(shù)據(jù)支撐,也為電磁繼電器的維修維護提供了參考數(shù)據(jù)。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:16 PM

基于RISC-V的硬件管理控制器設計

基于RISC-V的硬件管理控制器設計[嵌入式技術][工業(yè)自動化]

隨著云計算、大數(shù)據(jù)等先進計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,基于硬件的管理模式實現(xiàn)智能化管理具有重要意義?;赗ISC-V核心設計實現(xiàn)一種硬件管理控制芯片,利用網(wǎng)絡通信工具,實現(xiàn)對應用系統(tǒng)的有效管理?;赨VM驗證方法學構建驗證平臺進行仿真驗證,基于FPGA構建芯片原型驗證平臺與上位機進行協(xié)同驗證與穩(wěn)定性測試。物理設計采用40 nm工藝,設計頻率為250 MHz。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:14 PM

基于SiP技術的信號處理通道設計

基于SiP技術的信號處理通道設計[模擬設計][航空航天]

隨著軍用無人機等航電系統(tǒng)不斷朝著小型化、智能化、綜合化的方向發(fā)展,如何有效滿足裝備的低SWaP(Size,Weight and Power)要求成為一大難題。介紹了某型寬帶綜合化數(shù)字預處理模塊的研制,利用“裸芯片+高密度基板”系統(tǒng)級封裝(SiP)的方式對信號處理平臺(DSP、FPGA、SerDes和DDR芯片)進行集成,替代目前業(yè)界普遍采用的“封裝芯片+印制板+平面集成”的傳統(tǒng)方式,實現(xiàn)寬帶綜合化數(shù)字信號處理模塊的高密度集成。在主要性能指標(可編程邏輯資源、定點處理能力、浮點處理能力、數(shù)據(jù)傳輸速率)不變的情況下,使得信號處理模塊的面積降低為45 mm×45 mm,重量降低到103 g。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:13 PM

基于國密SM3算法的安全芯片設計與實現(xiàn)

基于國密SM3算法的安全芯片設計與實現(xiàn)[模擬設計][工業(yè)自動化]

基于信息安全的重要性以及芯片國產(chǎn)化的需求,同時為了提高信息安全技術的自主創(chuàng)新性,設計了一款應用于信息安全領域的安全芯片。該芯片以國密SM3算法為引擎核心,采用單總線通信方式,僅占用一個IO通信資源,協(xié)議支持1-wire總線協(xié)議,以滿足不同應用場景的需求。電路基于國內(nèi)商用110 nm CMOS工藝線完成電路設計和制造。芯片版圖面積為1.2 mm×1.9 mm,經(jīng)過流片后的測試和驗證,電路的通信功能正常穩(wěn)定。SM3算法引擎性能高效快捷,電路性能優(yōu)良。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:12 PM

基于GPU的視頻SAR加速處理架構

基于GPU的視頻SAR加速處理架構[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

視頻合成孔徑雷達(Video Synthetic Aperture Radar, ViSAR)可對目標區(qū)域?qū)崿F(xiàn)動態(tài)監(jiān)測,具備低時延、高分辨率的特點。高性能計算是ViSAR系統(tǒng)的關鍵技術。為滿足ViSAR系統(tǒng)的實時性要求,提出了一種基于圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)的ViSAR成像方案。該方案將極坐標格式算法(Polar Format Algorithm, PFA)部署到GPU上,使用并發(fā)流技術、異步并行技術等方法進行優(yōu)化,并結(jié)合SAR成像的幀率與數(shù)據(jù)重疊率之間的關系,充分發(fā)揮GPU的計算性能。結(jié)果表明:本架構處理單張尺寸大小為2 048×2 048的數(shù)據(jù)耗時0.17 s,較中央處理器(Central Processing Unit, CPU)平均加速32.8倍,有效解決了ViSAR系統(tǒng)的實時成像問題。

發(fā)表于:6/24/2024 1:03:11 PM

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