摘要：针对监控环境中的人脸图像分辨率低、辨识度差的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸超分辨率重建算法。设计包含42个卷积层的网络,在高层采用Inception结构与残差网络的组合学习残差,与输入相加得到输出。Inception结构增加网络宽度,增加网络非线性,残差网络加快网络的收敛速度,将不同放大因子的低分辨率人脸融合到一个训练集中训练,解决不同放大因子的重建问题。实验结果表明,相比Bicubic和SRCNN,该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)上分别提升了2.4 dB/2.1%和1.33 dB/1.05%,网络的收敛速度得到较大提高。

摘要：为同时满足较好的超分辨率重建效果和实时处理要求,提出一种基于CNN的图像超分辨率重建方法。以低分辨率图像作为输入,采用1×1的小卷积核进行降维和扩维处理,减少网络的参数,利用反卷积与池化的组合提取出对结果更为敏锐的特征,通过反卷积进行上采样重建,易于实现图像不同比例放大。实验结果表明,相比FSRCNN-s、ESPCN等方法,该方法实现了更好的重建效果,平均每秒能处理24张以上尺寸为320×240的图像,满足对视频超分辨率重建的实时性要求。

摘要：以甲基乙烯基硅橡胶为基料,白炭黑为填料,开发了一款低压缩永久变形的硅橡胶产品,研究了温度、耐热剂、不同品牌生胶、结构化控制剂对混炼胶压缩永久变形性能的影响,并通过配方设计,最终提升了硅橡胶的压缩永久变形性能。结果表明:测试温度、生胶种类、耐热剂和结构化控制剂对改善压缩永久变形性能的作用较小;较佳配方为:75份甲基乙烯基生胶110-8S、20份甲基乙烯基生胶110-3S、5份甲基乙烯基生胶110-7SK、45份沉淀法白炭黑658B、2.2份羟基硅油、1.0份乙烯基羟基硅油、0.4份含氢硅油、0.1份硬脂酸;采用该配方的产品,其177℃×22 h下的压缩永久变形为12.0%,能满足市场需求。

摘要：针对目前农业移动平台的移动灵活性及工作稳定性差等问题,利用机器人运动学对Mecanum轮全向运动能力进行理论分析,研制了一种基于uC/OS-Ⅲ系统的全向型农业测控平台,用于搭载农业机器人在复杂的作业环境中实现全向移动和田间信息采集,减轻劳动强度,提高劳动效率。该平台分为五部分:机械主体部分、环境检测系统、控制系统、操作系统及动力系统;通过机器人运动学的分析与计算、Mecanum轮轮组系统与平台运动坐标系的映射关系分析,获得实现全方位运动的必要条件与最佳的轮组结构布局,进而实现了稳定迅速的全向移动能力;通过uC/OS-Ⅲ操作系统对任务进行管理和调度,实现运动平台对作业环境的温湿度、光照强度、定位信息的检测与反馈。最后进行了平台的整体实验与验证,结果表明该平台实现了全向运动并具有较高的工作稳定性。