摘要：针对传统跌倒检测算法中特征提取不充分、跌倒判别条件泛化性差、实时性差等问题,提出一种基于卷积神经网络和多判别特征的跌倒检测算法.为了完成更丰富的特征信息提取并保证实时性,首先,使用MobileNetV3轻量级网络完成对输入图片中人物特征信息的准确、快速提取;其次,使用3个小型卷积核的叠加和残差网络,保证网络在具有相同感受野的情况下降低网络模型的参数量,以保证图像中人体关键点检测的实时性;再次,为了提高跌倒状态判别的准确性,将人体躯干、四肢与地面间夹角,以及人体标定框高宽比变化作为跌倒判别特征;最后,设计了一个基于云服务器的物联网系统,以缓解用户终端计算能力不足导致实时性差的问题.在URFD数据集和自建数据集上进行大量实验的结果表明,该算法的检测准确率分别为99.0%和98.5%,该算法相对于传统跌倒检测算法具有更高的准确性和更好的普适性.

摘要：以实现车间AGV精确导航为目标,针对视觉-惯性融合定位方法存在的缺少绝对位姿、绝对尺度估计不准确、累积误差大等问题,提出一种多视角视觉-惯性紧耦合的实时定位方法。首先为了建立全局参考坐标系,实现长期漂移校正,设计了一种具有全局一致性的视觉-惯性融合AGV导航框架。然后针对视觉-惯性融合初始化过程中的尺度估计不准问题,提出多视角相机与IMU(惯性测量单元)联合初始化方法,通过最大后验概率模型得到更精准的初始化参数。针对跟踪估计部分存在的误差累积和惯性偏差漂移问题,提出二维码位姿修正模型,对部分关键帧进行周期性补偿。针对优化建图部分存在的位姿优化易陷入局部极值问题,提出位姿约束优化模型,提高AGV定位精度。搭建了车间AGV导航平台上对本文方法进行了验证,并与当前最先进的视觉-惯性导航方法进行比对,结果表明本文方法的时间效率与定位精度均明显优于对比方法;平移的均方根误差小于50 mm,旋转的均方根误差小于2?。

摘要：为了解决工厂车间视觉监控存在噪声干扰、光线变化、目标遮挡等问题,提出一种基于多模态视觉监控的工人跌倒检测算法.首先,采用热像仪和可见光相机获取车间内全天候监控图像,结合自适应滤波模型对图像进行降噪处理,以抑制环境噪声对监控图像的干扰;然后,构建一种改进的人体姿态特征提取网络,通过融合串联时间帧合并模块和位姿残差模块,以简化目标检测的特征图尺度,实现监控图像中工人区域被部分遮挡时姿态的实时、可靠预测;最后,设计人体轴线倾角、人体外接矩形框长宽比以及双膝盖点移动速度作为工人跌倒判别性特征,进而实现车间内工人的跌倒判别.在自建数据集和公开数据集上对所提出方法进行验证,实验结果表明,所提出算法的跌倒检测精度分别为95.6%和96.3%,与对比算法相比具有更好的准确性和实时性.

摘要：文章提出一种基于物联网及云计算的智能物流调度平台,在设计上,提出一种新的文件注册机制,将数据存储全部以文件形式存储在云存储平台上;在实现上,分析了当前主流的云计算平台,通过一个案例说明了本文的设计.对该平台分析表明,虽然整体设计存在响应慢的缺陷,但能兼容物流企业现有信息平台,同时具有高扩展性、高动态性、高弹性、高兼容性、高容灾性等特性.

摘要：根据某工程轨道车牵引梁后盖板原设计结构在压缩工况中安全系数不符合设计要求的问题,结合子模型法对其结构进行拓扑优化.基于拓扑优化结果对牵引梁后盖板的结构重新设计.从制造工艺和轻量化设计方面考虑,确定了牵引梁后盖板结构的最优方案.通过整车静强度计算,结果表明:在各个工况下的安全系数均满足设计要求,同时其质量也在原有基础上减小11.13%,达到设计预期目的.

摘要：依据某高速动车组排障器的静强度计算结果,利用HyperWorks有限元仿真软件对其结构依次进行拓扑优化和尺寸优化.综合考虑制造工艺、外形美观和型材参数等因素,对优化结果进行修正得到最终方案.结果表明,在满足静强度相关要求的前提下,排障器结构整体减重14.45%,材料利用率显著提高,轻量化设计取得显著效果,为日后排障器结构设计提供参考.

摘要：通过HyperMesh软件Optistruct求解器对某跨座式单轨车底架冲击座进行了静强度分析,在超载拉伸工况和超载压缩工况下,冲击座的最大应力均小于许用应力,符合规范要求;在满足规范的情况下,对冲击座进行了拓扑优化和尺寸优化,确定了最佳的材料分布和最佳板厚,最终使冲击座质量减少了31.1%.优化效果可观,为以后机车车辆底架冲击座的设计提供了参考.