摘要：针对低照度图像目标检测的挑战,提出一种端到端检测方法FDLIE-YOLO。首先,设计频域处理模块FDPB(Frequency Domain Processing Block),采用傅里叶变换提取全局信息,从而获取估计幅度分量,利用其与亮度的正相关关系,提升低光照图像质量,进而构建频域低照度图像增强网络FDLIENet(Frequency Domain Low-light Image Enhancement Network)。然后,使用YOLOv8n进行目标检测,通过联合损失实现图像增强与目标检测的端到端训练。该损失引入马氏距离的幅度差异损失,以精准调整图像幅度,并用MPDIoU(Minimum Point Distance based IoU)损失取代YOLOv8n原有的回归损失,提高检测准确性。实验结果显示,FDLIENet在低照度环境下的图像增强表现显著,在LOLReal和ExDark数据集上的PSNR、SSIM和NIQE指标分别达到23.18 dB、0.858和3.98;FDLIEYOLO在ExDark数据集,平均精度均值mAP为80.6%,较当前主流端到端检测方法提高了1.1%~1.6%,且实时性好。

摘要：带式输送机是一种现代化生产中重要连续运输设备,为提高其速度控制性能,解决调速过程存在的平均加速度不合理,超调量和振荡大的问题,设计出一种变权综合型适应度函数。该适应度函数中的误差绝对值积分部分用于优化比例-积分-微分(Proportional-integral-derivative,PID)控制器的综合性能;加速度调节部分用于在符合现行带式输送机设计规范前提下设定平均加速度;超调量抑制部分用于实现被控对象的响应速度无超调和振荡;稳态误差抑制部分用于保证被控对象响应速度的稳态误差为零。仿真试验结果表明,采用基于变权综合型适应度函数的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)智能整定PID控制器参数,实现带式输送机平稳调速,平均加速度符合带式输送机设计规范且可调,响应速度快,无超调、无振荡、零稳态误差,有效降低对带式输送机造成损坏,提高控制性能;其适应度函数的参数易于获取、PID控制器的初始参数可随机设置,参数整定过程简便,易于实现,利于工程应用,在煤炭、港口、电力、矿山、冶金、化工、农业等领域具有重要应用价值。

摘要：利用嵌入式系统软硬件设计仿真平台Proteus对点阵式LED滚动汉字显示屏进行仿真设计,完成了系统的硬件电路设计和软件编程,并进行了仿真调试,实现了汉字在点阵式LED显示屏上的滚动显示,达到了仿真设计的目的。

摘要：在遥感图像目标检测领域,多数目标检测算法针对小目标检测时效果不佳,为此,提出一种多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法。利用SSD算法的基础网络进行特征提取,形成特征图金字塔。设计特征图融合模块,融合浅层特征图的位置信息和深层特征图的语义信息,从而保留丰富的上下文信息。设计冗余信息去除模块,通过卷积操作进一步提取特征图中的特征,并对特征信息进行筛选,以减少特征图融合时带来的混叠效应。在遥感图像数据集NWPUVHR-10上的实验结果表明,该算法的平均检测精度高达93.9%,其针对遥感图像小目标的检测性能优于FasterR-CNN和SSD等算法。

摘要：我国城市建设在快速发展的过程中,污染问题与日俱增。为此,文章基于绿色生态理念的设计思路,分别阐述了城市道路设计中的材料应用、路面再生技术、“海绵城市”理念应用、人文设计四个方面的内容,旨在实现绿色生态的发展目标。

摘要：目的:文章基于老年旅游的视角,探究乡村旅游适老化服务的优化升级策略。方法:通过实地调研和老年游客访谈,针对乡村旅游适老化服务出现的诸多问题提出具有可行性的优化升级策略。结果:文章分析发现乡村旅游发展中存在适老化旅游产品数量、层次较少,适老化服务基础配套设施缺乏等问题。结论:优化升级乡村旅游景区的适老化服务,既能够实现乡村旅游的改革创新,又能为老年人提供更优质的康养服务、旅游服务、旅居服务等,助力乡村旅游更好地发展。

摘要：文中提出了一种基于FPGA和ARM的线阵CCD信号采集器的设计方案。选用XC3S500E(FPGA)芯片和S3C2440(ARM)芯片设计了线阵CCD信号采集器的硬件电路;采用Verilog HDL和C语言分别编写了信号采集器的软件。搭建了线阵CCD信号采集系统,并进行了实验。结果表明,该采集器能够实现线阵CCD信号的采集、存储、处理,以及通过以太网传输到上位机的功能,具有采集信号质量好、可靠性高、传输速率高、人机交互好、组网方便等优点,在工业生产监测中具有广泛的应用价值。

摘要：提出一种输送带纵向撕裂故障检测系统信号采集器的设计方案。该信号采集器包括线阵CMOS传感器模块、信号采集控制模块和数据处理传输模块。采用线阵CMOS传感器ELIS-1024设计了CMOS传感器模块;采用XC3S500E芯片设计了信号采集控制模块,采用VHDL语言编写FPGA程序;采用TMS320C6748芯片设计了数据处理传输模块。搭建了输送带纵向撕裂故障检测系统信号采集器的实验平台,并进行了实验。结果表明:该信号采集器能够实现对线阵CMOS传感器信号的采集、存储和处理,并通过以太网传输到上位机的功能,具有采集信号质量好、可靠性高、组网方便等优点。

摘要：针对矿用输送机运行过程中易发生跑偏的工程背景,研究了基于机器视觉的输送带跑偏故障检测.采用线阵CCD相机实时采集输送带图像,经二值化处理后,从二值图像中提取故障特征来识别跑偏故障.着重分析了输送带图像的快速处理和故障识别方法,提出了一种灰度平均法用于输送带与背景的快速分割;通过将二值图像映射为一维故障特征函数,设计了由跑偏角和偏移量构成的跑偏特征向量用于跑偏检测.开发了一个输送带跑偏故障视觉在线检测系统,实验室测试结果验证了该监测系统的有效性.

摘要：目的基于学习的图像超分辨率重建方法已成为近年来图像超分辨率重建研究的热点。针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建(SRCNN)方法网络层少、感受野小、泛化能力差等缺陷,提出了基于中间层监督卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,以进一步提高图像重建的质量。方法设计了具有中间层监督的卷积神经网络结构,该网络共有16层卷积层,其中第7层为中间监督层;定义了监督层误差函数和重建误差函数,用于改善深层卷积神经网络梯度消失现象。训练网络时包括图像预处理、特征提取和图像重建3个步骤,采用不同尺度因子(2、3、4)模糊的低分辨率图像交叉训练网络,以适应对不同模糊程度的图像重建;使用卷积操作提取图像特征时将参数pad设置为1,提高了对图像和特征图的边缘信息利用;利用残差学习完成高分辨率图像重建。结果在Set5和Set14数据集上进行了实验,并和双三次插值、A+、Self Ex和SRCNN等方法的结果进行比较。在主观视觉评价方面,本文方法重建图像的清晰度和边缘锐度更好。客观评价方面,本文方法的峰值信噪比(PSNR)平均分别提高了2.26 dB、0.28 dB、0.28 dB和0.15 dB,使用训练好的网络模型重建图像耗用的时间不及SRCNN方法的一半。结论实验结果表明,本文方法获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,提升了图像超分辨率重建质量,泛化能力好,而且图像重建过程耗时更短,可用于自然场景图像的超分辨率重建。