摘要：基于CPU及GPU的卷积神经网络平台存在体积大、能耗高等问题,提出了一种基于Zynq平台的卷积神经网络人脸检测加速系统。该系统采用YOLOv3-Tiny算法,并利用Wider Face人脸数据集进行训练。为提高网络效率,采用层融合技术减小网络深度,加快检测速度;同时,采用8位整数量化策略,以降低内存访问量,减少资源消耗。通过利用ZynqXC7Z035芯片上FPGA端并行计算能力,设计出可重复利用的多通道卷积计算模块,实现DSP的重复递用。实验结果显示,所设计的加速系统实现了9.5FPS的实时推理速度,检测速度是intel i7-8700CPU的7.9倍,系统功耗仅为2.65W,满足低功耗的性能需求。

摘要：为解决彩色电泳电子纸因粘滞阻力等引起的显示颜色饱和度低、边缘模糊等问题,本文提出基于HSL空间的彩色电子纸边缘增强误差扩散算法,以提高图像显示质量。该算法首先将去噪图像利用边缘检测算子得到边缘增强图像,结合边缘增强图像像素邻域平均灰度、像素与邻域灰度差异和像素邻域相似度得到新RGB图像像素值。接着,新RGB图像通过阈值处理过程得到16色阶RGB图像。最后,16色阶RGB图像转换到HSL空间,建立HSL和RGB色彩空间的转换模型,根据像素点的亮度和饱和度计算出调整因子,从而增强RGB图像饱和度。该算法与传统的误差扩散算法相比,信噪比PSNR提高了3.9%~26.7%,UCIQE提高了10.1%~48.2%,相似度SSIM提高了13.2%~25.4%。主观评价参考ITU-R BT.500-1标准设计实验计算Z得分,最终本文算法处理后图像在彩色电子纸上显示的图像细节和颜色更加接近原图,整体视觉效果更好。

摘要：为了提升圆形料场堆取料机控制效果,文章介绍一种圆形料场堆取料机控制系统硬件选型及辅助系统设计方案。该系统主要控制硬件包括PLC芯片、变频器、传感器3个部分,辅助系统包括工业电视及喷淋系统两部分,在各部分相互配合下,共同对圆形料场堆取料机进行控制,提升圆形料场堆取料机在散装物料转运时的应用效果。通过应用分析发现,堆取料机累计停机时间约为5min,且堆料与取料时的实际出力为1800t/h,高于标准要求的1500t/h,符合规定要求。

摘要：针对无监督图像分割方法对噪声敏感而导致图像建模困难、分割结果准确率低等问题,该文提出一种图像边缘权重优化的最小生成树分割提取方法。首先,利用L0梯度最小值平滑处理噪声再结合Otsu优化Canny边缘检测,得到更加准确的边缘信息;其次,重新设计权重函数,采用更加合理的色差空间构建加权图,通过改进分割准则优化物体合并与区分过程;最后,选择不同类型图片进行抗噪性、分割效果实验。实验结果表明:相对于其他算法,该文算法的抗噪性能优秀,分割精度平均提升5.15%,过分割率平均下降32.07%,欠分割率平均下降2.69%。将其运用在实际航空遥感图像的河道湖泊提取中,所得结果相比其他主流算法结构更加完整,无关信息更少,抗噪性能更好。

摘要：为提升含分布式光伏配电网双层优化调度效果和该配电网的供电质量、降低运行成本与供电损耗、保障其运行的经济性与平稳性,提出一种基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法。以低节点电压偏移量、低线路损耗及低运行成本为目标函数,为含分布式光伏配电网构建包含上层主动配电网与下层微电网优化调度模型的双层优化调度模型,结合云模型改进的粒子群(Cloud Model Improved Particle Swarm Optimization,CMOPSO)算法求解所构建的调度模型,完成基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法的设计。实验结果表明,采用该方法进行优化调度后,可显著降低含分布式光伏配电网的线路损耗、电压偏移量及运行总成本,提高其各节点电压,使各节点电压更接近于安全电压基准值,减少配电网的供电损耗,提高其供电电能质量,保障其整体运行的平稳性与经济性;CMOPSO算法在求解模型时收敛到全局最优解的速度较高,收敛性能优越。所设计方法的总体效果较好,具有一定应用价值。

摘要：为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance,AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。

摘要：由于电网调用业务操作具有多样化特征,以单一的标准对其进行判断会影响批卷结果的可靠性,为此,设计了一种基于机器学习的电网调度业务自动批卷系统,将具有强大计算能力的AMD Zen4处理器和数据转化能力的SZ11-CBOX云盒作为硬件,利用AMDZen4的Raphael搭建BP神经网络,对业务操作的特征进行学习,通过K-means聚类过滤干扰,SZ11-CBOX将业务数据分类后,匹配待批卷数据与各分类特征之间的一致性,实现最终的评分。测试结果表明,系统的批卷结果与实际结果的拟合度可以达到99.0%以上。

摘要：针对目前集成成像3D显示系统存在视场角范围小以及重构图像分辨率低的问题,设计一种适用于曲面集成成像3D显示且具有不同数值孔径的柔性微透镜阵列结构,并成功搭建基于曲面屏的集成成像3D显示系统。采用Trace Pro光学仿真软件建立曲面集成成像3D显示系统模型,研究微透镜的数值孔径对曲面集成成像3D显示系统重构性能的影响规律。结果表明:当微透镜尺寸和厚度一定时,数值孔径越大,重构图像的质量越好,且视场角越大;当柔性微透镜阵列的数值孔径为0.376时,重构图像具有较高的分辨率,当视场角达到60°时,重构图像依然清晰。为了验证仿真,制备具有不同数值孔径的柔性微透镜阵列并搭建曲面集成成像系统样机,得到的实验结果与仿真结果基本一致。

摘要：针对图像目标检测任务中采用的深度学习网络复杂的计算和规模庞大的计算参数,导致基于ARM架构的嵌入式系统上,目标检测任务存在着高延时和处理速度慢的问题,文章提出并设计实现了一种新型完整嵌入式道路车辆检测方案。该方案在基于YOLOv3-Tiny的特征提取网络中采用结构重参数化的方法提升模型检测精度,并通过Vitis-AI在Zynq嵌入式平台上部署DPUCZDX8G架构的加速核对卷积神经网络的并行加速,最后将改进的YOLOv3-Tiny网络模型经过量化、编译,以动态链接库的方式部署。实验结果表明,在VOC2007上测试最终实现均值平均精度(MAP)为0.597,实时处理速度为27.7 FPS,同时帧率功耗比为1.49,适合边缘计算设备的低功耗要求。

摘要：冗余设计使核电厂系统广泛存在复杂时序失效行为,而基于静态故障树(Static fault tree,SFT)的事故风险评价无法对时序失效行为进行准确模拟。为解决这一问题,本工作提出一种基于事件树+动态故障树(Dynamic Fault Tree,DFT)的事故风险分析框架,并以典型三代压水堆主蒸汽管道破裂事故为例,开展动态事故风险案例分析。首先,建立主蒸汽管道破裂事故的事件树模型以及相关系统的DFT模型;其次,将系统故障树分为DFT模块和SFT模块,并将DFT树模块替换为超级事件参与后续计算;最后,采用割集法计算案例结果,并在相同条件下与传统SFT方法进行对比。案例分析结果表明:(1)相较于SFT方法,所提方法更为贴近系统的真实失效场景;(2)针对文中案例所提方法可以降低相关系统失效概率与部分事故序列的发生频率、有助于释放保守风险。