摘要：为使苹果采摘机器人在复杂果树背景下能快速准确地检测出苹果,提出一种轻量化YOLO(You only look once)卷积神经网络(Light-YOLOv3)模型与苹果检测方法。首先,对传统YOLOv3深度卷积神经网络架构进行改进,设计一种同构残差块串联的特征提取网络结构,简化目标检测的特征图尺度,采用深度可分离卷积替换普通卷积,提出一种融合均方误差损失和交叉熵损失的多目标损失函数;其次,开发爬虫程序,从互联网上获取训练数据并进行标注,采用数据增强技术对训练数据进行扩充,并对数据进行归一化,针对Light-YOLOv3网络训练,提出一种基于随机梯度下降(Stochastic gradient descent,SGD)和自适应矩估计(Adaptive moment estimation,Adam)的多阶段学习优化技术;最后,分别在计算机工作站和嵌入式开发板上进行了复杂果树背景下的苹果检测实验。结果表明,基于轻量化YOLOv3网络的苹果检测方法在检测速度和准确率方面均有显著的提高,在工作站和嵌入式开发板上的检测速度分别为116.96、7.59 f/s,F1值为94.57%,平均精度均值(Mean average precision,mAP)为94.69%。

摘要：本文设计了一种具有红外检测、GPS定位以及无线通讯报警的智能导盲手杖,该导盲手杖以STM32微处理器为主控芯片,利用超声波传感器及红外传感技术检测周围事物并形成信号,GPS对所在位置进行定位,通过无线传输模块将各种位置及环境信息进行综合分析,通过信息提示模块对使用者进行精确定位导航。该导盲手杖具有人性化的特点,不仅可以使失明者得到手杖传统意义的支撑作用,并且可以精确检测周围环境和精准定位。

摘要：针对以往停车问题解决方法局限于其中某一环节而导致成效不足的问题.本研究基于北京市停车问题的研究与实践,系统梳理城市停车问题致因的关联链条,并通过因素关联度分析,对当前停车问题需要解决的关键环节进行重要度排序,依次为政府主导作用、社会资本融入、信息化运营、停车管理与执法、停车设施建设、停车规划配建等.在此基础上,按照"政府扶持、平台统筹、企业运营、民众参与"思路设计静态交通管理平台系统,期望通过平台的智能、规范、高效运作,系统性推动以上关键因素整体效应的发挥.