摘要：人体关键点检测是计算机视觉的热点研究领域.目前,对于体操动作关键点检测,仍存在检测精度不足及缺乏细节部位检测能力等问题.为了提升检测精度,本文设计了一种多分辨率网络,该网络在浅层具备较大感受野,同时能够利用高分辨率通道增强细节特征的提取能力.为实现对手部及脚部关键点的检测,设计了一种增量学习网络.该网络融合了多分辨率网络的浅层特征并利用自建数据集计算深层特征以提升网络对手部及脚部关键点的检测能力.最后对两个网络输出结果进行合并.计算机仿真表明,多分辨率网络在COCO2017关键点检测数据集上达到了94.4%的准确率,并且增量学习网络能够在训练数据较少的情况下实现对细节部位关键点的准确检测.

摘要：针对车内语音交互在复杂噪声环境下识别率低以及难以在有限计算资源设备上部署问题,本文设计了轻量化的语音增强模型和语音识别模型并进行联合训练.语音增强模型引入多尺度通道时频注意力模块来提取多尺度时频特征和各个维度上的关键信息.在语音识别模型中提出了多头逐元素线性注意力,显著降低了注意力模块所需的计算复杂度.实验表明,在自制数据集上这一联合训练模型表现出良好的噪声鲁棒性.

摘要：LED光源具有高显色性、高发光效率、寿命长、节能环保等优秀的性能,目前很多服装店已经采用LED进行照明。但服装店在选择照明方式上出现很多问题,比如灯光不能再现服装的真实原貌,消费者的氛围感知不强,消费者购买欲望差。以可调LED光源为基础,针对服装店室内照明场合,分别采用普通照明方式、重点照明方式、局部照明方式和混合照明方式,设计了四种不同物理参量的光环境,借助心理物理实验的语意差别量表法,使用了36组词对组成了主观评价问卷调查表,采用22名观察者模拟消费者(11名男性和11名女性),对相应的四种照明环境的五种颜色服装(黑色、蓝色的男装以及白色、红色和黄色的女装)进行喜好度、吸引度、舒适度和色彩真实度的主观评价。运用差异系数检验了主观评价数据的稳定性与准确性,确定了数据真实有效。采用主成分分析方法,评估了相应的照明方式效果,得到了评价服装店照明环境氛围的基本维度为活泼性(liveness)、舒适度(coziness)和商业性(commercial),通过单因素方差分析方法进一步判断得到活泼性为服装店最重要的基本维度。另外,分析了在四种LED照明光环境下,服装颜色对观察者颜色感知的影响。研究结果表明:在服装店中,普通照明方式由于与传统光源的照明效果相似,消费者的各项评价指标普遍较低,因此普通照明方式不应在服装店中单独使用;对于黑色、蓝色的男装和红色的女装,混合照明方式比其他照明方式更适合,产生的照明效果更能吸引消费者的注意;对于黄色的女装,采用局部照明方式的效果更受消费者喜爱,但是消费者对照明环境采用局部照明方式下的蓝色男装的评价指标很低,所以对于服装店的蓝色服装应该避开使用局部照明方式;对于白色的女装,利用重点照明方式,更能吸引消费者的注意。

摘要：现有人体姿态估计方法处理遮挡情况时性能较差,为此提出新的估计网络,包含遮挡区域强化卷积网络(OCNN)和遮挡特征补偿图卷积网络(OGCN).设计高低阶特征匹配注意力以强化遮挡区域特征,由OCNN提取高适配权重,通过少量遮挡数据的方式实现遮挡部位的强化检测.由OGCN消除障碍物特征,通过强化关键点共有及专有属性的方式补偿节点特征;进行邻接矩阵重要性加权以改善遮挡部位特征质量,提升检测精度.所提网络在数据集COCO2017、COCO-Wholebody、CrowdPose上的检测精度分别为78.5%、67.1%、77.8%,优于对比算法.在自建遮挡数据集上所提网络节约了75%的训练数据使用.

摘要：目前气体传感动态配气方法已经广泛应用,但具体的配制精度还没有系统研究。设计并组建了以四级杆质谱仪、质量流量控制器和计算机程控系统为主的气体传感器测试系统,该系统根据质谱仪的测试数据利用线性最小二乘法实时调整质量流量控制器的输出电压,采用LabVIEW8.5编写上位机数据采集软件进行远程闭环控制。对目前工业领域使用量最大的12种危化品气体进行了气体配制,并对配制的部分气体利用Agilent6890气相色谱仪进行了测试分析,给出了该测试系统在常温常压下配制不同浓度混合气体的精度。实验数据表明:该系统配制的气体可以作为工业气体传感器的标定气体使用。

摘要：随着第五代移动通信的到来,无线信号传输速率越来越高,信道带宽越来越大,无线信号在时域和频域的衰落越发明显。信道估计技术是移动通信系统中的关键,其估计的精度与估计的效率直接影响到移动通信系统的性能。为了研究一种计算量小,复杂程度不高的信道估计方法,本研究仿真了第五代通信多载频信号在5G信道中的传输特性。针对载频信号传输的差分概率统计特性提出了一种基于先验差分概率的信道估计方法;设计了数据传输帧结构。仿真实验结果表明该算法在使用较少已知信息的情况下,通过先验差分概率的方法能有效估计信道,性能良好。

摘要：提出一种用于求解多目标优化问题的基于膜系统理论的演化算法.受膜系统理论的功能和处理化合物方式的启发,设计了求解多目标优化问题的演化操作.此外,在表层膜中,引入了非支配排序和拥挤距离两种机制改善算法的搜索效率.采用ZDT(Zitzler-Deb-Thiele)和DTLZ(Deb-Thiele-Laumanns-Zitzler)多目标问题对所提算法进行测试,所提算法求得的候选解既能较好地逼近真实Pareto前沿,又能满足非支配解集多样性的要求.仿真结果表明,所提方法求解多目标优化问题是可行和有效的.

摘要：针对有工件组调整时间的流水车间调度问题,提出了无成组技术假设条件下的多目标优化模型,并设计了一种进化计算与局部搜索结合的混合遗传算法。模型的目标函数是最小化最大完工时间和最大拖期。在局部搜索过程中,根据问题的特征定义了两种邻域结构,采取两阶段搜索策略,以提高算法的优化搜索效率。进化过程中,采用基于个体的累计排序数和密度值的适应度分配方法,以保持群体多样性,并采取精英保留策略,以保证解的收敛性。通过测试问题和实际问题的实验以及与其他算法的比较,验证了所提模型和算法的有效性。

摘要：针对现有图像传输系统实现成本高,硬件复杂的弊端,设计了一种基于ZigBee技术的无线图像传输系统,该系统中由ZigBee协调器节点作为数据收集器,接收图像数据并通过串口发送至上位机显示,存储;由ZigBee路由节点或终端节点挂载图像传感器作为图像采集节点。图像采集节点硬件设计中,创造性地在图像传感器与ZigBee芯片之间加入缓存电路,使得低性能控制芯片能够采集高速图像信号,简化系统复杂度,降低实现成本。通过制作PCB样板、搭建验证平台、编写C#上位机程序显示图像,验证了设计的可行性。

摘要：对大节距链传动爬行现象形成原因进行了详细分析,得出链传动多边形效应是引起大节距链传动不平稳的主要因素。列举了链传动多边形效应的补偿措施,给出了大节距链式输送机设计的几个设计原则。采用链轮-凸轮补偿机构和链条导向机构可以有效地消除爬行现象,保证足够的系统刚度、运行速度而减轻爬行现象。