摘要：交通标志检测在辅助驾驶中扮演着不可或缺的角色,为安全驾驶提供了至关重要的支持。在实际交通环境中,在黑夜或雨天产生的背景噪声会加大交通标志检测的难度。现有模型往往难以有效检出远处的小目标交通标志,此外,在设计交通标志检测模型时应当考虑到实际部署对模型体积的要求。为此,在YOLOv8的基础上提出一种增强前景的轻量级交通标志目标检测模型。首先,设计了1个轻量级的PC2f模块替换掉原本Backbone中的部分C2f模块,该模块降低了模型的参数量和计算量,在保留更多浅层信息的同时进一步丰富了梯度流信息,同时实现了模型轻量化和提升检测性能;其次,设计了前景增强模块(FEM)并将其引入Neck位置,该模块能够有效放大前景信息并减弱背景噪声;最后,增加了一层小目标检测层,用于在高分辨率的图像上提取浅层特征,加强模型对小目标交通标志的检测性能。实验结果表明,优化后的模型在数据集CCTSDB 2021和GTSDB上的mAP_(50)分别达到了82.5%和95.3%,相较于原模型分别提升了3.6和1百分点,并且模型权重大小减小了0.22×10^(6)。这些结果验证了所提模型在实际应用中的有效性。

摘要：模式转换器承担着波导基模到高阶模的转换任务,是片上多模光传输、模分复用传输的重要器件。基于薄膜铌酸锂平台,提出一种利用V形硅阵列的薄膜铌酸锂波导模式转换器,转换结构主要包括沿光传输方向排布的V形硅阵列,位于薄膜铌酸锂波导顶部。基于上述结构进行详细的设计与优化分析,在中心波长为1550 nm、转换长度仅为11μm的情况下,实现了输入TE_(0)模到输出TE_(1)模的高效转换。模式转换效率为96.8%,串扰为-28.6 dB,插入损耗为0.78 dB。进一步对转换结构进行横向扩展,实现了输入TE0模到输出TE_(2)模的高效转换。模式转换效率为91.3%,串扰为-14.3 dB,插入损耗为1 dB。若继续扩展,可获得其他高阶模。本器件及设计方法有望在薄膜铌酸锂波导多模光传输方向发挥优势,推动薄膜铌酸锂光子集成器件及回路的发展。

摘要：模式转换器能够完成波导基模到高阶模的转换,是片上多模光传输、模分复用传输的重要器件。文章基于薄膜铌酸锂(TFLN)波导,提出了一种利用纳米线加载结构设计的模式转换器,转换结构主要包括沿光传输方向以锥形方式排布的硅纳米线光栅及利用相变材料构建的矩形纳米线,两者分别位于TFLN光波导顶部的两侧。基于上述结构进行了详细的设计与优化分析,在中心波长为1.55μm,转换长度仅为6μm的情况下,实现了输入TE_(0)模到输出TE_(1)模的高效转换(模式转换效率97.6%,串扰-19.7dB,插入损耗0.31dB);进一步对转换结构进行横向扩展,实现了输入TE_(0)模到输出TE_(2)、TE_(3)以及TE_(4)模的高效转换,若继续扩展,可获得其它高阶模。本器件及设计方法有望在TFLN光波导多模光传输方向发挥优势,推动TFLN光子集成器件及回路的发展。

摘要：在未来非易失性存储器的应用中,有机双稳态存储器具有良好的发展潜力,但仍缺少对提升存储器性能的简单方法的探究。制备了一系列基于聚(4-乙烯基苯酚)(PVP)的三明治结构的柔性存储器,发现结构为氧化铟锡(ITO)/聚(3-己基噻吩)(P3HT)(二氯苯(DCB))/PVP/Cu的存储器写入电压最低。使用全溶液方法在柔性基底上制备此结构的存储器,并测试了其电性能。结果表明,写入电压为1.0 V,开关(ON/OFF)比为1×10^(5),保留时间达到2×10^(4)s。同时,通过分析其开关机理解释了结构和材料影响存储器性能的原理,加入修饰层P3HT和将金属电极由Al改为Cu,均可使介电层和电极之间的能级更匹配,从而降低载流子运输需克服的势垒;使用X射线衍射仪(XRD)和紫外-可见(UV-Vis)光谱仪验证了将P3HT的溶剂氯苯换为二氯苯,可增强P3HT分子的有序形态和结晶度,从而提高电荷传输能力以降低存储器写入电压。这将从设计材料和优化结构方面为提高有机存储器性能提供参考。

摘要：设计并开发了一个Android系统下用于偏瘫患者功能训练(OT)的全印刷柔性传感手套系统,可实现微弱应变信号的捕捉,经控制电路接收传感器信号并通过蓝牙模块近场传输,在移动端接收数据进行同步模型仿真,通过随机森林、支持向量机(SVM)等多特征分类算法识别不同的手势,用于监测人体手部的手指弯曲运动。用于信号捕捉的柔性传感器是由聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)与碳纳米管(CNT)导电复合材料采用丝网印刷在聚酯纤维布料及丁腈橡胶手套等衬底上经过多层套印而成,将低成本、可丢弃的消耗品与可重复使用的硬件设备相结合,形成集成度高的混合电路系统。该系统在手部活动障碍人群的医疗复健监测等方面具有巨大潜力,同时,一次性传感手套具有清洁、卫生并能有效控制交叉感染等特点,为居家护理和监测提供切实可行的解决方案。

摘要：曲面共形传感器在三维组件的结构健康监测领域十分重要。然而,传统转移印刷工艺很难保证传感器部署位置与取向的精度;因此,结合了五轴运动平台与直书写(Direct Ink Writing,DIW)工艺,直接在非展开曲面表面制备共形传感器阵列。首先,设计传感器打印流程并编写了运动控制算法。其次,在无人机桨叶表面打印了具有多层结构的传感器阵列来监测应变,并与有限元模型进行对比。结果显示监测数据与模拟数据在趋势上十分吻合,数值误差小于15%,证明该传感器能够监测零件表面的应变。最后,在曲率更大的螺旋桨表面上打印了传感器阵列,表明该方案具有高适应性及广泛的应用场景。

摘要：大学生创新训练是近年来兴起的课外引导式学习新途径。本文总结了基于创新训练的力学人才培养模式以及所取得的阶段性成果:在力学课程学习的基础上,鼓励学生参加以力学探索研究为牵引的创新训练,开拓学生视野,激发创新意识;在毕业设计培养阶段,针对在课程学习和大创训练中表现较好的学生设置以力学创新研究为主要内容的毕业设计课题,帮助学生接受初步的科研尝试;在此基础上,发掘并引导优秀青年学子加入力学研究组继续深造,并精心指导其完成系统的力学科研训练,帮助其规划从事力学研究的职业生涯,为力学科学、工程事业培养后备人才。

摘要：针对红外与可见光图像融合方法存在的对源图像特征分离不充分、可解释性低且融合规则难以准确设计等问题,提出基于互信息特征分离表达的红外与可见光图像融合方法,有效分离特征的同时保留源图像的典型信息。首先,采用互信息约束的编码网络提取特征,最大化源图像与特征间互信息来保留源图像的特征表示,同时通过最小化私有和公有特征的互信息来达到分离表达的目的;其次,特征融合阶段设计了层级特征自适应融合模块来有效融合不同层级的特征信息,减小语义差距并调整感受野,增强网络对特征的学习能力;此外,损失函数采用软加权强度损失来平衡红外与可见光特征分布;最后,对比实验的主客观评价结果表明,所提方法能有效融合红外与可见光图像的重要信息,具有良好的视觉感知。

摘要：针对目标检测算法模型在交通标志检测上容易出现错检和漏检等问题,提出一种融合前景注意力的轻量级交通标志检测网络YOLOT。首先引入SiLU激活函数,提升模型检测的准确率;其次设计了一种基于鬼影模块的轻量级骨干网络,有效提取目标物特征;接着引入前景注意力感知模块,抑制背景噪声;然后改进路径聚合网络,加入残差结构,充分学习底层特征信息;最后使用VariFocalLoss和GIoU,分别计算目标的分类损失和目标间的相似度,使目标的分类和定位更加准确。在多个数据集上进行了大量实验,结果表明,本文方法的精度优于目前最先进方法,在CCTSDB数据集上进行消融实验,最终精度达到98.50%,与基线模型相比,准确率提升1.32%,同时模型仅4.7 MB,实时检测帧率达到44 FPS。

摘要：该文采用Pred RNN技术设计了蓝藻时空序列预测综合实验方案,可为湖泊蓝藻治理提供有效参考。实验利用Python语言,在Pred RNN算法基础上,构建蓝藻时空序列预测系统。整个实验方案包括蓝藻NDVI(归一化植被指数)图像数据预处理、蓝藻数据集划分、时空序列预测模型训练、预测模型测试与彩色化显示5个模块,并通过对比实验说明了PredRNN算法用于蓝藻时空序列预测的可行性和实用性。该实验方案的设计可帮助学生熟练掌握Python编程技能,有利于提升学生对图像处理与计算机视觉知识的综合应用能力,实现计算机视觉课程教学理论至实践的延伸,强化教学与科研的有机结合,提升学生的科研素养,促进计算机视觉课程的建设。