摘要：近年来,基于深度学习的人像图像抠图技术已经成为研究热点.相比传统的抠图方法,深度学习抠图技术通过使用深度神经网络来学习和识别图像中的各种特征,从而进行精确的人像抠图,具有更高的精细度和稳定性.为了获得更精细的前景蒙版,Trimap常作为网络的额外的输入.然而,当前许多方法在利用Trimap的特征方面效率不高,并且都倾向于设计更深更复杂的模型网络,这可能会导致模型计算资源占用较大增加以及减缓模型的计算速度.针对以上情况,本文提出了一种以Trimap作为额外输入的简单架构抠图模型,具体来说,本文通过将Trimap图像与原始图像进行特征融合,使得抠图网络能够更好地关注到Trimap中的特征线索.此外,本文还设计了一种新型的归一化方式,以适应模型的训练过程.与近年流行的抠图模型相比,该模型在公开的人像数据集上显示出更低的量化损失(mse:0.0003,mad:0.0019,grad:6.0,conn:3.3),并且具有更精细的边界效果.

摘要：针对传统的差分混沌移位键控(DCSK)研究完全基于软件仿真的问题,以短参考正交双倍速差分混沌移位键控(SR-ODBR-DCSK)通信方法作为混沌通信系统方案,利用USRP软件无线电平台和图形化编程语言LabVIEW设计了一个半实物混沌通信系统,将仿真产生的信息码元作为传递信息,设计了混沌通信系统发射端和接收端程序,阐述了该通信系统的实现过程;最后,基于USRP设备对该通信系统进行了半实物仿真测试。测试结果表明,发射端与接收端的基带码元高度一致,验证了系统的可靠性。

摘要：设计了一款乒乓球捡球机器人,集成智能车平台与5轴机械臂系统。智能车采用双步进电机驱动,确保稳定灵活的移动能力;机械臂通过高精度舵机驱动,实现复杂抓取动作。系统核心控制器选用树莓派,负责协调控制机器人的运动规划与抓取操作。为提升定位精度,结合相机与二维(2D)激光雷达的计算机视觉技术被应用于乒乓球的快速定位。提出了一种基于目标球位置计算机械臂关节最优转动角度的算法,以实现精准抓取。实验证明,该捡球机器人抓球误差控制在10.0 mm以内,有效实现了乒乓球的精确定位与稳定抓取。

摘要：如何快速地对永磁同步电机(permanent magnetic synchronous machine,PMSM)转子位置实现精确估计是实现PMSM无传感器控制的关键。然而,PMSM驱动系统的反电势谐波问题及其参数时变的特点影响基于锁相环(phase locked loop,PLL)转子位置估计方法的速度和精度。由于PMSM定子反电势中包含大量谐波,已有基于锁相环的滤波方法无法根据转速变化自适应调节频率,导致变转速工况下转子位置估计精度降低。为此,提出一种基于自适应混合滤波器的PLL估计方法,在分析PMSM包含的反电势谐波成分后,设计一种调节参数的混合自适应滤波器(hybrid adaptive filter based PLL,HAF-PLL)。通过仿真实验验证了所提方法对反电势谐波具有良好的滤波效果,能够准确检测出PMSM的转子位置。

摘要：第五代移动通信(5G)技术具有极高的数据传输速率并支持海量数据连接,然而传统的正交接入技术无法保证资源的高效利用。稀疏码分多址接入(SCMA)技术是一种非正交多址技术,通过资源块的有效分配保证了海量用户信息的可靠传输。在SCMA技术中,码本起着至关重要的作用。为了解决传统码本设计方法存在的误码率降低受限问题,通过艾森斯坦整数对资源块上的母星座进行构造,并引入网格编码调制技术(TCM)的子集分割思想,从而提出一种艾森斯坦整数优化(EIO)码本设计方法。仿真结果表明,在相同条件下,相比华为码本、传统艾森斯坦整数码本及TCM码本,EIO码本可以达到更低的误码率,为SCMA技术提供了一个可行的码本设计方法。

摘要：针对遥感图像目标检测模型难以在无人机、卫星以及移动设备等低算力场景下部署的问题,提出一种轻量化遥感图像检测方法EAF-YOLO。模型以YOLOv7框架为基础,采用Ef-ficientNet特征提取网络作为轻量级骨干网络,降低模型参数;在框架头部设计串行结构的空间金字塔池化层,提升内部尺度交换能力,增强对特征信息的聚合能力;采用WIoU损失函数作为回归损失,自适应地调整难易样本的权重,提高模型的检测性能。以遥感数据集DIOR进行实验,EAF-YOLO模型检测精确率达到了90.3%,参数量为9.3×10^(6),表明训练后的模型较YOLOv7具有较小的参数量,适用于遥感图像计算资源有限的场景。

摘要：针对播种机设计过程需求获取的复杂性和可用性低等问题,采用遥感等技术动态监测土壤、农作物生长过程中的一些参数,以优化设计需求特征,并以此为基础,提出改进的混合权重实例修改算法。该算法以相似实例检索为前提,以相似实例集中的特征相似度、问题-解特征间的关联度、问题特征间的自相关度为因子,通过矩阵乘法来构造解特征混合权重矩阵,进行实例修改。将其应用到铲式播种机的数字化设计系统中,以实现智能设计。研究结果表明新算法能有效提高机械设计结果的可用性和准确度。

摘要：针对智慧农业中需求获取手段、表达方法等导致智能设计算法复杂度高、可用性低等问题,将卫星遥感技术和网络技术结合实现农作物及其生长环境参数的实时监测,以优化播种机设计的需求特征,并以此为基础,提出基于混合相似度的实例检索模型。在该模型中,设计了多级实例库结构,并以特征间距离相似度、特征间可拓关联度、特征间可拓距测度为组成要素,构造多级混合相似度的层次结构与计算方法,进行多级实例检索。将其应用到铲式播种机的数字化设计系统中,可获得与目标实例最相似的实例。实验结果表明,在实例的特征值数据类型多样化的情况下,此算法能够有效地检索出合适的历史实例,提高检索结果的可用性。

摘要：研究了利用模拟退火遗传算法来设计F IR数字滤波器的方法。针对算法在寻优过程中,易陷入局部最优解和搜索缓慢的特点提出了改进方法,该方法充分利用了遗传算法的并行化抽样过程和模拟退火算法中控制算法的收敛性,不仅优化了时间性能,避免出现收敛的“早熟”现象,而且在一定程度上提高了算法的搜索性能。最后结合F IR低通数字滤波器的设计给出了仿真结果。

摘要：面对主流计算平台对框架轻量化的需求,设计一种基于多任务结构的轻量化抠图框架.将总体任务拆分为两类子任务,其中一类任务用来在语义层面上为高级特征分类,区分前景背景与未知区域的特征;另一类任务用于计算前景与背景图层的线性组合权重.通过与特征分类任务共享高级特征网络的权值获得精准的前景特征,再与低级别卷积特征相融合.所提出的模型能够生成精准的抠图掩膜,同时优化卷积神经网络来实现模型轻量化.在Composition 1K数据集上对比不同方法的实验结果:在分辨率为640×640的输入条件下,所提方法比DIM (deep image matting)和AdaMatting (adaptation and matting)方法分别减少19%和81%的空间消耗;对于同样的数据输入,所提方法需要的处理时间只有DIM消耗时间的五分之一.