【摘 要】
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现有印刷电路板(PCB)缺陷检测方法,多采用参考法进行检测,对图片配准要求高,不仅耗时且定位误差大。YOLOv4速度快,精度高,但应用在PCB检测上存在着漏检的情况,对小目标检测效果不佳,现提出了一种基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测方法。首先,以CSPDarknet53为主干网络,采用单特征层结构,避免了数据不均衡带来的先验框分配问题。然后,将网络中的5次卷积改进为CSP结构的残差单元,进
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现有印刷电路板(PCB)缺陷检测方法,多采用参考法进行检测,对图片配准要求高,不仅耗时且定位误差大。YOLOv4速度快,精度高,但应用在PCB检测上存在着漏检的情况,对小目标检测效果不佳,现提出了一种基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测方法。首先,以CSPDarknet53为主干网络,采用单特征层结构,避免了数据不均衡带来的先验框分配问题。然后,将网络中的5次卷积改进为CSP结构的残差单元,进一步提高特征提取能力。最后,采取K-means++对先验框重新进行聚类,提高模型训练效果。实验部分采取北
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【目的】瑞香狼毒(Stellera chamaejasme L.)为瑞香科狼毒属(Stellera)多年生草本植物，是我国草地退化的标志性植物之一。本研究旨在探究甘肃高寒草原主要毒草瑞香狼毒根际微生物群落结构及其与土壤环境因子和酶活性之间关系，为治理因瑞香狼毒入侵引起的草地退化提供理论依据。【方法】采用Illumina MiSeq高通量测序技术对甘肃不同地区高寒草原的瑞香狼毒根际土壤微生物组成及多
利用石笋平均生长速率变化来重建古/现代气候环境变迁已成为洞穴古气候研究的重要领域。文章以湖北三宝洞横跨22～64万年的5支石笋167个~(230)Th年龄数据为材料，结合过去的工作，重建了晚更新世64万年以来东亚夏季风变化过程。结果显示：深海氧同位素（MIS）1， 5.5， 7.5，9，15.5阶段石笋生长速率显著增大，指示东亚夏季风强度明显增强；相反冰期阶段生长速率缓慢或者不发育，指示夏季风强度
放牧是影响草地土壤碳固存的重要因素，本研究选取黄土高原水蚀风蚀交错区西部、中部、东部地区及水蚀区，以各区20年以上退耕封禁地为对照，分析3个放牧强度下（羊粪球密度分别为0～10、10～20、＞20 ind·m~(-2)）退耕草地0～20 cm土层土壤有机碳储量的分布特征，研究放牧及其强度对退耕草地土壤固碳效应的影响。结果表明：放牧对交错区西部0～20 cm、东部0～10 cm，水蚀区0～5 cm土
为解决无人机在复杂环境下电力巡检的避障难题，研究基于并改进Inception- Resnet-V2网络，提出了一种无人机航向识别方法。引入深度可分离卷积，将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个过程，压缩了计算量。改进后的网络结构保证高精度的识别，同时节约了计算成本。改进后的网络模型在标准数据集上达到了92.5%的准确率。在实际电力巡检实验中，改进的网络模型针对于基杆塔的航向预测精度达到95.6%。
目前三维避障主要采用三维激光雷达或者基于深度学习的障碍物识别，但前者价格昂贵，后者训练成本高且不稳定。为了稳定、鲁棒地实现低成本三维空间避障方案，提出了一种基于单目相机的可通行区域检测方法。该方法利用特征点标识障碍物，通过对相机高度和旋转平面加以约束，解决单目SLAM中的尺度不一致问题，并设计了障碍物距离求解器和代价求解器对小车前方区域特征点进行处理，计算出视觉代价地图，划分可通行区域。该方法优势
基于TCP/IP信息网络平台的首钢股份煤气安全实时监测与应急响应系统的建设及应用,实现了北京首钢股份有限公司(以下简称首钢股份)煤气安全数据的实时监测、报警联动、应急响应等,但在煤气防护管理和现场作业过程中仍然存在实时数据现场应用脱节、电子地图不直观、煤气泄漏报警后联系确认技术手段效率低等问题。利用地理信息系统(geographic information system, GIS)、工业物联网、移
为了明确磷肥减量施用对石灰性土壤磷组分及其与作物磷积累量关系的影响,设置3个施磷量,按纯磷计分别为150 kg·hm~(-2)(P150)、37.5 kg·hm~(-2)(P37)和0 kg·hm~(-2)(P0),经过连续2年4季冬小麦-夏玉米轮作,采用Hedley土壤磷组分分组法,研究土壤磷组分含量的变化及其存储贡献率、输出贡献率,并采用回归分析、通径分析和结构方程模型探讨土壤关键磷组分及其与
为了提高Tiny YOLOv3目标检测算法在行人检测任务中的准确率,对该算法进行了研究改进。首先对Tiny YOLOv3的特征提取网络进行深化,增强网络特征提取能力;然后在预测网络的两个检测尺度分别加入通道域注意力机制,对特征图的不同通道赋予不同的权重,引导网络更多关注行人的可视区域;最后,改进激活函数和损失函数并采用K-means聚类算法重新选择初始候选框。实验结果表明,改进后Tiny YOLO
网格运动统计(GMS)匹配算法中网格化图像加速了算法的实现,然而网格边缘的特征点没有进行有效地处理,导致匹配对中存在着错误匹配对,为此提出了一种融入自适应边距的网格运动统计的图像误匹配剔除算法。首先采用了自适应算法计算出最佳网格边缘距离,将网格边缘的特征点归属到相邻的其他网格,使得这些特征点可以有效发挥对正确匹配点的支持作用,提高了正确匹配点的得分;最后通过表征运动平滑约束的统计特性剔除初始匹配中
生成对抗网络(Gan)被应用于电力巡检缺陷样本生成工作以解决缺陷样本不足问题。目前基于Gan的绝缘子缺陷样本生成技术存在如下不足:依赖大量缺陷样本训练且生成量不足;生成质量较差,尺寸较小,难以供目标检测神经网络训练使用。针对上述问题,提出一种基于Starganv2的风格迁移目标加权循环一致(Tw_Cycle)Gan网络,其可借助非缺陷样本训练,并依据非缺陷样本实现一对多缺陷样本生成。为保证缺陷语义