The article has developed a control system based on auto-calibration system for programmable process calibrator.The structure of the system is presented.The design and structure of the software is shown in detail.The system can achieve fully-automatic calibration of process calibrator of various models.Experiment shows the availability of the state-machine structure of the software.The auto-calibration can meet the technical specification and the calibration capability,which has a 30%higher efficiency than traditional method.
基于深度学习的C3D网络被广泛应用于人体动作识别领域,但其识别准确率仍有较大提升空间.为了获得更好的识别准确率,本文改进了C3D的网络卷积结构并加深了网络层次,但网络深度的提高也会使网络出现梯度消失、梯度爆炸以及网络退化问题.针对这些问题,本文又将改进的C3D网络与ResNet50 网络进行融合,在C3D网络中加入了残差结构,以此设计了ResC3D神经网络.将ResC3D网络模型在UCF101 数据集上进行训练和验证,识别准确率达到了 88.9%,相较于原始C3D网络的准确率提升了 8.7%.
5G医疗专网可以实现院本部和分院之间数据高效传输,减少误报率,提升医院信息化和智能化水平.本文分析了传统组网方式存在的问题,以及应用 5G组网方案的优势,介绍了 5G医疗专网的设计原则和总体思路,最后给出了在市县两级医院部署 5G医疗专网和实现院区信息互联互通的解决方案,即采用 5G SA架构,通过MEC技术应用,实现院区业务数据本地分流,并在分院区部署 5G基站,实现无线网络全方位覆盖.
针对人工智能实验教学存在的算力资源不足、实验环境搭建复杂等问题,本文基于CPU+GPU 协同计算架构,利用Containerd和Kubernetes构建底层容器云基础设施,并在其上部署可定制化的实验环境镜像,设计和实现功能模块,从而形成人工智能实验平台.本文重点阐述了Kubernetes 集群搭建、Jupyter Hub部署以及实验镜像制作方法等,可为多层次实验案例灵活提供Pytorch、TensorFlow等不同的实验运行环境.通过两个深度学习实验,证明了本文构建的平台具备良好的实用性和可行性,是一种有效的人工智能实验教学解决方案.
商品识别是无人超市管理的重要环节之一.为提升商品识别速度与精度,本文提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法.首先,拍摄不同种类的商品并采用数据增强方式丰富样本数据集;其次,在算法中添加注意力机制来解决特征提取时无注意力偏好问题,从而提升检测准确度;最后,通过在骨干段中将普通卷积网络替换成Ghost卷积网络,降低网络参数带来的计算负担,进而提高目标识别速度.实验结果表明,在相同训练条件下,相比原始YOLOv5 网络,改进YOLOv5 网络的识别准确率达到 91.1%,比原模型提升了 2.8%;mAP@0.5 达到了 99.1%,比原模型提升了 6.7%;识别速度达到了 42.3 FPS,提升了 2.5 FPS.
《智能物联技术》(ISSN 2096-6059, CN 33-1411 /TP)是由中国电子科技集团公司主管、中电海康集团有限公司(中国电子科技集团公司第五十二研究所)主办的面向国内外公开发行的中文双月刊,创刊于1977年,曾用名《电子计算机与外部设备》《电子计算机外部设备》《新电脑》,1992年、1996年连续人选北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊.
随着无线传感网络的发展,传统的定位算法不能满足需求,而压缩传感通过少量的采样点就可重构原信号.针对网络节点定位问题,为降低采样率,本文将压缩传感理论用于无线传感网络,通过选取测量矩阵和稀疏矩阵,将两步迭代收缩算法用于无线传感网络的节点采样中,构建压缩传感的节点定位模型,具有较高的节点重构精度.实验分析表明,该算法性能稳定,同时具有较快的收敛速度.
随着软件规模和复杂度的增加,传统软件测试通过人工手动去设计和执行测试用例,成本高,效率低,局限性大.近年来,人工智能技术在软件测试领域的应用越来越受到关注.本文分析总结了人工智能软件测试技术的优势、应用挑战和未来的发展方向.人工智能技术在提高软件测试效率和测试质量方面有较大优势,未来的有关研究和应用将会继续深入,推动软件测试行业的发展.
针对在电池能源受限、响应时间受限、作业空间受限等复杂环境中的作业需求,本文提出了一种基于中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)的仿生分层控制框架,并将其应用于两栖机器人上,通过CPG产生机器人的不同运动模态,并进一步探讨利用学习方法(Learning-based)优化机器人的实际运动策略.最后,在仿生飞爬机器人原型机上进行实验测试,验证了所提出的仿生分层控制框架的可行性和有效性.
随着汽车电子技术的不断发展,汽车上电子零部件的数量和功能日益增多,整车零部件之间的通讯线也是呈几何级增长,各零部件信号线上的瞬态干扰和耦合干扰也显得越发敏感.然而,如何利用现有资源更准确地模拟实车上可能出现的干扰情况并进行前期测试,已成为各实验室的重要工作之一.本文结合信号线干扰耦合验证实例,分析了干扰波形耦合的情况,为零件研发、检测、测试计划定义和标准制定提供参考.
目前市场上智能化服务机器人应用越来越广泛,针对机器人操作较为复杂且一旦误操作产生的伤害不可逆的问题,本文设计并实现了一种基于虚拟现实技术的机器人仿真系统.该系统能够让人身临其境地和机器人进行交互,熟悉如何操控机器人,避免实际应用中因操作不熟练而产生误伤.该系统可以对机器人的操作起到一定的训练和教育作用.
语义图像合成是利用语义标签合成真实图像的一种技术,是合成多样化、富有创意图像的有效方法,在图像合成领域得到了广泛应用.随着深度生成模型的不断发展,更多先进的模型被用于语义图像合成.本文介绍了几种主流的语义图像合成模型,分析了不同模型的特点,提出了生成模型存在的模式崩溃问题以及两种可视化方案,最后对现有深度生成模型的应用难点与发展趋势进行了总结与展望.
电助力自行车脚踏力矩信号的周期性会导致助力不稳定,而采用模型追踪控制等方法存在控制方式复杂和运算要求高的问题.本文设计了一种基于DSP芯片架构的电助力自行车电机控制系统,包括硬件、软件架构和平滑助力方法设计,采用了基于踩踏频率的动态模糊助力调整策略.实验表明:该控制系统减少了因为力矩传感器的周期信号导致目标电流的频繁跳变,在各种路况下的电机助力波动减小,提升了助力效果和改善了骑行体验.
针对传统智能楼宇系统中有线安装布线较繁琐,且无线网络不稳定的问题,本文设计了一种基于有线和无线网络融合的方式实现楼宇智能化.系统由手机端、云服务、网关和智能硬件组成,网关通过以太网连接云服务,实现数据的上报和命令的执行,网关与网关之间通过蓝牙无线通信,对下通过蓝牙Mesh网络和DALI接口控制本地设备,实现楼宇智能设备管理、参数收集以及设备巡检.该系统集成了手机控制、面板控制、时间和事件联动控制方式,带给用户更好的体验,为绿色楼宇建筑运维决策提供数据支撑.智能化和创新是楼宇发展的方向,但稳定可靠的网络是基础.该系统具有"组网稳定、安装配置便捷、体验舒适"的特点,同时也便于进行系统扩展,可满足楼宇智能化发展的需要.
随着晶体管尺寸的不断微缩,晶圆制造工艺日益复杂,对半导体湿法清洗技术的要求也越来越高.本文以传统的半导体清洗技术为基础,介绍了先进半导体制造中的晶圆清洗技术,以及各种清洗工艺的清洗原理.从经济环保的角度,改进晶圆清洗工艺技术可以更好满足先进晶圆制造的需求.
为了降低无线传感器网络的功耗,本文利用传感器采集数据通常具有较强的连续性和自相关性的特点,采用基于时域窗口的时间序列递进自回归结合粒子滤波的预测方法来准确预测数据的线性与非线性变化,减少传输数据量.同时,系统采用可配置的误差阈值,以控制数据收发端的数值误差,保证采集数据的准确性.使用LoRa无线通信协议进行园区车辆监测数据传输实验,结果表明,系统传输数据与真实数据基本一致,且具有较高的准确率,当数据传输减少 50％时,均方误差可控制在 0.45 以下.本文方法有利于降低数据采集系统的整体功耗.
本文通过电测量技术、嵌入式软件技术、无线传输技术,完成对人体穴位阻抗信息的测量,通过经络的低阻抗特性显示可能存在的穴位点,解决了人体穴位难以直观显示的问题.探测系统采用ADG729 和ADG731 作为模拟信号的开关,采集皮肤 24 行 16 列位置的阻抗信息,经过STM32 的处理计算,将数据传输给低功耗蓝牙模块,通过电脑上位机软件QT处理数据,将低阻抗点显示在上位机上,最后生成测量报告.该系统能比较准确、快速地测量人体经络穴位的阻抗信息,并探测和定位人体的低阻抗点,具有方便移动、显示直观、成本低廉等优点,也解决了QT蓝牙断开后无法重连的问题,可以作为辅助中医诊断疾病和针灸治疗的工具.
近几年,随着物联网、AI视觉和机器人等技术的发展,已有不少隧道开始利用机器人进行巡检,取得了良好的效果.本文对南京市江北新区珍珠南路隧道的智慧隧道巡检系统进行了研究与设计,介绍了系统的架构与功能设计,重点对巡检机器人的设计与布置要点进行了分析.该系统可以对隧道环境和设备进行主动感知、精确判断与应急处理,提升了隧道巡检的效率和质量,降低了人工作业的风险.
无源RFID在智能柜、智能货架等相对封闭的应用场景中,由于复杂环境导致的信号反射、叠加,存在信号盲区或者弱区,有的标签还会发生频偏,从而带来标签的漏读和串读问题.对此,项目人员通常通过大量的测试来评估信号盲区和弱区范围,而不能直观看到信号的强弱分布情况,无法针对性地改善盲区和弱区.本文旨在引入信号可视化方法,对目标环境内的场强进行直观展示,并通过增加扫频方式确定标签对不同频点的响应情况,确定标签在哪些区域内哪些频点无响应,从而让项目开发者能快速找到标签漏读或串读的原因,从而针对性地优化RFID天线阵列设计,补偿对应的盲区和弱区,快速实现产品的性能升级.该方案已在智能货架、RFID通道门等多个产品开发阶段和现场应用环境中得到使用,大大提升了漏读和串读问题的解决效率.
人机交互是增强现实乃至虚拟现实领域研究的热点课题之一.沉浸与交互是增强现实的关键要素,通过视觉手势交互可以为用户提供更逼真的互动体验,可实现虚拟物体的移动、旋转等操作.基于视觉的手势跟踪识别近年来快速发展,手势交互可以应用在增强现实类游戏、智能家居、医疗辅助行业.本文首先对当前手势交互方案进行阐述,比较了手势追踪各方案的优缺点,然后介绍了手势追踪识别的步骤以及相应算法,包括MediaPipe与MMPose开源手势识别算法,最后基于Unity3D射线检测、动画以及相应开源手势算法进行了增强现实手势接口的设计,从而实现了增强现实手势交互系统.
