【摘 要】
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为了解决无人驾驶障碍物检测在园区场景中准确率低、实时性不足等问题,提出一种基于改进YOLOv3(You Only Look Once)和立体视觉的障碍物检测方法:YOLOv3-CAMPUS;通过改进特征提取网络Darknet-53的结构减少前向推断时间,进而提升模型检测速度,通过增加特征融合尺度提升检测精度和目标定位能力;通过引入GIOU(Generalized Intersection over
【基金项目】
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天津市科技计划项目(17ZXHLGX00120)。
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为了解决无人驾驶障碍物检测在园区场景中准确率低、实时性不足等问题,提出一种基于改进YOLOv3(You Only Look Once)和立体视觉的障碍物检测方法:YOLOv3-CAMPUS;通过改进特征提取网络Darknet-53的结构减少前向推断时间,进而提升模型检测速度,通过增加特征融合尺度提升检测精度和目标定位能力;通过引入GIOU(Generalized Intersection over Union)改进目标定位损失函数,通过改进k-means算法降低初始聚类点造成的聚类偏差,进而提高模型
其他文献
“七子山顾”是始于清代的医学世家,顾允若为其传人,亦是民国时期苏州、上海有名的中医。惜因资料缺乏,顾允若的事迹鲜为人知。得益于《全国报刊索引》、《申报》全文数据库、读秀这三个检索平台,我们查阅到一些相关资料。本文将从生平,医术、医德,对中医教育的贡献三方面对顾允若进行介绍。
下肢静脉曲张是临床常见的周围血管疾病。下肢静脉因某种因素致静脉瓣功能不全,以致静脉内血液倒流,下肢大隐静脉或小隐静脉系统处于过伸态,以静脉的蜿蜒、迂曲为主要病变。现代医学对该病常采用缠缚法和手术治疗,虽有一定疗效,但存在复发率高、并发症多等问题。研究表明,中医药治疗下肢静脉曲张疗效显著。本文基于近年来中医药治疗下肢静脉曲张的研究现状,对中医治法,如中药内服、中药外治、针灸、拔罐与推拿、放血、足浴以及民族医药特色疗法等进行综述,为下肢静脉曲张的进一步研究和治疗提供参考。
目的 探讨邓氏清毒饮对甲型流感病毒(H3N2)的抗病毒活性及其在调节宿主炎症免疫应答中潜在的作用.方法 观察邓氏清毒饮对H3N2体外活性的影响;用实时荧光定量PCR检测邓氏清毒饮对A549细胞感染H3N2病毒后白细胞介素6(IL-6)、白细胞介素8(IL-8)、干扰素诱导蛋白10(IP-10)、肿瘤坏死因子α(TNF-α)、单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)及趋化因子配体5(CCL-5)表达的影响.用蛋白印迹实验检测核因子抑制蛋白-κB(IκBα)、磷酸化核因子抑制蛋白-KB(p-IκBα)、核因子-κB
为解决图像识别准确性问题并提升识别效率,提出一种基于重要度理论的图像识别方法。首先给出重要度理论的相关定义和定理,然后根据图像特征的映射建立图像特征知识域,并在此基础上计算得到图像特征知识的重要度,最后将图像特征知识的重要度作为权值进行图像特征向量的加权模计算,从而对图像进行识别。通过实验仿真证明所提方法可有效地识别图像,且具有较高的计算效率。
目的 探讨肠激安方对腹泻型肠易激综合征(IBS-D)大鼠结肠黏膜超微结构及上皮细胞闭锁小带蛋白(ZO-1)和紧密连接蛋白(CLDN1)表达的影响.方法 将40只SPF级新生SD大鼠随机分为正常组、模型组、匹维溴铵组(18mg·kg-1)和肠激安方高(33.48 g·kg-1)、低(16.74 g·kg-1)剂量组,共5组,每组8只,采用三因素(母婴分离+醋酸刺激+束缚)结合的方法,复制IBS-D大鼠模型.模型复制结束后,给予匹维溴铵和肠激安方连续灌胃14 d.用腹部回缩反射(AWR)评价内脏高敏状态,透射
前庭性偏头痛是一般人群中复发性眩晕最常见的原因之一。尽管该病的发病率高,可严重影响患者的生活质量,但它仍是一种未得到充分认识的疾病。该病的发病机制尚不明确,在治疗上,西医缺乏坚实的科学基础,疗效不明确,药物副作用常导致患者难以坚持治疗。本研究参考近年文献,从中医病因病机、辨证分型、治疗等方面阐述中医药治疗前庭性偏头痛的最新研究进展,并对目前研究的不足之处以及下一步的研究方向进行了探讨。总体而言,中医治疗在疗效和安全性方面具有一定优势,未来的研究需要完善中医病因病机和治疗思路,疗效需要更丰富的数据支持和更严
传统航天器故障检测系统姿态定位能力较差,导致不能突破阈值,准确实现检测,且传统系统不具备重构能力;为解决上述问题,基于自主诊断重构技术,提出了一种故障检测的新方法,优化设计了航天器故障检测系统的硬件和软件部分,硬件设计采用EEC-I型检测器,为保证检测器的运行,对检测器的电压与电流范围进行了设置;设计采用MATLAB的数据采集器,选用Telnet接入端口,实现采集器的通信,确保数据的顺利采集;采用FIR滤波器,为保证信号的完整性对通带和阻带进行设置;设计采用4NIC-UPS27型号一体化不间断电源为航天器
针对当前诊断方法对滚动轴承故障特征表征困难以及在噪声干扰大的环境中检测性能下降的问题,提出了一种基于加权密集连接网络和注意力机制的滚动轴承故障诊断的方法,该方法由特征提取和故障分类两部分组成;在特征提取部分,首先采用加权密集连接网络从轴承振动信号中提取特征,并将不同空间级别的特征进行组合以增强信息的多样性,然后利用注意力机制突出重要信息,获得准确的表征故障特征;故障分类模型以表征的特征信息作为输入,经过Softmax函数输出每种故障类型的诊断结果;实验结果表明,所提模型在加性噪声干扰的情况下具有良好的诊断
使用气力式油菜单粒排种器、勺链式排种器受到漏播率较高的影响,导致系统检测效果较差,为了解决上述问题,提出了一种单粒排种器单片机检测系统设计;根据单片机检测硬件结构,使用带有串行接口的单片机,将霍尔传感器感应到的信号传递至单片机,获取标准排种脉冲;遵循协议设计的红外线光电传感器电路,确定故障排种管具体位置,设置声光报警装置,防止在嘈杂环境管理者听不到警报,避免漏播情况产生;设计单粒排种器粒子播种质量检测和漏播实时检测流程;实验结果表明,该系统与预期排种效果一致,且漏播率最低为0.9%,具有良好检测效果。
高考成绩是当今教育部门关注的焦点,科学的成绩分析可以帮助在校师生合理安排和调整学习计划,从而提高考生成绩。传统方法利用统计学和数据挖掘的知识来发现成绩间的隐含联系,然而面对多元化非线性数据时,方法的精确度会受到限制。因此,通过将考生的短期特征与长期特征相结合,充分挖掘影响高考成绩的关键因素,提出一种新颖的多元特征感知的神经网络模型(MFNN)实现高考成绩预测。为验证MFNN的有效性,在合肥市教育局提供的真实数据集上进行实验。该数据集包括10138名理工类考生以及4874名文史类考生2015年3次高中质量检