【摘 要】
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为解决传统传感器在检测火灾的过程中受到环境、安装距离等因素影响导致适应性差的缺点,本文基于视觉传感器,通过视觉目标检测技术对火灾进行检测,从而实现火灾的预警.首先,为了提高轻量级的目标检测网络(You Only Look Once v4 Tiny,YOLOv4-Tiny)在检测火灾目标时的准确率,本文基于森林火灾的数据集,运用二分K-Means聚类算法重新生成锚定框(Anchor Box).然后,在传统YOLOv4-Tiny网络的基础上通过增加大尺度预测结果的方式,降低漏检率.最后,本文结合预训练权重重新
【机 构】
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南通理工学院 汽车工程学院,江苏 南通226002
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为解决传统传感器在检测火灾的过程中受到环境、安装距离等因素影响导致适应性差的缺点,本文基于视觉传感器,通过视觉目标检测技术对火灾进行检测,从而实现火灾的预警.首先,为了提高轻量级的目标检测网络(You Only Look Once v4 Tiny,YOLOv4-Tiny)在检测火灾目标时的准确率,本文基于森林火灾的数据集,运用二分K-Means聚类算法重新生成锚定框(Anchor Box).然后,在传统YOLOv4-Tiny网络的基础上通过增加大尺度预测结果的方式,降低漏检率.最后,本文结合预训练权重重新训练火灾检测网络,并在英伟达板卡上进行部署实验.实验结果表明,本文的火灾检测网络在测试数据集上的准确率为97.81％,漏检率为4.83％,与原始YOLOv4-Tiny相比,准确率提高了3.13％,漏检率降低了6.44％,检测速度达到了16帧/s,综合性能良好,满足火灾检测的需求.
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本文以云南省昆明市官渡区宝象河经开区河道作为研究区,选取紫茎泽兰(Eupatorium adenophorum)、苏门白酒草(Conyza sumatrensis)、鬼针草(Bidens pilosa Linn)3种分布广泛的草本植物进行根系及茎杆的力学特性试验研究,探讨3种植物在河道边坡防护中的内在机理.在分析取样点土壤性能以及对植物样本草本属性对照的基础上,进行植物抗拔试验、茎杆抗弯试验、单根抗拉试验和根土复合体试样直接剪切试验.结果表明,3种草本植物平均抗拔承载力由大至小依次为:鬼针草(34.69
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为解决原油管道机器人壳体在特殊环境下工作时的安全性和经济性问题,采用有限元分析方法对原油管道机器人壳体进行强度、刚度分析,避免壳体在工作时发生破坏.在此基础上,采用响应面优化分析对壳体厚度进行优化,在确保壳体强度和刚度满足许用要求的前提下,进行轻量化设计,节省材料和成本.同时,为提高管道机器人在不同区域和极端条件下的适应性,进一步研究温度和壳体厚度对壳体强度和刚度的影响.研究分析发现,温度对壳体最大变形和应力影响较大,且当壳体外侧温度一定时,壳体的最大变形随壳体厚度的增加而减小,壳体的最大应力随厚度的增加
阐述了农业气象观测工作的重要性,分析了影响农业气象观测质量的主要因素,指出了农业气象观测实施的要点,对主要作物观测技术要点进行了分析.
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以(120+120)m独塔斜拉T构组合桥为背景,研究分丝管索塔锚固区混凝土及索鞍应力分布规律.采用ABAQUS软件建立索塔节段局部有限元模型,通过模拟斜拉索与索鞍的接触关系,研究索塔锚固区混凝土与索鞍的空间应力分布状态,并与等效面荷载分析方式进行对比分析.结果表明:接触分析比面荷载分析更接近实际受力情况,可更准确模拟出斜拉索的横向变形,及受到的索塔两侧不平衡索力的影响.此结果为同类型桥梁索鞍区域受力分析提供参考.