检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2023年第8期33卷 802-814页

作者：陈志旺郭金华吕昌昊雷春明彭勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省电力电子节能与传动控制重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

孪生网络跟踪算法在跟踪过程中网络参数固定,跟踪模板仅仅使用第1帧给定的目标,这导致算法的鲁棒性较差。为此,提出基于参数自适应(PA)与模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,利用通道注意力和空间注意力对目标特征进行调整,提高网络对跟... 详细信息

孪生网络跟踪算法在跟踪过程中网络参数固定,跟踪模板仅仅使用第1帧给定的目标,这导致算法的鲁棒性较差。为此,提出基于参数自适应(PA)与模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,利用通道注意力和空间注意力对目标特征进行调整,提高网络对跟踪目标的关注度;其次,利用滤波器参数更新策略滤除背景的干扰,提高网络对当前目标的辨识能力;最后,增加与主网络平行的子网络,通过更新子网络的跟踪模板,使网络能适应目标的变化。在VOT 2018、VOT 2019 2个标准数据集上进行测试,期望重叠率(EAO)分别达到0.455和0.331,验证了本算法的有效性。

关键词：目标跟踪孪生网络模板更新参数自适应(PA) 注意力机制

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一类轻载电液位置伺服系统线性自抗扰控制

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控制理论与应用 2021年第4期38卷 503-515页

作者：王立新赵丁选刘福才刘谦张祝新燕山大学机械工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

为解决一类轻载电液位置伺服系统线性自抗扰控制器设计过程中面临的阶次选择问题,本文从系统特性、频域等角度,分析自抗扰框架中“积分器串联结构”与轻载电液位置伺服系统之间的内在联系,得到轻载电液位置伺服系统在自抗扰控制框架下... 详细信息

为解决一类轻载电液位置伺服系统线性自抗扰控制器设计过程中面临的阶次选择问题,本文从系统特性、频域等角度,分析自抗扰框架中“积分器串联结构”与轻载电液位置伺服系统之间的内在联系,得到轻载电液位置伺服系统在自抗扰控制框架下是本质“一阶”系统的结论,从而合理设计了1阶线性自抗扰控制器.在此基础上,提出了有效的控制器参数整定方法,并分析了闭环系统的稳定性.仿真和试验结果表明,与高阶相比1阶线性自抗扰控制器可以更好地控制动态过程较快、负载较轻的惯性负载电液位置伺服系统,为自抗扰控制在液压伺服领域的工程应用提供了参考.

关键词：液压系统线性自抗扰控制器阶次选择频域分析

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基于YOLOv4-tiny的溜筒卸料煤尘检测方法

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光电工程 2021年第6期48卷 70-83页

作者：李海滨孙远张文明李雅倩燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

煤炭港在使用装船机的溜筒卸载煤的过程中会产生扬尘,港口为了除尘,需要先对粉尘进行检测。为解决粉尘检测问题,本文提出一种基于深度学习(YOLOv4-tiny)的溜筒卸料煤粉尘的检测方法。利用改进的YOLOv4-tiny算法对溜筒卸料粉尘数据集进... 详细信息

煤炭港在使用装船机的溜筒卸载煤的过程中会产生扬尘,港口为了除尘,需要先对粉尘进行检测。为解决粉尘检测问题,本文提出一种基于深度学习(YOLOv4-tiny)的溜筒卸料煤粉尘的检测方法。利用改进的YOLOv4-tiny算法对溜筒卸料粉尘数据集进行训练和测试,由于检测算法无法获知粉尘浓度,本文将粉尘分为四类分别进行检测,最后统计四类粉尘的检测框总面积,通过对这些数据做加权和计算近似判断粉尘浓度大小。实验结果表明,四类粉尘的检测精度(AP)分别为93.98%、93.57%、80.03%和57.43%,平均检测精度(mAP)为81.27%,接近YOLOv4的83.38%,而检测速度(FPS)为25.1,高于YOLOv4的13.4。该算法较好地平衡了粉尘检测的速率和精度,可用于实时的粉尘检测以提高抑制溜筒卸料产生的煤粉尘的效率。

关键词：煤粉尘检测 YOLOv4-tiny 深度学习目标检测

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基于深度学习的门机抓斗检测方法

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光电工程 2021年第1期48卷 14-23页

作者：张文明刘向阳李海滨李雅倩燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

在港口门机抓斗装卸干散货的作业过程中,人眼观察无法精确判断抓斗所在位置,会带来工作效率低下及安全性等问题。为解决该问题首次提出了一种基于深度学习的门机抓斗检测方法。利用改进的深度卷积神经网络YOLOv3-tiny对抓斗数据集进行... 详细信息

在港口门机抓斗装卸干散货的作业过程中,人眼观察无法精确判断抓斗所在位置,会带来工作效率低下及安全性等问题。为解决该问题首次提出了一种基于深度学习的门机抓斗检测方法。利用改进的深度卷积神经网络YOLOv3-tiny对抓斗数据集进行训练及测试,进而学习其内部特征表示。实验结果表明,基于深度学习的门机抓斗检测方法可实现门机抓斗检测速度每秒45帧,召回率高达95.78%,在很好满足检测实时性与准确性的同时,提高了工业现场作业的安全性及效率。

关键词：抓斗检测深度学习 YOLOv3-tiny 空间金字塔池化反转残差组空洞卷积

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基于YOLOv9-B模型的港口船舶红外检测方法

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燕山大学学报 2024年第6期48卷 528-536页

作者：曹子玉张文宇闫磊王云坤李鑫滨河北港口集团有限公司河北秦皇岛066000 秦皇岛港股份有限公司河北秦皇岛066000 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室河北秦皇岛066004

为了进一步提高港口作业安全与智能化水平,本文针对海上复杂环境下的在港船舶智能检测方法进行研究。主要考虑客观环境引起的成像模糊及拍摄角度不同导致的船舶目标较小等因素造成的检测不准确问题,提出了一种基于YOLOv9-B的高精度红外... 详细信息

为了进一步提高港口作业安全与智能化水平,本文针对海上复杂环境下的在港船舶智能检测方法进行研究。主要考虑客观环境引起的成像模糊及拍摄角度不同导致的船舶目标较小等因素造成的检测不准确问题,提出了一种基于YOLOv9-B的高精度红外船舶检测模型。首先,设计一种多尺度空间注意力机制,采用多个空洞卷积取代原本空间注意力中的普通卷积,扩大感受野捕获更多全局信息。然后,设计一种分支融合注意力机制,通过引入便捷通道注意力和多尺度空间注意力机制来增强小目标和模糊目标关注度,减少特征融合过程中的目标信息损失。最后,将YOLOv9中RepNCSPELAN4模块替换为C2f模块,加强特征提取能力,提高模型检测准确度。在红外船舶数据集和本文自建数据集进行消融实验,结果显示,相较于YOLOv9模型,本文模型在mAP上分别提升了1.6%和1.9%,检测速度分别提升了3.2和1.2 fps。同时,对比实验表明,相较于其他主流模型,本文模型更具优越性。

关键词： YOLOv9-B 红外船舶检测多尺度空间注意力机制分支融合注意力机制

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特征响应权重自适应的IoU网络跟踪算法改进

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控制与决策 2022年第7期37卷 1752-1762页

作者：陈志旺王莹宋娟刁华康彭勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司黑龙江佳木斯154002 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

基于IoU网络提出一种IT-AWCR(IoU network tracking with adaptive weighted characteristic responses)目标跟踪算法.首先,根据目标运动速度设计目标搜索区域确定策略,通过理论分析使用ResNet50的block 3、block 4卷积块的输出分别作为目标的浅层和深层特征表示;然后,以目标定位准确度和滤波模型抗干扰能力为评价指标,通过优化算法自适应计算目标深、浅特征响应加权权重,从加权融合响应中获取目标粗略位置和边界框,经扰动操作获取多个候选边界框输入IoU调制-预测网络预测IoU值,取最大IoU对应边界框为最终预测目标边界框;最后,根据训练样本的相关学习权重和样本间相似度更新生成样本集,基于样本集采用稀疏优化策略实现滤波模型更新.OTB2015和VOT2018数据集上的实验结果验证了所提出算法的有效性.

关键词：目标跟踪 IoU ResNet50 权重自适应样本集更新滤波模型

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汇川综合自动化实训平台的设计与研制

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电气电子教学学报 2024年第6期46卷 208-212页

作者：刘福才耿清王荣宇陈树宗燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004 苏州汇川技术有限公司苏州215104

实验教学是理工科教学中的重要环节,针对目前实训设备开发主要依赖进口自动化设备的现状,燕山大学自动化系与深圳汇川技术有限公司合作,开发了一套基于汇川PLC、变频器和伺服驱动器的国产综合自动化实训平台。该平台是集PLCI/O控制、变... 详细信息

实验教学是理工科教学中的重要环节,针对目前实训设备开发主要依赖进口自动化设备的现状,燕山大学自动化系与深圳汇川技术有限公司合作,开发了一套基于汇川PLC、变频器和伺服驱动器的国产综合自动化实训平台。该平台是集PLCI/O控制、变频器控制技术、伺服驱动控制技术、人机接口及工业现场总线通信于一体的综合实验教学平台,且具有远程控制实验功能。学生通过实训平台进行上位机人机界面设计和下位机PLC控制程序开发,可提高设计开发能力、实践能力和创新创业能力。

关键词：实训平台汇川技术可编程逻辑控制器远程控制实验

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在线目标分类及自适应模板更新的孪生网络跟踪算法

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通信学报 2021年第8期42卷 151-163页

作者：陈志旺张忠新宋娟雷海鹏彭勇燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司黑龙江佳木斯154002 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

针对孪生网络跟踪算法在离线训练阶段学习被跟踪目标和其他对象的嵌入式特征,而这些特征缺少特定于目标的上下文信息,使跟踪算法的稳健性较差的问题,以SiamRPN++作为基准算法,提出了在线目标分类及自适应模板更新的孪生网络跟踪算法。首... 详细信息

针对孪生网络跟踪算法在离线训练阶段学习被跟踪目标和其他对象的嵌入式特征,而这些特征缺少特定于目标的上下文信息,使跟踪算法的稳健性较差的问题,以SiamRPN++作为基准算法,提出了在线目标分类及自适应模板更新的孪生网络跟踪算法。首先,在离线训练阶段设计了互相关特征图监督模块,以学习更具判别力的嵌入式特征;其次,在线跟踪阶段设计了包含注意力机制的在线目标分类模块,在该模块中使用在线滤波器更新策略滤除背景噪声干扰;最后,设计了一种自适应模板更新模块,使用UpdateNet更新目标模板信息。在VOT2018、VOT2019这2个标准数据集上的实验结果验证了所提算法的有效性,相比基准算法SiamRPN++分别带来13.5%和18.2%(EAO)的性能提升。

关键词：机器视觉目标跟踪孪生网络目标分类自适应模板更新

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基于多尺度融合和高分辨特征增强的无人机航拍目标检测

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控制与决策 2025年第7期 2290-2299页

作者：陈志旺肖迪创吕昌昊李思哲彭勇燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室燕山大学河北省电力电子节能与传动控制重点实验室燕山大学电气工程学院

无人机飞行高度的动态变化使得航拍图像中往往包含大量小目标,同时目标尺度变化显著,这些问题给目标检测任务带来了挑战.针对上述问题,提出一种基于多尺度融合和高分辨特征增强的无人机航拍目标检测方法.首先,在骨干网络中引入多尺度结... 详细信息

无人机飞行高度的动态变化使得航拍图像中往往包含大量小目标,同时目标尺度变化显著,这些问题给目标检测任务带来了挑战.针对上述问题,提出一种基于多尺度融合和高分辨特征增强的无人机航拍目标检测方法.首先,在骨干网络中引入多尺度结构重参数化特征提取模块,利用普通卷积块和结构重参数化的大核卷积块对多个分支进行不同尺度的卷积运算,有效提取不同感受野下的特征信息;然后,在颈部网络中引入基于特征金字塔网络的多维特征自适应融合模块,以优化其自下而上的特征聚合过程,实现对浅层特征中的精细细节和深层特征中的上下文信息的自适应选择,从而更有效地应对目标尺度显著变化;最后,在颈部网络中引入多尺度特征融合小目标增强模块,以捕捉无人机航拍图像中小目标物体在不同尺度上的变化.通过在VisDrone2019和TinyPerson两个公开数据集上进行大量的实验,表明了所提出方法的有效性和优越性.

关键词：无人机航拍图像目标检测结构重参数化多维特征自适应融合高分辨特征增强

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电液比例伺服力加载自抗扰控制

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机械工程学报 2020年第18期56卷 216-225页

作者：王立新赵丁选刘福才孟凡亮刘谦燕山大学机械工程学院秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004

针对电液比例加载系统中力控制精度较低这一问题,提出一种由死区逆补偿与线性自抗扰器构成的串联控制器。所设计的串联控制器充分考虑了比例阀死区非线性、液压参数摄动、外部未知扰动等因素。首先,在分析电液比例力加载系统模型机理基... 详细信息

针对电液比例加载系统中力控制精度较低这一问题,提出一种由死区逆补偿与线性自抗扰器构成的串联控制器。所设计的串联控制器充分考虑了比例阀死区非线性、液压参数摄动、外部未知扰动等因素。首先,在分析电液比例力加载系统模型机理基础上,根据系统相对阶次,设计二阶线性自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对系统"总扰动"进行实时估计,并采用线性误差反馈控制律给予主动补偿。此外,为解决比例阀死区引起的系统响应滞后与稳态误差过大等问题,建立光滑死区逆模型,以消除死区带来的不利影响。大量对比试验表明,提出的串联控制器有效地改善了系统动静特性,可达到更高的力控制精度,具有较强的鲁棒性和抗干扰性,为工程应用提供了参考。

关键词：电液比例加载系统力控制自抗扰控制死区逆补偿

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