汽车用齿轮激光淬火工艺研究

对汽车齿轮材料 40CrNiMo的表面激光淬火工艺进行了研究 ,分析了工艺参数对硬化深度及耐磨性的影响。通过试验 ,证明 40CrNiMo激光淬火工艺可行     

北京的最后一位修笔人

在十多年前,写一笔好字还令人羡慕,现在却好像衣服上的商标,成为了附属品。当北京只剩下这最后一家修钢笔的小店的时候,我们已经都不写字,也不会写字了。因为信息时代我们要追求高效率,我们"换笔"了。拿一支钢笔,打开墨水瓶吸饱墨水,然后在纸上笔走龙蛇,在这个时代太奢侈、太"浪费"了。     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.     

基于动态增添法的DBN滚动轴承故障诊断

针对深度信念网络(DBN)层数的不确定性而导致故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于动态增添算法的DBN诊断方法.首先通过动态增添算法确定隐含层层数,之后按照逐层递减原则,设置模型的隐含层神经元节点数目;并以滚动轴承为研究对象,通过分析其训练样本与测试样本的分类误差曲线,来表明基于动态增添算法的DBN方法对滚动轴承故障...     

复杂工况下的直升机行星传动轮系故障诊断

行星传动轮系是直升机动力传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统重要的监测对象。针对复杂工况下直升机行星传动轮系的故障诊断难题,提出了结合域对抗与深度编码网络的自适应域对抗深度迁移故障诊断方法。方法输入归一化频谱数据,基于堆栈收缩自动编码网络建立训练负载与测试负载编码网络,从训练域数据进行有监督学习提取高质量深度故障特征,并结合参数迁移和对抗学习策略,通过测试域数据无监督自适应优化测试域深度故障特征提取网络,以适应负载条件变化引起的样本数据分布差异以及恶劣噪声环境引起的样本数据波动的影响。方法在直升机行星传动轮系实验平台上通过故障注入试验进行了对比验证,证明了方法的有效性与健壮性。     

一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导（AG）模块,通过对候选区域网络（RPN）的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制（NMS）算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS（Cf-NMS）算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。      

人工智能技术在嵌入式代码审查中的应用与展望

代码审查是航天嵌入式软件开发中的重要环节.近年来,随着嵌入式软件开发需求的增多,传统以人工为主的代码审查方法逐渐不能满足快节奏的软件开发流程.为了减轻审查人员的压力,提升审查效率,研究者们逐渐将目光转向以深度学习技术为首人工智能领域,尝试寻求技术上得突破,以开发更智能的审查系统.本文对近年来人工智能技术在代码审查及程序理解中应用的相关工作进行了归纳总结.首先简要介绍了嵌入式代码审查工作目前面临的困境及解决方案.然后引出了代码审查中的一项重要活动,即程序理解.并详细阐述了目前基于人工智能的程序理解在代码审查中的应用情况.最后根据相关领域的发展情况,对未来代码审查的发展方向作了进一步的探讨.     

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。