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网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法

机械设计与制造 2024年第10期 309-314页

作者：郅光华桂林电子科技大学(北海分校)基础教学部广西北海536000

为了准确控制网球训练机器人的击球轨迹和移动路线,帮助运动员培养对不同球的应对能力和适应性,提出网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法。采用计算机三维视觉采集方法对网球训练机器人发球动作轨迹图像展开采集,利用对比度自适应... 详细信息

为了准确控制网球训练机器人的击球轨迹和移动路线,帮助运动员培养对不同球的应对能力和适应性,提出网球训练机器人发球动作轨迹线形控制方法。采用计算机三维视觉采集方法对网球训练机器人发球动作轨迹图像展开采集,利用对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Hisogram Equalization,CLAHE)算法对采集到的网球训练机器人发球动作轨迹的图像展开增强处理,以提高图像质量和轨迹的准确性。采用模板树结构管理储存多个网球训练机器人发球动作轨迹,通过使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)获得关于轨迹线形的估计值。为了提高精度和稳定性,采用所有CNN估计值的加权平均值来优化更新输出,以获得最终的控制结果。实验结果表明:所提方法具有良好的图像增强效果,且动作轨迹控制精度和效率高,适用于网球训练机器人发球动作轨迹线形控制。

关键词：网球训练机器人发球动作轨迹轨迹线形控制 CLAHE算法模板树计算机三维视觉

甘肃北山新探获一处中型金矿床：703东金矿（5.3吨）

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中国地质 2024年

作者：任晓东智超陈生民陈镇海曹恒鲁光荣崔勇甘肃省有色金属地质勘查局张掖矿产勘查院

1 研究目的(Objective) 研究区位于甘肃北山地区，大地构造位置处于天山-兴蒙造山系（I），额济纳-北山弧盆系（II），红石山蛇绿混杂岩带（III）（图1-a），所处成矿区带为扫子山-红石山华力西期Au-Cu-Ni-Cr-Fe成矿带，成矿地质条件优...

1 研究目的(Objective) 研究区位于甘肃北山地区，大地构造位置处于天山-兴蒙造山系（I），额济纳-北山弧盆系（II），红石山蛇绿混杂岩带（III）（图1-a），所处成矿区带为扫子山-红石山华力西期Au-Cu-Ni-Cr-Fe成矿带，成矿地质条件优越；行政上属甘肃省肃北县管辖。以往各地勘单位在该成矿区带开展过大量工作，仅发现有460金矿金矿。作者认为，该区带以往找矿目标主要放在金化探异常浓度分带明显、异常强度高的石炭纪地层分布区，但该地层本身为为金、铜等元素高背景，不见得在地表就能找到大矿，建议应该寻找与460金矿类似的金矿，即目标应放在对中酸性岩体内弱异常分布区。基于该认识，认为在703东一带的中酸性岩浆岩分布区存在1:20万化探异常，且分布有1:5万水系沉积物Au弱异常，金异常具有重现性，值得重视。2018年，依托甘肃省基础调查项目《甘肃省肃北县703东金矿调查评价》，通过土壤测量并配合探槽揭露发现了8条金矿体。2021年至2023年依托甘肃省地质勘查基金项目《甘肃省肃北县703东金矿普查》进一步勘查，初步查明勘查区地层、构造、岩浆岩及矿化蚀变特征，初步查明矿体的数量、规模、形态、产状，估算推断资源量。

关键词：

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视觉显著性驱动的全景渲染图非局部降噪

中国图象图形学报 2024年第4期29卷 939-952页

作者：韩鲁光陈纯毅申忠业胡小娟于海洋长春理工大学计算机科学技术学院长春130022

目的传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的... 详细信息

目的传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的蒙特卡洛渲染生成全景图非局部均值(visual saliency driven non-local means,VSD-NLM)滤波降噪算法。方法在VSD-NLM算法中首先使用全景图显著区域检测算法获取全景画面的显著区域;然后使用梯度幅值相似性偏差辅助的非局部均值(gradient magnitude similarity deviation assisted non-local means,GMSDA-NLM)滤波算法,降低显著区域的噪声;同时设计并行非局部均值(parallel non-local means,P-NLM)滤波算法,加快降噪处理速度,降低非显著区域噪声;最后利用改进的Canny算法提取梯度特征,同时结合各向异性扩散引导滤波来优化降噪结果。结果采用结构相似度(structural similarity,SSIM)和FLIP作为评价指标,来对比VSDNLM算法与非局部均值滤波算法、多特征非局部均值滤波算法以及渐进式去噪算法等其他算法的性能。实验结果表明,VSD-NLM算法的降噪结果在客观评价指标上均优于对比算法,SSIM值比其他算法平均提高14.7%,FLIP值比其他算法平均降低15.2%。在视觉效果方面,VSD-NLM算法能够减轻全景画面模糊,提升视觉感知质量。本文对GMSDA-NLM和P-NLM算法的有效性进行了实验验证,相较于非局部均值滤波算法,GMSDA-NLM算法能够有效去除噪声并保持图像细节的完整性。P-NLM算法在运行速度方面相较对比算法平均提高约6倍,与串行算法生成的图像之间的SSIM值可达到0.996。结论本文算法能够更好地用于全景图降噪,滤波效果更佳,对全景电影制作应用有重要的理论和实际意义。

关键词：全景图像非局部均值滤波梯度幅值相似性偏差(GMSD) 引导滤波图像降噪

公益广告信息框架对食物节约意愿的影响:基于焦虑感视角

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心理科学 2024年第2期47卷 424-431页

作者：戴佳彤盛光华南京农业大学经济管理学院南京210095 吉林大学商学与管理学院长春130012

公益广告是倡导公众自觉践行食物节约的重要手段,而在公益广告中合理使用信息框架策略是增强广告劝说效果的关键。以食物节约公益广告为研究情境,在焦虑感视角下探讨信息框架(促进型vs.防御型)对食物节约意愿的影响机制。三个实验结果表... 详细信息

公益广告是倡导公众自觉践行食物节约的重要手段,而在公益广告中合理使用信息框架策略是增强广告劝说效果的关键。以食物节约公益广告为研究情境,在焦虑感视角下探讨信息框架(促进型vs.防御型)对食物节约意愿的影响机制。三个实验结果表明:促进型信息框架能增加高焦虑感个体的食物节约意愿,防御型信息框架能提高低焦虑感个体的食物节约意愿;信息加工深度和自我评价中介了信息框架与焦虑感对食物节约意愿的匹配效应,且二者发挥链式中介作用。研究结果揭示了在通过公益广告助推食物节约过程中个体焦虑感与信息框架相匹配的重要性。

关键词：食物节约意愿信息框架焦虑感信息加工深度自我评价

铁磁畴壁中自旋极化电流诱导的左旋极化自旋波

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物理学报 2024年第14期73卷 222-227页

作者：刘想王希光李志雄郭光华中南大学物理学院长沙410083

极化指的是波偏振的方式,是波的一个基本性质.利用波的极化可以进行信息的编码,这一编码方式在光学和声学中得到广泛应用.利用自旋波进行信息的传递和处理是磁子学的主要研究课题.然而在铁磁材料中,由于只存在右旋极化的自旋波,利用波... 详细信息

极化指的是波偏振的方式,是波的一个基本性质.利用波的极化可以进行信息的编码,这一编码方式在光学和声学中得到广泛应用.利用自旋波进行信息的传递和处理是磁子学的主要研究课题.然而在铁磁材料中,由于只存在右旋极化的自旋波,利用波的极化进行信息的编码在铁磁自旋波器件中始终没有实现.前期研究发现,通过自旋极化电流可以在铁磁体中产生左旋极化自旋波,从而有望实现利用极化编码的自旋波器件.然而在一个均匀磁化铁磁体中产生左旋极化自旋波所需的电流密度过大,实验上难以实现.磁畴壁可作为自旋波波导,且畴壁中自旋波的截止频率趋近于零.本文从朗道-栗弗席兹方程出发,研究了在自旋极化电流存在的条件下磁畴壁中自旋波的色散关系和传播特性,证明只需要很小的自旋极化电流就可在畴壁中产生稳定的左旋极化自旋波.微磁学模拟证明了理论分析结果.该项研究为研制基于极化编码信息的自旋波器件提供了一个实际可行的方案.

关键词：自旋波磁畴壁自旋极化电流微磁学

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基于传感器的多频中波发射机远程故障监测研究

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无线互联科技 2024年第17期21卷 88-90页

作者：鲁光明汉中广播电视转播台陕西汉中723000

传统故障监测方法直接对多频中波发射机故障检测模型进行构建,未对多频中波发射机的多特征信息进行采集,造成故障检出率较低,对此,文章提出基于传感器的多频中波发射机远程故障监测方法。文章首先采集了多频中波发射机的多特征信息,并... 详细信息

传统故障监测方法直接对多频中波发射机故障检测模型进行构建,未对多频中波发射机的多特征信息进行采集,造成故障检出率较低,对此,文章提出基于传感器的多频中波发射机远程故障监测方法。文章首先采集了多频中波发射机的多特征信息,并基于这些信息构建了多频中波发射机故障检测模型,随后,给出发射机远程故障监测流程,实现对多频中波发射机远程故障的监测。实验结果表明,该研究方法对于不同种类的故障都有较好的检测能力,且检出率较高。

关键词：传感器技术多频中波发射机远程故障监测故障诊断数据处理分析

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祛风清热汤治疗风热型荨麻疹232例

河南中医 2006年第10期26卷 29-29页

作者：赵东滨鲁光华王日腾河南省中医院河南郑州450002 河南中医学院河南郑州450008

1996年6月～2005年9月,笔者应用自拟祛风清热汤治疗风热型荨麻疹232例,获得较好疗效.现总结如下.1 一般资料232例患者均为门诊病例.男100例,女132例;年龄12～65岁;病程最短2 d,最长5 a.其中184例曾用抗组胺药或钙剂,156例曾用激素治疗.... 详细信息

1996年6月～2005年9月,笔者应用自拟祛风清热汤治疗风热型荨麻疹232例,获得较好疗效.现总结如下.1 一般资料232例患者均为门诊病例.男100例,女132例;年龄12～65岁;病程最短2 d,最长5 a.其中184例曾用抗组胺药或钙剂,156例曾用激素治疗.愈后均短期内复发或未愈.诊断要点:风团色红,灼热痒甚,遇热则加剧,得冷则减轻,多于剧烈运动,热餐饮,进入气温较高的环境时加重或发病.舌质红,苔薄黄或薄白,脉浮数.

关键词：荨麻疹祛风清热汤辨证论治

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基于图强化学习的配电网故障恢复决策

电力系统自动化 2024年第2期48卷 151-158页

作者：张沛陈玉鑫王光华李晓影北京交通大学电气工程学院北京市100044 国网河北省电力有限公司保定供电分公司河北省保定市071000

针对配电网拓扑变化时启发式等算法在配电网故障恢复决策中求解效果与适应性变差的问题,提出了一种基于图强化学习的故障恢复决策方法。首先,利用图数据表征故障恢复中的决策信息,包括配电网拓扑结构与电气特征信息。然后,在图强化学习... 详细信息

针对配电网拓扑变化时启发式等算法在配电网故障恢复决策中求解效果与适应性变差的问题,提出了一种基于图强化学习的故障恢复决策方法。首先,利用图数据表征故障恢复中的决策信息,包括配电网拓扑结构与电气特征信息。然后,在图强化学习模型中设置前置图神经网络接收图数据输入,应对故障恢复过程中配电网的拓扑变化。最后,由内嵌图神经网络的强化学习智能体输出最终故障恢复策略以提高决策速度。采用改进的PG&E 69节点配电网算例进行验证,结果表明所提算法求解速度达到毫秒级,较启发式和遗传算法在求解效率上提高了6%~7%,故障恢复策略的负荷恢复率也更高。

关键词：图强化学习图神经网络强化学习配电网故障恢复

基于无人机摄影与深度学习的边坡病害识别技术研究

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基于无人机摄影与深度学习的边坡病害识别技术研究

作者：邱光华重庆交通大学

学位级别：硕士

随着我国公路里程的持续增长,传统的人工检测方式在应对道路安全问题上已显得力不从心,难以满足公众对道路安全日益增长的实际需求。传统人工检测方式的检测效率低、受环境限制、检测结果的可靠性和稳定性受限于检测人员的主观因素影响... 详细信息

随着我国公路里程的持续增长,传统的人工检测方式在应对道路安全问题上已显得力不从心,难以满足公众对道路安全日益增长的实际需求。传统人工检测方式的检测效率低、受环境限制、检测结果的可靠性和稳定性受限于检测人员的主观因素影响。针对上述问题,本文提出了一种基于无人机摄影和深度学习算法的公路边坡病害检测方法。通过无人机采集病害图像,深度学习模型检测病害类别和位置,可以实现对公路边坡高效、及时的检测。本文的主要研究内容如下:(1)建立边坡病害数据集。使用无人机进行边坡病害图像采集,对公路边坡的影响因素进行分析,根据常见边坡病害位置分布、形状特征确定边坡病害类型。采用imgaug算法对边坡病害图像进行反转、色彩空间转换图像处理。随后手工标注病害信息,建立边坡病害数据集。(2)为了提高模型特征提取能力,降低由目标大小变化引起的误检和漏检现象,在YOLOV8目标检测算法的主干网络结构中融合动态蛇形卷积模块。融入动态蛇形卷积模块,卷积核不再以固定大小对输入图像进行特征提取,可以根据目标物大小变化动态地调整卷积大小,扩展了模型的感受野,保证了特征提取的连续性,有助于提高模型对病害目标的检测精度。(3)针对在训练过程中遇到的网络稳定性和泛化能力问题,在YOLOV8的he ad结构中加入辅助检测头机制。辅助检测头位于网络中间层,能在训练过程中起到额外的监督作用,有助于模型捕捉到不同尺度、不同层次的特征信息。辅助检测头的引入能够优化梯度传播,加速训练进程,防止梯度消失问题的发生,特别是在处理一些复杂场景时,辅助检测头能够显著提高网络的稳定性和性能。在YOLOV8目标检测算法上融合动态蛇形卷积模块和辅助检测头机制,创建了YOLOV8-snake-detectaux目标检测算法作为最终边坡病害检测算法,并在边坡病害数据集上进行训练。试验结果表明,YOLOV8-snake-detectaux算法在较少的病害样本下,展现了出色的识别能力。其识别准确率为94.2%,平均精度为94.4%,相较于原始的YOLOV8算法分别提升了0.9%和1.8%,证明了本研究的有效性。

关键词：公路边坡病害无人机摄影深度学习 YOLOV8