纤维强化水稳再生料力学曲线分析

为了确定纤维对水稳再生料力学性能的影响,对不同纤维用量的水稳再生料进行系统的无侧限抗压强度试验,并对试验过程应力-应变曲线进行分析,得到以下结论：掺入适量纤维可以改善水稳再生料的各项力学性能。从力学强度和应变能量角度,最佳纤维用量分别是1‰和2‰,从变形能力角度,纤维用量越大越好;分别确定了荷载-变形曲线的峰值变形值和荷载值与纤维用量的关系模型;从综合力学性能角度,1‰～2‰为水稳再生料的合理纤维用量。     

基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法研究

针对当前目标检测方法普遍需要高功耗GPU计算平台、易受光照条件影响的问题，提出2种基于嵌入式平台的车前红外行人检测方法：将训练好的YOLOv4-tiny模型使用英伟达开源推理加速库TensorRT进行优化，部署于嵌入式平台；以YOLOv4-tiny模型作为算法的基本架构，结合视觉注意力机制和空间金字塔池化思想，同时增加1个YOLO层，提出YOLOv4-tiny+3L+SPP+CBAM网络模型。将2种方法在FLIR数据集上进行训练与测试，并在Jetson TX2嵌入式平台上进行试验，试验结果表明：相较于原始网络YOLOv4-tiny，所提出的第1种方法平均准确率降低0.54%，推理速度提升86.43%（帧速率达26.1帧/s）；提出的第2种方法平均准确率提升16.21%，推理速度降低22.86%（帧速率达10.8帧/s）。2种方法均可兼顾准确率和实时性，能够满足车前红外行人检测的需要。