计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究

轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。     

民办院校经济学专业产学研深度融合研究

文章介绍了民办院校的发展历程和现状,分析了民办院校经济学专业产学研深度融合现状及其存在问题,并提出了促进民办院校经济学专业产学研深度融合的路径。研究表明：产学研深度融合对提高民办院校经济学专业教学质量、培养学生的实践能力具有重要意义,但仍存在一些问题,如缺乏深度融合的机制和平台、教师实践经验不足等。因此,需要建立完善的产学研深度融合机制和平台,加强教师实践能力的培养,以提高民办院校经济学专业的教育质量和学生的实践能力。     

四网融合的信号系统方案研究

城市轨道交通、市域（郊）铁路和城际铁路建设均在向网络化运营推进,各种轨道交通之间的互联互通已经是工程建设必须面临的问题,而信号系统的兼容性则是实现各种轨道交通互联互通的一个基础条件。目前,CBTC系统和CTCS列控系统在各自轨道交通领域均处于统治性的市场地位,两种列控系统对土建条件的需求截然不同,由此导致工程规模、功能定位等各方面的重大差异。重点论述两种列控系统在运营能力、公交化运营等方面的差异,针对目前互联互通所面临的技术难点,提出解决方案,为后续工程设计提供一个可行的思路。     

基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断

现有列车车轮失圆监测方法的准确性受车速及线路条件影响较大,为了更准确地监测车轮服役状态,文中提出基于形态学滤波和CEEMDAN-WVD的车轮失圆诊断方法：车辆轴箱垂向振动加速度经数学形态学滤波器滤波降噪后,运用完全噪声辅助聚合经验模态分解（CEEMDAN）将其分解为一系列的固有模态函数（IMF）,然后选取能量熵增量相对较大的几阶IMF分量进行Wigner-Ville分布（WVD）计算,从而叠加得到轴箱振动加速度的多尺度时频图,最后根据多尺度时频图的分布特征来诊断车轮状态。通过仿真分析和工程实例研究结果表明,运用该方法可有效地识别复杂工况下的车轮服役状态。     

一种轻型卡车的ESP/VDC功能误触发解决方案

针对配置电子稳定系统（ESP）轻型卡车,其内置的加速度和横摆角传感器易受整车振动激励,产生放大效应导致ESP/车辆动态控制（VDC）功能误触发。文章阐述了对于VDC误触发的硬件制动管路设计优化和软件算法优化两种方案。经过理论及实车验证,对于防止VDC功能误触发是非常有效的。该方案具备创新性,具有一定的工程应用价值。     

职业院校跨文化交际能力评价模型构建

针对职业院校对接产业,开展专业人才培养,亟需提升跨文化交际能力的需求,结合学校国家高水平专业群建设要求,研究跨文化交际能力评价体系。系统分析新时代跨文化交际能力评价模型建设的现状,阐明当前跨文化交际能力评价模型具体特点,从职业意识、知识、技能和道德方面形成4个一级量表、11个二级量表、34个三级量表的指标评价要素,构建具有中国特色的跨文化交际能力评价的理论模型,为进一步提升中国职业教育人才培养质量提供相应的理论支撑。     

中职汽车维修专业教学体系革新策略研究 ——基于产教融合背景

本文提出了中职汽车维修专业教学体系革新策略,首先分析了产教相融合的元素及对提升学生专业技能的效果,其次对产教融合背景下汽车维修专业教学体系革新建设路径予以了细化探析,分别从教学体系思路框架革新、专业教学体系革新及明确建设目标等三大方面深入论述.最后对教学体系革新策略开展后产生的预期结果予以了分项明确.旨在为社会与汽车行...     

基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法

为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。     

基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法

提出基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法,最大程度规避船舶航行风险。利用机器视觉技术获取船舶航行图像数据,并结合像素平滑滤波和帧间差分法去除原始船舶航行图像所含噪声。采用二阶高斯-马尔科夫机场算法对去噪后船舶航行图像的显著性区域候选节点作信息弥散处理,获取船舶航行图像显著图,通过均值偏移算法处理船舶航行显著图像的特征空间,获得多个分割区域后,在显著图中求解各区域的显著性均值,通过与阈值作比较,实现船舶航行危险区域识别。实验结果表明：该方法可有效提升船舶航行图像的视觉效果;生成的显著图细节完整;可实现不同危险区域的识别,识别效果突出。     

基于视频信息的港口滞留船舶检测研究

本文研究基于视频信息的港口滞留船舶检测方法,通过港口滞留船舶的精准检测提升港口管理水平。利用多结构形态学滤波方法,滤波处理港口视频图像。选取局部自适应阈值分割方法,将滤波处理后的港口视频图像,划分为前景图像与背景图像。将港口视频的前景图像作为SSD算法的输入,SSD算法利用卷积层提取图像特征,生成默认框,利用固定匹配策略,匹配真实框与默认框,将匹配结果传送至预测网络,利用预测网络输出港口滞留船舶检测结果。实验结果表明,该方法有效检测港口视频信息中的滞留船舶,阴天、黑夜等复杂环境下仍然可以精准检测船舶目标。