融合注意力机制的轨道入侵异物检测轻量级模型研究

基于智能视频分析的轨道线路环境入侵物自主识别是保障轨道交通运营安全的关键技术之一。然而基于神经网络的高精度目标检测模型严重依赖算力，部署成本高，很难普及运用。为此，提出一种改进yolov4-tiny的轻量级网络模型。在网络主干，通过融合跨阶段结构和通道混洗策略，提出CSPShuffleNet结构，加快网络推理；在网络颈部，引入多头注意力机制，增强网络目标定位能力；在网络头部，使用深度可分离卷积替换传统卷积，进一步压缩网络参数量。基于铁路异物数据集的实验结果表明：相比于原始yolov4-tiny,本模型的均值平均精度最大提高1.4%,参数量减少49.9%,模型容量减少55.4%。验证了本模型对于固定平台和移动平台检测系统的普适性，从而为铁路安全保障提供决策支持。     

基于深度卷积-Tokens降维优化视觉Transformer的分心驾驶行为实时检测

针对基于端到端深度卷积神经网络的驾驶行为检测模型缺乏全局特征提取能力以及视觉Transformer(vision transformer,ViT)模型不擅长捕捉底层特征和模型参数量较大的问题，本文提出一种基于深度卷积和Tokens降维的ViT模型用于驾驶人分心驾驶行为实时检测，并通过开展与其他模型的对比试验、所提模型的消融试验和模型注意力区域的可视化试验充分验证了所提模型的优越性。本文所提模型的平均分类准确率和精确率分别为96.93%和96.95%，模型参数量为21.22 M，基于真实车辆平台在线推理速度为23.32 fps，表明所提模型能够实现实时分心驾驶行为检测。研究结果有利于人机共驾系统的控制策略制定和分心预警。     

点阵液晶显示在数控切割机上的应用

通过经济型数控切割机控制系统应用ＤＭＦ５００１液晶显示屏作显示终端的实施，对ＤＭＦ５００１液晶显示技术的应用作了介绍。