基于神经网络技术的乘员体型识别系统

BPMS(Body Pressure Measurement System)系统是针对汽车安全气囊系统设计的辅助系统。本系统应用神经网络技术,通过对座椅压力传感器信号的分析处理,识别出车内乘员的体型特征,从而辅助控制车辆安全气囊的爆发。BPMS系统由试验台架设计、座椅压力采集、数据预处理、乘员体型识别系统等部分组成。试验结果表明,该系统可以有效地识别乘员体型特征,为准确控制安全气囊系统的工作提供保障。     

基于任务的乘员信息处理能力研究

为解决装甲乘员信息处理能力难以测量评估的问题,对乘员信息处理能力分析方法进行了研究。分析了信息处理模型和IMPRINT分析方法特点,提出了基于任务的乘员信息处理能力研究方法,并以信息录入任务为例分析了不同乘员的信息处理能力,探究绩效差异的原因。实例分析结果表明,基于任务分析乘员信息处理能力是有效的,该研究方法可行,可作为装甲乘员信息处理能力的研究手段。     

电动汽车热泵系统冬季乘员舱温升特性的实验研究

电动汽车冬季乘员舱内的温升特性对提升乘员舱内的热舒适性和延长电动汽车续航里程具有重要意义。针对一款应用于实车的热泵空调系统,进行了冬季乘员舱温升特性实验并主要研究了压缩机转速、电子膨胀阀开度以及环境温度对乘员舱温升性能的影响。结果表明:压缩机转速越高乘员舱内温升越快,在压缩机转速为4 000 r/min时,乘员舱内各测点的最高温升速率达到1.99℃/min。在实验工况下,压缩机转速每提高1 000 r/min乘员舱内最大温升速率提高约0.68℃/min。在压缩机转速不变时,热泵系统在相对小的阀开度下具有更好冷启动性能,在系统运行前期乘员舱内升温更快。在环境温度低于0℃时,热泵系统无法满足乘员舱内的供热需求,需开启PTC进行辅助加热。     

基于LS-dyna的某轻卡驾驶室正面碰撞安全性能研究

为验证某轻卡驾驶室正面碰撞安全性能是否满足设计要求,本文基于有限元方法对其进行碰撞分析,仿真分析结果显示,驾驶员和乘员生存空间充裕。同时结合实车碰撞试验,试验结果显示驾驶员和乘员生存空间充裕。因此该轻卡驾驶室正面碰撞安全性能满足法规和设计要求。     

浅析某乘用皮卡膝部安全气囊设计

副驾驶安全气囊、驾驶侧安全气囊和安全带等被动安全装置可以降低正面碰撞中乘员头部及胸部的伤害,但对乘员的腿部保护效果有限,因此膝部安全气囊的需求与应用越来越多。基于此,研究小组分析了某乘用皮卡膝部安全气囊一些设计要点,包括膝部安全气囊与周边件,如地毯、仪表板的匹配要求,为保证膝部安全气囊能顺利展开,剖析了膝部安全气囊常见的撕裂线形式及相关参数常用的设计值,以及膝部安全气囊的布置要求等,同时阐述了膝部安全气囊静态展开试验时的试验标准、试验条件、试验合格的判断依据,为后续膝部安全气囊的设计开发提供参考。仿真结果表明,膝部安全气囊是汽车被动安全的重要组成部分,可在汽车发生碰撞时与副驾驶安全气囊、侧气帘等一起保护车内乘员免受伤害。     

采摘机器人目标识别技术研究——基于机器视觉及深度学习

为了解决采摘机器人识别目标果实难的问题，提出了一种基于机器视觉及深度学习的采摘机器人目标识别技术，可结合图像采集、图像处理、SSD深度学习算法，实现对橘柑的精准识别。试验结果表明：采摘机器人目标识别技术对橘柑具有较高的识别率，证实了该方法的可行性，对采摘机器人研究具有一定的参考价值。     

基于40%偏置碰撞的车身结构优化

基于C-NCAP的正面40%重叠可变形壁障碰撞试验,针对某纯电动SUV进行整车碰撞仿真试验。从改善车身前端吸能结构、提升乘员舱刚度的角度出发,以乘员舱侵入量、B柱加速度为碰撞安全性能评价指标,对车身进行结构优化。优化后的仿真结果显示,前纵梁和A柱变形形式趋于良好,高压线束未受到挤压,各评价指标基本满足优化目标的要求,优化方案能够显著提升碰撞安全性能,为偏置碰撞工况下的车身设计提供了参考。     

基于特征选择的小麦籽粒品种识别研究

为有效地对小麦籽粒品种进行分类，判别影响小麦籽粒品种识别的特征，进行基于特征选择的小麦籽粒品种识别研究。首先采集农大3416-18、内乐288、衡水6632、百农419、洛麦28和新麦26六个品种的小麦籽粒图像18 000张，对采集的图像进行预处理，提取小麦籽粒的颜色特征、形态特征和纹理特征三大类共28个特征值，并对特征进行相关性分析。然后分别构建不同特征融合模型以及数据降维和数据增强模型。最后进行试验分析，基于纹理+形态+颜色三个特征融合模型平均识别准确率为91.02%，其中基于纹理+形态+颜色特征模型的洛麦28识别率最高，达97.0%；经过线性判别分析，降维处理的小麦特征数据识别准确率达86.19%，模型训练时间仅0.87 s；基于数据增强后的平均识别准确率达94.26%。试验表明基于特征选择的小麦籽粒识别是可行的，有助于育种工作者对小麦籽粒识别做出更准确判断，具有一定的实际意义。     

基于改进YOLO v6-tiny的蛋鸡啄羽行为识别与个体分类

针对目前蛋鸡啄羽异常行为（包括啄和被啄）识别精度比较低的问题，提出了一种基于改进YOLO v6-tiny模型进行啄羽异常行为识别的方法。该方法通过在YOLO v6-tiny模型中引入DenseBlock结构并融入CSP结构的SPP模块（SPPCSPC）的方式，增强了YOLO v6-tiny模型的特征提取能力，扩大了模型的感受野，提升了模型的检测精度。在识别出啄羽异常行为的基础上，对如何基于异常行为发生次数，进行蛋鸡个体分类进行了研究。提出了基于YOLO v6-tiny模型进行蛋鸡个体识别，并将啄羽异常行为识别结果输入个体识别网络，进行蛋鸡个体分类的方法。同时，本文还分别对2种不同的养殖密度、一天当中3个不同的时间段，异常行为发生次数的变化规律进行了分析。实验结果表明，优化后的模型对啄和被啄异常行为的识别平均精度（AP）分别为92.86%和92.93%，分别比YOLO v6-tiny模型高1.61、1.08个百分点，比Faster R-CNN模型高3.28、4.00个百分点，比YOLO v4-tiny模型高6.15、6.63个百分点，比YOLO v5s模型高2.04、4.27个百分点，比YOLO v7-tiny模型高5.39、3.92个百分点。本文方法可以识别出啄和被啄羽异常行为，为蛋鸡异常行为的智能检测提供了技术支撑。     

电动T1 大众Bulli

新Bulli由电动机提供动力，可容纳六名乘员，并配有iPad控制的多媒体信息娱乐系统。新车比T1车身更长、更高，但宽度比较窄，以2．62m的轴距充分利用了车身整体长度。     

基于深度调查电动汽车碰撞事故特征分析

基于中国国家车辆事故深度调查体系数据库中上海市松江区站点55例包含电动汽车碰撞事故进行特征分析,分析内容包括事故场景、运动响应、电动汽车损伤位置、车速与变形关系、电池损伤相关情况等。参考传统汽车交通事故危险场景对电动汽车事故进行分类,对汽车整体进行区域划分,细化电动汽车变形范围。引入频率网格矩阵分析电动汽车主要变形特性。根据变形及运动响应,分析电动汽车变形侵入乘员舱危及乘员安全。为电动汽车安全性设计及规范制定提供参考。     

浅谈农机事故发生原因和预防措施

<正>随着农机化快速推进，大量新型农业机械投入到农业生产中。然而，农业机械事故也随之增多，给当地广大农民带来了严重的生命财产损失。一、案例回放，触目惊心案例1:2016年6月17日5点40分许，太安乡左庆驾驶农用拖拉机，车内搭载21人下地干活，在拖拉机行驶到村民程福国家大门前路口右转弯时，由于坡路采取措施不当致使拖拉机斗侧翻的农机事故，致车斗内3名乘员死亡，其他18名乘员不同程度受伤。     

基于机器学习的小麦收获机掉头轨迹识别

识别小麦收获机运行轨迹是分析农业机械活动、提高作业效率的重要手段。本文针对小麦收获机田内作业场景，提出一种基于机器学习的收获机掉头轨迹识别算法。首先通过两步K-means聚类与三步修正识别出X形掉头轨迹点、作业异常轨迹点与作业轨迹点；为进一步从作业轨迹中分类出U形掉头轨迹点，构建了基于支持向量机模型(Support vector machine, SVM)的U形掉头轨迹识别算法，并对初步识别结果进行三步修正；最终识别出小麦收获机的田内X形掉头、作业异常、U形掉头与作业轨迹点，识别结果的F1值为94%,时间间隔为1～5 s的数据的F1值在90%以上，实现田内轨迹的细致划分。基于去除掉头轨迹与异常轨迹后获得的有效作业轨迹，可通过距离算法计算获得农田面积，结果相比使用原始轨迹的计算误差可降低12.76%。该研究可为基于海量农机轨迹的作业精细化管理提供参考。     

农田杂草识别技术的现状与展望

杂草是农业生产的大敌，其蔓延速度快，危害严重。目前采用的杂草识别技术主要有人工识别、计算机视觉技术识别、绿色识别、近红外光谱分析技术识别。近年来，随着光学仪器的不断发展和近红外技术的不断成熟，近红外技术的应用越来越广，因此基于近红外技术的杂草识别——绿色识别和近红外光谱分析技术识别将是今后农田杂草自动识别的主要措施。     

融合时序遥感分析的国土空间生态保护修复关键区识别

国土空间生态保护修复是落实国家生态文明建设的重要措施，也是构建国家生态安全格局和统筹山水林田湖草沙系统治理的重要举措。而生态保护修复关键区识别，是生态保护修复规划编制、生态保护修复工程时空布局等系列工作的前置条件和基础保障，对国土空间生态保护修复至关重要。本文以河南省某生态保护修复工程为研究区域，开展融合时序遥感分析的生态保护修复关键区识别研究和实践，首先，基于Google Earth Engine（GEE）云平台，采用Mann-Kendall方法对研究区2011—2020年时序归一化植被指数（NDVI）开展趋势分析，形成时序分析结果；其次，基于气象、地形、土壤、植被净初级生产力（NPP）等数据，开展基于生态系统服务协同和权衡计算的生态系统健康分析评估，选择生态源地；最后，基于时序分析结果和生态源地选择结果，采用叠置分析，开展生态保护修复关键区域识别。结果表明，提出的“基于生态系统服务协同权衡计算的生态系统健康评估——时序遥感趋势分析”的研究框架不仅顾及了研究区域内“静态”的生态系统服务、生态系统健康属性，同时衡量了“动态”的生态系统变化趋势，可以有效识别国土空间生态保护修复关键区。研究成果可为国土空间生态保护修复本底调查、问题识别、规划和工程布局等提供技术支撑。     

小波包分解与神经网络相结合的变速箱齿轮故障识别

提出了一种识别变速箱齿轮故障的新方法，通过对小波包分解的分析研究，将基于小波包能量的小波包分解特征提取方法用于提取齿轮运行状态的特征向量，并以此作为BP神经网络的输入对神经网络进行训练，建立了基于BP神经网络的齿轮运行状态分类器，用以识别齿轮的运行状态，, 变速箱齿轮故障识别为例，用文中所述方法对变相齿轮的正常状态，磨损状态，断齿状态进行识别验证，验证结果表明该方法的效果良好。     

特斯拉专利:座椅安装传感器探测乘员体重 以部署安全气囊

根据特斯拉公司的一份新专利申请,特斯拉目前正在研究一种新方法,可根据体重对乘员进行分类,以便在其车辆上部署更安全的安全气囊。特斯拉该项专利名为“汽车乘员分类系统和方法传感器”,于近期公开,表明该公司正在改进部署其安全气囊。研究人员分析了目前根据乘员部署安全气囊存在的问题:车辆行驶过程中,通过采用自动化系统监控车辆操作,并在需要时提供相应的警报和协助,使得车辆变得越来越安全。但是,检测出车辆乘员的存在并且准确地将其分类为儿童、较小体型成年人或是其他类别,特别是在区分类别时仍然存在困难。     

基于机器视觉的双圆盘式棉花打顶装置设计与试验

为降低人工打顶的劳动强度，减少化学打顶的环境污染，改善“一刀切”式打顶机构的过打顶情况，通过分析手工打顶过程，设计了一种双圆盘式打顶机构，并基于机器视觉，设计打顶装置单行样机，实现棉花打顶的全程自动化控制。该装置主要由打顶机构、视觉检测机构、运动机构和棉花顶尖识别及控制系统组成。基于棉田调研、结构计算和预试验，确定了打顶装置的整体结构和关键部件尺寸。结合视觉识别研究基础与实际应用，选用YOLO v3算法搭建棉花顶尖识别及控制系统，实现棉花顶尖的识别定位，完成打顶机构的运动控制。以打顶期棉花为研究对象，进行棉花顶尖识别试验、打顶机构性能试验和田间试验，结果表明：棉花顶尖识别试验平均识别率为93%;打顶机构性能试验平均打顶率为94.67%;田间试验平均识别率为85.33%,平均打顶率为78.22%。研究结果可为棉花精准化与智能化打顶的研究提供参考。     

安全带不是聋子的耳朵——白设

座椅安全带由安全带预收紧装置、收紧器和张力限制器组成.当车辆发生碰撞时,预收紧装置便会立刻启动,将安全带迅速收紧,把驾驶员和乘员拉紧到座椅靠背上,使乘员被紧紧地固定在座椅里,可最大程度地避免乘员在车体内发生二次碰撞的危险.     

基于人工神经网络的地下水流数学模型参数识别

基于人工神经网络技术，建立了地下水二维非稳定流数学模型的参数识别模型，用地下水长观孔水位降深资料识别模型参数。通过实例计算分析，结果表明此法适用于处理复杂条件下模型参数识别问题，且结果稳定可靠。