浅谈SoC模块级与系统级的验证

SoC芯片通常包含有复杂的数据通路,对复杂的数据通路的验证非常具有挑战性。无线通信SoC中包括很多功能模块,为了验证其复杂的数据通路的正确性,需要对每个功能模块进行模块级的验证。由于SoC验证已经成为整个流程中的重心,所以努力研发新的验证方法及设备,不断完善SoC验证计划和平台是当前的主要任务。以SD控制器和芯片系统（SoC）为例,探讨SoC模块级和系统级的验证,先确定验证策略并编写测试计划,再创建测试平台,最后对复杂的数据进行测试。     

结晶纤维素的降解

随着化石能源的日益消耗及其对环境的污染加重,寻求可再生的清洁能源已成为各国关注的焦点。木质纤维素是地球上最多的有机聚合物,对于解决能源危机具有巨大的潜力,但没有得到有效的利用,纤维素结晶区的存在是阻碍其降解的重大难题。本文介绍了结晶纤维素的结构、解结晶方法及优良的降解菌种;纤维素酶的结构和功能;降解结晶纤维素的机制;纤维素酶的基因工程和酶工程改造。突出应加大对耐热、高效的结晶纤维素降解菌株的挖掘,并深入探究碳水化合物结合结构域的相关作用机理,这对结晶纤维素的高效降解具有重要意义。     

基于改进YOLOv7模型的柑橘表面缺陷在线检测

柑橘表面缺陷是水果检测分级的重要依据,针对传统柑橘表面缺陷检测方法效率低、精度低等问题,该研究提出一种柑橘表面缺陷的实时检测方法。该方法首先对柑橘图像进行图像增强,然后利用提出的YOLOv7-CACT模型对柑橘表面缺陷进行检测,该模型在YOLOv7模型骨干网络中引入坐标注意力模块(coordinate attention, CA),从而提高模型对缺陷部分的关注度。在网络头部引入CT(contextual transformer,CT)模块,融合静态和动态上下文表征特征,从而增强缺陷部分特征表达能力。通过试验确定CA模块和CT模块的最佳位置。改进后的YOLOv7-CACT模型检测结果平均精度均值（mean average precision,mAP）相较于原始模型增加了4.1个百分点,达到91.1%,满足了实际生产中对柑橘缺陷检测精度的要求。最后将基于YOLOv7-CACT的柑橘检测模型通过TensorRT进行部署,试验结果表明模型的推理时间满足柑橘生产线10个/s的实时分选要求,总体的检测精度达到94.4%,为柑橘表面缺陷在线检测提供了一种精准的实时检测方法。     

基于改进YOLOv7的油茶果实成熟度检测

为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制（criss-cross attention,CCA）加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制（distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS）算法代替传统非极大值抑制（nonmaximum suppression,NMS）算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3 098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F1分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77 s,模型权重大小为82.6 M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLO...     

基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法

为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明：YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.498 5 mm...     

基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究

为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。     

基于LLWin3.0控制Fischertechnik模型实例

随着计算机的普及，特别是软件技术的发展，基于电脑控制且充分展示个性化创新实验，成为当今高等学校素质教育的重要方式和发展方向。为此，详细介绍了德国慧鱼公司的专利产品“创意组合模型(fischertechnik)的应用实例。结合LLWin3．0图形化编程技术。为教育行业应用提供了有效的途径。     

在线式水田渗透量监测仪的研究

目前测量渗透量的方法主要是用改进的日式渗漏仪目测测管的刻度来计算渗透量。但不能实现实时监测的目的,为了实现对稻田渗透量的实时监测,设计了一种在线式水田渗透量监测仪。其硬件主要包括水箱、渗桶、液位仪、土壤水分传感器、泵、无线模块、主机。以MSP430单片机为核心,土壤水分传感器和液位传感器把水分和液位信息传到单片机,供水泵由液位或水分值来控制,实现饱和渗透量的测量及非饱和渗透量的测量,用无线模块把数据传输到监测室的上位机。通过试验,采集的数据满足精度要求,给灌区的规划管理、合理运行、水资源的合理调配与实施节水灌溉提供了可靠的渗透量数据。     

基于注意力机制和特征融合的葡萄病害识别模型

植物病害是造成农作物减产的主要原因之一。针对传统的人工诊断方法存在成本高、效率低等问题,构建了一个自然复杂环境下的葡萄病害数据集,该数据集中的图像由农民在实际农业生产中拍摄,同时提出了一个新的网络模型MANet,该模型可以准确地识别复杂环境下的葡萄病害。在MANet中嵌入倒残差模块来构建网络,这极大降低了模型参数量和计算成本。同时,将注意力机制SENet模块添加到MANet中,提高了模型对病害特征的表示能力,使模型更加注意关键特征,抑制不必要的特征,从而减少图像中复杂背景的影响。此外,设计了一个多尺度特征融合模块(Multi-scale convolution)用来提取和融合病害图像的多尺度特征,这进一步提高了模型对不同病害的识别精度。实验结果表明,与其他先进模型相比,本文模型表现出了优越的性能,该模型在自建复杂背景病害数据集上的平均识别准确率为87.93%,优于其他模型,模型参数量为2.20×10⁶。同时,为了进一步验证该模型的鲁棒性,还在公开农作物病害数据集上进行了测试,该模型依然表现出较好的识别效果,平均识别准确率为99.65%,高于其他模型。因此,本文模型...     

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。