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制造業(yè)自動(dòng)化

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制造業(yè)自動(dòng)化

制造業(yè)自動(dòng)化

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期刊周期:月刊
期刊級(jí)別:北大核心
國(guó)內(nèi)統(tǒng)一刊號(hào):11-4389/TP
國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)刊號(hào):1009-0134
主辦單位:機(jī)械部北京機(jī)械工業(yè)自動(dòng)化研究所
主管單位:中國(guó)機(jī)械工業(yè)聯(lián)合會(huì)
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制造業(yè)自動(dòng)化》期刊簡(jiǎn)介

  本雜志由北京機(jī)械工業(yè)自動(dòng)化研究所主辦,國(guó)家機(jī)械工業(yè)局主管,1979年創(chuàng)刊。主要刊載制造業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域所取得的新技術(shù)、新成果、新產(chǎn)品、新方法以及自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用成果、科技動(dòng)態(tài)與信息等。常設(shè)欄目有:專家論壇、先進(jìn)制造技術(shù)、CAD/CAM/CIMS、生產(chǎn)自動(dòng)化、自動(dòng)化技術(shù)與裝置、控制與檢測(cè)、數(shù)控技術(shù)、工業(yè)機(jī)器人、應(yīng)用技術(shù)、產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)等。讀者對(duì)象為從事制造業(yè)自動(dòng)化技術(shù)工作的科技人員、管理人員、企業(yè)技工、院校師生等。
  

《制造業(yè)自動(dòng)化》2012年24期目錄

  基于帝國(guó)主義競(jìng)爭(zhēng)算法的切削參數(shù)優(yōu)化....................陳志楚
  流水作業(yè)調(diào)度問(wèn)題的算法研究............................王秋芬
  信息技術(shù)在供應(yīng)鏈技術(shù)協(xié)同層中的應(yīng)用....................尹作重
  基于APS的特鋼企業(yè)信息系統(tǒng)架構(gòu)研究.....................彭加霖
  基于遺傳算法的設(shè)備維修BOM配置研究.....................熊君星
  基于逐次二點(diǎn)法的坐標(biāo)測(cè)量機(jī)平面誤差分析................王冉
  基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的奶粉罐內(nèi)壁缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)..........朱明
  二維激光攝像式傳感器現(xiàn)場(chǎng)快速標(biāo)定方法..................張振利
  異構(gòu)系統(tǒng)間物料管理集成化模型研究......................楊卓峰
  貫流風(fēng)葉焊接機(jī)視覺(jué)定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)........................劉薇
  一種基于粗糙集理論的入侵檢測(cè)方法......................吳冬妮
  車輪沖擊結(jié)果差異性分析及修正..........................趙忠興
  氧氣濃度檢測(cè)儀在高壓開(kāi)關(guān)站中的應(yīng)用....................陳倫瓊
  基于空間數(shù)據(jù)挖掘的煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)....................廖美紅
  大力神杯五軸刀路編制與機(jī)床后處理控制研究..............陳學(xué)翔
  基于ZigBee技術(shù)的塔機(jī)群防碰撞控制系統(tǒng)..................楊輝
  桶形工件內(nèi)表面自動(dòng)涂裝解決方案........................趙宏劍
  基于窗函數(shù)的NLFM波形設(shè)計(jì)及脈壓性能分析................贠亞男
  無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)在電力線健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用..................洪文明
  基于模板濾波的已知角度直線檢測(cè)方法....................謝晴
 

  

  
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  制造業(yè)自動(dòng)化最新期刊目錄

基于多尺度時(shí)頻聯(lián)合通道注意力機(jī)制的軸承故障診斷方法及應(yīng)用

摘要:針對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)特征提取不充分的問(wèn)題,提出基于多尺度時(shí)頻聯(lián)合通道注意力機(jī)制和多頭自注意力機(jī)制的軸承故障診斷方法,有效提升了信號(hào)多尺度特征挖掘能力。首先,采用寬核卷積處理歸一化信號(hào),擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)感受野;其次,構(gòu)建時(shí)頻聯(lián)合通道注意力模塊,基于多尺度并行卷積提取并融合時(shí)域與頻域多尺度局部特征;然后,利用多頭自注意力建模全局依賴關(guān)系,進(jìn)一步增強(qiáng)特征提取能力。最后,通過(guò)Paderborn大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和堆垛機(jī)軸...

面向工業(yè)PLC場(chǎng)景的隱性工藝知識(shí)工程方法

摘要:工業(yè)可編程邏輯控制器(PLC)開(kāi)發(fā)過(guò)程中積累的大量工藝知識(shí)以隱性形式存在,以控制邏輯的形式沉淀于歷史代碼中,并依賴于工程師的經(jīng)驗(yàn)判斷,難以被大語(yǔ)言模型直接利用。針對(duì)這一問(wèn)題,提出了一套系統(tǒng)的工程方法,通過(guò)雙層知識(shí)圖譜模式與雙向融合構(gòu)建策略,將隱性工藝知識(shí)轉(zhuǎn)化為具備層級(jí)結(jié)構(gòu)與控制拓?fù)浼?xì)節(jié)的可復(fù)用工藝模板。以PLC代碼生成為下游評(píng)估任務(wù),針對(duì)知識(shí)可訪問(wèn)性與功能關(guān)聯(lián)完整性兩類障礙,分別通過(guò)知識(shí)粒度梯度實(shí)...

計(jì)及多源延時(shí)的三相永磁同步電機(jī)高帶寬控制策略

摘要:針對(duì)三相永磁同步電機(jī)電流環(huán)中存在的延時(shí)瓶頸問(wèn)題,研究了采樣更新延時(shí)、硬件延時(shí)及反饋濾波延時(shí)對(duì)系統(tǒng)帶寬的影響機(jī)理,并建立了考慮多源延時(shí)的電流環(huán)模型。在環(huán)路建模的基礎(chǔ)上分析了帶寬與環(huán)路總延時(shí)的反比關(guān)系,明確了在高控制頻率下傳統(tǒng)坐標(biāo)變換與復(fù)雜調(diào)制計(jì)算導(dǎo)致的控制耗時(shí)限制。為解決高帶寬場(chǎng)景下控制時(shí)間不足的問(wèn)題,提出了一種基于相電流調(diào)節(jié)的電流環(huán)控制架構(gòu),并結(jié)合優(yōu)化的空間矢量脈寬調(diào)制算法,通過(guò)省略Clarke與...

新能源滲透率與直流占比演化下系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性研究

摘要:新能源滲透率提升、直流輸電規(guī)模擴(kuò)大,已成為現(xiàn)代電力系統(tǒng)主要發(fā)展趨勢(shì)。為確定新能源與直流輸電的合理接入比例,需首先厘清二者共同作用對(duì)系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性的影響機(jī)制,研究系統(tǒng)穩(wěn)定邊界的動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì),為電網(wǎng)的漸進(jìn)式規(guī)劃與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供決策支持。本研究聚焦于電力系統(tǒng)演進(jìn)的關(guān)鍵趨勢(shì),建立系統(tǒng)模型、構(gòu)建適用于多場(chǎng)景的暫態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo),進(jìn)而量化分析新能源與直流占比演變下系統(tǒng)暫態(tài)電壓穩(wěn)定性的變化規(guī)律;改進(jìn)并應(yīng)用配點(diǎn)法...

基于投影極差和能量約束的焊縫提取算法研究

摘要:在中厚板氬弧焊自動(dòng)化系統(tǒng)中,對(duì)焊縫幾何特征的精確、穩(wěn)定感知是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量焊接的關(guān)鍵。針對(duì)傳統(tǒng)方法在復(fù)雜工況下特征適應(yīng)性差、泛化能力弱、魯棒性低的問(wèn)題,提出一種融合投影極差與能量約束的兩階段特征提取算法。該方法首先構(gòu)造投影極差指標(biāo),并結(jié)合自適應(yīng)閾值分割,實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的魯棒粗提取;進(jìn)而構(gòu)建融合法向引力與排斥勢(shì)能的優(yōu)化模型,對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行位置精優(yōu)化與分布均勻化;最后通過(guò)局部法向量統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確判別焊縫谷點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果...

石墨舟卡點(diǎn)壓裝損傷數(shù)值模擬與視情維護(hù)方法

摘要:傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)型公差選配方法多數(shù)沒(méi)有考慮壓裝損傷對(duì)石墨舟卡點(diǎn)高溫服役性能的影響,太陽(yáng)能硅片PECVD高溫鍍膜生產(chǎn)環(huán)境下卡點(diǎn)的維護(hù)帶有盲目性、消耗量通常較大。為此,分別建立了石墨舟卡點(diǎn)壓裝及高溫服役過(guò)程有限元仿真模型,分析了不同過(guò)盈量以及環(huán)境溫度對(duì)壓裝性能損傷的影響。數(shù)值模擬顯示,卡點(diǎn)接觸應(yīng)力在壓裝初期顯著增加,殘余應(yīng)力隨過(guò)盈量和環(huán)境溫度升高而增大;以15μm過(guò)盈量為例,當(dāng)溫度由400℃升至600℃時(shí),...

跨越式輸電線路巡檢機(jī)器人行走臂輕量化研究

摘要:針對(duì)跨越式輸電線路巡檢機(jī)器人因自身重量過(guò)大影響其越障穩(wěn)定性的問(wèn)題,對(duì)機(jī)器人行走臂開(kāi)展輕量化研究。首先,分析機(jī)器人雙臂抓線與單臂抓線姿態(tài)下行走臂受力特征,獲取機(jī)器人越障過(guò)程中行走臂質(zhì)量與機(jī)身偏移量間映射關(guān)系;其次,在運(yùn)動(dòng)學(xué)分析軟件中建立巡檢機(jī)器人虛擬樣機(jī)模型,模擬機(jī)器人沿線纜越障過(guò)程,獲取行走臂極限工況下的受力大小;然后,對(duì)行走臂伸縮臂移動(dòng)支座與外殼開(kāi)展變密度拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì),通過(guò)有限元軟件對(duì)比分析變密...

基于仿人雙臂機(jī)器人的裝配方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘要:基于帶靈巧手的仿人雙臂機(jī)器人平臺(tái),針對(duì)自然環(huán)境下的抓取適應(yīng)性與動(dòng)作仿人化需求,開(kāi)展基于視覺(jué)的雙臂軸孔裝配方法研究。以鋼管和管帽作為裝配對(duì)象,采用YOLOv8n-seg模型檢測(cè)并生成分割圖像;結(jié)合深度圖像并通過(guò)FoudationPose模型獲取零件在三維空間中的位姿,實(shí)現(xiàn)裝配零件的視覺(jué)識(shí)別與定位;進(jìn)一步提出一種位姿對(duì)齊方法,依據(jù)識(shí)別結(jié)果提取零件軸線,解算機(jī)械臂末端執(zhí)行器的目標(biāo)姿態(tài),并生成相應(yīng)運(yùn)動(dòng)點(diǎn)位...

面向工業(yè)數(shù)據(jù)的命名實(shí)體識(shí)別方法研究

摘要:針對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)中實(shí)體結(jié)構(gòu)復(fù)雜、嵌套嚴(yán)重及噪聲干擾多等問(wèn)題,現(xiàn)有方法常面臨邊界識(shí)別不清和層級(jí)依賴缺失的挑戰(zhàn)。提出一種改進(jìn)的多粒度對(duì)抗命名實(shí)體識(shí)別模型MG-AdvNER。首先,針對(duì)傳統(tǒng)對(duì)抗訓(xùn)練容易模糊實(shí)體邊界的問(wèn)題,提出自適應(yīng)邊界感知對(duì)抗訓(xùn)練(ABAT)策略,通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整邊界位置的擾動(dòng)權(quán)重,在增強(qiáng)模型魯棒性的同時(shí)保持邊界敏感度。其次,構(gòu)建雙層CRF結(jié)構(gòu)并設(shè)計(jì)層間約束傳播機(jī)制,顯式建模粗粒度與細(xì)粒度標(biāo)簽間...

基于虛實(shí)比對(duì)的復(fù)雜裝配場(chǎng)景異常檢測(cè)方法

摘要:隨著制造業(yè)的快速發(fā)展,復(fù)雜裝配場(chǎng)景中的異常檢測(cè)成為保障產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)檢測(cè)方法往往受限于檢測(cè)精度、效率及適應(yīng)性等問(wèn)題,難以滿足現(xiàn)代制造業(yè)的高標(biāo)準(zhǔn)需求。提出了一種基于虛實(shí)比對(duì)的復(fù)雜裝配場(chǎng)景異常檢測(cè)方法,旨在通過(guò)融合虛擬仿真與實(shí)際檢測(cè)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)裝配過(guò)程中異常情況的精準(zhǔn)識(shí)別與高效處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在零件漏裝、錯(cuò)裝及異物入侵等典型裝配異常場(chǎng)景中,所提方法在F1分?jǐn)?shù)上相較現(xiàn)有最佳無(wú)監(jiān)督...

基于YOLOv11n的嵌入式型材計(jì)數(shù)系統(tǒng)研究

摘要:針對(duì)工業(yè)制造與倉(cāng)儲(chǔ)物流場(chǎng)景中型材堆疊密集、光照變化大及嵌入式設(shè)備算力受限導(dǎo)致的檢測(cè)精度下降與實(shí)時(shí)性不足的問(wèn)題,現(xiàn)提出一種基于改進(jìn)YOLOv11n的嵌入式型材計(jì)數(shù)檢測(cè)模型。為適應(yīng)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)多姿態(tài)、復(fù)雜光照與背景差異,構(gòu)建由實(shí)景樣本與Blender渲染樣本組成的工業(yè)型材數(shù)據(jù)集,用于提升模型在多場(chǎng)景條件下的泛化能力。對(duì)YOLO v11n進(jìn)行多維度優(yōu)化:在主干網(wǎng)絡(luò)中引入DBB多分支卷積塊以增強(qiáng)多尺度細(xì)節(jié)表達(dá)...

固態(tài)調(diào)制器放電模塊在線實(shí)時(shí)故障診斷與定位

摘要:作為功率轉(zhuǎn)換裝置,固態(tài)脈沖調(diào)制器由于其設(shè)計(jì)布局緊湊的優(yōu)勢(shì),通常結(jié)合脈沖變壓器作為小型化電子直線加速器放電系統(tǒng)的主流技術(shù)方案。在實(shí)際運(yùn)維中,傳統(tǒng)的故障排查與定位方案要求固態(tài)調(diào)制器故障后系統(tǒng)強(qiáng)制停機(jī),由維修人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)診斷,導(dǎo)致生產(chǎn)進(jìn)程中斷;同時(shí),人工排障存在經(jīng)驗(yàn)依賴性強(qiáng)、人力成本高等局限,且設(shè)備緊湊布局進(jìn)一步增大定位實(shí)施難度。針對(duì)傳統(tǒng)人工檢修的瓶頸,本文提出了一種通過(guò)調(diào)節(jié)儲(chǔ)能單元脈沖形成時(shí)序?qū)崿F(xiàn)故障...

考慮循環(huán)性能的產(chǎn)品方案配置方法

摘要:在用戶需求呈現(xiàn)多樣化、個(gè)性化以及制造業(yè)技術(shù)不斷升級(jí)背景下,大規(guī)模定制已成為一種趨勢(shì)。在大規(guī)模定制中,產(chǎn)品方案配置是關(guān)鍵技術(shù),可以快速實(shí)現(xiàn)個(gè)性化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。現(xiàn)有的產(chǎn)品方案配置方法普遍考慮了用戶需求,企業(yè)收益和低碳設(shè)計(jì),很少關(guān)注產(chǎn)品循環(huán)性能的衡量。在綠色低碳循環(huán)發(fā)展的背景下,提出一個(gè)將產(chǎn)品循環(huán)性指標(biāo)納入優(yōu)化目標(biāo)的產(chǎn)品方案配置模型。該模型對(duì)產(chǎn)品模塊的循環(huán)指標(biāo)進(jìn)行核算,以客戶滿意度,成本和產(chǎn)品循環(huán)性指標(biāo)作為...

面向機(jī)翼膠接缺陷檢測(cè)的HAM-YOLO改進(jìn)方法

摘要:針對(duì)機(jī)翼膠接區(qū)域氣泡缺陷檢測(cè)中小目標(biāo)占比高、特征表達(dá)不足及復(fù)雜反光背景干擾等問(wèn)題,提出一種改進(jìn)YOLO模型HAM-YOLO(Hybrid Attention Mechanism YOLO)。通過(guò)在主干網(wǎng)絡(luò)中引入CBAM與SE注意力模塊,增強(qiáng)通道與空間特征表達(dá)能力;在頸部網(wǎng)絡(luò)C2f模塊中嵌入雙重注意力與SE注意力機(jī)制,以提升多尺度特征的融合與選擇能力;同時(shí)在特征融合階段增設(shè)1×1卷積層優(yōu)化通道信息交...

非均勻公差約束下近凈余量復(fù)雜曲面零件的自適應(yīng)切削

摘要:綠色制造和精密制造技術(shù)是航空領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。面對(duì)承載性能的復(fù)雜曲面加工特征,廣泛應(yīng)用精鑄/精鍛等近凈成形工藝以減小毛坯余量。雖然能減少材料去除量也能提升加工效率,但小余量毛坯可能因?yàn)榫植咳鄙俨牧显斐杉庸げ缓细瘛榻鉀Q該問(wèn)題,提出了復(fù)雜曲面輪廓度公差約束下的多層次余量?jī)?yōu)化方法,改變加工模型僅做剛性位移的傳統(tǒng)認(rèn)識(shí),允許設(shè)計(jì)截面線各自在輪廓度公差帶改變相對(duì)位置或者變形,從而增大尋優(yōu)的可行域空間,提高尋找...

基于Spark和模型樹(shù)的生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測(cè)研究

摘要:為了解決裝備制造過(guò)程的生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測(cè)問(wèn)題,利用制造系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)資源,提出基于Spark和模型樹(shù)的生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測(cè)方法。給出生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測(cè)的邏輯流程和體系框架,并對(duì)生產(chǎn)進(jìn)度的要素構(gòu)成和影響因素進(jìn)行分析,后通過(guò)ReliefF特征選擇算法對(duì)生產(chǎn)進(jìn)度影響因素特征進(jìn)行篩選,剔除冗余和無(wú)關(guān)特征,進(jìn)一步,基于Spark框架對(duì)模型樹(shù)算法進(jìn)行分布式改造,并用于構(gòu)建和訓(xùn)練生產(chǎn)進(jìn)度預(yù)測(cè)模型,以實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)進(jìn)度的準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。最...

鋸齒形圓刀超聲切割刀柄設(shè)計(jì)和驗(yàn)證

摘要:為優(yōu)化對(duì)蜂窩材料的加工質(zhì)量和加工效率,設(shè)計(jì)了一種鋸齒形圓刀超聲切割刀柄。采用四端網(wǎng)絡(luò)法設(shè)計(jì)鋸齒形圓刀超聲切割聲學(xué)系統(tǒng),得出齒數(shù)與諧振頻率和振幅的關(guān)系,并進(jìn)行了模態(tài)分析。從振型圖可知當(dāng)齒數(shù)增大,諧振頻率會(huì)降低,振幅會(huì)隨之增大。對(duì)鋸齒形圓刀的超聲切割聲學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行阻抗分析試驗(yàn)得到了理論與實(shí)際的誤差在3.9%,滿足加工要求。利用超聲刀柄對(duì)蜂窩材料進(jìn)行了超聲切削試驗(yàn),驗(yàn)證了鋸齒形圓刀超聲切割刀柄在生產(chǎn)中應(yīng)用...

IF控制結(jié)合自適應(yīng)LSTSMO的PMSM無(wú)位置傳感器控制策略

摘要:用于永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制的超螺旋滑模觀測(cè)器(Super Twisting Sliding Mode Observer,STSMO)只適用于中高速,且其面對(duì)強(qiáng)擾動(dòng)時(shí)收斂速度慢。針對(duì)這一問(wèn)題提出一種IF控制結(jié)合自適應(yīng)線性超螺旋滑模觀測(cè)器的復(fù)合控制策略。在低速時(shí)采取轉(zhuǎn)速開(kāi)環(huán)、電流閉環(huán)的IF控制策略,對(duì)虛擬同步坐標(biāo)系和轉(zhuǎn)子同步坐標(biāo)系相位關(guān)系進(jìn)行分析;在高速時(shí)設(shè)計(jì)改進(jìn)的超螺旋滑模觀測(cè)器控制策略,在S...

機(jī)理數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力學(xué)模型在線參數(shù)辨識(shí)及應(yīng)用研究

摘要:動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)的準(zhǔn)確性對(duì)高性能車輛運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)具有決定性影響,尤其在高速行駛和接近附著極限的工況下,模型參數(shù)的微小偏差即可顯著削弱控制性能。傳統(tǒng)基于穩(wěn)態(tài)實(shí)驗(yàn)的離線參數(shù)辨識(shí)方法對(duì)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地和工況條件依賴較強(qiáng),難以滿足真實(shí)應(yīng)用中對(duì)實(shí)時(shí)性與適應(yīng)性的要求。針對(duì)上述問(wèn)題,以車輛運(yùn)動(dòng)控制中的在線參數(shù)辨識(shí)為研究對(duì)象,提出一種融合機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的混合在線參數(shù)辨識(shí)框架。該方法僅依賴車輛在正常行駛過(guò)程中采集的數(shù)...

基于改進(jìn)的PBD-YOLOv5s手工雪茄煙外觀缺陷檢測(cè)

摘要:針對(duì)手工雪茄煙斑點(diǎn)、裂紋以及剝落缺陷傳統(tǒng)檢測(cè)精度低的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的PBD-YOLOv5s檢測(cè)算法。該算法在YOLOv5s基礎(chǔ)上引入BiFPN雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)多尺度特征融合,新增P2小目標(biāo)檢測(cè)層提升微小缺陷捕獲能力,采用解耦頭分離分類與回歸任務(wù)以降低任務(wù)干擾,并選用EIoU損失函數(shù)優(yōu)化邊界框回歸精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PBD-YOLOv5s模型mAP0.5達(dá)95.3%,較YOLOv5s模型提...

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