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近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

镍铝青铜合金是铸造大型舰艇螺旋桨的主要材料,海洋污损生物在合金表面附着引起的pH值变化会加速镍铝青铜合金的腐蚀磨损,威胁到舰艇安全航行.采用冷喷涂技术制备了较为致密的镍铝青铜涂层,厚度约300 μm,利用扫描电镜、光学显微镜观察了涂层的微观形貌,重点研究了涂层在pH值分别为3、7和11,质量分数为3.5%的NaCl溶液中的电化学腐蚀性能和腐蚀磨损行为.实验结果表明:pH值为3的环境中,镍铝青铜基体发生了选相腐蚀,表面疲劳裂纹主要分布在富Cu的α相上,涂层上的犁削沟槽加深发生了磨粒磨损,涂层耐腐蚀性能优于基体;pH值为7的环境中,基体发生了黏着磨损,表面有片层状金属剥落,涂层中的孔隙收容了大量磨屑避免了剧烈的三体摩擦,表面犁削沟槽较浅,涂层致钝电位高于基体,耐腐蚀性能变差.pH值为11的环境中,基体发生了表面疲劳磨损,涂层磨痕上有较深的犁削沟槽,沟槽内有微裂纹,涂层耐腐蚀性能优于基体.总体来说,在不同pH值环境中,涂层由于在冷喷涂过程中发生了冷加工硬化并且涂层上的孔隙收容了磨屑,导致涂层的耐腐蚀磨损性能增强

农业工程类教学质量国家标准 林业工程类教学质量国家标准 环境科学与工程类教学质量国家标准 生物医学工程类教学质量国家标准 食品科学与工程类教学质量国家标准 建筑类教学质量国家标准 安全科学与工程类教学质量国家标准 生物工程类教学质量国家标准 公安技术类教学质量国家标准 植物生产类教学质量国家标准 自然保护与环境生态类教学质量国家标准 动物生产类教学质量国家标准 动物医学类教学质量国家标准 林学类教学质量国家标准 水产类教学质量国家标准 草学类教学质量国家标准 基础医学类教学质量国家标准 临床医学类教学质量国家标准 口腔医学类教学质量国家标准 公共卫生与预防医学类教学质量国家标准 中医学类教学质量国家标准 中西医结合类教学质量国家标准 药学类教学质量国家标准 中药学类教学质量国家标准 法医学类教学质量国家标准 医学技术类教学质量国家标准 护理学类教学质量国家标准 管理科学与工程类教学质量国家标准 工商管理类教学质量国家标准 农业经济管理类教学质量国家标准 公共管理类教学质量国家标准 图书情报与档案管理类教学质量国家标准 物流管理与工程类教学质量国家标准 工业工程类教学质量国家标准 电子商务类教学质量国家标准 旅游管理类教学质量国家标准 艺术学理论类教学质量国家标准 音乐与舞蹈学类教学质量国家标准 美术学类教学质量国家标准 设计学类教学质量国家标准 动画、数字媒体艺术、数字媒体技术专业教学质量国家标准

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