借助光学显微镜、电子背散射衍射和扫描电子显微镜等测试技术和手段,系统地研究热处理温度对TA2-Q235B爆炸复合板钢侧组织转变的影响,并分析了其形成机理.结果表明:在热处理过程中,钢侧界面组织发生脱碳,形成完全由铁素体组织组成的脱碳层,这些铁素体没有织构特征;当热处理温度在850℃及以下时,钢侧界面组织在靠近波头漩涡的地方发生异常长大,形成粗大的铁素体;当热处理温度在900℃及以上时,钢侧界面组织在钛钢复合界面上发生异常长大,产生柱状的铁素体组织.这些组织的形成受到碳元素的扩散和钢侧基体组织相变的共同作用.热处理过程中,界面产生的TiC在界面上分布不均,随温度升高,在界面局部富集,从而加速了碳元素向界面的扩散

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

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