论文总字数：24003字目 录第一章 绪论 61.1课题的选题背景 61.2　本论文主要研究内容 71.3　系统的工作原理简介 7第二章　系统总体方案设计 72.1　系统总框图 72.2　系统硬件选择 82.2.1单片机微控制器模块的选择 82.2.2　传感器的选择 82.2.3　显示器选择方案 8第三章 系统硬件电路的设计 93.1系统硬件概述 93.2单片机主控模块设计 93.2.1单片机引脚介绍 93.2.2单片机最小系统 103.3 DHT11传感器模块设计 113.3.1　DHT11传感器简介 113.3.2　DHT11传感器模块电路设计 133.4 液晶显示模块设计 133.4.1 液晶显示屏简介 133.4.2 1602LCD的RAM地址映射以及标准字库表 143.4.3 液晶显示模块电路原理图 143.5 蓝牙传输模块设计 153.5.1 蓝牙显示模块简介 153.5.2 蓝牙模块电路原理图 15第四章 系统硬件部分程序设计 164.1 主程序设计 164.2液晶显示模块设计 174.3　传感器模块设计 18第五章　系统分�

摘 要行人检测作为一种重要的目标检测应用，在自动驾驶，视频监控，刑侦等多个领域受到广泛关注。本文研究基于YOLOv3的行人检测，将深度学习方法应用于行人检测任务中，分析存在的问题，进而改进模型，使其有更好的性能表现。首先在理论上对YOLO三个迭代版本和一个快速版本进行详细的对比和分析，重点分析其网络结构和目标函数的发展和改进，以及使用的网络改进方法。其次根据智能驾驶的研究背景，结合两个行人数据集的特点，使用INRIA Person Dataset和Caltech Pedestrian Detection两个数据集组合成新的行人检测数据集。该数据集融合了静态行人照片的高清晰度、辨识度和运动行人的形态变化和遮挡以及远处小行人的特点。着重分析YOLOv3-tiny权重在训练集上重新训练的过程和训练得到的模型表现，使用K-means算法修改anchor box尺寸使其贴合行人特征

摘 要随着海洋经济的发展和我国的海洋强国战略的实施，水下机器人的研究越来越成为一个全球热点，水下机器人不仅能带来商业价值还能广泛应用于军事领域，是一个未来的前沿技术领域。作为水下机器人的核心技术目标跟踪技术无疑是重中之重。如何能最大限度的去除误差得到精确的目标数据又是目标跟踪技术中的核心，而本文研究的就是基于容积卡尔曼滤波的水下机器人目标跟踪技术，容积卡尔曼滤波算法在近几年中广泛应用于精确目标估计中，在工程中展现出了精度高、稳定性好、实现简单等优越性能。因此本文通过数学建模的方法模拟水下机器人的运动，然后通过比较卡尔曼滤波、拓展卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波对其运动误差的处理结果，判断容积卡尔曼滤波的优劣，最终得到如下结论：1)本文得出容积式卡尔曼滤波算法在复杂水下

摘 要电控注油器性能检测试验是电控注油器技术研究和生产的必要环节。随着电控注油器技术的发展，对其检测技术的要求也越来越高。本文利用一种新型仪器——虚拟仪器，以 MAN-Bamp;W公司推出的 ALPHA型电控气缸油注油器为研究对象， 研究了电控注油器性能测试的基本原理和试验装置，以及电控注油器性能各个参数检测的测量方法。虚拟仪器是一种能够深入挖掘计算机资源，通过软件实现硬件，并由用户设计的具有虚拟操作面板的计算机仪器系统。本文利用NI公司开发的软件 LabVIEW构建了电控注油器性能测试系统的方案。 本文主要分为三部分。首先，在第一部分中，结合虚拟仪器自身的定义、结构、优势，详细地介绍了 LabVIEW 开发环境的特点及其测试系统的构建方案；第二部分对电控注油器性能测试进行了需求分析，并在PC-DAQ数据采集的基础�

摘 要随着2014年生成对抗网络诞生，它作为一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，逐渐成为了人工智能界的研究热点之一。本文主要工作是以生成对抗网络和图像风格转换为基础，研究了如何将生成对抗网络应用于图像风格转换中。最后将模型效果用Web应用呈现出来。具体研究内容如下：（1）探究了生成对抗网络的思想、学习方式、特点和应用，并拓展研究了生成对抗网络的各种变体，包括：条件生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、半监督生成对抗网络和信息生成对抗网络，并将生成对抗网络和其变体性能进行了比较；（2）探究了图像风格化的思想，总结了最近基于生成模型的图像艺术化的研究成果。然后继续研究了基于生成对抗网络的三种图像风格转换模型CycleGAN、DualGAN和DiscoGAN在图像风格转换中的应用，然后对模型结构和内部细节进

摘 要本文起始于对系统动力学背景原理介绍，再对阳逻港进行了解，最后从港口腹地的经济发展，港口自身，相邻港口以及相关外部因素四个方面出发，分析了港口吞吐量预测的影响因素，并运用系统动力学相关理论和建模方法构建港口吞吐量预测模型，最后以阳逻港为主体，引入相关数据仿真，验证模型，结果证明该模型是有效的并预测出阳逻港未来五年港口物流吞吐量的发展趋势。第一章讲述了系统动力学的背景，国内外现状和本次论文所研究内容和所需要的技术。第二章描述了系统动力学的基础理论、工作原理、应用范围、Vensim仿真软件简单介绍以及系统动力学使用步骤。第四章把系统动力学和阳逻港各项数据结合起来，建立数学模型，对阳逻港吞吐量预测进行了仿真模拟做出预测，第五章对本文的经济性、环保性做出了介绍，并对本文�

摘 要本设计将深度学习结合计算机视觉技术应用于移动机器人的视觉路径感知。搭建了差动式轮式移动机器人实验平台，包括移动机器人底盘机械结构设计，STM32控制系统PCB板制作，LabVIEW上位机设计，实现移动机器人基本运动控制、图像采集和视频传输。设计训练深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）模型训练方法，包括数据采集，神经网络结构和训练程序设计。对训练得到的DNN模型在计算机上开展仿真验证，在移动机器人平台展开实际实验。仿真和实验结果验证了将深度学习应用于移动机器人对路径视觉认知的可行性。基于深度学习的视觉路径认知技术有别于传统计算机视觉技术在该方面的应用，具有实现简单、适应性强等优势，对于提升移动机器人的智能化水平具有参考意义。关键词：移动机器人；深度学习；视觉感知AbstractThis design applies deep

摘 要随着人们生活水平的不断提高，信息传播变的多样化，新媒体的日新月异。特别是在网络的兴起时，改变了图像的呈现方式与存储方式。计算机的普及和软件功能的广泛使用，对社会各个领域都产生了深远的影响，人们对信息的获取也越来越广泛和多样化。它打破了传统信息文字长期以来的“垄断”地位，取而代之的是更易于理解的图片和简单的图片等新媒体传播模式。这改变了人们看待新事物的方式，使观众从“读者”变为“观众”，开创了以图像为媒介传播的新时代。本文主要以数字插画为研究对象，探讨数字插画的优势，发展趋势以及数字插图在新媒体中的实际应用。首先，阐述了数字插图的概念，背景和特征，并分析了数字插画的必然趋势。然后比较数码插图与传统插图的区别，总结数码插图的优势，横向比较数码插图的现状，分�

摘 要在船舶制造和装配过程中，推进轴系的较中一直是一个关键环节，轴系较中的精度直接影响整个动力系统的使用寿命和性能。关于轴系较中的研究一直是一个船舶工业领域的热点。最初的校中方法为直线法，该方法根据轴系的理论中心线，将轴承、法兰等布置成一条直线，但该方法的精度较低。随着计算机技术的发展，一种计算机辅助的船舶轴系较中方法越来越受到人们重视。以动态校中计算方法为前提，在ANSYS软件基础上，对船舶多支撑轴系负荷进行仿真分析，完善轴系合理校中方法。本文对上述工作进行了如下研究:（1）基于ANSYS建立三段中间轴轴系模型，并获取轴承支反力与对应轴承径向高度的样本数据。（2）对获得的数据分析处理，找寻各轴承的负荷与其变位值之间的变化规律，并通过数据总结出使轴系负荷处于合理范围的变位值大�

摘 要产品的缺陷问题是制造业中无法避免的问题，造成产品缺陷的原因往往有很多，例如操作人员能力有限、生产工艺和科学技术水平的限制等等。在传统制造业中，工人采用人工目测的方法来识别产品缺陷，但这种方式不仅速度慢、效率低，其准确度还与工人的状态有密切联系。时至今日，随着科学技术的发展，深度学习成为了热门的研究领域，我们也可以将目光投向这一新兴技术。本文使用TensorFlow构建了一个卷积神经网络，它可以实现六种带钢表面缺陷的识别以及分类。该网络模型迭代了8000次，在测试集上进行测试后，其准确率达到了90%以上，已经可以进行初步的使用。研究发现，在产品缺陷识别领域应用深度学习技术，在保证其准确率的同时，能够大幅提升识别速度。深度学习技术可以更好地解决此类问题，拥有广阔的研究前景。关键词