基于改进YOLOv5的低光照图像目标检测

针对低光照环境下现有的目标检测算法普遍存在检测精度较低的问题，提出一种改进YOLOv5的双通道低光照图像目标检测算法（YOLOv5＿DC）。首先，通过伽马变换和叠加高斯噪声的方法合成低光照图像，扩充数据集，提高模型的泛化能力；其次，提出特征增强模块，引入通道注意力机制，融合增强图像和原始图像的低级特征，抑制噪声特征的影响，改善网络的特征提取能力；最后，在颈部网络中加入特征定位模块，增加特征图在目标区域的响应值，使网络更关注目标区域，提高网络的检测能力。实验结果表明：所提YOLOv5＿DC算法实现了更高的检测精度，在低光照图像目标检测数据集ExDark*上的平均精度均值（mAP）@0.5达71.85%，较原始的YOLOv5算法，提高了1.28个百分点。     

基于YOLOv5的CCTSDB小目标检测算法研究

为了提高全新中国交通标志检测数据集2021(CCTSDB 2021)的小目标检测精度。在YOLOv5网络模型上,融入归一化的注意力模块（NAM）和协调注意力模块（CA）,同时新增加160×160的检测特征图,增加小目标检测层,用于检测4×4以上的目标。在YOLOv5中采用改进的SIou目标回归损失函数,使得整个网络模型对图像特征的学习能力和目标检测精度得到一定的提升。实验表明,CCTSDB2021在改进的YOLOv5算法中,小目标检测精度mAP@.5和mAP@.5:.95达到85.87%、57.21%,相比原YOLOv5网络mAP@.5、mAP@.5:.95分别提升了5.72%、5.85%,检测精度和精确率-召回率得到了明显提升,减少了推理时间,提高了整体网络的鲁棒性,具有更好的检测性能和目标分辨能力。     

改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外船舶目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰环境下的船舶目标检测需求,提出一种基于改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法。在YOLOv5网络中添加Reasoning层,以一种新的提取图像区域间语义关系来预测边界框和类概率的体系结构,提高模型的检测精度,同时对YOLOv5目标检测网络的损失函数进行改进,从而达到进一步提高模型准确率的目的。验证结果表明,改进后的YOLOv5算法训练出来的模型,检测精确率和速度与实验列出的几种目标检测算法相比均有明显提升,其中平均精度均值(mAP)可达94.65%。该模型经过验证,既能满足检测的实时性要求,又能保证高精度。     

基于改进YOLOv5的航空发动机叶片表面缺陷检测方法研究

针对航空发动机叶片缺陷检测过程中表面噪声较大以及检测精度较低的问题，提出了一种基于改进YOLOv5的叶片表面缺陷检测方法。通过叶片表面缺陷图像采集和典型缺陷标注构建了航空发动机叶片表面缺陷数据集；采用K-means++算法代替K-means算法对标记框进行聚类，获得最适合该数据集中标记框的锚框；在主干网络中结合CBAM注意力机制模块，并且采用EIoU损失函数替换原CIoU损失函数，提高对叶片表面缺陷特征的提取能力。对比实验结果表明所提出的方法相较于YOLOv5算法在平均精度均值上提升了1.4%,相较于FasterRCNN和YOLOv3,本方法在平均精度均值上分别提升了13%和2.9%。     

基于MHSA-YOLOv7的小麦赤霉病感染率检测

在抗病育种中小麦赤霉病感染率是衡量籽粒抗性表型鉴定的重要衡量指标,针对目前小麦赤霉病感染率检测存在检测时间长、硬件成本高以及检测方式破坏植株等问题,设计了一种适用于麦穗籽粒此类小目标检测的深度学习网络模型——MHSA-YOLOv7。通过在原YOLOv7主干网络中融合多头自注意力(Muti-Head Self-Attention, MHSA)机制来提高模型对深层语义特征的提取能力,并使用加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN)实现模块间的跨层连接,使该模型能够提取和传递更丰富的特征信息。实验结果表明,MHSA-YOLOv7在小麦单穗赤霉病数据集上达到了90.75%的检测精度,相较于原YOLOv7模型,改进后的算法对于麦穗籽粒此类小目标物体具有更强的特征提取能力,检测精度、召回率、F1值、mAP@0.5以及mAP@0.5∶0.95分别提高了0.33%、1.83%、0.011、1.19%以及0.38%,有效满足了小麦赤霉病感染率的精确检测,为实现小麦植株病害走势的长期观测以及小麦籽粒抗性的准确评估提供了技术支持。     

基于改进YOLOv5卷积神经网络的SAR图像目标识别

提出一种改进YOLOv5网络,并将其用于SAR图像目标识别。为了优化网络性能,文中进行了三个方面的改进：使用宽度比和高度比作为标注框之间的距离度量,并采用k-means聚类方法生成先验锚点框,作为预测框优化时的框尺寸初始值;改进框回归损失函数,引入Scylla交并比来代替竞争性交并比,以提高对密集分布目标的定位精度;改进置信度损失函数,使用焦点损失来替代二元交叉熵,以提高在复杂背景下的目标识别精度。基于MSAR数据集,选择了YOLOv3、常规YOLOv5作为对比网络,进行了大量的SAR图像目标识别实验。实验结果表明,相比两种对比网络,改进YOLOv5网络对各种目标均具有更高的识别准确率、召回率和F1值,以及更高的综合指标平均精度值和平均精度均值。     

基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测

针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框（priors anchor）与特征图层（feature map）的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网络结构,融合浅层特征与深层特征,形成新的大尺度检测图层,提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%,较原有的YOLOv3算法提高了11%;同时检测速度保持在50fps,优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法.     

基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法研究

针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题，提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础，设计SimAMC3注意力机制模块，优化网络的特征提取层；设计目标检测头，通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度，获得新的弱小目标检测层，使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息；改进预测框筛选方式，提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集，对其进行标注并训练。实验结果表明，改进后的算法与原YOLOv5算法相比，平均精度均值（mAP）分别提升了4.8%和7.1%，在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标，体现了良好的鲁棒性和适应性，可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。     

面向航拍小目标的改进YOLOv5n检测算法

针对无人机视角下目标尺度差异大、检测场景复杂、目标小且密集而导致的检测精度不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv5n的实时目标检测算法。首先,通过引入轻量通道注意力(ECA)模块提高卷积神经网络对特征图内有效信息的提取能力;其次,在特征金字塔网络输出端后,加入自适应空间特征融合(ASFF)模块,提高不同尺度特征图的识别精度;再次,使用EIoU损失函数计算预测框和目标框的差异值,加快收敛速度并提高检测精度;最后,改进YOLOv5n的检测头,优化模型对小目标的检测性能。在VisDrone数据集上训练测试,相比于基础的YOLOv5n模型,在640×640分辨率下,改进后模型的类平均精度(mAP₅₀)提高了6.1个百分点;在1504×1504分辨率下类平均精度(mAP₅₀)提高了7.1个百分点;同时,改进后的模型检测速度在硬件上可达22帧/s以上。该算法模型在精度提高的同时保证了足够高的检测速度,更适用于无人机的小目标实时检测。     

基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once）的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值（mean Average Precision,mAP）可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。     

R16版本中5G核心网的新概念

3GPP的5G标准中,在R15版本的基础上,R16版本新增了一系列新概念,从而可以更好地实现面向uRLLC、面向垂直行业、面向固移融合。本文对R16版本中5G核心网新增的主要网元功能和关键技术进行介绍,有助于读者快速学习5G新技术,有利于uRLLC业务早日实施。     

40Gb/S甚短距离光传输系统的去斜移设计(本期优秀论文)

实现了串/并转换成帧器接口(SFI-5)的去斜移功能.该设计主要由去斜移通道的帧对齐模块和数据通道去斜移模块组成,其中的关键电路由窗口比较器与滑动窗口生成器配合工作实现.16个数据通道去斜移电路轮流工作,共用一个窗口比较器,提高了电路的工作速度,节省了资源.系统测试表明,该电路可纠正±160比特范围内的通道间斜移,可应用于40Gb/s甚短距离传输的VSR5系统.     

5G在工业互联网领域的应用进展

"5G+工业互联网"已成为产业界探索的重要方向,但仍存在工业企业对5G能发挥的作用、与工业融合落地方式及发展趋势认识不足的问题.首先剖析了5G技术赋能工业企业数字化转型的作用,其次从建网模式、5G+MEC、融合终端、融合应用等方面总结了"5G+工业互联网"阶段性发展经验,最后展望5G技术及标准化趋势,并提出5G与工业互...     

广电系统专用的无触点补偿式自动电力稳压器—SBW／DBW5B—GB

高质量的电源是广播电视系统的工作设备运行的关键。为广电事业发展。本介绍了能满足广电系统设备用电质量需求的稳压电源的原理、性能及特点等。     

An enhanced chaotic key‐based RC5 block cipher adapted to image encryption

RC5 is a block cipher that has several salient features such as adaptability to process different word lengths with a variable block size, a variable number of rounds and a variable‐length secret key. However, RC5 can be broken with various attacks such as correlation attack, timing attack, known plaintext correlation attack and differential attacks, revealing weak security. We aimed to enhance the RC5 block cipher to be more secure and efficient for real‐time applications while preserving its advantages. For this purpose, this article introduces a new approach based on strengthening both the confusion and diffusion operations by combining chaos and cryptographic primitive operations to produce round keys with better pseudo‐random sequences. Comparative security analysis and performance evaluation of the enhanced RC5 block cipher (ERC5) with RC5, RC6 and chaotic block cipher algorithm (CBCA) are addressed. Several test images are used for inspecting the validity of the encryption and decryption algorithms. The experimental results show the superiority of the suggested enhanced RC5 (ERC5) block cipher to image encryption algorithms such as RC5, RC6 and CBCA from the security analysis and performance evaluation points of view.     

基于WeX5的新闻类HTML5 App开发和设计

本文是基于WeX5工具来开发的新闻类的HTML5 App,利用MySQL数据库来分类储存数据,WeX5在制作app具有、快速开发、多端运行、开源免费等优点。     

MD5碰撞攻击的多重消息修改技术的研究

通过对王小云等提出的消息修改技术以及Yu Sasaki等提出改进的消息修改技术进行研究,指出他们提出的多重消息修改技术并不总能使一个链接变量同时满足多个充分条件,并给出了确保一个链接变量同时满足多个充分条件的方法.此外还指出了在Liang Jie和Lai Xuejia的新的充分条件集中Yu Sasaki等的改进的多重消息修改技术对其中2个条件不能再实施,并提出了对其中一个新的消息修改技术,给出了对另外3个充分条件的新的多重消息修改技术,并通过实验对上述结果进行了验证且产生了新的MD5碰撞对.     

产生MD5碰撞的新的充分条件集

Wang Xiaoyun等(2005)给出了MD5能产生碰撞的一个充分条件集,并首次成功对MD5进行了碰撞攻击。Yuto Nakano等(2006)指出上述充分条件集中有16个条件是冗余的,并给出了其中14个条件冗余的原因。Liang Jie和Lai Xuejia(2005)指出Wang Xiaoyun等给出的充分条件集并非总能产生碰撞,并增加新的条件使之总能产生碰撞,同时提出了一个新的碰撞攻击算法。本文证明了Yuto Nakano等给出的16个冗余条件中有两个并不冗余,且Liang Jie和Lai Xuejia增加的新条件中有两个是冗余的,指出Liang Jie和Lai Xuejia的碰撞攻击算法在消息修改时忽视了被修改条件之间的制约性,因而未必总能产生碰撞,本文对此进行了修正,给出新的充分条件集,并通过实验验证了该充分条件集总能产生碰撞。     

5ESS交换机软件补丁的安装及故障处理

介绍了5ESS交换机的软件补丁SU(Software Update)的基本知识,做SU前的准备工作,SU的安装过程和常见故障处理.     

MD5加密算法的研究及应用

针对当前网站建设和系统开发中用户信息等重要数据的安全问题,提出了一种MD5加密算法,可以对用户密码进行加密。MD5加密算法是一种比较常用的单向加密算法,通过对该算法的深入研究,介绍了MD5算法的特性、算法原理及其算法流程,并给出MD5算法在一个具体系统中的实际应用,得出MD5算法是一种非常安全和易用的加密算法。