融合CBAM的YOLOv4轻量化检测方法

基于深度学习的目标检测算法应用于无人机视觉中，会极大提升无人机的场景理解能力，但模型参数量和计算量巨大，难以应用于移动端或嵌入式平台.因此本文提出了一种效果较好的轻量级实时检测模型，采用YOLOv4模型网络作为主要参考模型，使用MobileNet替换主干网络，并通过添加CBAM注意力机制以及Soft-NMS后处理策略来提高模型的准确性.选用PASCAL VOC数据集来测试所提出的轻量级YOLOv4模型，结果显示参数量只有原模型的一半，但速度FPS提升了26.48,精度mAP只下降了0.52%.将所提出的轻量化YOLOv4模型部署Nvidia Jetson TX2低功耗系统以及树莓派上，飞行试验显示在TX2上模型FPS达到了21.8,是原始的YOLOv4的4.74倍，将本算法部署到无人机装载的嵌入式平台上，能够对航拍视野中的车辆目标进行实时识别和定位.     

基于深度学习的实时图像目标检测系统设计

针对图像目标检测的嵌入式实时应用需求,采用合并计算层的方法对基于MobileNet和单发多框检测器(SSD)的深度学习目标检测算法进行了优化,并采用软硬件结合的设计方法,基于ZYNQ可扩展处理平台设计了实时图像目标检测系统。在系统中,根据优化后的算法设计了一款多处理器核的深度学习算法加速器,并采用PYTHON语言设计了系统的软件。经过多个实验测试,深度学习目标检测系统处理速度可以达到45FPS,是深度学习软件框架在CPU上运行速度的4.9倍,在GPU上的1.7倍,完全满足实时图像目标检测的需求。     

基于改进YOLOv2和迁移学习的管道巡检航拍图像第三方施工目标检测

针对传统目标检测算法应用在无人机航拍图像上第三方施工目标检测和违章占压建筑检测的数据集少、检测率低等问题,提出基于Aerial-YOLOv2和迁移学习的航拍图像目标检测算法。首先,利用结合数据增强的迁移学习策略训练的网络来扩大数据集规模,并利用K均值聚类分析得到符合所提数据集特点的锚点框数量和尺寸;其次,通过自适应对比度增强的方法对图像进行预处理;最后,提出改进卷积模块替代YOLOv2中的卷积块并结合特征融合的多尺度预测方式进行目标检测。用不同的算法和训练策略在无人机航拍图像上进行对比实验,实验结果表明,Aerial-YOLOv2算法结合多种训练策略后,其准确率、召回率分别能达到95%、91%,每张图像检测时间为14 ms。由此可知,该算法适用于无人机航拍图像第三方施工目标及违章占压建筑的智能检测。     

基于迁移学习与图像增强的夜间航拍车辆识别方法

为了对夜间航拍图片中的车辆进行有效识别,提出基于二次迁移学习和Retinex算法的图像处理方法,仅利用小规模的数据集训练网络,采用基于Faster R-CNN的深度学习算法即可实现车辆的快速检测.首先在ImageNet大规模数据集和中国科学院日间航拍中规模数据集之间应用一次迁移学习;然后在日间中规模数据集与夜间航拍小规模数据集之间应用二次迁移学习;最后利用Retinex迭代算法对夜间图片进行处理以增强其与日间图片的相似性,使二次迁移学习有效进行.实验结果表明,在深度学习平台上,该方法利用小规模航拍数据集训练出有效的识别网络,检测结果优于传统的机器学习方法,在军事侦察及交通管控等方面具有一定的应用价值.     

大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统设计

针对星载或机载高分辨率合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）实时成像后的大幅宽SAR图像舰船实时检测的应用需求，传统的基于FPGA+DSP的嵌入式系统很难同时实现SAR成像处理和基于人工智能技术的大幅宽SAR图像舰船实时检测，为此设计了一种基于3U VPX FPGA+GPU架构的大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统；提出了一种基于YOLOv5s的舰船检测模型，采用基于L2-范数稀疏性惩罚的缩放因子控制法进行轻量化，轻量化舰船检测模型的参数量减小了47.39%，计算量减少了18.67%，平均检测精度为0.968；将轻量化舰船检测模型应用于大幅宽SAR图像嵌入式舰船实时检测系统，并针对典型的10 km×10 km的大幅宽图像应用场景，设计开发基于多线程技术和基于GPU的众核并行计算技术的大幅宽SAR图像嵌入式实时检测系统软件；通过公开的SAR数据集进行功能验证和性能评估，该系统能够满足不同分辨率的大幅宽SAR图像舰船实时检测需求。     

基于嵌入式平台的航拍目标智能识别

基于多旋翼无人机实现目标识别具有成本低、灵活性高的优点,能够对近地低空目标进行高强度监测,在国防军事领域和民用领域具有巨大的应用前景;但无人机机载计算机常使用功耗小、重量轻、可靠性高的嵌入式设备,该类设备算力有限,难以实时运行现有深度学习目标识别算法,因此研究深度学习航拍小目标识别技术在嵌入式设备中实时运行有重要意义;基于YOLOv4设计了适用于无人机俯视小目标的轻量化网络,并基于BN层 系数对网络进行剪枝,采用了TensorRT对算法进行硬件加速;同时,制作了小型军用目标数据集,基于该数据集,在机载嵌入式运算平台上对原始YOLOv4算法和改进的算法分别进行了测试,改进算法与原YOLOv4相比,准确率提升了2.3%,速度提升了3.3倍。     

基于改进SSD的航拍城市道路车辆检测方法

为提升无人机(UAV)航拍视角下城市道路车辆检测性能,基于SSD深度学习网络框架,改进并搭建了一种航拍城市道路车辆检测网络。一方面充分挖掘无人机航拍视角下车辆多为小目标的先验知识,利用K-means++聚类算法获取适应航拍车辆目标的默认候选框参数信息;另一方面,为保证小尺度目标特征的有效传递和准确提取,对基准SSD网络结构进行改进,在其特征提取网络骨架中加入了具有抗混叠效应的可学习低通滤波层,并保留用于小尺度车辆目标检测回归的大尺寸特征图。实验表明:在满足实时性的情况下,所提方法与基准SSD网络相比,检测精度提升了4.3个百分点,能够明显改善小尺度车辆目标检测效果,提高了无人机航拍视角下城市道路车辆目标整体检测精度。     

改进的SSD航拍目标检测方法

近年来,无人机技术的快速发展使得无人机地面目标检测技术成为计算机视觉领域的重要研究方向,无人机在军事侦察、交通管制等场景中具有普遍的应用价值.针对无人机场景下目标分辨率低、尺度变化大、相机快速运动、目标遮挡和光照变化等问题,提出一种基于残差网络的航拍目标检测算法.在SSD（single shot multibox detector）目标检测算法的基础上,用表征能力更强的残差网络进行基准网络的替换,用残差学习降低网络训练难度,提高目标检测精度;引入跳跃连接机制降低提取特征的冗余度,解决层数增加出现的性能退化问题.同时,针对SSD目标检测算法存在的目标重复检测和小样本漏检问题,提出一种基于特征融合的航拍目标检测算法.算法引入不同分类层的特征融合机制,把网络结构中低层视觉特征与高层语义特征有机地结合在一起.实验结果表明,算法在检测准确性和实时性方面均具有较好的表现.     

Android平台下的无人机输电线路施工车辆巡检

无人机巡检成为输电线路巡检的重要方式.然而,目前的无人机巡检,由于受到前端设备性能的影响,大多基于后期的图像处理,无法达到实时检测的要求.针对无人机巡检中输电线路施工车辆的安全隐患,提出了一个基于Android平台,使用神经网络实时检测施工车辆的方法.通过收集无人机获取的输电线路施工车辆的数据,使用数据增广的方法,并将构建的SSD-MobileNet算法模型集成到Android平台,实现施工车辆的实时目标检测.     

基于Linux的嵌入式实时视频跟踪系统

将ARM与DSP相结合,设计并实现了一套嵌入式实时视频传输跟踪系统;该系统以集成ARM和DSP双内核的OMAP3730作为核心处理器,首先通过ARM上搭载的Linux操作系统实现基于V4L2的图像采集功能,然后调用DSP完成H.264视频编码,压缩后的图像由基于实时流传输协议的流媒体服务器传输至远程计算机端解码并显示,最后利用camshift跟踪算法实现对运动目标物体的实时跟踪。该系统是小型无人机自主导航与控制的视觉导航以及以无人机为平台的运动目标检测的基础,有很好的应用前景。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.