红外道路场景下车辆与行人检测算法

针对现有算法模型在红外道路场景下,对小尺寸车辆与行人的检测存在精度低和漏检的问题,提出改进YOLOv5s的红外道路检测算法。首先,借鉴Focal-Loss的计算思想引入一种新的动态缩放(focal and complete IOU,Focal-CIoU)损失函数,提高检测精度;其次,引入改进坐标信息嵌入中激活函数为自适应模式的坐标注意力机制(adaptive coordinate attention, Ada-CA),提高准确定位目标的能力;最后,改进C3模块为具有多尺度特征信息的MultiS-C3,提高模型识别能力。通过实验对比可知,改进的目标检测算法较原网络模型准确性提高2.0%,召回率提高7.3%、平均精度提高6.6%,可以有效检测出红外背景下的车辆与行人。     

数据赋能低压配用电系统精益化运行的关键技术与算法

随着人工智能和大数据技术的发展,合理高效地分析电力数据可以赋能电网业务以提升其工作成效。同时,智能采集装置提供了海量计量数据,为数据赋能低压配用电系统精益化运行打下了坚实基础。为更好地总结低压配用电系统精益化运行的研究成果和启迪思路,根据现有业务将低压配用电系统精益化运行主要分为计量采集设备质量评估与计量数据异常监测、用户相位关系识别与三相不平衡治理、低压台区户变关系和拓扑关系识别、用户异常用电和窃电行为检测、客户侧用电服务评价5个方面,分别介绍了数据赋能低压配用电系统精益化运行中的关键技术及算法,并给出了目前研究的不足和未来的展望。     

考虑需求侧响应的综合能源系统可靠性评估

为了进一步激发综合能源系统的多能互补特性和挖掘需求侧可参与系统优化调度的调节潜力,提升综合能源系统的可靠性水平,提出一种考虑需求响应的综合能源系统可靠性评估方法。首先,根据负荷响应特性引入价格型和替代型两类需求响应,分别建立基于电价弹性矩阵的价格型需求响应模型,及考虑不同能源需求在同一时间点上相互转换的替代型需求响应模型;其次,建立以系统购买能源成本最小与负荷削减惩罚成本最小为目标的优化调度模型,并在Matlab平台上调用CPLEX进行求解;然后,基于时序蒙特卡洛模拟法获得各设备状态并设计出可靠性评估流程;最后,通过北方某工业园区综合能源系统进行算例分析,比较了系统在不同运行方式下的可靠性指标与经济性水平。算例仿真结果表明,引入价格型和替代型需求响应可协调优化各时段用能需求,能够有效提高综合能源系统的可靠性和经济性。     

基于移动平台的三维风速风向动态测量系统

由于风速风向对帆船等移动平台的影响,需要实现对风速风向的动态测量,因此设计了一款基于时差法的正四面体非正交结构超声波阵列的动态测量系统。该系统通过测量超声波在顺风和逆风下传播的速度不同,结合测量装置的结构解析,得到风速风向和俯仰角,利用磁力计补偿方位信息数据和中值滤波算法,解决了在移动平台上实时动态采集风速风向和俯仰角的问题。经实际测试,系统风速测量误差在±1 m/s以内,风向测量偏差不超过0.8°,俯仰角测量偏差不超过1°,达到预期设计要求。     

开源软件供应链安全研究综述

随着近年来开源软件的蓬勃发展,现代化软件的开发和供应模式极大地促进了开源软件自身的快速迭代和演进,也提高了社会效益.新兴的开源协作的软件开发模式,使得软件开发供应流程由较为单一的线条转变为复杂的网络形态.在盘根错节的开源软件供应关系中,总体安全风险趋势显著上升,日益受到学术界和产业界的重视.针对开源软件供应链,厘清了其关键环节,基于近10年的攻击事件,归纳了开源软件供应链的威胁模型和安全趋势,并通过对现有安全研究成果的调研分析,从风险识别和加固防御这两个方面总结了开源软件供应链安全的研究现状,最后对开源软件供应链安全所面临的挑战和未来研究方向进行了展望和总结.     

基于自注意力机制模拟实体信息的实体关系抽取

在信息抽取领域,从非结构化文本中抽取实体关系是一项基础且重要的任务,且面临实体重叠和模型误差累积等挑战.本文以关系为导向,提出一种改进的实体关系联合抽取方法.该方法将实体关系抽取任务分为关系抽取与实体抽取两个子任务.在关系抽取任务上采用自注意力机制关注词与词之间的重要程度从而模拟实体信息,并使用平均池化来表征整个句子信息;在实体抽取任务上结合关系信息使用条件随机场识别该关系下的实体对.本模型不仅能够利用存在关系必定存在实体对的思想解决实体对重叠问题,还能够在训练过程中利用数据集中已知的关系使实体抽取模块不依赖于关系抽取模块的结果来训练,从而在训练阶段避免误差累积.最后,在WebNLG和NYT公开数据集上验证了该模型的有效性.     

基于物联网技术的变压器套管非接触式检测方法

分析了相关变压器套管离线检测系统和接触式在线检测系统存在的不足,提出基于物联网技术的非接触式在线检测绝缘检测系统。通过对静电感应原理的研究,以微型电场探头为传感器,检测终端节点变压器套管周围空间电场的分布情况,再利用低功耗、远距离的无线通信LoRa模块将采集数据传输到网关节点,并将这些数据传输至微处理器模块,经处理后传输到PC端或手机端,最终实现绝缘在线检测系统的实时性、可视化检测。     

高压跌落式熔断器过零延时灭弧结构设计

为开发能带负荷分合闸的高压熔断器,设计具有过零延时灭弧结构的10 kV高压跌落式熔断器,并对其开断过程展开研究。现有的熔断器带载分合闸时,触头间易产生电弧引起触头烧蚀,甚至发生电弧持续燃烧无法分断;串联高压硅堆后,相同条件下有载开断过程可靠性得到大幅上升,有效切断电弧能量注入,使触头间“零休”延长,错过弧后快速上升恢复电压,促进触头间隙介质绝缘恢复,对降低触头间隙击穿概率、改善弧后介质恢复特性十分有利。     

基于本地蒸馏联邦学习的鲁棒语音识别技术

当联邦学习（FL）算法应用于鲁棒语音识别任务时,为解决训练数据非独立同分布（Non-IID）与客户端模型缺乏个性化问题,提出基于个性化本地蒸馏的联邦学习（PLD-FLD）算法。客户端通过上行链路上传本地Logits并在中心服务器聚合后下传参数,当边缘端模型测试性能优于本地模型时,利用下载链路接收中心服务器参数,确保了本地模型的个性化与泛化性,同时将模型参数与全局Logits通过下行链路下传至客户端,实现本地蒸馏学习,解决了训练数据的Non-IID问题。在AISHELL与PERSONAL数据集上的实验结果表明,PLD-FLD算法能在模型性能与通信成本之间取得较好的平衡,面向军事装备控制任务的语音识别准确率高达91%,相比于分布式训练的FL和FLD算法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。