FAGNet:基于MAFPN和GVR的遥感图像多尺度目标检测算法

针对大场景遥感图像内容复杂,并且具有目标种类较多、尺度不一、方向多变等特点,导致遥感图像中目标多类多尺度多方向的问题,提出一种基于多尺度注意力特征金字塔网络(MAFPN)以及滑动顶点回归(GVR)机制的遥感图像目标检测方法.首先利用骨干网络提取多层特征作为MAFPN的输入,MAFPN结合特征融合和注意力机制,在融合多个尺度的特征映射的基础上使用通道域注意力和空间域注意力机制来抑制噪声,增强有效特征复用,提高网络对目标多尺度特征的自适应性;将MAFPN输出的融合特征图输入区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域,然后将其送入分类/回归网络;在分类/回归网络中使用GVR机制在预测水平框的基础上增加4个顶点偏移比例参数和旋转因子,将水平框转换为旋转框,以减少边框中冗余区域,使预测得到的旋转边框更贴合目标.在DOTA公开数据集上与多种基于卷积神经网络的经典检测算法进行对比的实验结果表明,该方法的平均检测精度得到显著提高,能够更加准确地检测多个尺度以及多个方向的目标,实现了多尺度目标的鲁棒性检测.     

可再生能源接入电网的极限容量研究

随着人们环保意识的不断提高,可再生能源大规模接入电网,但是不加以控制的接入也会带来电网安全运行问题.本文通过建立可再生能源接入电网的极限边界条件方程,同时在传统电力网络方程中引入支路电流作为变量,组成了用于计算可再生能源接入极限容量的方程组,求解该方程组可以得到在给定负荷情况下的可接入最大可再生能源容量,同时也可观察此时节点电压水平.仿真计算结果表明该模型是有效的,能够为电力部门安排可再生能源的运行方式提供辅助决策.     

企业认证与高职网络专业对接的教学评价体系探讨

在建立校内实训基地的过程中,亟须建立新型的、适合于人才培养目标要求的教学评价体系。本文在对传统教学评价体系及实训基地课改情况分析的基础上,对企业认证标准与高职网络专业课程内容对接的教学评价体系进行设计,在河南交通职业技术学院校内实训基地建设实践基础上,总结出具有普适性的教学评价标准。     

Dynamic analysis of a novel time‐lag four‐dimensional fractional‐order financial system

In this paper, a novel four‐dimensional fractional‐order financial system (FFS) with time delay is presented. Unlike traditional bifurcation analysis of financial systems, the selection rules of two bifurcation points within the system are discussed. In addition, the motion state of the system in the vicinity of two bifurcation points are analyzed separately, such that the dynamic analysis of this novel nonlinear fourth‐dimensional FFS is more comprehensive. The detailed dynamical behaviors of this financial system, such as oscillation, stability, and bifurcation points, are deduced via rigorous mathematical analysis. Finally, some simulations are performed to verify the dynamic characteristics of the FFS around the two bifurcation points which satisfy the selection conditions of the bifurcation point.     

基于深度学习的医学图像配准技术研究进展

医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。     

基于深度学习的关键岗位人员行为分析系统

针对关键岗位的人员行为分析的问题,提出了一种基于视频的行为分析方法。制作了包含多姿态样本的岗位人员行为数据集,并使用YOLOv3网络训练该数据集得到行为检测模型。使用提出的人员行为分析算法结合行为检测模型对视频进行处理,对人员行为进行初步分析。在人员行为分析算法的基础上,结合图像相似度和明暗度等特征,进行深度分析并给出离岗、睡觉和玩手机事件的判断结果。实验结果表明,制作的数据集在人员行为检测中有较高的检测精度,同时行为分析的准确度也较高,并且能够进行实时处理。     

无人机自主目标识别与定位应用研究

面向无人机自主侦察任务中在线目标识别与定位需求,首先梳理了无人机侦察中目标识别领域的相关研究成果;然后,介绍了Faster RCNN目标识别算法的实现原理,并针对任务需求进行了改进;之后,介绍了图像拼接的相关算法并进一步提出了目标相对定位算法;最后,设计了完整的侦察试验流程对所设计自主目标识别与定位方法进行验证;结果表明,改进的目标检测网络能够达到83.3％的识别准确率和35帧/秒的识别速度,所提出的相对定位算法可以达到0.702 m的平均定位精度,能够满足侦察无人机在线目标识别与定位的任务需求.     

一种需求响应参与下风电储能系统调度方法的研究

针对风电并网对电力系统稳定性的不利影响,论文将储能系统和需求响应引入含风电的电网优化调度中.首先以系统最低发电成本为调度目标,以日前预测和实时风能预测作为随机变量,将需求响应和储能系统分别引入需求侧和发电侧,同时通过两阶段调度,构建风电储能系统的两阶段调度优化模型.其次利用粒子群优化算法对模型进行求解.应用场景分析的结构表明,所提调度方法采用粒子群优化算法可以较好求得模型的全局最优解;通过储能系统和需求响应的引入可以提高主动配电网的风电利用效率,降低发电成本.     

基于无线网桥的鄂北调水工程视频监控系统建设

在当前信息化、智能化快速发展的背景下,部署视频监控系统有利于提高水利工程建设管理水平和工作效率。经现场查勘和技术比对,鄂北调水工程视频监控系统采取的是视频采集、网络传输、数据存储、数据访问的4层架构。结合视频监控系统在鄂北工程的应用场景和实际需求,并考虑经费、部署难度、稳定性等方面因素,充分利用工区已有互联网上行链路资源,提出了基于无线网桥技术的视频监控传输模式。实践表明：鄂北调水工程视频监控系统不仅实现了施工现场的实时在线远程监控,更为工程安全、质量、进度、环保等方面的建设管理提供了信息化技术支撑,极大提高了便捷性、精准性、高效性。     

CMADS驱动SWAT模型在水循环模拟中的应用——以洱海流域为例

基于大气数据驱动水文模型的输出结果开展水循环模拟研究是大气和水文学界的研究热点。利用中国大气同化驱动数据集CMADS驱动SWAT模型,模拟2009～2016年期间洱海流域关键水循环要素的时空分布特征。结果表明:①CMADS数据集可很好地驱动SWAT模型,在洱海流域适用性较好,可用于水循环模拟研究。②从时间上看,洱海流域年降水量、实际蒸散和年产水量均呈现出先减少后增加的趋势,分别以4.6,29.3,15.0 mm/a的速率递增,多年平均降水量、多年平均实际蒸散发和多年平均产水量分别为792.8,565.5,286.1 mm。从空间上看,洱海西部降水最丰沛,东部地区次之,北部地区最低;实际蒸散发空间差异性相对较小,高值区主要分布于洱海湖区周围;产水量空间分布差异性较大,洱海西部产水量最大,其次为洱海北部和东部山区。③湿润度呈现出增加的趋势,而产水系数表现出减少的趋势,多年平均湿润度和产水系数分别为0.61和0.43;实际蒸散发与降水变化趋势一致,但与潜在蒸散发变化趋势相反,表明水分条件是限制洱海流域潜热的主要因子。