基于边缘计算的作物病虫害监测嵌入式系统设计

现有农作物监测大多采用大面积、分布式的设备来完成.不仅维护成本高昂,难管理,而且对于许多中小型农户是无法从智慧农业中受惠.综合考虑各区域种植条件的不同,设计提出一种基于边缘计算的轻量化嵌入式监测系统,通过搭建神经网络,配合作物数据处理算法并部署在嵌入式设备上,与无人机协同完成对作物的检测.经过实验验证,该系统具有低功耗、轻量化、低成本、检测范围广的优势,病虫害模型精度在92％及以上,能有效解决国内外农作物病虫害及生长环境参数的精细化监测问题.     

融合可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测

环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层,使用Resnet50网络提取候选区域以获得检测框,级联具有不同IoU阈值的检测网络进行检测框抑制。在公开鱼眼图像数据集SFU_VOC_360和本文所采集的真实道路场景鱼眼图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在鱼眼图像目标检测中具有有效性,目标检测准确率高于Cascade_RCNN网络。     

2012-2017年呼包鄂城市群夜间灯光动态变化特征及其驱动因素分析

针对当前处于大发展变革阶段的新兴城市群时空变化及驱动因素不明的问题,文章基于2012—2017年夜间灯光影像数据,利用数值统计、标准差椭圆和线性回归等分析方法,结合高分遥感数据和其他辅助数据,研究了呼包鄂城市群夜间灯光在地理空间上的规模分布和变化,分析了夜间灯光的灯光变化与经济发展的关系,并进一步探究了城市群夜间灯光发展的扩张强度、方向以及主要驱动因素。研究结果表明:过去6年间,呼包鄂城市群夜间灯光强度呈现“V”型曲线,与其GDP的发展趋势是一致的;通过椭圆重心分析,显示整个城市群的夜间灯光重心向位于西南方向的鄂尔多斯市移动,鄂尔多斯市对整个城市群的经济发展有较强的拉动作用;利用夜间灯光驱动因子分析,并结合高分遥感光学影像以及灯光变化的区域,发现呼包鄂城市群的发展受能源因素的影响最大,是目前主导城市群发展的关键因素。     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.     

融入时间的兴趣点协同推荐算法

兴趣点（POI）推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐（TUCF）算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络（LBSN）的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤（U）算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤（UTE）算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差（MAE）比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。     

计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理

针对当前大流量数据计算速度慢、服务器端计算压力大等问题,提出一套计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理模型。首先,在分布式环境下,使用内存型数据存储技术确定计算任务的运算量与复杂等级,同时利用节点资源能力对节点进行排序;然后,动态分配任务到不同节点进行并行计算,并采用一种接力处理模式完成计算任务的分解,以有效保证高流量复杂运算任务的性能和精度要求。通过分析对比,可知在万级以上数据量的情况下,多个节点比单个节点的运行时间更短、计算速度更快;而且,将该模型应用于实际时,发现它不仅能在高并发场景下减少运行时间,而且也能节省更多计算资源。     

优化三元组损失的深度距离度量学习方法

针对基于三元组损失的单一深度距离度量在多样化数据集环境下适应性差,且容易造成过拟合的问题,提出了一种优化三元组损失的深度距离度量学习方法。首先,对经过神经网络映射的三元组训练样本的相对距离进行阈值化处理,并使用线性分段函数作为相对距离的评价函数;然后,将评价函数作为一个弱分类器加入到Boosting算法中生成一个强分类器;最后,采用交替优化的方法来学习弱分类器和神经网络的参数。通过在图像检索任务中对各种深度距离度量学习方法进行评估,可以看到所提方法在CUB-200-2011、Cars-196和SOP数据集上的Recall@1值比之前最好的成绩分别提高了4.2、3.2和0.6。实验结果表明,所提方法的性能优于对比方法,同时在一定程度上避免了过拟合。     

基于深度学习的广告布局图片美学属性评价

图像质量美学评价是近十年来比较热门的课题,但是研究的大多是对自然图像的美学评价。然而随着互联网技术的发展,线上广告业务得到了迅速发展,因此准确高效地评价一张广告布局图片的好坏是很有必要的。所谓广告布局图片,即广告图片不考虑广告语的具体内容。为了研究广告布局图片的质量美学评价,引入了一个新的数据集ALID,该数据集包含了四个美学属性的数值评分和语言评价;提出了美学多属性网络,该网络包含了三个部分:多属性特征网络、注意网络和语言生成网络。多属性特征网络通过4个不同的美学属性得分的多任务回归计算不同属性的特征矩阵,注意网络动态地调整所获特征的维度,最后语言生成网络通过长短期记忆网络生成图像字幕。实验结果表明,根据图像字幕的评价标准,该文设计的模型优于传统的CNN-LSTM模型和现代的SCA-CNN模型。     

Fast method for SAR echo simulation of a three-dimensional ground scene

Due to huge calculation of SAR echo simulation of a three-dimensional (3D) ground scene, a fast simulation method is proposed. First, the data of a 3D ground scene are fractionally interpolated based on the Fractional Brownian Motion (FBM) model. Second, the data interpolated are divided into lots of small facets whose precision meets the simulation requirement, the backscattering coefficients of the small facets are calculated. Third, the shaded area is judged by the comparison method of overlook angles. Three parallel levels are analyzed and the kernel function is designed. Finally, the computing method of reduction adding and external thread are also utilized under the framework of GPU in order to get high efficiency. With the methods mentioned above, the imaging result of experimental DEM data verifies the validity and superiority of the proposed method.     

基于安全多方计算的车载网隐私保护机制

为了解决当前车载网隐私保护机制的安全性和效率问题,基于安全多方计算理论和匿名认证协议,提出了一种新的车载网节点隐私保护方案.该方案利用线性方程组的求解理论,采用安全高效的茫然传输机制,避开了传统的计算复杂的公钥密码算法.对方案的安全性和效率分析的结果表明,新方案不仅能够解决车载网中发送者隐私、接收者隐私、匿名性、共谋攻击、重放攻击等多种安全问题,而且认证效率也得到了有效提高,在计算性能受限的物联网环境中,具有理论和应用价值.