YOLOv3-tiny的硬件加速设计及FPGA实现

YOLOv3-tiny具有优秀的目标检测能力,但模型所需的计算力依然较大,难以实现面向嵌入式领域的应用。提出一种YOLOv3-tiny的硬件加速方法,并在FPGA平台上实现。首先,针对网络定点化设计,以数据精度与资源消耗为设计指标,通过对模型中数据分布的统计以及数据类型的划分,提出了不同的定点化策略。其次,针对网络并行化设计,通过对卷积神经网络计算特性的分析,使用循环调整、循环分块、循环展开和数组分割等方法,设计了可扩展的常用硬件计算单元架构。然后,针对网络流水化设计,从层间与层内2个方面进行研究,以层间数据流方向和层内任务划分为基础,设计了一种灵活的流水化计算架构。最后,在XILINX XC7Z020CLG400-1平台上进行实验,结果表明,相较于667 MHz的单核ARM-A9处理器,加速比高达290.56。     

物联网环境下移动边缘计算安全问题

物联网时代多类型流量的接入与应用场景的多样性,从计算能力、存储和业务时延等多个方面对当前集中式云计算架构提出新的挑战.移动边缘计算(MEC)作为一种在网络边缘为用户提供服务的解决方案,能够满足物联网多样性的业务需求.针对移动边缘计算在物联网中的安全问题,对移动边缘计算的概念、应用场景和安全进程进行介绍,着重从数据传输安全、存储安全和计算安全3个方面阐述了移动边缘计算在物联网时代所面临的安全挑战.     

西部地方应用型高校计算机专业建设的问题与路径#br#

针对教育部2021 年工作要点中“加快振兴中西部高等教育,增强推动中西部高质量发展的服务能力”,对六盘水师范学院计算机科学与技术专业三届毕业生进行调查。调查结果显示,毕业生就业率较高但就业岗位的专业层次和薪资水平较低,职业处境满意度不高。针对存在的问题,采取建设高水平师资队伍、创新人才培养模式、双创教育融入专业教育、强化课程教学方式改革、落实教学质量保障体系、不断推进专业思政建设等措施加以改进。     

基于OpenCV的人流量监测系统

针对人员密集场所人流量统计准确度较低,实时性较差的问题,提出采用基于OpenCV的算法实时进行人流量分析。首先,用Tensorflow中的视频分解为图像算法将采集到的视频分解为帧,对采集到的视频帧图像进行灰度化,去噪声等预处理增强前景物体边缘;其次,通过基于MobileNet V2的SSD算法进行模型训练,meanshift算法进行跟踪检测实现人流量计数;最后,将实时数据通过展示系统输出并实现数据的可视化。结果表明,算法具有较高准确性和实时性。     

电力巡检无人机精准降落方法研究与应用

针对现有电力巡检无人机降落方法定位误差较大、机身稳定性较差、易受外部环境干扰等问题,提出一种电力巡检无人机自适应降落方法.构建基于多级视觉标识图像识别的四维定位降落方法,指引无人机进行垂直方向精确降落.开发基于分段式反馈控制的速度矢量的四维控制方法,稳定无人机水平方向的姿态.设计基于视觉标识阵列的自适应抗干扰降落方法,克服降落平台的阴影对无人机定位的影响.开展无人机精准降落现场实验,结果表明所提方法具有非常高的降落定位精度,简单实用.     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.     

基于深度学习的管道纱线及其颜色检测

为了保证自动换筒系统中的纱线自动打结机能够正常运行, 需要对管道吸取的纱线进行检测. 纱线纤细、种类繁多且颜色各异, 传感器方法难以胜任, 使用图像处理的方式较为合适. 但是对于纱线检测问题传统的图像处理方法复杂且检测准确率低, 难以解决纱线种类多、尺寸不一以及颜色多等问题, 故本文提出了一种基于Inception v4中Inception-ResNet-A块进行改进的多尺度深度可分离卷积块组成的网络来检测管道中的纱线. 其中改进的多尺度深度可分离卷积块采用3×3卷积核的深度可分离卷积层代替Inception-ResNet-A块中3×3传统卷积层并去除了其中的一些1×1卷积层, 简化卷积块的计算量以及参数量, 此外还结合了残差网络ResNet的方法进行通道融合,防止特征丢失. 试验结果表明, 该网络模型具有非常好的泛化能力以及辨识效果.     

排课流程优化与重组研究

高校规模的不断扩大,教学改革的不断深化与有限教学资源的矛盾日益突出,现有的课程管理和服务无法满足学校快速发展的需求。流程重组通过分析和改进组织过程,可以更好地实现业务目标,该文将ESIA方法应用于业务流程再造,使用ESIA中的清除、简化、整合、自动化策略对排课流程中的问题进行优化,通过统一发布教学任务、集中排课、减少中间沟通环节等方法提升排课流程的效率和便捷性,极大地提高了师生的满意度、提升管理质量、为高校排课流程优化提供参考。     

科研项目同行评议专家学术专长匹配方法

现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题,提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系,并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联;使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列,并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示;在此基础上,按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度,以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明,所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联,并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。     

基于人工蜂群与模糊C均值的自适应小波变换的噪声图像分割

针对传统模糊C均值（FCM）聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题,提出了基于FCM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先,将噪声图像进行二维小波分解;其次,对近似系数进行边缘增强,同时利用人工蜂群（ABC）优化算法对细节系数进行阈值处理,并将处理后的系数进行小波重构;最后,对重构后的图片使用FCM算法来进行图像分割。选取5幅典型的灰度图像,分别添加高斯噪声和椒盐噪声,使用多种方法进行分割,以分割后图像的峰值信噪比（PSNR）和误分率（ME）作为性能指标,实验结果表明,所提方法分割后的图片相较于传统FCM聚类算法分割方法和粒子群优化（PSO）分割方法分割后的图片在PSNR上最多分别有281%和54%的提升,在ME上最多分别有55%和41%的降低。可见所提出的分割方法较好地保留了图像边缘纹理信息,其抗噪性能与分割性能得到了提升。