一种Anchor Free的无人机检测方法

目前几乎所有最先进的目标检测方法都依赖于预先定义的anchor,但是由于anchor的存在,网络会增加与anchor相关的计算开销,而且在现实世界中,目标尺度多种多样,比如地对空拍摄的无人机目标,预先定义的anchor不可能穷举所有的无人机尺度。因此,该文抛弃预先定义的anchor,采用anchor free的方法来检测无人机。该anchor free方法以目标中心区域的像素为训练样本来逐像素预测边界框的偏移量。针对地对空拍摄的无人机目标大部分都是小尺度的情况,采用高分辨率网络HRNet作为主干网络来提取小目标细粒度的特征,从而提高小目标检测的精度。相对于基于anchor的目标检测方法,该网络框架简单、灵活,并且可以自适应地预测无人机目标的边界框。在自己设计的无人机数据集上,该方法获得了更高的召回率和精确率。     

改进YOLOV3算法的视频目标检测

由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成YOLOV3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在YOLOV3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上采样连接融合得到104×104尺度检测层,并将K-means算法聚类得到的边界框尺寸应用到各尺度网络层,增加网络对多尺度、多姿态目标的敏感度,提高检测效果。同时,利用预测框对周围其他目标的斥力损失更新YOLOV3损失函数,使预测框向正确的目标靠近,远离错误的目标,降低模型的误检率,以改善目标间互相遮挡而影响的检测效果。实验结果证明,在MOT16数据集上,相比YOLOV3算法,提出的网络模型具有更好的检测效果,证明了方法的有效性。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

融合视觉显著性再检测的孪生网络无人机目标跟踪算法

针对旋翼飞行器在跟踪过程中目标尺度变化、快速运动、视角变化等问题,本文提出了一种基于MobileNetV2的孪生网络目标跟踪算法,可在无人机机载处理器上实时运行。该算法主要包含目标得分估计模块与目标尺度估计模块两个部分。结合多特征融合的策略,可准确预测出目标位置与目标框IoU,同时以目标框IoU为指导,利用梯度上升法对目标框进行迭代修正,进一步提升预测精度。针对完全遮挡而导致的目标跟丢问题,本文设计了一个基于视觉显著性的目标再检测算法,该算法可实时高效地预测出图像的显著性区域,以指导对目标的再检测,进而恢复跟踪。最后,通过标准无人机跟踪数据集测试与实际无人机跟踪实验,验证了算法的可行性。     

划分交互式箱粒子概率假设密度滤波法

针对现有的多机动目标追踪问题,将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)思想与箱粒子概率假设密度滤波器(box probability hypothesis density filter,Box-PHD)相结合,并针对箱粒子在区间密集杂波等复杂环境下箱体偏大,所导致的箱粒子冗余和目标跟踪位置估计不精确等问题,引入箱粒子划分技术,提出一种划分交互式概率假设密度滤波(partitioned interacting multiple model probability hypothesis density filter,PIMM-Box-PHD)算法,来处理椭圆形多机动目标的跟踪问题。该算法首先在预测阶段针对多目标的机动问题引入IMM预测,利用多模型交互方法来解决目标运动时模型失配问题;其次,利用箱划分技术将预测得到的箱粒子划分为大小和权值相同的多个子箱,以提高目标位置估计精度;最后,利用Box-PHD滤波对划分后的小箱粒子集进行区间量测更新。利用实验验证了PIMM-Box-PHD算法在多机动目标跟踪方面的良好性能,以及相较于IMM-Box-PHD算法在目标位置估计方面的优势。     

党的十九届五中全会启示:系统思维下的网络安全

“深刻认识新发展阶段、全面贯彻新发展理念、着力构建新发展格局”这三个“新”,构成了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》(以下简称《建议》)全文的逻辑主线。《建议》首次把“统筹发展和安全”纳入“十四五”时期我国经济社会发展的指导思想,足见党中央对发展和安全问题的高度重视。     

核心素养视野下信息技术课目标的重定向——以初中信息技术《初识Flash》为例

核心素养概念的提出是课程改革的里程碑,如何在教学中既完成双基目标又渗透核心素养,是教师关心的一个话题。本文通过《初识Flash》一课,探讨如何一步步地深入理解教学目标及其实现,同时又不着痕迹地渗透核心素养,希望给读者一些启发。     

浅谈用设计思维助攻教学

俗话说他山之石可以攻玉,这里套用一下,聊聊设计思维助攻教学。很多年前,我曾经困惑于辅导学生进行网页设计的时候如何制订目标。现在想来,其实困惑的不只是目标,还有一个驱动问题:一个人进行设计制作的内在动力是什么?有规律可循吗?当时没有找到继续深入思考的线索。后来当看到设计思维的时候,觉得找到了一个有用的思维工具。     

多水源河流生态补水优化配置模型与应用

生态需水不足是河流生态系统健康的重要制约因素。为了有效保障河流生态需水,构建了基于多水源的河道月尺度生态补水目标优化模型,并以滇池流域的宝象河为例,开展了案例研究。研究结果表明:①宝象河生态需水量为0.37亿m~3/a,以基本生态需水量为主,占比为94.3%,且具有显著的年内变化特征,因此生态补水应当考虑到比年更小的时间尺度;②在无补给和污水处理厂再生水两种情景下,宝象河无法满足生态需水的水量和水质要求,必须配合外流域调水;③多水源优化后,最优的再生水补给量和调水量分别为0.24亿m~3/a和1.37亿m~3/a,当前再生水补给在部分月份过剩(10月份),不利于流域水资源优化配置;④河流水质达标能够降低98.6%的生态补水,水质是影响生态补水优化配置的关键因素。