工业互联网与行业融合应用的探索与实践

<正>0引言工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的关键基础设施、应用模式和工业生态,通过对人、机、物、系统等的全面连接,构建覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系,为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径。在我国制造业由高速增长阶段转向高质量发展阶段,一批有基础条件的制造企业顺应趋势率先探索工业互联网建设应用,提质、降本、增效、绿色、安全等成效初显。但总体来看,我国大量企业仍存在对工业互联网认识不到位、应用模式不清晰、建设路径待探索等问题,可复制、可推广的解决方案和经验模式仍需不断挖掘培育。     

基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。     

我国工业软件产业现状、发展趋势与基础分析

新一轮工业革命正蓬勃兴起，操作系统及工业软件被列为《中国制造2025》十大领域的新一代信息技术产业中的发展重点之一。目前，外资工业软件企业在国内有很高的市场占有率，使我国工业企业在承受高额服务费的同时，还担负着数据安全的风险。本文通过对工业软件的市场现状、竞争格局、技术发展趋势等要素进行分析，对比总结我国工业软件在发展中面临的重点问题，并从政策机制、技术产品和产业升级等方面提出针对性建议。     

雨量预报方法的评价模型

建立的雨量预报方法预报水平评价模型,包括预报方法的准确性评价模型和考虑公众感受的评分模型。准确性评价模型包括雨量预报方法的预报水平的整体评价指标,以及针对不同预报时段、预报等级和站点的分项评价指标,公众感受评分模型基于公众对预报偏差的心理感受特点对预报水平给出评分。通过降雨空间插值方法由网格点的雨量预报值得到观测站点的预报值,应用所建立的指标对给定区域的91个站点41 d的雨量实测值和两种预报方法的预报值进行了分析和评价。     

基于COSNet的伪装目标分割

近年来,对伪装目标进行精准识别的军事需求不断加大,使得伪装目标分割(COS)技术应运而生。由于伪装目标与背景的融合度较高,COS比传统的目标分割难度更大。为更加精准地分割出伪装目标,构建完备的军用伪装目标数据集(MiCOD),并提出一种基于人类视觉系统的COS网络—COSNet。COSNet由特征提取模块、聚焦放大模块、多尺度特征图融合模块3部分组成。针对性设计的聚焦放大模块包含关键点聚焦模块和感受野放大模块,关键点聚焦模块通过模拟人类注意力高度集中的观察过程减少虚警率,而感受野放大模块通过仿生人类视觉感受野机制以增大观测范围、提升分割精度。损失函数方面,依据聚焦放大模块设计了更适用于伪装目标识别的关键点区域加权感知损失,以给予伪装目标更高的关注度。大量定量和定性实验结果表明：在自建数据集MiCOD上,与其他目标分割模型对比,COSNet在8个评价指标上均达到最优效果,分割精度明显提升;当模拟真实的战场环境时,COSNet平均灵敏度Sen_mean为0.622,平均特异度Spe_mean为0.670,漏检率和虚警率均低于其他算法。