【摘 要】
：
在无人机图像中快速准确地检测行人和车辆是一项有意义但又极具挑战的任务,其广泛应用于军事侦察、交通管制以及偏远地区救援等任务中。然而,由于无人机属于小型移动设备,其内存和计算能力非常有限,使得如何保证其检测实时性一直是难题。针对SSD算法模型过大、运行内存占用量过高、很难在无人机设备上运行的问题,精心设计了轻量级的基准网络,通过削减原始网络的通道数目以及卷积数目来降低网络的参数量;针对无人机场景下目
【机 构】
：
新疆大学软件学院,新疆大学软件工程技术重点实验室
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61562084)。
论文部分内容阅读
在无人机图像中快速准确地检测行人和车辆是一项有意义但又极具挑战的任务,其广泛应用于军事侦察、交通管制以及偏远地区救援等任务中。然而,由于无人机属于小型移动设备,其内存和计算能力非常有限,使得如何保证其检测实时性一直是难题。针对SSD算法模型过大、运行内存占用量过高、很难在无人机设备上运行的问题,精心设计了轻量级的基准网络,通过削减原始网络的通道数目以及卷积数目来降低网络的参数量;针对无人机场景下目标小、场景复杂等问题,提出轻量级感受野模块来增强网络特征表示能力,并结合上下文信息来进一步提高小型目标的
其他文献
摘 要：超声波清洗机的设计主要包括结构设计和控制系统设计，鉴于此，首先阐明了超声波清洗的原理，其次介绍了清洗机结构模块的设计，最后说明了控制系统的构成，详细分析了如何利用单片机对超声波清洗机的电机进行正反转及调速控制，从而达到更好的清洗效果。 关键词：超声波;清洗机;电机调速 0 引言 目前，在人们的生活中，超声波清洗技术应用广泛，随着对超声波清洗技术研究的不断深入，超声波清洗的成本越来越
现有网络隐蔽通道研究主要集中于存储型、时间型和序列型等单一模式,单一网络隐蔽通道对网络流量影响较大,隐蔽性差,综合使用多种模式构建混合型隐蔽通道方法鲜见,且混合使用方法无法根据网络流量动态调整。提出了一种新的混合使用多种隐蔽通道的方法,建立可以根据当前网络流量特征自适应变化的隐蔽通道构建框架,通过网络流量在不同隐蔽通道下的隐蔽性强弱生成具有一定分布的伪随机序列,使用该伪随机序列在不同的模式中写入隐蔽信息,使得隐蔽信息在信息传输的过程中在多种通道中随机存在,在传输隐蔽信息的同时降低对原始流量的影响,并使隐蔽
目的为电子吊舱热管理系统设计提供实测数据支撑。方法在电子吊舱内部不同位置部署高精度温度传感器,并配套具有统一时标的参数采集设备,采集不同季节、不同飞行工况下电子吊舱内部的温度数据,获取舱内温度环境参数。结果当飞行工况稳定时,电子吊舱内部环境温度的稳定时间约为1200 s,稳定值与当地大气总温的差别小于3℃。在不同飞行工况下稳定飞行时,舱内温度高于当地大气静温。以高空(11 km)飞行工况为例,当地大气静温为-50~-60℃,由于舱体蒙皮受气动加热影响,舱内环境温度仍维持在-40℃以上。结论飞行工况不同,吊
多模态混合指标优化是一类难以求解的多目标优化问题。针对该问题,借鉴文化算法的双层结构,构建了一种能融合历史知识、标准化知识和领域知识的交互式文化算法。该算法以指标均衡性构建信度空间样本库。知识提取函数根据样本库内个体在决策空间和目标空间的特殊拥挤距离选取多模态解。将选取的多模态解作为聚类中心推荐给用户评价。根据种群的指标均衡性,知识引导自适应交叉和变异概率,扩大种群多样性。采用指标均衡性引导形势知识更新。基于个体表现型相似性估计大规模种群隐式性能指标。提出新的多模态解评价测度。将算法应用于室内布局优化问题
随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。
目的方法利用全球海-气综合数据集(ICOADS),对FY-3C MWRI海面温度产品按照升降轨进行检验,并对不同风速及太阳辐射(白天、夜晚)条件下的检验结果进行分析。结果 FY-3C MWRI SST产品升轨绝对误差为0.950 K,均方根误差为1.278 K;降轨绝对误差为1.186 K,均方根误差为1.692 K,升轨精度优于降轨精度。分别对风速小于6 m/s、6～12 m/s以及大于12 m
全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;采用SIFT(Scale Invariable Feature Transfomation)特征匹配算法对去噪后的图像进行
目前,深度全卷积网络在图像语义分割领域已经取得了瞩目的成就,但特征图的细节信息在多次下采样过程中会大量损失,对分割精度造成影响。针对该问题设计了一个用于图像语义分割的深度全卷积网络。该网络采用"编码器—解码器"结构,在编码器后端引入空洞卷积以降低细节信息的损失,在解码过程中融合对应尺寸的低阶语义特征,并在解码器末端融入全局特征以提升模型的分割精度。使用数据增强后的CamVid数据集对网络进行训练和
针对协同过滤模型中寻找邻居集耗时,且部分邻居信息未能有效用于预测计算的问题,提出了一种快速搜寻最近邻居的方法。该方法改变了评分矩阵中数据组织方式,通过构建项目的用户评分列表和用户的项目评分列表,以此来筛选出对预测评分值产生影响的用户或项目,进而得到目标用户或项目的邻居集。该方法排除了不必要的相似性计算,提高了运算效率;而且还有效保证了预测计算中的邻居利用率,提高了推荐质量。在Movielens100k与Movielens1M两个数据集上的实验结果表明,所提出算法在运行时间、MAE、RMSE、F1值四个指标
目的研究海水环境下海流能发电机组叶片用玻璃纤维复合材料力学性能的变化规律。方法在实验室内通过海水浸泡试验、拉伸试验、弯曲试验以及剪切试验,测定叶片用玻璃纤维树脂基复合材料的吸水特性,以及在人工海水介质中各项力学性能参数的演变规律。结果随着浸泡时间的增加,玻璃纤维树脂基复合材料吸水率先逐步增大、后趋于稳定,总吸水率约0.075%。抗拉强度呈先降低、后提高、又降低的趋势,抗拉强度最高可超过1100 MPa,最小值约为940 MPa。弹性模量和弯曲强度呈逐渐降低的趋势,弹性模量降幅约9.5%,弯曲强度降幅约为3