基于改进YOLOv3的多尺度目标检测算法

为了进一步提高多尺度目标检测的速度和精度,解决小目标检测易造成的漏检、错检以及重复检测等问题,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法实现多尺度目标的自动检测。首先,在特征提取网络中对网络结构进行改进,在残差模块的空间维度中引入注意力机制,对小目标进行关注;然后,利用密集连接网络（DenseNet）充分融合网络浅层信息,并用深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积,减少模型的参数量,提升检测速率。在特征融合网络中,通过双向金字塔结构实现深浅层特征的双向融合,并将3尺度预测变为4尺度预测,提高了多尺度特征的学习能力;在损失函数方面,选取GIoU（Generalized Intersection over Union）作为损失函数,提高目标识别的精度,降低目标漏检率。实验结果表明,基于改进YOLOv3（You Only Look Once v3）的目标检测算法在Pascal VOC测试集上的平均准确率均值（mAP）达到83.26%,与原YOLOv3算法相比提升了5.89个百分点,检测速度达22.0 frame/s;在COCO数据集上,与原YOLOv3算法相比,基于改进YOLOv3的目标检测算法在mAP上提升了3.28个百分点;同时,在进行多尺度的目标检测中,算法的mAP有所提升,验证了基于改进YOLOv3的目标检测算法的有效性。     

基于改进三元组网络和K近邻算法的入侵检测

入侵检测一直以来被视作是保证网络安全的重要手段。针对网络入侵检测中检测准确率和计算效率难以兼顾的问题,借鉴深度度量学习思想,提出了改进三元组网络（imTN）结合K近邻（KNN）的网络入侵检测模型imTN-KNN。首先,设计了适用于解决入侵检测问题的三元组网络结构,以获取更有利于后续分类的距离特征;其次,为了应对移除传统模型中的批量归一化（BN）层造成过拟合进而影响检测精度的问题,引入了Dropout层和Sigmoid激活函数来替换BN层,从而提高模型性能;最后,用多重相似性损失函数替换传统三元组网络模型的损失函数。此外,将imTN的距离特征输出作为KNN算法的输入再次训练。在基准数据集IDS2018上的对比实验表明：与现有性能良好的基于深度神经网络的入侵检测系统（IDS-DNN）和基于卷积神经网络与长短期记忆（CNN-LSTM）的检测模型相比,在Sub_DS3子集上,imTN-KNN的检测准确率分别提高了2.76%和4.68%,计算效率分别提高了69.56%和74.31%。     

基于改进损失函数的YOLOv3网络

为了提高卷积神经网络在目标检测的精度,本文提出了一种基于改进损失函数的YOLOv3网络.该网络模型应用一种新的损失函数Tan-Squared Error （TSE）,将原有的平方和损失（Sum Squared Error,SSE）函数进行转化,能更好地计算连续变量的损失;TSE能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速.在VOC数据集上的实验结果表明,与原网络模型的表现相比,利用TSE有效提高了检测精度,且收敛更加快速.     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题，提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先，构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试；其次，基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型，融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块；最后，在训练策略上引入聚焦分类损失函数，以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验，结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%，相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点，同时检测速度为33.8 frame/s。此外，在拓展实验中，改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明，所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

基于改进YOLOv5m的弱小目标识别方法

针对空对地观测弱小目标识别与跟踪技术需求,提出了一种改进型YOLOv5m网络的多目标识别检测方法,以提升对所占像素个数小于10*10弱小目标的识别能力;分析了网络结构输入端Mosaic数据增强、Anchor计算、Focus模块及SPP模块对弱小目标的影响;在深度学习网络Prediction层引入距离交并比非极大值抑制（DIoU-NMS）代替传统非极大值抑制（NMS）,引入距离交并比损失函数（DIoU_Loss）代替广义化交并比损失函数（GIoU_Loss),加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测,并在网络中引入4*4以上像素的目标识别层,提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;实验结果表明,改进的深度学习网络算法与经典的YOLOv5m网络相比,目标识别的均值平均精度mAP指标达到89.7%,对比原网络提高了4.1%,实现了对图像像素个数小于10*10的弱小目标高精度识别,有效提升了深度学习网络对弱小目标的适应性和应用价值。     

面向交通标志的Ghost-YOLOv8检测算法

针对当前传统网络模型对交通标志识别精度低、检测不准确的问题,提出一种基于YOLOv8n优化、改进的Ghost-YOLOv8交通标志检测模型。使用GhostConv代替部分Conv,设计全新的C2fGhost模块代替部分C2f,减少了模型的参数量,提升了模型的检测性能;在Neck部分添加GAM注意力机制模块,强化特征中的语义信息和位置信息,提高了模型的特征融合能力;针对检测小目标时尺度不一导致语义信息的丢失,添加小目标检测层,增强深层语义信息与浅层语义信息的结合;使用GIoU边界损失函数代替原损失函数,提升了网络的边界框回归性能。实验结果表明,改进的模型在中国交通标志检测数据集TT100K中的精确度（Precision）及平均精度均值（mAP）相较于原模型分别提高了9.5、6.5个百分点,模型的参数量及模型大小相比原模型分别降低了0.223×109、0.2 MB。综合说明,该模型在减少模型参数量及大小的同时提高了检测精度,显著优于对比算法,也满足边缘计算设备的要求,具有实际的应用价值。     

改进YOLOv7的复杂道路场景目标检测算法

虽然基于深度学习的目标检测算法在道路场景中的目标检测方面已经取得了很好的效果，但是对于复杂道路场景中的密集目标，远处的小尺度目标检测精度低，容易出现漏检误检的问题，提出一种改进YOLOv7的复杂道路场景目标检测算法。增加小目标检测层，增加对小目标的特征学习能力；采用K-means++重聚类先验框，使得先验框更贴合目标，增加网络对目标的定位精度；采用WIoU(Wise-IoU)损失函数，增加网络对普通质量锚框的关注度，提高网络对目标的定位能力；在颈部和检测头引入协调坐标卷积（CoordConv），使网络能够更好地感受特征图中的位置信息；提出P-ELAN结构对骨干网络进行轻量化处理，降低算法参数量和运算量。实验结果表明，该改进算法在华为SODA10M数据集下的mAP达到64.8%，比原算法提高2.6个百分点，模型参数量和运算量分别降低12%和7%，达到检测精度和检测速度的平衡。     

基于YOLOv3的改进仪表检测算法

仪表检测是智能仪表测试不可或缺的环节,其效果直接决定仪表测试的准确率。针对仪表检测背景复杂且要求速度快的特点,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法。基于YOLOv3算法,首先使用DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）替换Darknet中的最后2个网络块,以加强模型对特征的重用。然后采用轻量化的Darknet-46作为特征提取网络,并将DenseNet中的卷积神经网络修改为深度可分离卷积网络,再将所有检测层（YOLO Detection）之前的6层卷积修改为2层,以减少模型的参数。同时引入GDIOU（generalized-IOU and distance-IOU, GDIOU）边界框以回归坐标损失,并根据检测需求重新调整损失函数的权重。实验结果表明,相比原算法,改进的YOLOv3算法参数数量减少40%,在仪表检测中的精确率和召回率分别达到95.83%和94.98%,分别提高2.21个百分点和2.09个百分点,平均精度提高2.42个百分点,检测速度提高30.18%。     

煤矿带式输送机异物检测

针对现有基于深度学习的带式输送机异物检测方法存在检测速度慢的问题,提出了一种改进YOLOv3模型,并将其应用于煤矿带式输送机异物检测。该模型以轻量化网络DarkNet22-DS作为主干特征提取网络,DarkNet22-DS利用深度可分离卷积替换标准卷积,大幅减少了网络参数,并通过复合残差块提高了特征利用效率;通过引入加权双向特征金字塔网络及双尺度输出来改进特征融合网络,提升了模型对大块异物的检测效率;采用完全交并比损失函数作为目标框回归损失函数,充分利用目标框信息间的相关性,提高了模型的收敛速度和检测精度。将改进YOLOv3模型部署在嵌入式平台Jetson Xavier NX上进行煤矿带式输送机异物检测实验,结果表明,相较于YOLOv3模型,改进YOLOv3模型权重文件大小降低了91.4%,大幅减少了模型参数,检测速度提高了16倍,达30.7帧/s,满足煤矿带式输送机异物实时检测需求。     

Only connect: teaching, technology and telesis

Abstract This paper describes an approach to the design of interactive multimedia materials being developed in a European Community project. The developmental process is seen as a dialogue between technologists and teachers. This dialogue is often problematic because of the differences in training, experience and culture between them. Conditions needed for fruitful dialogue are described and the generic model for learning design used in the project is explained.     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

Avoiding semantic and temporal gaps in developing software intensive systems

Development of software intensive systems (systems) in practice involves a series of self-contained phases for the lifecycle of a system. Semantic and temporal gaps, which occur among phases and among developer disciplines within and across phases, hinder the ongoing development of a system because of the interdependencies among phases and among disciplines. Such gaps are magnified among systems that are developed at different times by different development teams, which may limit reuse of artifacts of systems development and interoperability among the systems. This article discusses such gaps and a systems development process for avoiding them.     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

Designing economic np control charts: A programmed simulation approach

This paper presents control charts models and the necessary simulation software for the location of economic values of the control parameters. The simulation program is written in FORTRAN, requires only 10K of main storage, and can run on most mini and micro computers. Two models are presented - one describes the process when it is operating at full capacity and the other when the process is operating under capacity. The models allow the product quality to deteriorate to a further level before an existing out-of-control state is detected, and they can also be used in situations where no prior knowledge exists of the out-of-control causes and the resulting proportion defectives.     

基于AD9626的模拟信号采集存储卡设计

自然界的绝大部分信号都是以模拟的形式存在,因此模拟信号的采集转换存储在数字时代十分关键。文章讨论了在雷达信号处理领域基于AD9626的AD采集存储卡的设计原理、硬件结构和程序设计与芯片配置等问题,为今后相关领域的研究提供了可参考的方案。     

The development of robot art

Going through a few examples of robot artists who are recognized worldwide, we try to analyze the deepest meaning of what is called “robot art” and the related art field definition. We also try to highlight its well-marked borders, such as kinetic sculptures, kinetic art, cyber art, and cyberpunk. A brief excursion into the importance of the context, the message, and its semiotics is also provided, case by case, together with a few hints on the history of this discipline in the light of an artistic perspective. Therefore, the aim of this article is to try to summarize the main characteristics that might classify robot art as a unique and innovative discipline, and to track down some of the principles by which a robotic artifact can or cannot be considered an art piece in terms of social, cultural, and strictly artistic interest. This work was presented in part at the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 31–February 2, 2008     

A human-computer interface for non-computer specialists

The COM teleconferencing system was designed to be easy to use for both beginners and people with much computer experience. A number of design choices in organizing the human-computer interface were considered very carefully. These design problems are not unique for teleconferencing applications, but will appear in many other developments of human-computer interfaces for non-computer specialists. This report discusses naming conventions, menu format, user commands, help facility and the treatment of ‘type ahead’ from the users.