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。     

改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测

近年来针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像中缺乏颜色和纹理细节的舰船检测技术在深度学习领域中得到了广泛研究,利用深度学习技术可以有效避免传统的复杂特征设计,并且检测精度得到极大改善。针对舰船目标检测框具有高长宽比和密集排列问题,提出一种基于改进YOLOv5的目标检测方法。该方法针对舰船目标检测框特点将检测框长宽作为参数进行综合考虑并对损失函数进行曲线优化,并结合坐标注意力机制（coordinate attention,CA）,在模型轻量化的同时实现对舰船目标检测的高速与高精度并存。实验结果表明：相比原YOLOv5方法,该方法的检测精度由原来的92.3%提升到96.7%,mAP（mean average precision）指标由原来的92.5%提升到97.2%,明显优于对比方法。通过改进检测框损失函数和特征提取方式,提高对SAR图像中舰船目标的检测效果。     

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.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

正~~     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate