改进FCOS网络的海洋鱼类目标检测

鱼类的探索与保护是保持海洋生态环境平衡的重要一环,然而水下环境复杂,受光照、水质以及遮挡物的影响,造成水下捕捉鱼类图像成像模糊识别困难,制约水下鱼类目标的检测速度以及检测精度.针对以上问题,提出了一种基于改进FCOS的海洋鱼类识别模型.首先,该模型以一阶段算法FCOS为基本架构,使用轻量级的Mobile Netv2作为骨干网络,既保证检测准确度,还可以提高检测;其次,引入自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion, ASFF)模块,避免尺度特征的不一致性,提高检测精度;最后,将center-ness分支引入到回归分支中,引入联合交并比损失(GIoU loss, generalized intersection over union)提高检测的性能.实验数据集使用公开数据集Fish4Knowledge (F4K)中的图片以及视频帧截取图片,选取训练性能最优模型进行评估.结果表明,提出的新模型在以上数据集的平均检测精度分别为99.79%、99.88%,相较于原模型以及其他检测模型本文提出模型的检测精度与识别速度更高,可为海洋鱼类识别提供参考依据.     

求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法

针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法.通过对二维多极值非线性函数的寻优实例进行仿真,并与Powell方法的求解结果进行比较,证明该方法的有效性.     

在WINDOWS环境下一个图案生成系统的设计

本文介绍了以Ｗｉｎｄｏｗｓ３．０ＳＤＫ为编程工具所设计的“激光全息图案生成系统”，着重讨论了在Ｗｉｎｄｏｗｓ３．０环境下系统的设计思想，系统的界面设计以及系统实现的特殊关键技术。     

一类非线性时滞系统的解耦控制

利用微分几何方法研究了一类非线性多输入多输出时滞系统的解耦问题．讨论了此类系统可解耦的充分条件，并给出了此类系统实现输入/输出间精确线性化的条件以及其标准形．文中给出了非线性时滞系统得以解耦的非线性状态反馈控制律；此状态控制律不但可以实现输出与时滞状态变量的解耦，还可以实现输出与输入间的精确线性化．而其闭环标准形的给出为此类系统实现各种控制目标带来了方便．     

工程图纸矢量化软件的设计与实现

工程图纸矢量化是把扫描所得到的光栅图像加以处理、分析、识别,并最终转换成矢量图形格式的过程.矢量化研究是图纸复用、自动理解等应用的基础,是目前CAD领域的一个研究热点.文中介绍了所开发的工程图纸矢量化软件的设计思想和实现技术,包括图像处理和图形自动识别算法,以及为了进一步提高矢量化的准确率而采用的光栅图像编辑和矢量图形编辑等人机交互方法.实验结果证明了以上诸多方法的有效性,软件基本上达到了实用水平.     

考虑车辆等待的应急物资调配方案优化研究

为了提高应急救援效率,结合震后灾民对应急物资的需求特征以及应急物资进行两级调配的特点,提出一种考虑应急车辆在应急配送中心等待情况的多物资、多级配送的应急物资调配方案优化模型.结合所研究模型的特征,提出利用基于实数编码的遗传算法对模型进行求解,并依据具体算例将所提出的考虑已到达配送中心处的应急车辆是否需要等到下批应急物资运达该地后再开始下级配送的新决策方式与两种传统方式进行比较分析,验证所提出模型的有效性和可行性.结果表明:所提出的优化模型结合了两种传统方式的优点,在提高灾民对运达应急物资的数量及时间的综合满意度的同时,降低了运输费用.     

电话随访对慢性鼻窦炎患者的作用

目的探讨电话随访对慢性鼻窦炎患者术后疗效的影响。方法将2008年2月至2010年2月收治的152例经手术治疗痊愈出院的慢性鼻窦炎患者设为观察组和对照组。对观察组进行出院指导和电话随访,对照组只做出院指导,比较2组患者出院后的遵医行为及术后按时完成综合治疗的情况。结果经制定严密的随访制度且实施后,观察组在遵医行为、综合治疗完成率方面明显高于对照组。结论慢性鼻窦炎患者往往只重视手术而忽视术后的综合治疗,不能坚持按时复诊,导致疾病的复发;通过对出院后患者采用电话随访的方法,增强了患者出院后的遵医行为,规范术后的综合治疗,从而提高了手术的远期疗效。     

南美白对虾货架期预测指标选择及模型研究

为研究南美白对虾品质指标与货架期之间的关系及南美白对虾在贮藏过程中的品质变化过程,精确预测其剩余货架期,通过检测277,272.2,255K温度下南美白对虾的感官指标、理化指标和微生物指标,分别针对南美白对虾品质检测的综合指标和部分关键指标,以支持向量机模型和BP神经网络模型为基础,建立南美白对虾货架期预测模型。结果表明:基于综合指标构建的货架期预测模型的预测精度(支持向量机为97.71%,BP为91.41%)比基于关键指标的(支持向量机为84.08%,BP为83.76%)高;基于支持向量机的预测模型的预测精度(关键指标为84.08%,综合指标为97.71%)比BP预测模型的(关键指标为83.76%,综合指标为91.41%)高;基于综合指标的支持向量机预测模型的预测精度是4种模型中最高的,为97.71%。该结论也可为支持向量机方法和预测指标选择在其他食品领域货架期的应用研究提供一定的参考。     

赛场环境实时变化的帆船比赛最优路径规划

最优行驶路径规划是帆船比赛取胜的关键环节。文章提出了赛场环境参数实时变化时,基于模糊综合评价的帆船直航比赛最优路径规划方法。该方法利用模糊综合评价思想,综合考虑行驶速度和接近目标两个因素建立综合评价函数进行航行方向决策,赛场环境参数变化时,从当前航行位置相对目标点重新进行路径规划,保证局部状态始终最优,利用宽度优先搜索算法实现全局最优路径搜索。仿真结果证明,该路径规划方法能够取得较好的规划结果,对指导帆船运动员进行科学训练有很好的理论意义和应用价值。     

基于MapX实现GPS与GIS在帆船训练监控系统中的集成

介绍了以Visual Basic为开发平台,基于MapX控件和MSComm控件,集成GPS和GIS技术开发帆船训练监控系统。该系统主要实现了赛场环境参数的设置,动态数据的远距离实时采集,训练帆船运行状态（速度、方向、位置）在电子地图上的动态实时显示等功能。该系统将有助于提高帆船的科学训练。