基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用

为解决车辆识别中由于拍摄角度和距离的不同,导致成像后的车辆尺寸较小和车辆存在不同程度的遮挡,从而产生车辆的错检和漏检等问题,在单阶段目标检测网络YOLOv4(You Only Look Once version 4)算法的基础上,提出了基于注意力机制的递归YOLOv4目标检测算法,即RC-YOLOv4(Recursive and CBAM You Only Look Once version 4)算法。为提高算法对成像后小尺寸车辆的检测能力,在YOLOv4算法加入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,该模块结合了通道和空间注意力机制,能帮助网络模型更加关注检测图像中的重点信息和小目标信息。针对车辆部分遮挡的检测问题,采用递归特征金字塔(RFP:Recursive Feature Pyramid)结构加强模型对深层特征信息提取能力,RFP结构类似于选择性增强或抑制神经元激活的人类视觉感知,将主干网络提取到的特征递归融合,然后反馈给主干网络,多次特征融合增强网络对上下文语义信息的提取整合能力。提高了对遮挡车辆的检测精度。实验结果表明,在自...     

融合注意力机制的PSPnet多目标语义分割

采用加强特征提取网络为MobileNetV2的融合多特征金字塔场景解析网络（PSPnet）来实现复杂场景下的图像语义分割.相对于深度残差网络ResNet50和MobileNetV1,引入了线性瓶颈结构和反向残差结构,利用金字塔池化模块（PPM）来处理不同层级的图像特征信息,并将其进行特征拼接,有效避免了不同分割尺寸下,子区域之间关键特征信息的缺失.在此基础上,引入注意力机制模块,结合通道注意力机制（CAM）和空间注意力机制（SAM）,进一步提高分割精度.实验结果表明：该方法可以提高图像识别的准确率,并节省训练时间.     

基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法

针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.884 7、0.769 3和0.778 0;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.735 5、0.870 1和0.664 5.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.     

基于高分辨率网络的人体姿态估计

针对高分辨率网络中存在不同分支特征交叉融合导致参数量大、运算复杂度高等问题,提出了一种基于高分辨率检测网络（HRNet）的人体姿态估计优化网络模型.引入空洞空间卷积池化金字塔替代多分辨率分支网络交叉融合过程,同时引入注意力机制,提高网络输出特征图质量,从而保证改进后网络检测的准确度.在环境配置和网络输入图像分辨率一致的情况下,所提出的模型在COCO数据集上实验结果较HRNet相比参数量下降38.6%,运算复杂度下降35.2%.实验结果表明：改进后网络在检测精度略微下降的情况下,能有效降低参数量、运算复杂度.     

面向智能船舶的水面小目标检测算法

针对智能船舶中基于视觉传感器的水面小目标识别具有识别区域分辨率低、图像模糊、信噪比低等问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的水面小目标检测算法——自注意力特征融合检测算法.首先,为了提高视觉信息处理的效率与准确性,在网络模型中引入了自注意力模块,更多关注小目标的细节信息.其次,在网络模型中采用了结构化的特征融合算法,通...     

基于YOLO-PCB的印刷电路板裸板缺陷检测

针对当前印刷电路板PCB（Printed Circuit Board）裸板缺陷检测算法对小目标检测准确率较低、误检率过高等问题,一种改进的YOLO-PCB缺陷检测算法被提出。新算法在YOLOv5s算法的基础上引入注意力机制,增强特征图的通道特征;同时引入加权双向特征金字塔网络改进特征融合层,使网络实现更高层次的特征融合;而且增加小目标检测层,提高网络对印刷电路板上小目标缺陷的检测能力。实验结果表明,相较于原YOLOv5算法,改进后的检测算法具有更强的特征提取融合能力和更高的检测精度,YOLO-PCB算法的mAP_0.5提升了4.08%,mAP0.5:0.95提升了56.69%,精确度提升了1.81%,召回率提升了6.76%。     

基于双分支交互的实时语义分割算法

针对双分支实时语义分割算法存在双分支交互差、多尺度上下文信息提取不完善等问题,提出了基于双分支交互的实时语义分割网络(dual-branch interactive multi-scale fusion network for real-time semantic segmentation,DIMFNet)。算法以引导聚合双边语义分割网络(bilateral network with guided aggregation for real-time semantic segmentation, BiseNetV2)的双分支结构为基准进行改进,空间分支提取空间细节特征,上下文分支提取深层上下文特征。结合注意力思想提出注意力引导高级语义融合模块(attention guide high-level semantics fusion module,AGHSM)实现双分支的交互融合,以获得更好的空间特征表示;对金字塔池化模块进行改进,提出采用多层聚合金字塔池化模块(multi-layer aggregation pyramid pooling module,MAPPM）提取多尺度上下文特征,以...     

基于多尺度特征融合和多头自注意力机制的非侵入式负荷监测

针对目前负荷分解模型的深层负荷特征提取不充分,分解精度低以及训练成本高等问题,提出了一种多尺度特征融合模型。模型由负荷分解子网络及负荷识别子网络两部分构成,两个子网络均利用一维卷积和批量归一化等组成的卷积块进行负荷特征初提取,然后采用金字塔池化模块从多个维度精确提取深层负荷特征信息,并与特征初提取部分进行融合。金字塔池化模块使网络参数大大减少且降低了训练成本。同时与以往模型中的注意力机制不同的是,网络引入多头自注意力机制,每个注意力关注负荷特征的不同部分,从多个角度实现对重要负荷特征的筛选,进一步提高分解性能。最后,在UK-DALE和REDD数据集上进行实验,结果表明所提模型与四个基准模型相比,无论是负荷分解性能还是电器运行状态识别能力都有明显提升。     

基于机器视觉的指针式仪表检测

本文提出了一种基于机器视觉的变电站指针式仪表检测算法。该算法基于YOLO v3神经网络,引入Res2Net残差模块以及采用特征层融合的方式,采用更少的模块和网络层数获取更高的特征提取效率,通过增加SPP（空间池化金字塔,Spatial Pyramid Pooling）模块融合多重感受野,使用GIoU（Generalized Intersection over Union）损失函数代替原有的损失函数。此外,针对数据集的不同,采取k-means++聚类算法重新选择锚点框的尺寸。实验结果证明,在保证精度的前提下,相对于Faster R-CNN和原始的YOLO v3网络,速度分别提升了73.7%和45.8%。     

基于注意力机制的水下目标检测算法

针对传统水下目标检测算法识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法(feature refinement and attention mechanism network,FRANet).该算法采用特征融合模块和特征增强模块相结合的方式,使用卷积神经网络提取目标的多尺度特征.同时引入一种由锚框精化模块、空...     

计算机网络入侵检测技术探讨

介绍了计算机网络入侵检测技术的概念、功能和检测方法,描述了目前采用的入侵检测技术及其发展方向.     

入侵检测方法

对检测入侵方法中的两种方法——异常入侵检测和误用入侵检测进行了描述，介绍了这两种方法中采用的各种不同的检测技术。     

山西省地基检测现状及发展对策

结合《建筑地基基础工程施工质量验收规范》和《建筑基桩检测技术规范》要求。从检测资质、检测设备、人员培训、管理制度、检测报告与检测记录等方面分析了山西省地基检测的现状和存在的问题,并提出了相应的对策,以促进山西省地基检测水平的提高。     

一种分布式入侵检测系统的设计

首先简要概述了入侵检测技术的现状、分析了现有技术的优缺点，然后提出一种基于部件的分布式入侵检测系统，它集成了误用检测和异常检测方法。文章最后设计了两种改进的分析方法。     

基于网络入侵检测系统的技术改进

本文从研究入侵检测技术人手，介绍了入侵检测系统的分类；然后分析了基于网络的入侵检测系统（NIDs）的技术方法及其优缺点，指出了当前基于网络的入侵检测系统存在的问题和所面临的挑战．本文在对基于网络的入侵检测系统的研究中，提出将主机知识、网络域知识结合到检测系统中去，解决了检测系统易受插入攻击、躲避攻击的问题．本文还提出了检测子网的概念，根据检测需要将物理子网划分为几个检测子网，可以实现负载的分流和检测任务的专业化分工，负载分流可以彻底解决高速网对网络入侵检测系统的威胁，专业化分工可以大大提高检测引擎的处理速度．     

一种多信道突发信号联合检测方法

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题,为提高检测性能和处理实时性,提出了一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法.该方法依据初始能量检测的判决结果,对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法,并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数.理论分析和仿真结果表明,该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度.     

高分辨率航拍灰度图像中的房屋主轮廓识别

提出一种对高分辨率的灰度低空航拍图像的房屋主轮廓识别系统，应用图像分割与房屋矢量化相结合的算法，首先把图像分割成一系列只包含1幢或几幢房屋的子图像，再分别对子图像进行边缘检测、直线检测和房屋矢量化，以缩小算法的复杂度，并实现自适应地调整矢量化参数，该系统适用于房屋密度大，结构复杂的城市地区，在图像平面与地面有一定的倾斜角度时，仍能很好地识别出房屋的主轮廓特征，算法对阴影也有很好的抗干扰性。     

网络入侵检测发展现状及应用研究

本文对入侵检测的功能和现有的入侵检测系统进行分析,在分析其优点和不足的基础上研究和总结了在网络安全方面入侵检测系统的发展方向。     

网络入侵检测技术研究

入侵检测是保护网络信息安全的重要途径。文章简要介绍了入侵和入侵检测的概念，以及入侵检测系统所具有的功能，并对4种主要的入侵检测方法进行了分析，重点阐述了一种适用于中小型网络环境的基于网络和主机相结合的入侵检测技术。     

我国铁路线路工务检测现状及探讨

介绍了我国铁路线路工务检测的现状,对目前采用的检测方法和检测技术,即静态检测、动态检测及其他检测进行了归类和总结。