一种面向自动驾驶路况的目标检测算法

为了对常见的行人和车辆进行检测,采用自行标注的数据集,通过基于faster region-based convolutional neural network （RCNN）框架的算法进行调参与优化. 主干网络采用轻量化网络MobileNetv2,在原生锚框的基础上,区域建议网络（RPN）部分增加2个面积尺度,检测部分使用感兴趣区域（ROI）Align结构,减少特征图映射和均分过程中的误差. 实验结果表明：使用faster RCNN目标检测网络,可以有效完成行人和车辆的检测任务,整体效果良好.     

基于大数据的云端物流系统需求分析及优化设计

利用大数据对云计算物流系统进行分析,包括需求和设计等系统模块的分析.通过一系列物流业务量调研,采用Dijkstra算法、堆优化思想、“缩点思想”及最短路径原则,以商品溯源的数据为基础,构建快速高效的云端物流系统及最优化交通路径,探寻了物流产业未来高质量发展的新思路.