基于MQTT协议的轻量化文本信息分发技术研究

随着卫星通信网络的发展,基于卫星通信网络实现手机、平板电脑等移动通信设备之间的通信成为研究的热点。由于其采用无线电波进行信号传输,且需要经过多个中继站进行信号的转发和处理,导致存在网络延时大、丢包率高以及信道狭窄等问题。针对文本信息在卫星通信网络下的分发过程存在效率低下、可靠性不高的问题,设计一种基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的轻量化文本信息分发技术。该技术使用MQTT协议作为消息传输协议,在文本信息分发前对MQTT协议进行主题设计、发布订阅机制设计、设备连接设计以及设备心跳设计,确保设备之间的连通性;在文本信息的分发过程中,设计数据校验加密算法、文本信息轻量化处理方法和离线消息存储机制,保证文本信息分发的安全性、可靠性。实验结果表明:相较于传统的基于JSON数据的文本信息分发技术,该技术在提高文本信息分发效率的同时,可确保信息分发的安全性、完整性和稳定性。

面向“做中学”的程序设计课程体系改革

针对目前程序设计体系改革存在的弊端以及当前“做中学”教学模式只限定在单门课程所造成的不能综合提升学生程序设计能力和素养的问题,提出面向“做中学”的程序设计课程体系,介绍“做中学”程序设计课程体系项目方案选型、知识点脉络和项目教学流程,并说明教学改革成效。

面向系统能力培养的操作系统课程教学改革实践探究

在新工科背景下,文章针对操作系统教学过程中系统能力培养方面存在的不足,探讨了操作系统教学实践改革。首先分析了操作系统教学存在的问题,并指出实验教学改革的必要性;接着提出了多模式融合的教学模式,以页面置换算法为实验案例,详细阐述了实验项目案例的开发过程,培养学生分析问题、解决问题的能力,引导学生深入掌握操作系统的原理及实现方法,锻炼了学生的工程实践能力,有效地提高了学生的实验积极性和自主性,促进了学生系统能力的提升。

基于共形几何的面部模型插值构建算法

针对传统三维模型构建方法难以获取连续维度的高质量面部模型问题,提出一种以不同表情的多面部模型为数据源基于共形几何的面部模型插值构建技术。利用准共形映射算法将面部模型降维到二维平面;提出一种插值算法对多模型形状特征进行线性插值,为构建过渡模型定义几何约束,同时提出一种自适应模型选择算法在数据源中自适应选择基础模型;通过几何约束引导准共形迭代改变基础模型形状;将变化后的二维模型转化到三维空间,构建具有过渡表情的三维面部模型。实验结果表明,该算法的有效性和运行效率都得到大幅提高。

基于改进Yolov5s的增强现实文物识别方法

将增强现实技术应用于数字博物馆的文物展览,有助于拉近参观者与文物的距离,使展览更具趣味性。针对增强现实技术在文物展览应用场景中,增强现实设备采集的文物目标图像背景复杂、文物形状纹理丰富而导致的误检、识别准确率低的问题,提出一种基于改进的Yolov5s的文物识别方法。在Yolov5s网络结构中的骨干网络与颈部网络之间引入了CBAM注意力机制,并在骨干网络中的Bottleneck模块中,使用多头注意力机制替换普通卷积,有效捕获局部信息,降低了无用信息的干扰。为了提高识别网络对于目标文物的边界框定位精度,采用DIoU-NMS方法挑选最优的目标识别框作为最终的预测框。实验结果表明,该方法提高了文物的平均识别精度,比原模型更适用于AR应用文物的目标识别。

虚拟仿真技术引导汽车构造拆装实验系统开发

针对传统的汽车拆装训练在时间和空间上的学习限制,设计并开发了汽车构造拆装训练及展示系统,该系统包括基于虚拟现实的汽车构造拆装实验和基于增强现实的汽车构造拆装展示,通过丰富多样的学习方式,加强学生对汽车内部结构的认识和了解。汽车构造拆装训练及展示采用3Ds MAX制作了零部件拆装动画,以汽车的发动机、车轮、悬挂系统、制动系统、转向系统五大零部件为学习对象,基于Unity 3D软件、Holo Lens1代设计开发,实现了汽车部件拆装的理论学习、拆装逻辑实操、考核一体化的虚拟拆装训练与展示系统。该系统的全新体验方式激发了学生的学习兴趣、规范学生拆装过程中的操作步骤,进一步强化和巩固理论教学知识学习,并有效降低了教学成本和时间成本。

深度语义关联学习的基于图像视觉数据跨域检索

基于图像的视觉数据跨域检索任务旨在搜索与输入图像在语义上一致或外形上相似的跨域图像和三维模型数据,其面临的主要问题是处理跨域数据之间的模态异质性。现有方法通过构建公共特征空间,采用域适应算法或深度度量学习算法实现跨域特征的域对齐或语义对齐,其有效性仅在单一类型的跨域检索任务中进行了验证。提出一种基于深度语义关联学习的方法,以适用多种类型的基于图像的跨域视觉数据检索任务。首先,使用异构网络提取跨域数据的初始视觉特征;然后,通过构建公共特征空间实现初始特征映射,以便进行后续的域对齐和语义对齐;最后,通过域内鉴别性学习、域间一致性学习和跨域相关性学习,消除跨域数据特征之间的异质性,探索跨域数据特征之间的语义相关性,并为检索任务生成鲁棒且统一的特征表示。实验结果表明,该方法在TU-Berlin、IM2MN和MI3DOR数据集中的平均精度均值(mAP)分别达到0.448、0.689和0.874,明显优于对比方法。

交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法

本文针对场景中目标多样性和尺度不统一等现象造成的边缘分割错误、特征不连续问题,提出了一种交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法.该方法以交叉特征融合的方式合并编码器输出的多尺度特征,在融合高层语义信息时使用复合卷积注意力模块进行处理,避免上采样操作造成的特征信息丢失以及引入噪声的影响,细化目标边缘分割效果.同时提出了深度可分离残差卷积,在此基础上设计并实现了结合残差的金字塔池化模块——RASPP,对交叉融合后的特征进行处理,获得不同尺度的上下文信息,增强特征语义表达.最后,将RASPP模块处理后的特征进行合并,提升分割效果.在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明,本文提出方法相比现有方法具有更好的表现,并且对场景中的目标边缘有更好的分割效果.

基于优势后见经验回放的强化学习导航方法

目前强化学习在移动机器人领域表现出了强大的潜力,将强化学习算法与机器人导航相结合,不需要依赖先验知识就可以实现移动机器人的自主导航,但是在机器人强化学习过程中存在样本利用率低且泛化能力不强的问题。针对上述问题,在D3QN算法的基础上提出优势后见经验回放算法用于经验样本的回放。首先计算轨迹样本中轨迹点的优势函数值,选择优势函数最大值的点作为目标点,然后对轨迹样本进行重新标记,将新旧轨迹样本一同放入经验池中增加经验样本的多样性,使智能体利用失败的经验样本学习,更高效地实现到目标点的导航。为评估该方法的有效性,基于Gazebo平台搭建不同的实验环境,并采用TurtleBot3机器人在仿真环境下进行导航训练与迁移测试,结果表明,该算法在训练环境下导航成功率高于当前主流算法,在迁移测试环境中导航成功率可达86.33%,能够有效提高导航样本利用率,降低导航策略学习难度,增强移动机器人在不同环境中的自主导航能力和迁移泛化能力。

复合主干融合的图像增强算法

基于深度学习的微光图像增强算法所生成的图像普遍存在噪声凸显和细节丢失等问题,而端对端深度学习算法的性能又在很大程度上依赖于骨干网络的提取能力,因此,通过探索更有效的骨干网络结构可以提升微光增强任务的性能收益.本文提出了一种复合主干网络融合策略的图像增强算法,将不同图像增强算法中的主干网络进行融合,以提高整体网络的特征提取能力.该算法通过逐层融合来自不同主干网络的特征信息,将复合特征引导到解码器中,再充分利用不同的上采样方法,将主干网络融合的特征进行堆叠,最终生成正常光照条件下的图像.通过与现有的主流算法进行定量与定性的对比实验,结果显示,本文方法显著提升了微光图像的亮度,同时保留图像的细节特征,在峰值信噪比和结构相似性客观指标上,在LOL-V2数据集上达到了24.35 dB和0.871,有效解决了图像增强后的噪声凸显和细节丢失问题.

基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法

针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。

基于整体最小二乘的椭圆拟合方法

针对传统椭圆拟合方法中存在的无法剔除噪声点并且参数误差较大的缺陷,提出了一种基于随机采样一致性、约束条件及整体最小二乘的椭圆拟合改进算法.该方法首先根据椭圆的性质,利用随机采样一致性剔除噪声点,再利用基于约束条件的整体最小二乘法,对去噪之后的数据进行椭圆拟合.实验证明,随机采样一致算法能很好地去除噪声,并且跟传统最小二乘法的拟合结果相比较可以看出,改进之后的拟合方法拟合出的椭圆参数精度更高.

三标度层次分析法下的智慧城市指标体系裁剪方法

随着全国范围内智慧城市建设工作的加速推进,评价工作已成为智慧城市建设中一个重要的环节。该文梳理了国内外智慧城市评价方法和实践经验,并提出面向评价指标体系的裁剪方法,即构建主题指标体系,以制定出突出城市特色的评价指标体系用于城市测评工作。该方法主要包括四个部分:指标项管理、指标体系构建、主题评价体系初步框架构建和指标裁剪方法。并在2016版指标体系的基础上,构建了具有针对性的文明城市主题指标体系,用于国内中部6个省会城市的文明城市建设的评价分析。结果表明,与原始测评成绩相比,对于符合主题特点的城市,其成绩或排名有所提升,较为贴切地展现出城市发展的真实水平与城市特点。同时其测评结果可为城市发展提供辅助支撑,并为各级地方政府制定新型智慧城市的发展战略和规划提供数据支持。

三维点云模型中特征点描述子及其匹配算法研究

特征点的描述在三维物体识别中具有非常重要的意义,针对一般描述子维数过大导致特征点匹配所需的时间、空间消耗过大等问题,提出一种协方差描述子,通过计算特征点邻域的几何特征的协方差矩阵来描述特征点,并将该描述子应用到特征点匹配中.实验结果表明,此描述子不仅能大大减少匹配时间,同时对刚性变换、噪声、采样密度的变化也具有鲁棒性.最后,本文还利用典型相关分析对误匹配点对进行了剔除,获得了良好的特征点匹配效果.

可扩展的逻辑表达式求值系统的设计与实现

针对目前逻辑表达式求值算法中运算符的名称、优先级和运算规则都以硬编码的形式固化在算法中所带来的算法无法扩展的问题,通过将运算符的名称、优先级和运算规则抽象为接口的方法,设计并实现了一种新的逻辑表达式求值系统。该系统既保证了表达式求值算法的独立性,又允许用户自定义运算符和更新原有运算符运算规则,从而实现了逻辑表达式求值的可扩展性。

基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测

为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则,导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差,难以精确定位的问题,提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络,简化特征融合过程,有效避免语义信息丢失;改进Mask RCNN的RPN网络,针对识别框的重复计算,提升其运算效率,提高检出率;调节mask掩膜参数,提高分割效果。实验结果表明,改进Mask RCNN目标检测算法的检测精度和召回率达到了99.80%和97.88%,较原算法分别提高了1.54%和1.65%,有效优化了遥感领域不规则建筑物的检测问题。

自动测试系统消息中间件的设计与实现

针对当前的自动测试系统只侧重于单个或同种类型武器性能的测试的现状,提出基于消息中间件的自动测试系统。阐述该消息中间件的内部体系结构以及该消息中间件中消息发布和订阅的流程,依托该消息中间件,自动测试系统能够屏蔽底层测试系统的复杂性与多样性,实现各种武器测试数据的跨平台通信。试验证明,基于该消息中间件的自动测试系统是一个综合测试平台,能够对各种武器协同作战性能进行综合测试。

工程认证背景下的多区域OSPF实验设计与实现

多区域开放式最短路径优先协议(OSPF)网络拓扑结构及工作原理复杂,需要较多的物理网络设备,且很难在设备上完成。为了提升实验教学效果、加深学生对该知识点的理解程度,课程组基于华为网络仿真工具平台eNSP,选择适宜的网络设备,搭建网络场景进行路由协议仿真,以连通性测试、网络配置前后对比及抓包数据分析为手段完成该实验。实验结果及问卷调查结果表明,该模式能够加深学生对该知识点的理解、提升其实践操作能力、节省物理网络设备,是一种有效的、可以推广的实验教学模式。

改进的遥感图像语义分割研究

近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像在城市规划、农业规划及军事训练等领域有着极大的应用前景,对遥感图像的语义分割研究也变得尤为重要。提出一种基于改进Deeplabv3的遥感图像语义分割方法,通过改进单一的上采样层,利用主干网络中得到的残差进行多层上采样,保证图像在分辨率上的语义完整;同时,修改ASPP层中4层膨胀卷积的膨胀率,使得网络对小物体分割有更好的效果。实验结果表明:改进的Deeplabv3语义分割算法在自制的数据集上mIou和像素准确率达到了94.92%和98.01%,较原算法分别提高了3.77个百分点和2.40个百分点,不仅拥有更高的准确性,而且对各类地形的分割有更好的鲁棒性;同时,提出的分割方法也优于Unet、SegNet、HR-Net和DANet等当前主流分割方法。

改进的Virtools与数据库整合技术的设计与实现

针对Virtools通过Virtools server整合数据库技术的方案存在造价高、部署难、后期维护繁琐等问题,通过对ADO技术和Virtools SDK进行研究,提出了一种改进的基于ADO技术的Virtools与数据库整合技术。避开了对Virtools server的依赖,封装了ADO技术,设计并实现了能直接对数据库进行查询、添加、删除和修改等功能的Building Block模块。测试结果表明,该技术能够实现Virtools与数据库整合的问题。