酒店宽带共享计费网关系统关键技术原理探解

酒店宽带共享计费网关能够实现许多独特功能,之前对其实现的原理颇感困惑,经过对此类共享网关进行深入的总结、分析和测试,终于悟出其中关键性技术的实现原理,本文试图对这些关键性技术原理进行剖析,以期能够达到抛砖引玉的效果。

基于轻量化YOLOv7-tiny的船舶目标检测算法

为解决船舶目标检测算法参数量与计算量大,以及受内河环境下近岸复杂背景影响和船舶相互遮挡导致船舶检测困难的问题,基于YOLOv7-tiny做出改进,提出MED-YOLO船舶目标检测轻量化算法。首先,使用MobileNetV3网络作为主干特征提取网络,极大地降低了模型计算成本;其次,将EMA注意力模块引入颈部网络,构建EMA-ELAN模块,增强网络多维度感知和多尺度特征提取能力;然后,选用将尺度感知、空间感知和任务感知三合一的Dyhead作为改进模型的检测头部,以获得更强的特征表达能力;最后,使用具有动态非单调聚焦机制的WIoU作为模型边界框损失函数,提高模型应对船舶遮挡的能力,提升检测性能。实验结果表明,MED-YOLO相较YOLOv7-tiny在参数量与计算量方面分别减少39.8%和55.0%,精度与mAP@0.5分别提高了1.4%和1.0%,达到98.3%和98.9%,在实现轻量化的同时具有更好的检测性能,满足了计算资源受限环境下的部署需求,具有一定的工程实际意义。

融合可切换空洞卷积的上下文信息增强船舶目标检测算法

针对内河环境下小型船舶目标检测精度较低,以及船舶目标检测易受近岸复杂背景信息影响的问题,基于YOLOv5s做出改进,提出SACAM-YOLOv5船舶目标检测算法。首先,引入上下文增强模块,利用空洞卷积特性,获取上下文信息,加强模型对小型船舶目标检测能力;其次,利用可切换空洞卷积特性,设计C3_SAC模块用于取代原主干网络中特定位置的C3模块,通过扩大主干网络提取特征图感受野,增强特征图所含信息,减少复杂背景的影响,从而提升网络特征提取能力;最后,改进损失函数,引入NWD且与CIoU_Loss共同作为新的边界框损失计算函数,降低小目标检测中位置偏差的影响,提升小型船舶目标检测性能。使用Seaships船舶数据集对上述改进方法进行验证,结果表明,本文SACAM-YOLOv5算法相较基准模型,在精度、召回率和mAP@0.5上分别提升2.2%、2.0%和2.7%,分别达到98.6%、98.1%和99.5%,满足船舶目标检测性能要求,具有一定的工程实际意义。