Mask RCNN在雾化背景下的船舶流量检测

基于掩码区域卷积神经网络(Mask region-convolutional neural network,Mask RCNN)模型检测海域卫星航拍图片中的船舶流量检测,实现雾化与模糊背景下的自动检测船舶数量与船只定位.基于搭建的Mask RCNN网络模型进行训练,依据输出的船只位置,与准确位置对比,不断调整模型参数提升准确度,再用训练好的模型参数对测试集中的图片进行检测.训练后进行测试的结果为:重叠度(intersection over union,IOU)取0.5时,边界框位置准确度达85.4%,船只数量检测准确度高达89.9%.上述结果表明,Mask RCNN网络模型可实现高精度的船舶流量监测.

高职院校测绘专业“三融合”党建育人机制的实践与研究--以石家庄铁路职业技术学院测绘工程系为例

通过对“三融合”党建育人机制内涵的理解,明确了高职院校测绘专业构建“三融合”党建育人机制的重要意义,在分析高职院校测绘专业构建“三融合”党建育人机制中存在问题的基础上,结合石家庄铁路职业技术学院测绘工程系构建“三融合”党建育人机制的实践,积极探索高职院校测绘专业构建“三融合”党建育人机制的实践策略。以期充分发挥新时代高职院校党建的引领作用,扎实开展形式多样的学习教育活动,为实现立德树人的党建育人目标创设多元主体协同参与的新格局。

Selection of a non-localized landing region for an unmanned helicopter based on an attention model

A new landing region selection algorithm for an unmanned helicopter is proposed based on an attention model.Different from the original attention model,some properties of the possible safe landing regions（e.g.,depth,regional color and motion features）are included in the selection algorithm.Furthermore,regional color and motion features are fused directly into the saliency map because these features do not have the ＂central-peripheral＂property.Experimental results validate the feasibility and efficiency of this approach.