改进DAB⁃DETR算法的非规则交通对象检测

非规则交通对象主要指任何在车辆行驶过程中可能对车辆行驶起到阻碍作用的物体,例如坑洼、落石、树枝等影响车辆正常驾驶的目标。针对道路中的非规则交通对象检测问题,提出一种基于改进DAB⁃DETR算法的非规则交通对象目标检测算法,经过对原始模型结构的分析,发现在图像特征输入编码器前加入绝对位置编码来弥补图像位置信息的缺失,只能隐式地表达特征间的相对位置信息,因此改进DAB⁃DETR在Transformer的编码结构中的多头自注意力机制中添加了针对图像的相对位置编码;其次发现在原始训练策略中,对得到的检测定位结果与类别信息进行二分匹配并计算损失值时,只是简单地将定位损失和分类损失加权求和,这样会导致性能下降,所以在训练策略中增加了将分类、定位损失集成在一个统一参数化公式中的AP损失函数。实验结果表明:改进DAB⁃DETR算法的检测精度达到了82.00%,比原始模型提高了3.3%,比传统模型Faster R⁃CNN、YOLOv5分别提高了6.20%、7.71%。

基于田口质量损失函数的测控设备指标评估方法

在航天测控工程及其他应用领域,测控设备的指标评估是一项十分重要的工作。提出一种基于田口质量损失函数的测控设备指标评估方法,并对评估的数学模型、关键环节、应用举例等作了较详细的说明;目的是研究测控设备状态评估的方法和标准,促进航天测控设备和系统管理的规范化;研究结果是建立一套科学的指标测试评价体系和实用、可靠、便于操作的应用系统。