基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法

传感网络的空洞暴露程度较少,在检测网络覆盖情况时更容易出现误差,影响盲区的检测效果。为此,提出基于Voronoi图的无线传感网络覆盖盲区检测方法。根据节点分布关系推测无线传感网络覆盖情况,在Voronoi图的指导下排除已覆盖区域,获取具备检测条件的未覆盖无线传感网络空洞。计算网络空洞的暴露程度和节点能量,作为特征样本输入粒子群分离器中,根据分类器的输出结果,实现无线传感网络覆盖盲区检测。仿真结果表明,所提方法不同覆盖盲区数量下的检测时长低于0.2 s、不同节点数量下的检测能耗低于20 J、不同空洞圆心距下的覆盖盲区差异度最高为0.24,证明所提方法具有较好的无线传感网络覆盖盲区检测效果。

一种基于YOLOv8的轻量化盲区检测网络

近年来,全国的交通安全形势日益严峻,交通事故频繁发生,人员伤亡和财产损失惨重。其中,因视觉盲区受限引起的人车碰撞事故最为常见,由于传感器的高昂造价和在盲区检测方面的研究应用较少,预防此类事故主要依靠司机驾驶经验。针对盲区检测和研究的不足,提出一种简洁高效的轻量化盲区检测网络BsDet和BsDet+。轻量化网络以最先进的YOLOv8为基础,结合其他YOLO网络的优点,在头部和颈部进行了轻量化重构,在特征提取部分使用改进的深度可分离卷积降低网络的参数量与计算量。在特定层使用更大的卷积核来扩大感受野,进一步提高网络的检测精度。在构建的盲区数据集进行实验,实验结果表明,BsDet拥有97.72%的mAP和300.76 f/s的FPS,BsDet+的mAP和FPS分别为99.35%和181.31 f/s,相比于SOTA方法,提高了36.8%的检测速度和1.44%的mAP。两种网络分别在树莓派、安卓手机和便携式计算机上进行部署与测试,结果显示在任何平台上,BSDet均拥有最高的检测速度。BsDet和BsDet+可适用于不同性能的硬件与检测需求,具有设备要求低、准确率高、速度快等特点,不仅为轻量化设计提供了借鉴,也能够有效改善基于视觉的辅助驾驶技术。

宽脉冲时域反射网络线缆测试方法研究

针对窄脉冲时域反射法存在的"测试盲区"问题,结合网络传输信号无地差分的特性,提出了一种采用宽脉冲差分探测信号的线缆测试方法。该方法可以测试网络线缆的长度,判断故障的类别,并很好地解决了"测试盲区"问题。该文在介绍该方法的基础上,提出了使用该方法设计的网络线缆测试仪的硬件结构,并对其中的脉冲产生与回波处理模块进行了详细的分析。最后,给出了使用该测试仪进行网络线缆测试的实验结果,并对结果进行了分析。结果表明,该方法稳定可靠,具有实用价值。

对学习矢量量化神经网络中“死”点问题的研究

竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善。在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引入阈值学习规则,较好地解决了该类网络中遇到"死"点时训练误差偏大的问题,最后通过Matlab编程实现。

无线传感器网络中覆盖盲区发现算法

传感器节点的随机部署不均匀或者能量耗尽,可能导致无线传感器网络(WSNs)出现覆盖盲区。针对WSNs中覆盖盲区的问题,提出一种基于几何图形的分布式覆盖盲区发现算法,从理论上证明算法的有效性。算法的基本思想是以传感器节点和它的2个邻居节点构成三角形,计算三角形的外接圆半径和外接圆圆心,根据几何图形学的相关理论判断节点附近是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:算法不仅能有效地检测覆盖盲区和边界节点,而且对于降低节点能量消耗也有显著成效。

传感网络失联覆盖盲区检测的仿真分析

在对无线传感网络覆盖盲区检测优化的研究过程中,由于采用传统算法进行检测时,计算量较大,无法对大范围的无线传感网络检测。为解决上述问题,提出了一种改进分布式算法的无线传感网络覆盖盲区检测方法。上述方法依据传感器节点不同的物理特性组建无线传感网络的感知模型,并定义无线传感网络的感知区域强度,对无线传感网络中覆盖盲区所有的边界节点进行判定,将分布式算法和几何理论相融合,计算并得到无线传感网络中覆盖盲区的边界弧和边界端点,实现改进分布式算法的无线传感网络覆盖盲区检测方案。实验结果证明,改进分布式算法的无线传感网络覆盖盲区检测方法能有效地提高覆盖盲区的检测正确率。

基于GIS的洛阳市洛龙区城市公园绿地可达性分析及布局优化研究

通过ArcGIS建立以城市道路网络为基础的道路矢量数据库和包括公园面积、出入口、位置等要素的城市公园矢量数据库。采用基于GIS的网络分析法对洛阳市洛龙区城市公园的可达性进行评价,发现4种服务盲点类型:真空盲点、车行服务盲点、步行服务盲点和隐形盲点。针对不同类型的盲点提出修建综合性公园,增加街旁绿地、城市道路、口袋公园、公园出入口,扩大公园广场面积等优化策略,以解决居民日常游憩和假日游览的需求。

电力无线专网微直放站的应用

电力无线专网能够在较大程度上解决信号盲点以及信号薄弱状况,提升网络质量。阐述电力无线专网为直放站的应用,包括概念、研发背景、功能需求。

高校人文社会科学研究投入产出互动关系研究——兼谈投入要素盲点问题的解决

人文社会科学研究投入产出关系比较复杂,且存在要素盲点问题(即一旦投入要素没有通过统计检验或回归系数显著为负数,就难以比较判断各投入要素的贡献大小)。基于教育部高校人文社会科学省际面板数据,采用回归分析与BP人工神经网络分析方法进行研究,结果表明:BP人工神经网络是解决投入要素盲点的有效方法。从投入要素的贡献看,人文社会科学研究研发经费绩效总体不高。从要素关系看,研发人员通过学术论文的传导机制发挥其对学术著作和研究报告的作用,其综合绩效较高。学术论文与学术著作互动关系显著,研发经费与研发人员的互动效应良好。学术著作和研究报告对研发经费具有正向反馈作用,学术论文对研发人员的反馈作用较好。

基于盲点网络的低照度图像自监督增强

针对现有的低照度图像增强算法在增强的同时其图像中仍含有残留噪声、网络训练中将产生恒等映射以及成对数据集获取困难的问题,本文提出了一种基于盲点网络的自监督微光增强网络。首先,采用双边多尺度融合直方图均衡化的方法对图像亮度进行调整,以此来克服传统直方图增强方法中的信息颜色损失;其次,所设计的去噪网络可以自适应地从原始图像中进行学习,同时采用像素混洗下采样解耦相邻像素空间中的相关性;最后,为保持图像空间和颜色的一致性设计了相关的损失函数。实验证明,本文算法克服了现有算法存在残留噪声、网络训练中产生恒等映射的问题,有效地提高了低照度图像质量。

公网盲区泥石流监测中无线传输技术的应用

为监测公网盲区地质灾害,提出采用无线信号将前端传感器采集的数据传输到主站,然后使用公网信号再将数据传输到后端指挥中心。对珠峰保护区泥石流沟公网盲区泥石流的监测实验表明,该方法是可行的。

回归盲点下高校人文社科研究效率影响因素研究——基于BP人工神经网络的分析

针对高校人文社科效率影响因素研究中存在的“回归盲点”问题,提出采用BP人工神经网络学习,将结果权重作为衡量其影响因素影响大小的新思路,并借助偏最小二乘法、岭回归进行稳健性检验。为提升效率影响因素研究的区分度,实证时采用SBM超效率模型测度人文社科科研效率并分析其影响因素。结果表明:近年来高校人文社科效率总体呈下降趋势,地区差距不大;学术论文是人文社科效率最重要的影响因素;研发人员对人文社科效率影响超过研发经费;学术著作和研究报告对人文社科效率影响较小;出现回归盲点时应采用BP人工神经网络分析效率影响因素。除此之外,还对采用BP人工神经网络解决回归盲点问题的适用条件进行了讨论。