金字塔方差池化网络的图像超分辨率重建

为减少高频信息丢失对图像重建造成的影响,进一步增强对特征信息的挖掘,以金字塔方差池化模块为核心构建了一个生成网络。首先,该网络利用不同级别的方差池化挖掘低分辨率图像蕴含的特征信息,并结合金字塔结构获取不同尺度与不同子区域的上下文信息,从而进一步丰富特征信息量;然后,利用密集连接结构增强特征信息之间的关联性,以提高网络的表达能力;最后,引入组归一化操作来加强网络的收敛性。实验结果表明,该模型与其他方法在Set5、Set14、DIV2K100公开测试集上进行比较,在放大倍数因子为4时,峰值信噪比平均提高了0.509 dB,结构相似性平均提高了0.016。所提模型不仅在峰值信噪比和结构相似性上有一定的提高,其重建图像在视觉效果上也拥有更多的真实细节。

基于改进Yolov3-Tiny的加油站目标检测算法研究

针对加油站场景中的目标检测算法存在检测精度低的问题,提出一种基于Yolov3-Tiny的加油站场景目标检测改进算法。该算法以Yolov3-Tiny模型为基础网络,引入Yolov4算法提出的Mosaic图像增强方式进行数据预处理,采用密集连接模块重构特征提取网络,并将CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力模块与金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)加入到网络中,最终实现了加油站场景下的目标检测。实验结果表明,改进的算法相比于原算法的总体mAP提升了8.2%,能更有效地应用于加油站目标检测中。

基于YOLOv8的气象设备识别监控算法

在人烟稀少的地区,气象设备的监测与检查面临设备安置位置偏僻、缺乏实时巡检等问题。为解决这一难题,基于在图像识别领域表现卓越的YOLOv8算法,提出了一种新的气象设备识别监控模型,通过将原有的高效的空间金字塔池化(spatial pyramid pooling-fast,SPPF)层替换为空间金字塔池化-全连接空间金字塔卷积(spatial pyramid pooling-fully connected spatial pyramid convolution,SPPFCSPC)层,成功降低了计算量,提升了气象设备检测的速度。为了进一步提升模型在复杂环境下的性能,提出了YOLOv8-SA模型,通过在主干网络(backbone)中加入多头自注意力机制,更精准地捕获图像中不同区域之间的关联性,有力地提高了模型的准确性。为了验证模型的有效性,创建了一个专门的气象设备数据集,并进行了对比实验。实验结果表明,本文提出的YOLOv8-SA模型在检测速度和准确性方面均取得了显著的提升,在自制的数据集中检测精度为98.6%,与传统的YOLOv8模型相比,检测精度提升了0.6%。该模型可有效解决人烟稀少地区气象设备的监测问题,为提升监测系统的实用性和效率提供新思路。

基于注意力与特征融合的真实图像盲卷积去噪

近年来,在深度卷积神经网络对真实图像去噪的研究中,现有方法可以一定程度地去除真实图像噪声,但由于真实噪声的随机性和复杂性,使得模型在处理较为复杂的真实噪声时仍有一定的局限性,在还原图像细节与关键特征信息的提取方面表现一般。针对以上问题,在CBDNet的基础上提出了一种基于注意力与特征融合的去噪算法。具体来说,在上采样过程中通过添加空间与通道融合的注意力机制来提取更多相关特征,并重新定义跳跃连接的输入进行特征融合。在下采样过程中使用最大池化替代平均池化来增强图像纹理和细节。实验方面,在SIDD、NC12、Nam等三个真实噪声数据集上测试并与多个先进算法进行对比,实验结果表明了该算法在定量和视觉上的优越性。

池化技术在数据库连接中的应用与实现

随着应用系统的不断发展,数据库连接的高效管理成为确保系统性能的关键因素之一。探讨池化技术在数据库连接中的应用,通过对数据库连接池的工作原理、核心功能的研究,手动实现了基于线程安全的数据库连接池。采用properties文件来配置数据库连接池参数,使用Vector来实现连接池的空闲连接集合和已用连接集合,使用Thread⁃Local与超时等待机制来优化连接获取,通过控制最大空闲连接数来提高资源利用率。通过验证,所实现数据库连接池可行,能够对数据库连接进行管理,并能够提高数据库性能和资源利用率。

卷积神经网络的图像识别算法研究与实现

文章通过研究卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的架构、卷积和池化操作以及全连接等,搭建并配置五种不同的CNN模型(LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ReNet),利用两个数据集的训练集和测试集分别训练和测试五种模型的效果,最后使用准确率和交叉损失熵评估五种模型。

基于注意力机制的多任务目标计数系统设计

提出基于注意力机制的深层神经网络用于目标计数,其任务是为输入图像的目标进行精确数目统计。该网络模型同时引进多任务学习方法,多尺度融合得到密度特征图和注意力特征图进行目标计数。首先,使用交叉特征金字塔网络进行特征提取;其次,将提取的特征分别用于密度特征图及注意力特征图进行交叉融合;最后,通过多任务学习将两个输出特征图逐元素运算,得到精确的密度特征图。提出的网络模型在行人检测数据集(ShanghaiTech)与多类别的行为识别数据集(UCF_CC_50)上进行了训练与测试,实验结果表明,通过在各个分支引入注意力机制,可以有效提高整个模型预测结果的准确率。

基于多尺度特征融合的遥感影像语义分割

针对传统的遥感影像语义分割方法存在分类能力差和分割效果不精细的问题,设计并实现一种基于U-Net的多尺度特征融合网络。网络通过多尺度跳跃连接组合不同层级的语义特征;结合通道注意力机制增强跳跃连接中关键特征的表达能力;利用空洞空间金字塔池化结构融合深层特征,进一步加强网络在复杂背景中的分类性能。在公开数据集Vaihingen上进行的实验表明,多尺度特征融合网络相比通用分割网络具有更高的表现性能和更好的实用价值。

最大连通域协同的改进Deeplabv3+路面裂缝检测

针对传统路面裂缝检测准确度不高、受噪声信息干扰等问题,提出一种改进的Deeplabv3+网络的路面裂缝语义分割方法。上述算法在Deeplabv3+网络的基础上,使用密集连接的方式重构网络ASPP模块,通过跳跃连接共享信息获取更大的感受野。并针对背景和裂缝区域所占像素比例相差较大的特点,设置权重让神经网络更加关注裂缝特征。最后对检测结果中出现的边缘断裂,采用最大连通域方法实现裂缝的精细提取。在公共裂缝数据集CFD和CRACK500上实验表明,所提算法的MIOU分别为85.7%和87.2%,与其它语义分割算法相比,新方法能够准确完整地实现路面裂缝提取。

改进SegNet+CRF高分辨率遥感影像建筑物提取方法

将传统的语义分割SegNet网络用于高分辨率遥感影像的建筑物提取时,分割的建筑物存在边界模糊、精度较低、错检漏检等问题;为了解决上述问题,提出一种改进SegNet网络+CRF语义分割方法;编码阶段的最低分辨率层引入空洞金字塔池化模型(ASPP,atrous spatial pyramid pooling),通过并行的空洞卷积操作扩大特征提取的感受野;解码阶段构建特征金字塔(FPN,feature pyramid networks)实现特征多尺度融合,弥补上采样过程中丢失的特征信息;最后,预测图像送入全连接条件随机场模型(CRF,fully connected/dense CRF)进行后处理,优化提取的建筑物边缘;实验表明,相较于原SegNet网络,改进方法的建筑物提取像素精度、召回率、平均交并比分别提高了0.48%、1.29%、2.36%。

水池结构底板-池壁半刚性约束研究

在理论计算时,一般认为钢筋混凝土水池结构的底板为池壁固定约束。但在实际计算中发现,池壁与底板的节点不都是固定约束。若仍按照固定约束计算,会导致理论计算结果与实际不符,影响结构设计的准确性。本文基于Midas有限元分析软件对矩形水池的受力性能展开分析,设置了底板与池壁厚度比、底板跨度等参数,研究了底板对池壁约束效果的影响。分析结果表明对于有盖矩形水池,当底板与池壁厚度比在1.2~1.5之间时,底板对于池壁的约束效果介于固定约束和简支约束之间,工程设计中可对计算结果进行合理修正,池壁底部弯矩建议取按照固定约束计算值的60%~80%,竖向跨中弯矩建议取按照固定约束计算值的1.2~1.65倍。

基于J2EE的WebGIS应用服务器构建技术研究

地理信息的大众化服务是其应用的最终目标,基于Web发布空间数据是实现其广域共享的主要技术手段。文章基于J2EE分布式计算平台框架,设计实现了在国际互联网上发布矢量数据和影像数据的WebGIS应用服务系统,并探讨了构建WebGIS应用服务的若干关键技术。经实际应用验证,该文实现的服务系统具有良好的运行效果。

基于JAVA的连接池优化Web数据库连接

开发基于数据库的Web程序时,涉及到多个用户同时请求与数据库建立"连接"的问题,但多用户并发处理目前还是一个难点。该文在对传统数据连接模式的分析基础上,采用了一种基于对象的数据连接池的设计方案。通过连接对象放置预先建立的若干"连接",根据一定的策略管理这些"连接",防止"连接"过多内存开销过大,及连接排队过长问题。并用JAVA实现了该方案,在实际应用中提供了一个高效的连接管理策略,提高了Web数据库应用系统的性能。

连接池数据库访问技术深入研究

分析了Java传统模式访问数据库存在的缺陷,阐述了连接池的概念以及工作机制,并设计实现了一个可供多用户并发访问的连接池。针对事务管理和多数据库服务进行了深入研究,并给出解决方案。根据试验结果分析了该技术与通过传统模式获得相同连接对象花费的时间对比情况,在国土资源管理项目中应用此技术,证明了该技术的合理性、高效性。

WebGIS应用服务器数据调度优化策略研究

应用服务器的数据调度是影响WebGIS系统性能的主要因素之一。本文在分析WebGIS体系结构的基础上,探讨了可以在服务器端数据调度中应用的若干优化技术,包括对象化包装、连接池、线程池、扩展SQL、多步传输协议和代理服务机制。经在实验中验证,采用这些技术的WebGIS系统在同等网络环境下,可以显著提高整体性能。

高校教务管理系统数据库性能优化的研究

数据库性能优化直接关系到系统的正常运行效率。针对管理信息系统数据库中普遍存在的效率问题,从Oracle体系结构入手,结合大学教务管理系统的开发经验,分别从优化策略的选取、内存SGA优化、连接池使用、磁盘I/O优化、SQL语句优化、索引使用等多个方面探讨Oracle环境下的教务管理系统的优化使用,提高了系统的性能和效率。

构建LBS系统的数据库连接池技术研究

为了更好地满足大量联机并发访问数据库并从中获取位置信息的需求,该文在分析LBS系统整体结构框架的基础上,对其中的关键技术――数据库连接池进行了研究。通过结合车辆定位平台的实例,设计和实现了数据库连接池,并验证了其有效性。

基于JAVA的WEB数据库连接池技术的研究

首先讲述了JAVA的数据库访问机制,并对实际应用中出现的问题进行了分析,然后提出了能改善WEB应用系统性能的连接池技术的一般工作机制,并用JAVABEAN构造了一个基本的连接池。最后结合当前热门的JSP技术列举了应用连接池的实例。

JSP数据库连接技术在构建信息网站中的研究

首先介绍了信息系统的用途和JSP技术的相关知识 ,然后讲述了JSP数据库连接技术的两种方法 ,即JDBC(JavaBean)技术和连接池 (ConnectionPool)技术的基本原理和使用方法 ,并对它们的优缺点进行了分析比较 ,最后结合一个信息网站的实例讨论了这两种技术的使用方法 ,通过两种方法的结合使用 ,发挥了各自的优点 ,增加了浏览器的访问效率 ,提高了数据库的访问速度 ,充分发挥了数据库系统的工作性能 ,取得了很好的使用效果。

JSP数据库连接池的设计

探讨了JSP数据库连接池的设计思想和实现方法,在连接池的调度管理下,连接池动态地保持一定量的,并且保持不大于一定使用次数的空闲连接,使Web访问数据库的性能达到最佳。