复杂光照条件下基于光流的水运航道流速检测算法

实时准确的河流表面流速数据是现代化水运调度和防洪的重要依据,但传统的仪器测速法大多需要人工实地参与,危险系数高且无法满足大规模系统部署的要求。相比之下,图像测速法不需要直接接触河流,可以依据摄相机获取的连续帧得到近乎实时的速度信息。然而,光流估计作为当前主流的图像测速法,是针对刚体运动提出的,没有考虑流体本身的性质,在河流表面等相似度高的场景中泛化能力较弱。为提高基于光流估计循环全对场变换(RAFT)模型的水流流速算法估算精度,提出一种改进的光流估计测速方法。在特征提取部分增加卷积块注意力模块(CBAM),增强其对河流表面波纹和示踪粒子运动的识别能力。通过优化光流迭代更新部分的损失函数,引入能体现流体运动特征的角误差损失和旋度散度平滑损失,并且为损失函数匹配随迭代次数呈指数增长的权重因子,突出高次迭代结果对于整体结果的显著影响。为验证改进方法的有效性,使用不同场景河流数据集对其进行性能评估,结果表明,该方法在复杂光学噪声场景下的平均相对误差为11.37%,具有较好的鲁棒性,能够生成更精准的表面速度空间分布图。

基于改进YOLOv8的高速公路服务区车辆违停检测

在高速公路服务区违停检测过程中光照、天气变化等复杂环境会使车辆检测精度急剧下降,同时摄像机拍摄角度、车体高度等因素会增加车辆违停检测的误报率和漏报率。为此,提出一种基于改进YOLOv8的高速公路服务区违停检测算法。在YOLOv8网络模型的特征金字塔池化层中,构建膨胀空间金字塔池化(DSPP)模块和基于分支注意力机制的膨胀空间金字塔池化(DSPPA)模块,减少特征提取网络中深层语义信息的丢失,同时利用DSPPA中的分支注意力(BA)机制为不同感受野分支特征赋予不同的权重,使模型更关注与目标尺寸相适应的特征。设计基于全局匹配的停车位分配策略,有效降低了视角倾斜、车辆重叠遮挡等情况下违规占用停车位的误报率与漏报率。实验结果表明,改进算法的违停检测误报率从15%下降至8%,违停检测漏报率从7.5%下降至6.1%,具有较好的车辆违停检测效果。

基于改进PIDNet的水位线检测算法

PIDNet是三分支网络构成的语义分割模型,在众多竞赛数据集中均保持优秀的分割精度。然而,积分分支中进行多次下采样和金字塔池化模块中多分支特征融合冗余的缺点限制了算法精度的提高。在水位线检测任务中,现有算法的缺点会导致局部细节信息丢失,使得水体边缘精细化检测的能力有所下降。为了缓解这个问题,提出一种基于改进PIDNet的水位线检测算法。首先设计一种结合通道注意力的轻量化像素增强模块,在积分分支下采样过程中进行像素增强,减少局部信息丢失。然后对金字塔池化模块进行重构,在减小池化输出特征大小的基础上减少并行分支数,同时在特征融合时结合通道注意力进一步加强关注重要特征的能力,提高水位线边缘的分割精度。此外,融合多场景的河流数据集,避免复杂场景下检测出的水位线位置发生偏移和断线。实验结果表明,所提方法(S和M)在水位线检测任务中相对原算法(S和M)在3个性能指标上都有所提高,以M规模为例,像素正确率提高了1.47个百分点,平均交并比提高了1.04个百分点,检测延迟降低了0.9 ms。

8号煤层采空区顶板覆岩“两带”高度测定研究

导水裂隙带高度的预测经验公式是在大量实测基础上统计得到的,为导水裂隙带高度的预测提供了理论基础。为科学指导开采过程中的顶板水防治,需要对煤层开采后导水裂隙带发育高度进行现场测试。本文主要针对某矿28714工作面8号煤层采空区顶板覆岩“两带”高度测定进行研究,运用钻孔窥视成像法和数值模拟技术手段,对8号煤层采空区顶板覆岩导水裂隙带高度进行测定和数值模拟计算分析。

数据智能处理在IT运维中的应用与实践

随着信息技术在经济社会诸多领域中的深入应用,IT运维成为信息产业持续健康发展的基础与前提,传统的IT运维模式主要依赖于人力,难以达到理想的运维目标,函须推进运维管理模式的转型与优化,数据智能处理作为一项新兴信息处理技术,在IT运维中的应用日益广泛,创新IT运维的思维与模式,加强对该技术的应用研究显得尤为重要。本文结合我国IT运维行业的实际发展,对数据智能处理的应用展开研究,旨在进一步提升IT运维模式的效率与质量。

物联网技术在电力通信网中的应用研究

随着物联网技术的快速发展,其在各行各业的应用越来越广泛。电力通信网络作为电力系统的重要组成部分,对提高电力系统的稳定性和效率起着至关重要的作用。本研究首先对物联网技术进行概述并对其在电力通信网中的应用展开分析,其次对基于物联网技术的电力通信网异常数据检测策略进行具体探析,最后通过实验证明策略的有效性,进一步证明了物联网技术对于电力通信网的重要性。文章旨在展示物联网技术在提高电力通信网效率和可靠性方面的潜力,为今后的技术开发和应用提供了理论基础与实践指导。

物联网应用中的大数据分析与挖掘技术研究

现如今,物联网技术正在推动多个行业的变革。随着越来越多的设备实现网络连接,数据收集量显著增长,对这些数据进行有效的分析和挖掘尤为关键。文章首先概述物联网在智能家居、城市管理以及设备状态监测领域的广泛应用;其次重点探讨物联网技术在设备状态监测方面的具体应用,并对其所遇到的挑战进行分析;最后分析大数据分析与挖掘技术如何在基于物联网技术的设备状态监测中发挥关键作用。本研究旨在为推动物联网技术的发展提供有价值的理论参考。

物联网校园监控系统设计研究

本文旨在研究基于物联网技术的校园监控系统设计。通过对物联网关键技术的分析,结合校园安全管理的实际需求,我们设计了一套全面、高效的监控系统。该系统结合了5G通信技术、无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术、Zig Bee技术、传感器技术等多项技术,能够实现对校园环境的实时监测与智能分析,不仅提升了校园安全管理水平,还为物联网技术在教育领域的应用提供了必要的参考借鉴。

智能监控与预警系统在提升IT运维效率中的应用

文章分析了智能监控与预警系统的定义与发展背景,并阐述了智能监控与预警系统的特点,以及智能监控与预警系统在IT运维中的应用。最后分析了智能监控与预警系统在提升IT运维效率方面的效果,以供相关人员参考。

大数据及物联网技术在网络安全系统中的应用

文章基于大数据挖掘技术和物联网技术一体化网络安全监控系统进行阐述,该系统通过高效的数据采集层获取物联网设备的实时数据流,并结合大数据处理平台进行存储、整合和分析,实现对网络安全状态的智能化评估。

大型企业集团数据安全管控系统构建研究

在数字经济时代背景下,数据的价值日渐凸显,为企业带来了发展机遇的同时,也带来了数据安全的挑战。本研究通过深入分析大型集团的数据安全面临的问题,探索了一种高效的数据安全管控体系,旨在全面覆盖数据生命周期的安全管理,实现对数据全周期的精细化、动态化管理,以提升数据管理效能,促进数据经济与数据安全建设的深度整合。

智慧机场物联网应用及网络安全挑战

为推进机场运行协同化、作业智能化和建养数字化,提升其安全保障能力和协同运行效率,物联网技术在智慧机场中得到了广泛应用。首先,基于智慧机场物联网三层架构,详细分析了其感知层、网络层和应用层的构成及特点;然后,结合机场核心业务,归纳了物联网在智慧机场空侧、航站楼和陆侧的典型应用场景;最后,全面分析了智慧机场物联网面临的主要安全挑战。

集中式MIMO雷达研究进展:正交波形设计与信号处理

集中式多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达通常利用正交波形增加发射波形自由度,采用数字阵列拓展空间收发自由度,使得雷达接收机的天线孔径获得明显扩展,最终带来空间分辨率、测角精确度、杂波抑制能力等大幅度提升。但是,这些性能提升的前提是发射波形具有正交特性。事实上,在实际应用中,在不牺牲时域/频域资源情况下,受限于时宽带宽积,无法获得完全正交的波形集合,从而限制了MIMO雷达系统性能。本文对集中式MIMO雷达正交波形复用的技术原理进行了系统回顾,分别归纳了三种快时间发射波形设计方法:时分复用(Time Division Multiplexing,TDM)、码分复用(Code Division Multiplexing,CDM)和频分复用(Frequency Division Multiplexing,FDM),以及两种慢时间发射波形设计方法:多普勒分复用(Doppler Division Multiplexing,DDM)和随机相位编码波形,并对其优缺点进行对比。同时,对快时间MIMO和慢时间MIMO的信号处理流程进行归纳综合,给出基于匹配滤波的集中式MIMO雷达统一信号处理框架。为了展示不同波形对成像性能的影响,本文给出了基于三维匹配滤波的MIMO雷达成像结果。最后,结合实际应用问题,指出当前MIMO雷达面临的技术难点和发展趋势。

2000—2019年四川省植被恢复成效与影响因素

国家实施天然林资源保护工程与退耕还林等生态建设工程,为构筑长江上游生态屏障、促进长江流域经济可持续发展做出了突出贡献;评估退耕还林等生态工程实施后植被恢复成效及影响因素是促进区域植被恢复优化与生态环境改善的关键一步。基于MODIS MOD13Q1数据,应用Theil Sen斜率与Mann-Kendall趋势检验、“基线”评价方法、时空地理加权回归模型等量化不同时间尺度的植被时空变化、恢复成效和恢复机制。结果表明(1)植被覆盖状况良好,截止2019年底,四川省91%的区域植被出现增长,四川盆地东北部、四川省南部地区以及东南部乌蒙山、川西北高原地区植被覆盖较高;成都市内以及周围市区植被覆盖率较低。(2)植被恢复成效时空差异显著,占全省面积98.68%的区域植被恢复成效明显,高值区面积占比71.47%,集中于除成都平原外的四川省绝大部分区域。(3)气候变化对植被变化的影响以不显著为主,气温、降水对四川省植被恢复影响微弱,海拔和>35°坡度面积比等地理环境因子则以弱抑制作用为主。(4)在相对平稳的气候背景下,人均财政支出、耕地面积与人均GDP所代表的社会经济因素是植被恢复成效改善的重要影响因素。研究揭示的植被恢复效果及关键气候、地理环境和社会经济因子,可为植被恢复政策的优化提供一定理论支撑。

基于失效模式的软件可靠性评估模型

软件测试虽然可以提升揭错效率,但是未有对应的可靠性评估模型,难以实现精确的可靠性定量评估和预计。针对此问题,文章开展基于失效模式的软件可靠性评估模型构建研究。首先,基于运行剖面与输入空间计算失效模式概率;然后,构建基于马尔科夫过程与失效模式的软件可靠性评估模型,并在某型动力控制软件测试失效数据上开展工程应用。应用结果表明,软件可靠性评估模型的揭错效率提升了18.2%,测试工作量降低了54.4%,可以获得准确的软件可靠性评估结果,同时适用于软件可靠性测试。

基于改进YOLOX-m的安全帽佩戴检测

安全帽佩戴检测是安全监控系统中的重要组成部分,其检测精度取决于目标分类、小目标检测、域迁移差异等因素。针对现有基于YOLOX-m模型的安全帽佩戴检测算法通常存在分类精度较低、检测目标不完整、轻量化模型性能下降等问题,构建一种基于多阶段网络训练策略的改进YOLOX-m模型。首先对YOLOX-m主干特征网络卷积块的堆叠次数进行重新设计,在减小网络规模的同时最大化模型性能,然后将残差化重参视觉几何组与快速空间金字塔池化相结合,提高检测精度和推理速度。设计一种多阶段网络训练策略,将训练集和测试集拆分成多个组,并结合推理阶段生成的伪标签进行多次网络训练,以减少域迁移差异,获得更高的检测精度。实验结果表明,与YOLOX-m模型相比,改进YOLOX-m模型的推理延迟降低了5 ms,模型大小减少了4.7 MB,检测精度提高了1.26个百分点。

嵌入式井下网络智能分站的研究与实现

运用以开放性和高速率为特征的嵌入式网络技术,研究并设计了一种新型井下网络智能分站.开放的TCP/IP协议的引入消除了不同监控分站间的协议壁垒.此外,率先将32位网络处理器和嵌入式实时操作系统VxWorks应用到井下网络分站,这不仅提升了系统容量和信息处理速度,也增加了系统的先进性和稳定性.

频域稀疏毫米波人体安检成像处理和快速成像稀疏阵列设计

该文研究工作包括频域稀疏毫米波人体安检成像数据处理和用于快速安检成像的稀疏阵列设计两部分。首先基于柱面扫描成像模型,采用巴克码随机稀疏采样方式减少成像所需数据量;提出一种基于干涉处理和频域压缩感知的3维成像算法,利用干涉处理使人体复图像在频域具备稀疏性,建立频域压缩感知测量模型并重建图像频谱,进而实现稀疏采样下人体安检图像3维重建。实际数据处理结果表明,该方法在数据采集量减少约50%条件下,可获得接近满采样对应的图像分辨率和成像效果,稀疏采样前后的图像相关系数优于0.9。其次基于频域稀疏成像方法、巴克码稀疏采样方式和收发分置工作模式,设计了用于快速安检成像的稀疏阵列布局,在保证人体成像质量前提下,稀疏率高达94.6%。该方法用于实际安检成像系统中可大幅增加安检通过速率、减少辐射单元数量和系统复杂度,在大人流量、高安检要求场所安全检测中具有重要应用价值和市场前景。

基于嵌入式系统的网络数字视频监控系统

在分析了现有视频监控系统的优缺点之后 ,提出了一种基于嵌入式系统的网络数字视频监控系统的设计与实现方法。该系统以以太网为依托 ,由远端和中心两部分组成。远端基于嵌入式系统 ,并运行Vx Works实时操作系统 ,可以实时地完成视频的采集和压缩 ,然后通过以太网使用UDP IP协议将压缩数据传给中心。中心基于通用平台 ,并运行Windows操作系统 ,在接收到远端传来的压缩码流后解压缩 ,然后显示出来。

发热电缆地热辐射供暖系统的市场前景分析

本文论述了发热电缆地热辐射供暖系统与其他供暖系统相比的优越性,从技术上、经济上进行了综合分析,发热电缆地热供暖系统在冬季供暖中的运行费用是可以等于或低于集中供热的运行费用的。并总结了该供暖系统市场前景分析。