摘要：目的现有目标检测任务常在封闭集设定中进行。然而在现实问题中,待检测图片中往往包含未知类别目标。因此,在保证模型对已知类检测性能的基础上,为了提升模型在现实检测任务中对新增类别的目标检测能力,本文对开放集目标检测任务进行研究。方法区别于现有的开放集目标检测框架在检测任务中将背景类与未知类视为一个类别进行优化,本文框架在进行开放集类别识别的过程中,优先识别候选框属于背景类或是含待识别目标类别,而后再对含待识别目标类别进行已知类与未知类的判别。本文提出基于环状原型空间优化的检测器,该检测器可以通过优化待检测框的特征在高维空间中的稀疏程度对已知类、未知类与背景类进行环状序列判别,从而提升模型对开放集类别的检测性能。在(region proposal networks,RPN)层后设计了随机覆盖候选框的方式筛选相关的背景类训练框,避免了以往开放集检测工作中繁杂的背景类采样步骤。结果本文方法在保证模型对封闭集设定下检测性能的情况下,通过逐步增加未知类别的数量,在Visual Object Classes-Common Objects in Context-20(VOC-COCO-20),Visual Object Classes-Common Objects in Context-40(VOC-COCO-40)以及Visual Object ClassesCommon Objects in Context-60(VOC-COCO-60)数据集中的4个指标上均取得了具有竞争力的结果。同时,通过增加未知类目标的图片数量与包含已知类目标的图片数量的比值wilderness ratio(WR),所提方法在3个对比实验共12项结果中,有10项领先于对比方法。消融实验也证明了方法中每一个模块的有效性。结论本文提出的基于环状原型空间优化的开放集目标检测框架取得了较好的检测效果。通过在实际检测任务中的实验对比,证明了本文方法在不改变模型封闭集识别性能的情况下,有更强的开放集类别检测能力。

摘要：宜昌市G348国道是通往三峡的唯一国道,是应急反恐的战备通道,是独具三峡特色的旅游廊道,也是平湖半岛沿线居民出行的生活保障线路。本文以宜昌市G348国道(黄柏河桥—三游洞)为工程依托,通过对现状道路问题的梳理,全面分析项目的功能定位,按照“公园城市”的理念研究项目的改造方案,为类似工程的研究提供借鉴。

摘要：变式在数学教育研究中具有突出地位，变式通过“变中发现不变”来学习抽象化和“以不变应万变”来学习公理化．中国课程常常采用一题多解，而美国课程出现“一题多解”机会较少．“一题多解”作为问题解法变式，是长期存活于中国本土文化土壤的中国数学教学的小策略，但任何数学内容都可以借助问题变式，使得方法理解得以深化和广化，推广到全部数学方法体系建构．“一题多解”的理论和实践价值主要有：效果真实而有效；能够更广义地构建数学方法体系；有实践之根，因而能有效地应用于实践；有本土之脉，因而有长期存活于本土文化的可能．