摘要：针对常用的目标检测算法对遥感图像中的舰船目标进行检测时存在检测精度与实时性兼顾不佳的问题,提出了基于特征融合的遥感图像舰船目标检测算法来检测复杂场景下的多尺度舰船目标.该算法以多尺度单发射击检测框架为基础,增加反卷积特征融合模块和池化特征融合模块,增强网络特征提取的能力.同时设计聚焦分类损失函数来解决训练过程中正负样本失衡的问题.在高分遥感舰船目标数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效地增强复杂场景下舰船目标的检测精度.此外,该算法对遥感图像中的模糊舰船目标的检测效果也优于多尺度单发射击检测框架.

摘要：为了提高对复杂场景下多尺度遥感目标的检测精度,提出了基于多尺度单发射击检测(SSD)的特征增强目标检测算法.首先对SSD的金字塔特征层中的浅层网络设计浅层特征增强模块,以提高浅层网络对小目标物体的特征提取能力;然后设计深层特征融合模块,替换SSD金字塔特征层中的深层网络,提高深层网络的特征提取能力;最后将提取的图像特征与不同纵横比的候选框进行匹配以执行不同尺度遥感图像目标检测与定位.在光学遥感图像数据集上的实验结果表明,该算法能够适应不同背景下的遥感目标检测,有效地提高了复杂场景下的遥感目标的检测精度.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中的模糊目标的检测效果也优于SSD.

摘要：针对目前交通标志识别任务在使用深度学习算法时存在模型参数量大、实时性较差和准确率较低的问题,提出了基于YOLO v3改进的交通标志识别算法。该算法首先将深度可分离卷积引入YOLO v3算法的特征提取层,将卷积过程分解为深度卷积、逐点卷积两部分,实现通道内卷积与通道间卷积之间的分离,从而保证了在较高识别准确率的基础上极大地减少了算法模型参数数量以及计算量。其次,在损失函数设计上使用广义交并比(GIoU)损失替换均方误差(MSE)损失,将评测标准量化为损失,解决了MSE损失存在的优化不一致和尺度敏感的问题,同时将Focal损失加入到损失函数以解决正负样本严重不均衡的问题,通过降低大量简单背景类的权重使得算法更专注于检测前景类。将该算法应用于交通标志任务中的结果表明,在TT100K数据集上,该算法的平均精度均值(mAP)指标达到了89%,相较于YOLO v3算法提升了6.6个百分点,且其参数量仅为原始YOLO v3算法的1/5左右,每秒帧数(FPS)亦比YOLO v3算法提升了60%。该算法在极大地减少模型参数量和计算量的同时,提高了检测速度和检测精度。

摘要：针对当前常用的舰船目标检测算法的精度与实时性兼顾不佳的问题,提出了基于特征融合的目标检测算法FFSSD,该算法以SSD算法和DSSD为基础,克服了SSD算法小目标检测精度低、DSSD算法运行时间长等缺陷。FFSSD算法选取轻量级VGG16网络作为特征提取的骨干网络,然后设计特征融合模块,将深层特征通过反卷积操作与浅层特征进行融合,得到结构层次丰富的融合特征,最终实现不同卷积层、不同特征的多元信息的分类预测与位置回归。在舰船光学遥感数据集上进行数据分析实验,平均检测精度(AP)达到85.9%,检测速度达到38.6FPS。实验结果表明,FFSSD算法能在实现实时检测的同时有效提高检测精度,实现对遥感图像中舰船目标的高精度检测。

摘要：准确预测变电站及配网工程的物资需求,对于节约工程成本,提高资金利用率,具有重要意义.尽管研究者在电力物资需求预测方面已经开展了一系列的研究,提出了很多预测模型和算法,例如基于神经网络的算法,然而,这些算法普遍存在输入数据过于简单和理想、仅对少数几种物资的需求量进行了预测实验、预测的准确率偏低等不足.因此,目前生产系统普遍采用人工方式进行电力物资需求预测,由有经验的领域专家根据工程初步设计方案预测各类物资的需求量.为了解决现有电力物资需求预测方法存在的不足,本文提出基于矩阵分解的预测方法,以电网建设项目物资需求历史数据和项目计划的部分物资作为输入,通过矩阵分解算法对项目其他物资需求用量进行预测.矩阵分解算法不需要大量的历史用量数据,只用部分项目的物资数据就能进行预测,且算法不需要提前进行训练.

摘要：为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击(SSD)网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值(mAP)达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。