摘要：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。

摘要：随着以太网技术的发展,人们对于网络数据交换领域数据处理速度的要求越来越高,同时,国产化以太网接口体现出的可靠性和自主可控性也愈发重要。鉴于此,在某项目中,采用自顶向下的方法设计了基于FPGA的QSGMII接口,实现了协议要求的5 Gbps的传输速率,对其中关键模块的设计原理与思想进行了阐述。设计中提出了一种新型的多路仲裁机制,在保证四通道对齐的同时,提高了对SGMII软核的重用,降低了电路设计的复杂性。对QSGMII接口进行软件仿真,验证了RTL代码功能的正确性。最后,基于VC709的FPGA开发板,通过网络分析软件Wireshark进行数据的单路收发测试,将Xilinx的QSGMII接口硬核和自研的QSGMII接口连接后进行数据对接测试,实现了四路独立的SGMII接口的交织传输。

摘要：针对传统的直驱式波浪发电系统安装不便以及俘获波浪能能力弱的问题,文章提出了一种漂浮串联式双浮体直驱式波浪发电系统。该系统的两个浮体水平漂浮在波浪中,Halbach永磁直线发电机的初级与次级分别安装在两个浮体之间的侧面,两个浮体均可俘获波浪能,提升了系统的波浪能俘获能力。该系统还具有结构简单、易于制造与维护的优点。文章利用制作的原型样机在波浪水槽中进行了试验。试验结果表明,在波高为16 cm,浮体吃水为16 cm,在波浪周期从1.2 s增大到2.4 s的波况下,原型样机的平均发电功率在1.8 s处取得最大值6.54 W。比较双浮体原型样机与单浮体样机后发现,在波浪周期较大的范围内,双浮体原型样机输出的平均发电功率一直高于单浮体样机。

摘要：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。

摘要：该文提出一种创新的电子实装对抗训练数据采集与实时裁决评估系统,旨在解决传统实装对抗训练中数据采集和裁决评估的效率和准确性问题。系统设计和实现包括数据管理分系统、数据采集分系统、数据处理分系统和裁决评估分系统等模块。系统的主要创新之处在于其灵活自定义采集表单的能力,裁决评估指标体系模板化的能力,以及自动化裁决评估的能力。这些特性使得系统能够根据不同装备训练的需求进行灵活地调整和配置,快速地进行裁决评估,提高裁决评估的自动化和智能化水平。该文详细阐述系统的组成、系统架构设计、工作流程,并介绍该系统在实际电子实装对抗训练场景的应用。通过该文的研究,期望为实装对抗训练的数据采集、分析和裁决评估提供一种高效、准确且智能化的解决方案,为军事训练的数字化转型和智能决策提供有力支持。

摘要：由于计算机网络组件之间的依赖关系无法有效捕捉,导致计算机网络可靠性预测时间延迟较长。对此,设计一种基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法。从起始节点出发,通过优先搜索逐步扩展至相邻节点,直至到达目标节点,确定网络的最小路集。运用Copula函数模型有效捕捉多个网络组件之间的依赖关系,设置可靠性指标。基于这些可靠性指标和最小路集信息,构建一个计算机网络可靠性预测模型。该模型不仅考虑了网络结构的特点,还融合了历史运行数据,从而能够实现对计算机网络可靠性的准确预测。实验结果表明,设计的基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法,平均预测时间延迟仅0.27 s,优势显著,表明该方法能够在较短的时间内完成预测任务,且预测结果可靠。

摘要：随着大数据时代网络流量的激增,传统内核网络协议栈由于内核切换开销占比高等原因导致现有基于内核的网络数据处理系统无法充分利用10 Gb乃至100 Gb的高速网卡收发能力。为了降低内核切换开销,开源DPDK用户态网络开发套件被提出以支持高速网络流量处理,并在x86平台得到大规模应用和部署。为了满足国产化信创和网络安全的要求,面向国产申威处理器平台设计并实现了一套基于DPDK的网络流量组包解析框架,充分利用DPDK的大页内存、无锁队列等机制,设计多线程并行以发挥申威处理器多核性能,支持常见基于TCP/UDP的多种应用层协议解析,并具有轻量化和可扩展特点。基于真实硬件平台实验结果表明,该框架性能比现有主流软件提高10%左右,为基于国产处理器平台的高速网络数据处理做了初步探索。

摘要：为严格控制研制成本,低成本卫星和商业卫星无法选择传统宇航级元器件,而是选择普军级、工业级,甚至是商用货架(Commercial Off-The-Shelf, COTS)元器件。同时为了保证卫星满足高可靠、长寿命的基本要求,有效手段之一是根据应用等级的要求选择元器件以及合适的可靠性冗余设计。但是,研制成本、布局包络和可靠性冗余设计之间存在互相制约的关系,为此在确定元器件可靠性冗余设计与应用等级关系的基础上,结合层次分析法,确定了一种元器件选型流程,该流程可为后续低成本卫星和商业卫星的元器件选型及可靠性冗余设计提供支撑。

摘要：现役运载火箭时序控制系统采用的穴余电子程序指令配电器为非自主控制的嵌入式计算机,其运行完全取决于箭载计算机的控制,测量系统无法获取其全部的运行状态信息。本文介绍了余时序控制器的设计方案,为自主可控的嵌入式计算机,其输出部分实现了三取二允余设计,并且设计了连接测量系统的自检模块,增加了单机的可测试性,文中又对三取二余设计的可靠性进行了研究。经过飞行试验验证,该单机可靠性高,控制精度完全满足工程需求。

摘要：高光谱图像分类算法通常需要逐点对图像中的像素点进行迭代处理,计算复杂度及并行程度存在较大差异。随着高光谱遥感图像空间、光谱和辐射分辨率的不断提升,这些算法无法满足实时处理海量遥感图像数据的需求。通过分析NPU存储计算一体化模式与遥感图像分类算法的实现步骤,设计低功耗CPU+NPU异构资源计算架构的低秩稀疏子空间聚类(LRSSC)算法,将数据密集型计算转移至NPU,并利用NPU数据驱动并行计算和内置AI加速,对基于机器学习算法的海量遥感数据进行实时分类。受到***计算范式的启发,CPU+NPU异构资源计算架构由8 bit和低精度位宽NPU共同组成以提高整体吞吐量,同时减少图网络推理过程中的能量损耗。实验结果表明,与CPU计算架构和CPU+GPU异构计算架构的LRSSC算法相比,CPU+NPU异构计算架构的LRSSC算法在Pavia University遥感数据集下的计算速度提升了3~14倍。