摘要：为了降低遥感图像中尺寸较大或长宽比变化极端等类型目标对检测精度的不利影响,提出一种基于YOLOv5的改进算法。首先,设计多尺度特征融合模块,通过引入不同膨胀率的残差膨胀卷积块以获得更大感受野,提高对长宽比变化极端目标的检测能力;其次,引入全局-局部注意力,通过分解大核注意力以获得空间和通道维度的长期依赖性和适应性,实现动态提取丰富的全局上下文信息,提高网络对大尺寸目标的检测性能。在DOTA数据集上的消融实验证明了该算法的有效性,mAP达到77.05%,较改进前的模型提升了1.66%,亦优于主流算法,有效改善了遥感图像中目标尺寸过大或长宽比变化极端带来的问题。

摘要：为解决基本遗传算法在移动机器人路径规划中存在的路径不够平滑、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进遗传算法。首先采用中间值插入法提高种群的初始质量;其次设计了新的适应度函数来平滑路径;然后采用混合选择策略以改善算法早熟的缺陷,同时对交叉算子和变异算子进行了改进以便增加种群的多样性;设计了自适应策略,对交叉和变异概率进行调整,更有效地避免了算法陷入局部最优的情况;最后提出简化算子,对生成路径进行二次优化。仿真结果表明,该算法在性能上更优。

摘要：针对智慧城市预警系统存在的传感器设备(sensor device,SD)的计算与存储能力不足、预警数据处理实时性差等问题,基于边缘计算技术,提出了云边协同的城市预警系统任务卸载模型。该模型引入了云边协同缓存策略,并依次设计了时延模型、能耗模型和负载失衡度模型;将任务卸载问题转化为多目标优化问题,给出了一种基于MOEA/D算法的卸载决策方案,并通过对比实验进行了验证。实验结果表明:该卸载方案能够在保证总时延与总能耗较小的情况下使负载达到均衡,并且优于其他基准方案。

摘要：车联网场景下的计算任务对时延非常敏感,需要云边协同计算来满足这类需求。针对车联网云边协同计算场景下如何高效地进行服务卸载并同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配问题,设计了基于云边协同的车辆计算网络架构,在该架构下,车载终端、云服务器和边缘服务器都可以提供计算服务;通过对缓存任务进行分类并将缓存策略引入车联网场景,依次设计了缓存模型、时延模型、能耗模型、服务质量模型以及多目标优化问题模型;给出了一种基于改进的多目标优化免疫算法的卸载决策方案。最后,通过对比实验验证了所提卸载决策方案的有效性。

摘要：针对由水下复杂环境导致的水下图像颜色失真、对比度和清晰度低等问题,提出了一种基于条件约束注意力生成对抗网络的水下图像增强模型.首先,该模型包括生成网络模块和判别网络模块,在模型训练过程中,两模块进行相互对抗学习,使得该模型具备较好的特征提取能力;其次,生成网络模块中设计了空间注意力模块,加强或减弱空间位置的特征,提高了水下图像的清晰度和对比度;采用跳跃连接改善了梯度消失现象,同时有助于梯度的反向传播;最后,损失函数中采用了组合损失函数进行迭代训练,增加了模型训练时的条件约束,提高了模型训练的稳定性.实验结果表明:所提模型增强后的图像清晰度和颜色校正情况优于其他对比算法;该模型的评价指标值较对比算法指标值均有所提高.该模型获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,有效提高了图像质量,且耗时更短.

摘要：针对疲劳驾驶检测要求精度高、实时性、鲁棒性等特点,提出一种基于轻量化网络的疲劳驾驶检测模型.采用Faceboxes进行人脸定位,通过PFLD(praclical facial landmark detector)检测人脸关键点以获取眼部、嘴部区域图像和头部姿态;然后,基于Xception的模块化思想,设计眼、嘴状态分类网络,准确率分别达到99.61%、97.58%;最后,分别计算基于时间序列的眼部、嘴部及头部疲劳表征参数,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行疲劳判定.经实验表明:疲劳检测准确率达到98.3%,速率为47 fp/s,模型大小为7.1 Mb.在保留整个模型轻量化的同时,兼顾准确率和实时性,可应用在嵌入式系统或低算力设备中.

摘要：视频背景抠图一直是多媒体处理技术和计算机视觉领域中的热点研究方向,对视频拍摄与制作具有重要意义。视频背景抠图的实质就是图像抠图,即对图像的分割。基于阈值的图像分割和OpenCV的基本理论,研究绿幕背景视频抠图与前景检测,对每个模块的算法进行详细设计和充分实验,最后设计了一个交互式的背景替换系统界面,用户可通过交互按钮加载背景图像和视频,并通过按钮操作完成背景替换和前景检测。

摘要：针对水下传感器网络(UWSN)存在能耗高、传输率低和带宽窄等问题,提出自主水下航行器(AUV)辅助的水下地理机会路由协议(GOHRP)。初始阶段,GOHRP基于普通节点的深度设计间距不等的分层网络,并依据普通节点权重大小选择每层的代理节点;路由阶段,普通节点通过机会路由策略将采集到的数据和反映水下事件重要性与时效性的数据信息值(VOI)转发给代理节点,接着AUV采用动态路由策略优先访问发送VOI值最大的代理节点,并将代理节点上的数据传输到水面浮标。仿真结果表明,GOHRP在保证高效稳定的数据传输率的同时,降低了网络时延,提高了能量利用率。

摘要：我国是汽车使用大国,在诸多交通事故中,汽车涉水事故的死亡率最高。为了提高此类事故中受伤人员的存活率,本文设计了一款基于三维混合定位的车载水下应急救生装置,本装置由五大模块组成。发生危险时,使用者可采用汽车驾驶座上的头枕进行破窗,在水中使用推力模块进行运动;采用基于Arduino的三维混合定位模块,采集MPU6050传感器和JSN-SR20-Y1超声波传感器的数据,使用者可通过TFT屏幕查看自身在水下的身体姿态倾斜角度、行进方向以及与水下障碍物的距离;缺氧时,可使用供氧模块中的便携式氧气瓶进行供氧;打开照明模块,使用者可以更清楚地观察水下情况。本装置体积较小,防水性能高,可放置于车辆副驾驶中的手套箱(副驾驶位置的抽屉)内。相比于传统的车载水下救援装置,本装置智能化水平与实用性大大提高,能够帮助被困人员进行及时有效的自救。

摘要：针对一类控制器增益存在摄动的不确定非线性网络切换系统,在系统同时存在随机时变时滞和数据包丢失的情况下,研究系统的非脆弱H∞控制问题.首先,利用T-S模型,将非线性网络切换系统建模为网络切换模糊系统;其次,将数据包丢失作为时滞处理,并采用Bernoulli分布的随机序列描述该时滞;再次,采用平均驻留时间的方法(ADT)设计系统的切换律及非脆弱状态反馈控制器,并给出网络切换模糊时滞系统指数稳定的平均驻留时间条件;最后,结合李雅普诺夫(LKF)方法给出系统均方指数稳定且满足H∞性能指标的充分条件.仿真结果验证了所提出设计方法的有效性.