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关键词： 开放世界目标检测   自动驾驶   边界感知   多尺度特征增强   特征筛选   冗余过滤  

摘要： 针对自动驾驶场景中复杂的目标交错、对象密集和小目标漏检、误检问题,提出了基于多尺度特征增强和边界感知的开放世界目标检测(multi-scale feature enhancement and boundary aware for open world object detection,MEBA-OWOD)算法。该算法首先构建了多尺度特征增强(multi-scale feature enhancement,MSFE)模块对提取的多尺度图像特征进行细致的筛选和强化,有助于识别和关注图像的重要和关键细节。然后,设计了边界感知冗余框过滤器(boundary aware redundant box filter,BARF),能够有效过滤已知对象重叠框和未知对象冗余框,减少了单个提议框包含不完整对象或密集对象的情况。在自动驾驶数据集道路场景(way scenes,Wayce)上的实验表明,与几种优秀的目标检测算法和开放世界目标检测算法相比,MEBA-OWOD算法在已知类平均精确率均值、未知类平均精确率指标上分别比次优的对比算法提高了0.3%、49.6%。该算法能在不影响对已知目标检测的同时,加强对未知目标的检测,能够较好地应用于自动驾驶领域。

关键词： 双时态JSON   JSON数据模型   事务时间   有效时间  

摘要： 针对目前JSON无法记录时变数据变化轨迹问题,提出一种基于树结构双时态JSON数据模型。在传统JSON文档里引入事务时间和有效时间得到双时态JSON模型,模型中时变数据由时态版本节点管理。提出双时态JSON模型到文档转换算法,保证转换中时变数据时间顺序。通过实验比较双时态JSON文档与单时态JSON和文档快照对双时态信息存储性能,结果表明,数据中时间差异情况所占比例较多时,双时态JSON模型存储性能更好。双时态JSON模型不仅扩展JSON文档时间维度,还减少存储时变数据所需空间,具有较高实际应用价值。

关键词： 小学数学   计算教学   理法融合   “小数的加法和减法”  

摘要： 运算能力的培养是小学数学教学的核心任务之一,贯穿于整个小学阶段.然而,传统的教学方法相对注重算法的传授和重复性的练习,在一定程度上忽视了学生对算理的理解,导致学生在计算学习中知其然而不知其所以然.为了解决这一问题,文章以人教版小学数学四年级下册第六单元“小数的加法和减法”这一具有代表性的计算教学内容为例,从创设情境、直观演示、对比分析、多元练习四个方面探究了推进算理与算法融合的路径,期望通过算理与算法的融合教学,让学生不仅能够在学习中掌握计算技能,还能深入理解数学本质,实现教学质量与学生素养的双提升.

关键词： 小目标   IoU补偿   不平衡加权损失   正样本数量增强  

摘要： 在工业仪表液晶显示屏检测过程中,由于显示屏像素尺寸较小,像素缺陷难以被检测。传统的计算机视觉方法对环境变化敏感,需要手动设置参数。针对上述问题,设计了一种基于深度学习的液晶屏缺陷检测算法,其能够在较低的算力条件下识别液晶屏的像素级别像素缺陷。主要工作包括:(1)针对小尺寸目标正负样本匹配过程中正样本数量较少的问题,提出了一种不同尺寸目标的自适应正样本数量增强方法;(2)针对小尺寸目标正样本IoU小导致训练困难的问题,提出了一种自适应正样本IoU补偿加权方法;(3)针对小数据集对超参数敏感的问题,设计了一种正负交叉熵不平衡权重分类损失函数;(4)针对小尺寸目标细节特征提取困难的问题,在主干网络中引入了频域通道注意力,强化了小目标的细节特征提取能力。实验结果表明,相较于基线模型YOLOV8,此算法的小尺寸检测目标的mAP_s达到63.3%,提高了3.7%。其中,小尺寸像素缺陷的mAP_s达到78.8%,提升了4.5%;灰尘杂质检测目标的mAP_s达到47.8%,提升了3%;像素缺陷召回率达到99.8%。以上结果充分验证了算法的有效性。

关键词： 异构网络   有效带宽   有效容量   服务质量   体验质量   资源分配  

摘要： 为了高效保障可见光通信/射频(VLC/RF)异构网络的服务质量(QoS),同时保障用户体验质量(QoE),提出了一种QoS-QoE驱动的VLC/RF异构网络资源分配算法。首先,根据用户位置和VLC链路遮挡情况分析用户成功接入概率,建立了切换服务模型并求解了服务过程的有效容量。采用中断均匀过程(IUP)来描述流量到达,并计算了IUP到达的有效带宽。然后,推导了满足时延QoS要求的RF服务速率,并基于QoS与QoE的映射关系,建立QoE评估体系。最后,仿真分析了不同参数对资源分配算法的影响。仿真结果表明,算法能够在保障QoS的同时保障QoE。

关键词： 神经网络算法   二次回路   继电保护   故障检测  

摘要： 时代发展环境下,人们对于电力需求不断提升,为保障电力供应稳定性,电力系统的规模也在持续扩大,其中的复杂性不断攀升。因其传统检测方式在一些复杂电力系统环境下存在着检测准确性低以及抗干扰能力薄弱的情况,导致各种故障隐患问题不断滋生。因此,本文将基于神经网络算法的继电保护二次回路故障检测方法研究,有效引入神经网络算法,优先分析其算法类型,并探讨关于继电保护二次回路故障的特征提取关键点,在针对神经网络算法中的故障检测模型进行构建,最终对其运行效果展开实验与测试。

关键词： 粒子群   本构模型   参数标定   启发式算法   岩土材料  

摘要： 岩土材料本构模型参数的直接标定要求模型参数具有明确的物理意义且试验数据中有与之对应的几何特征。而针对复杂本构模型中可能存在的超参数,仅能通过参数调节与优化的方式进行标定。优化方式将粒子群算法应用到本构模型参数的标定中,讨论了基于应力–应变曲线进行粒子群标定的技术细节,重点分析了粒子群数量的需求、von Wolfersdorff亚塑性模型和Drucker-Prager弹塑性模型对数据完备性的需求以及算法在用以分析实际试验数据时的行为。针对本问题中误差函数计算过程为累加的特点,对在计算过程中误差函数已经超过其历史最优或函数值溢出的粒子,改进了提前终止应力积分和误差函数累加计算。研究结果显示,提前终止累加误差函数机制对计算效率有显著提升。

关键词： 石油化工   实验室   设备管理   降本增效  

摘要： 仪器设备是石油化工实验室开展实验检测以及科研等活动的重要基础,也是实验室检验结果准确性提升的关键。随着石油化工行业检测项目的不断增加,实验仪器设备种类及数量的日益递增,设备的价值和作用也更加的突出。本文从当前实验室仪器设备管理存在的问题入手,提出了降本增效的有效对策,为同类型实验室仪器设备管理工作提供借鉴与实践参照,助力实验室良性健康发展。

关键词： 移动机器人   路径规划   遗传算法   改进遗传算法  

摘要： 针对遗传算法应用于移动机器人路径规划时存在早熟和收敛慢的问题,提出了一种改进的遗传算法。通过改良初始种群的生成方法,将八叉树与引导函数结合,提高了初始种群的质量;选择操作中采用轮盘赌和精英保留策略相结合的方式,避免了精英个体的丢失而使算法陷入局部最优;在遗传操作中增加修正算子,在不影响进化的同时保证进化后个体的有效性。仿真实验表明,改进遗传算法相比于基本遗传算法,收敛快,寻优效率高,且不易陷入局部最优,整体性能优于基本遗传算法。

关键词： 电子商务   快递配送   智能启发式算法   遗传算法   路径规划  

摘要： 电子商务的发展势头愈发迅猛,为解决“最后一公里”问题,京东、菜鸟裹裹、毫末智行相继研发并推出了“小蛮驴”、“大白”、“小魔驼”等智能无人快递配送车,希望以人机协同的新形式更有效地提高物流配送效率,并在校园配送、商超模式、即时配送和无接触场景配送中得到了广泛应用。文章在对各类智能启发式算法的特性进行了调查研究的前提下,在遗传算法算法的基础上进行改进,为无人快递配送车的路径规划、任务分配问题给出了一套较为合理的解决方案。