针对遥感影像的MSA-YOLO储油罐目标检测

针对遥感影像的MSA-YOLO储油罐目标检测[其他][其他]

原油作为一种重要的战略物资，在我国经济和军事等多个领域均起到重要作用。提出一种算法MSA-YOLO(MultiScale Adaptive YOLO)，该算法在YOLOv4算法的基础上进行优化，并基于以吉林一号光学遥感卫星影像为主的遥感图像数据集进行实验，对特定监控区域内的储油罐进行识别与分类。算法优化内容包括：为简化储油罐监测模型同时保证模型的效率，对YOLOv4的网络结构中的多尺度识别模块进行修剪；使用k-means++聚类算法进行初始锚框的选取，使模型加速收敛；使用基于CIoU-NMS的优化，进一步提升推理速度和准确度。实验结果表明，与YOLOv4相比，MSA-YOLO模型参数数量减少25.84%；模型尺寸减少62.13%；在Tesla V100的GPU环境下，模型的训练速度提升6 s/epoch，推理速度提升15.76 F/s；平均精度为95.65%。与此同时，MSA-YOLO算法在多种通用目标识别算法进行的对比实验中均体现出了更高效的特点。MSA-YOLO算法对储油罐进行准确且实时的识别具有通用可行性，可为遥感数据在能源期货领域提供技术参考。

发表于：2022/11/9 下午1:26:00

基于Involution Prediction Head的小目标检测算法

基于Involution Prediction Head的小目标检测算法[其他][其他]

针对通用目标检测算法在检测小目标时存在错检和漏检等问题,提出了一种小目标检测算法IPH(Involution Prediction Head)，将其运用在YOLOv4和YOLOv5的检测头部分，在VOC2007数据集上的实验结果表明，运用IPH后的YOLOv4小目标检测精度APs(AP for small objects)相比原始算法提升了1.1%，在YOLOv5上的APs更是提升了5.9%。经智能交通检测数据集进一步检验，IPH算法和去下采样能有效提升小目标检测精度，减少错检和漏检的情况。

发表于：2022/11/9 下午1:22:00

基于改进暗通道先验的车牌图像去雾方法研究

基于改进暗通道先验的车牌图像去雾方法研究[MEMS|传感技术][智能交通]

针对雾霾场景下车牌识别系统存在识别精度较差的问题，提出改进型车牌识别模型。该模型运用改进型暗通道先验去雾算法进行去雾处理，考虑到原去雾算法处理含明亮区域雾霾图像时会出现颜色失真等问题，首先对大气光值进行阈值限制，其次对引入因子进行优化选择，最后引入容差机制以修正透射率，并对图像亮度进行调整以提升图像可视化效果。仿真结果表明，运用改进后算法得到的去雾结果在PSNR、SSIM、Entropy、e性能上相对于改进前分别平均提升1.934 dB、0.082、0.235、38.995。将去雾前后车牌图像进行识别测试，车牌识别精度提升22%，证明了所提模型的优越性。

发表于：2022/11/9 下午1:17:00

基于Swin Transformer的肝囊型包虫病超声图分类研究

基于Swin Transformer的肝囊型包虫病超声图分类研究[其他][医疗电子]

为了提高肝包虫病的筛查和诊断效率，弥补部分地区医疗资源不足的情况，提出一种基于Swin Transformer的肝包虫病病灶智能分型方法，结合卷积注意力机制模型，通过学习图像的整体和局部细节特征来实现对五种类型的囊型包虫病病灶的全自动分类。为了验证模型具有优越性，将提出的预测模型与常见分类模型对比分析。结果显示基于改进的Swin Transformer模型在测试集上分类准确率可达92.6%。实验结果表明相较于其他算法，基于改进的Swin Transformer网络能较好地分类出肝囊型包虫超声图像，并且该方法可以推广到其他医疗应用中。

发表于：2022/11/9 下午1:13:00

基于漫水填充算法的中文印章识别方法

基于漫水填充算法的中文印章识别方法[其他][其他]

印章识别是智能化办公中必不可少的一环，现阶段的印章识别方法是将扫描后的电子文档直接输入神经网络模型中进行识别，面临着无法准确定位印章位置、弯曲文本识别准确率低等问题。针对上述问题，提出了一种高效的中文印章文本识别方法，该方法使用漫水填充算法处理灰度图像进行印章图像特征增强，保证了中文印章检测精度，同时引入了极坐标转换操作以确保文本特征完整性。为了评估本文方法的有效性，在现有的文本识别网络模型进行了多组对比实验。经实验表明，已有的网络模型融合该方法所提取的文本特征均表现出优异的识别结果。

发表于：2022/11/9 上午11:53:00

时空编码技术在Web3.0数字金融中的应用研究

时空编码技术在Web3.0数字金融中的应用研究[其他][其他]

以青岛市城市信息模型(Q-CIM)为基础，分析了基于时间和空间数据的新一代编码技术——时空编码技术的特征，结合Web3.0开放性和可能的发展方向，从架构、身份管理、信息管理等方面论证时空编码技术成为Web3.0的重要支撑技术的合理性，并利用时空编码的唯一性和确定性特征，结合区块链、大数据等现有技术手段，探讨将时空编码技术应用在Web3.0数字金融流量分发与反欺诈、智能化风险控制、数字金融风控等方面的可能性。

发表于：2022/10/27 下午2:39:52

考虑知识库的企业隐性知识传播模型研究

考虑知识库的企业隐性知识传播模型研究[其他][其他]

针对企业知识库对隐性知识传播的影响，基于经典的传染病动力学理论，提出考虑知识库的企业隐性知识传播模型。首先，将企业员工分为未知者S、潜伏者Se、传播者I、免疫者R四类；其次，利用微分动力学和下一代矩阵方法计算模型的传播阈值；最后，运用MATLAB软件对模型参数进行数值仿真分析。研究结果表明，企业知识库的建立可以促进企业的隐性知识传播，未知者自学率的提高可以增加企业传播者密度，企业奖励强度的增大仅对传播者有较大影响，对未知者和潜伏者影响较小。

发表于：2022/10/27 下午2:34:43

无线传感网络分段线性融合定位算法

无线传感网络分段线性融合定位算法[通信与网络][通信网络]

为实现对移动节点精确定位，提出一种基于APIT-3D的移动节点定位模型和算法，综合3D-DVHop跳段距离和RSSI测距技术，在计算内测点与最近椎面距离基础上，利用与椎体成形体积判断内测点位置，有效避免“In-To-Out”和“Out-To-In”两类错误产生。在确定椎体重叠区域后，通过最小二乘法结合空间分段线性融合方式计算节点位置。仿真实验证明，该分段线性融合定位算法对移动节点定位在百分之25th，50th和75th定位偏差值分别为1.81 m，2.45 m和3.32 m，并能判断运动趋势，追踪移动目标，描述运动轨迹。该算法为无线传感网络定位提供了算法借鉴和创新。

发表于：2022/10/27 下午2:29:15

基于分解策略的多标签在线特征选择算法

基于分解策略的多标签在线特征选择算法[其他][其他]

在线学习方法是用于大规模数据集的、高效且可扩展的机器学习算法。然而，在对多标签数据集进行特征选择时，传统的在线多标签学习方法需要访问数据集的所有特征，当数据集具有较高维度时，这种在线学习方式并不能适用于实际情景。针对多标签数据集的特征选择，在现有研究的基础上，使用二类分解策略，提出基于分解策略的多标签在线特征选择算法。该算法利用稀疏正则化和截取方法进行在线特征选择，降低计算复杂度。实验表明，算法的特征选择性能优于其他多标签在线特征选择算法。

发表于：2022/10/27 下午2:21:02

基于特征序列的恶意代码静态检测技术

基于特征序列的恶意代码静态检测技术[其他][信息安全]

近年来，基于机器学习方法的恶意代码检测方法存在着无法自动和高效地提取恶意代码的问题，有些还需要人工对特征进行提取，但是提取的特征没有深层地描述恶意代码行为，存在检测的准确率较低、效率低等缺点。通过对静态恶意代码进行分析，从纹理特征和操作码特征入手，在提取纹理特征过程中，提出一种Simhash处理编译文件转换成灰度图像的方法，生成灰度图像后通过GIST算法和SIFT算法提取全局和局部图像纹理特征，并将全局和局部图像特征进行融合。

发表于：2022/10/27 下午2:10:40