【摘 要】
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针对大型行人检测网络由于权重大、检测速度慢等原因无法直接应用到小型设备场景中的问题,提出3种改进YOLOv4-tiny的行人检测识别模型:(1) YOLOv4-tinye模型,在CSP(Cross Stage Partial Connections)网络中引入改进的ESA_CSP(Enhanced Spatial Attention_CSP)结构,使网络更多关注有利于行人检测的特征信息;(2) Y
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划(202004b11020029),淮北矿业集团智慧物业管理系统。
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针对大型行人检测网络由于权重大、检测速度慢等原因无法直接应用到小型设备场景中的问题,提出3种改进YOLOv4-tiny的行人检测识别模型:(1) YOLOv4-tinye模型,在CSP(Cross Stage Partial Connections)网络中引入改进的ESA_CSP(Enhanced Spatial Attention_CSP)结构,使网络更多关注有利于行人检测的特征信息;(2) YOLOv4-tinyr模型,在主干网络输出后增加多尺度特征融合模块(Ring-fenced Bodies
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为充分展示我国遥感领域年度重大成果、扩大社会影响,促进遥感科技进步、成果转化和应用推广,中国遥感应用协会联合《遥感学报》和《卫星应用》等单位,组织了“2020年度中国
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如何快速、准确地判断出水下目标的位置,是水下目标定位一直追求的结果。目前的被动声定位主要使用波束形成,但是实验中使用的波束形成存在稳健性足够但是角度分辨力不足的问题。为了权衡稳健性与高分辨之间的性能,提出一种基于双弧阵的反卷积波束形成方法。将双弧阵经过虚拟阵列变换预处理再进行反卷积波束形成,从而将仅适用于移不变阵型反卷积波束形成应用在移变阵型中。仿真实验结果表明,双弧阵经过虚拟阵列变换预处理后可以使用反卷积波束形成进行准确的方位估计,而且存在相干信号时,该方位估计方法也可以正常使用。
由于量子纠错码的简并性以及传统匹配译码算法在错误相关性探测上的不足,拓扑量子码的译码问题一直以来都是很大的挑战。近年来,神经网络越来越多地应用到量子通信与量子信息中,极大地促进了量子科技的发展。这里,针对传统量子拓扑码的译码算法在错误相关性探测上的不足,搭建了卷积神经网络译码器,实现了拓扑量子码的高效译码。与传统匹配译码算法进行对比,提高了译码器对错误相关性的识别,实现了译码性能的提升。
跨技术通信(Cross⁃technology Communication,CTC)是近年来兴起的实现异质设备之间通信的新技术。前期的工作主要关注协议与性能,而对它的安全性缺乏足够的研究。基于此问题,提出了针对LTE⁃Unlicensed与WiFi之间CTC的干扰攻击以及相应的防御措施。首先利用通用软件无线电和商用无线路由器实现了LTE⁃Unlicensed到WiFi的CTC的软硬件系统平台,并基于WiFi的FFT数据汇报功能提出并验证了多种低成本、隐蔽的干扰攻击方案。实验结果表示所提的攻击方案是有效的,其
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