简介:摘要:随着船运流量的增加,也出现了相应的管理问题,例如对海上非法捕鱼、海盗行为、贩毒、非法货物运输的严厉打击,以及针对海上事故的救援。因此海域管理必须依靠船只巡航以及设备的监控、检测,形成一套实时监测系统,对我国的海洋管理具有重要的理论意义和应用价值。针对海上环境复杂多变、船舶目标检测精度不足和效率低下的问题,提出基于改进yolov5的船舶目标检测算法,在主干网络添加坐标注意力机制,以提升算法的特征提取能力;使用DIOU_Loss代替原有的损失函数,增加检测准确度和定位精度;应用GhostConv卷积,减小模型量的同时而保持精度基本不变。实验结果表明,相比与改进前的yolov5,改进算法的平均精度均值(mAP)、精准率(P)和召回率(R)分别提升了2.0%、1.7%、1.5%,验证了改进算法对船舶识别有很好的效果。
简介:摘 要:当今随着社会条件变化和互联网技术发展的不断进步,5G网络发展也开始逐渐成为了我国制造业技术研发的焦点与关键,由于5G网络本身就是移动通信系统,而在经过了对其传输方式的升级和改造之后的5G网络,能够实现达到最短的通信延迟时间,大大提升了移动通信质量以及实现快速化的新型通信网络运营方式。本章探讨了如何利用大数据分析的关键业务驱动手段,充分利用大数据分析技术手段与工具来提高网络服务的综合实现效率,进而进行具体应用。
简介:摘要:针对目前灾害发生后的救援需求,本文开发了一款基于yolov5目标检测技术的两栖侦察设备。机载摄像头通过图传设备将灾后现场实时传递到地面工作站,运行算法对画面进行实时检测。本设备凭借自身两栖的机械优势,可以深入救援人员无法到达的区域进行勘测,帮助救援人员判断灾情,锁定被困人员的位置。目标检测效果良好,能够较好地反映实际情况,帮助救援人员快速开展救援行动。该无人机可以有效地提高灾后搜救效率,能一定程度上实现救援的智能化、信息化。