简介：摘要：本研究致力于优化高精度遥感影像处理算法，以解决传统方法在处理复杂场景下精度不高、效率低下等问题。通过对当前遥感影像处理算法的局限性进行深入分析，提出了一种融合深度学习和图像处理技术的新型算法。该算法采用深度学习网络对遥感影像进行特征提取和分类，同时结合传统图像处理方法进行精细化处理，从而实现了对高分辨率遥感影像更加准确、快速地处理。在实验验证阶段，我们对比了新算法与传统方法在不同场景下的处理效果，结果显示新算法在处理效率和准确性上均有显著提升，具有较好的应用前景。本研究的成果对于提高遥感影像处理的实用性和应用范围具有重要意义，为遥感技术在军事、环境监测、城市规划等领域的应用提供了有效支撑。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：随着深度学习的发展，用计算机处理图像，辅助人类视觉进行检测和识别得到了广泛应用，如人脸检测和人脸关键点定位技术。人脸的检测和关键点定位在生活中经常于人脸的分析处理，如人脸识别、脸部体温测量、表情识别等，同时在视频监控、人机交互等方面有广泛的应用前景。

简介：摘要：本文基于主成分分析（PCA）和图像匹配技术，提出了一种飞机识别算法。该算法通过对飞机图像进行PCA降维处理，提取关键特征，并利用图像匹配算法对待识别图像与数据库中的飞机图像进行比对。实验结果表明，该算法在飞机识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于实际的飞机识别系统中。

简介：摘要：电机控制系统作为现代工业中不可或缺的重要组成部分，其性能与效率直接影响整个生产线的稳定性和经济效益。然而，传统的电机控制方法往往存在效率低下、响应速度慢和能耗过高等问题。为了解决这些问题，智能优化算法在电机控制领域得到了广泛研究和应用。本文将深入探讨智能优化算法在电机控制中的应用，并分析其对电机性能提升和能源节约的优势。

简介：

简介：摘要：现代科学技术快速发展，各类技术被广泛应用于网络运行、企业管理网络系统搭建、社会交流与信息传输网络结构建设方面，陆续形成发能付应用成果，如：企业上云专线、Cloud VR/AR等。随之而来的，是更强的网络运行挑战。无论是社会企业的信息传输、日常办公交流，还是群众个人的交流沟通，都对承载网的流量、稳定性提出了更高要求。此种背景下，如何进一步优化承载网结构，将更多智能技术应用于承载网中，提升网络运行稳定性、安全性，是应当重点思考的问题。本文简要阐述了智能承载网关键技术，之后分别从路由算法、仿真分析两个方面入手进行探索。

简介：摘要：随着我国基础建设的持续推进，隧道工程的重心逐渐由建设转为运维，客观且高效地诊断衬砌健康状态是隧道安全运维的关键。本研究提出了一种基于聚类算法的隧道衬砌健康诊断方法。首先以固定长度的衬砌为单位，通过裂缝的最大宽度、总长度构建病害空间样本；利用K-means++实现样本的客观聚类与分级；通过偏最小二乘法量化样本的相对欧氏距离，提出了客观的隧道风险指标TRI。结果表明该方法能有效诊断隧道运营状态，有助于隧道健康的智能分析和客观诊断，对既有隧道的安全维护具有重要的参考价值。

简介：摘要：

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘要：近年来，Transformer模型因其在自然语言处理领域的卓越表现而备受关注。随着深度学习的不断发展，Transformer逐渐被引入计算机视觉领域，并在目标检测任务中展现出强大的潜力。本综述系统地回顾了基于Transformer的目标检测方法，首先回顾了目标检测的传统方法和基于深度学习的目标检测技术，接着介绍了Transformer的基础架构以及自注意力的原理，然后重点讲解了近年来典型的基于Transformer的目标检测方法，包括DETR（Detection Transformer）及类DETR算法，详细阐述了它们的架构和优化方法，并总结了在不同数据集上的性能表现。通过本综述，我们希望为研究人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地理解和应用基于Transformer的目标检测方法，并推动该领域的进一步发展。

简介：摘要：近年来，Transformer模型因其在自然语言处理领域的卓越表现而备受关注。随着深度学习的不断发展，Transformer逐渐被引入计算机视觉领域，并在目标检测任务中展现出强大的潜力。本综述系统地回顾了基于Transformer的目标检测方法，首先回顾了目标检测的传统方法和基于深度学习的目标检测技术，接着介绍了Transformer的基础架构以及自注意力的原理，然后重点讲解了近年来典型的基于Transformer的目标检测方法，包括DETR（Detection Transformer）及类DETR算法，详细阐述了它们的架构和优化方法，并总结了在不同数据集上的性能表现。通过本综述，我们希望为研究人员提供一个全面的参考，帮助他们更好地理解和应用基于Transformer的目标检测方法，并推动该领域的进一步发展。

简介：摘要：随着可再生能源的广泛应用，PWM逆变器作为关键的电力转换设备，其控制精度和稳定性对整个电力系统的高效运行至关重要。遗传算法以其强大的全局搜索能力，为PWM逆变器的控制提供了新的优化途径。本文旨在探讨如何利用遗传算法优化PWM逆变器的控制策略，以提高其性能和稳定性。通过理论分析和仿真实验，验证了遗传算法在逆变器控制中的应用效果，为电力电子领域的技术进步提供了有益的参考。

简介：摘要：机器人运动轨迹规划在机器人自主导航、工业自动化等领域中起着至关重要的作用。本文对机器人运动轨迹规划算法进行了详细研究，涵盖了经典算法和现代智能算法，分析了各类算法的优缺点及其适用场景，讨论了机器人运动轨迹规划的实际应用和未来发展趋势。本文旨在为机器人研究人员和工程师提供一个系统的轨迹规划算法参考。

简介：

简介：摘要：在职场中，绩效奖金直接以经济价值体现对员工工作绩效的认可，对于激发员工的工作积极性、提高工作效率起着不可替代的作用，因此设定一套合理的绩效考核标准尤为重要。本文分析了在目前工程检测中常见的三种绩效算法的不足之处，并结合自己长期的检测和管理工作经验，创新性的设计出“有效工作时间折算工作量”的绩效算法，在实际工作中得到较好的应用效果。

简介：摘要：配电网的故障恢复是电力系统运行中的重要环节。首先通过对配电网故障恢复现状的分析，得出优化恢复策略的重大意义以及存在的问题。结合现代电力系统中的智能电网科技，本文采用混合粒子群优化算法，开展了配电网故障恢复策略的研究。实验结果表明，优化后的故障恢复策略能有效地缩短了恢复时间、减少了开关操作次数、提高了电力系统的可靠性，同时也降低了故障对电网的影响，实现了更安全、更有效率的配电网运行。而优化算法的采用，提供了一种新的解决配电网优化问题的有效手段，有助于实现智能配电网的优化运行和管理。此研究结果为优化电力系统的运行，提升电网安全性，提供了重要理论参考和实用工具。

简介：

简介：摘要：