开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)是一个计算机视觉挑战,聚焦于现实世界环境,其不仅要检测出标记出的已知物体,还需要能处理训练过程中被忽视的未知物体。针对已知和未知物体的检测混淆、密集未知目标和小目标遗漏...开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)是一个计算机视觉挑战,聚焦于现实世界环境,其不仅要检测出标记出的已知物体,还需要能处理训练过程中被忽视的未知物体。针对已知和未知物体的检测混淆、密集未知目标和小目标遗漏等问题,提出了一种新的基于偏移过滤和未知特征强化的开放世界目标检测器(offset filter and unknown-feature reinforcement for open world object detection,OFUR-OWOD)。首先设计一个未知类特征强化(unknown class feature reinforcement,UCFR)模块,通过自适应未知对象得分的方法来强化未知类目标特征,进而提高模型对未知类对象的训练准确度。然后,将重叠框偏移过滤器(overlapping box offset filter,OBOF)应用于目标预测框,根据目标位置和大小,获得不同偏移得分,以过滤冗余未知框。通过丰富实验证明,该方法在COCO-OOD和COCO-Mix上优于现有一些最先进的方法。展开更多
随着不间断电源(Uninterruptible Power Supply,UPS)/消防应急电源(Emergency Power Supply,EPS)设备的应用日益广泛,传统运维方式难以满足需求。为提高运维效率与质量,开展了基于物联网技术的远程运维平台研究。通过采用微机电系统(Mic...随着不间断电源(Uninterruptible Power Supply,UPS)/消防应急电源(Emergency Power Supply,EPS)设备的应用日益广泛,传统运维方式难以满足需求。为提高运维效率与质量,开展了基于物联网技术的远程运维平台研究。通过采用微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)传感器提升设备状态感知精度,引入边缘计算、大数据处理框架等优化数据处理与响应速度,开发定制化智能诊断模块等满足多样化运维业务需求,该平台能精准感知设备状态、高效处理数据并适应多种运维场景,对推动UPS/EPS设备智能化运维具有重要意义。展开更多
随着油田数据量的不断增加,传统数据管理方法面临着信息孤岛现象严重、数据处理效率低等问题。因此,如何实现油田数据管理系统(Oilfield Data Management System,ODMS)的集成成为研究重点。文章分析了油田数据管理系统面临的挑战,研究...随着油田数据量的不断增加,传统数据管理方法面临着信息孤岛现象严重、数据处理效率低等问题。因此,如何实现油田数据管理系统(Oilfield Data Management System,ODMS)的集成成为研究重点。文章分析了油田数据管理系统面临的挑战,研究了多维度数据集成框架在油田数据管理中的应用,提出了一种基于多维度数据集成的系统架构,旨在提升油田作业中的数据处理能力。通过实验验证,文章展示了该框架在提高数据采集响应速度、数据存储准确性和分析效率方面的优势。展开更多
文摘开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)是一个计算机视觉挑战,聚焦于现实世界环境,其不仅要检测出标记出的已知物体,还需要能处理训练过程中被忽视的未知物体。针对已知和未知物体的检测混淆、密集未知目标和小目标遗漏等问题,提出了一种新的基于偏移过滤和未知特征强化的开放世界目标检测器(offset filter and unknown-feature reinforcement for open world object detection,OFUR-OWOD)。首先设计一个未知类特征强化(unknown class feature reinforcement,UCFR)模块,通过自适应未知对象得分的方法来强化未知类目标特征,进而提高模型对未知类对象的训练准确度。然后,将重叠框偏移过滤器(overlapping box offset filter,OBOF)应用于目标预测框,根据目标位置和大小,获得不同偏移得分,以过滤冗余未知框。通过丰富实验证明,该方法在COCO-OOD和COCO-Mix上优于现有一些最先进的方法。
文摘随着不间断电源(Uninterruptible Power Supply,UPS)/消防应急电源(Emergency Power Supply,EPS)设备的应用日益广泛,传统运维方式难以满足需求。为提高运维效率与质量,开展了基于物联网技术的远程运维平台研究。通过采用微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)传感器提升设备状态感知精度,引入边缘计算、大数据处理框架等优化数据处理与响应速度,开发定制化智能诊断模块等满足多样化运维业务需求,该平台能精准感知设备状态、高效处理数据并适应多种运维场景,对推动UPS/EPS设备智能化运维具有重要意义。
文摘随着油田数据量的不断增加,传统数据管理方法面临着信息孤岛现象严重、数据处理效率低等问题。因此,如何实现油田数据管理系统(Oilfield Data Management System,ODMS)的集成成为研究重点。文章分析了油田数据管理系统面临的挑战,研究了多维度数据集成框架在油田数据管理中的应用,提出了一种基于多维度数据集成的系统架构,旨在提升油田作业中的数据处理能力。通过实验验证,文章展示了该框架在提高数据采集响应速度、数据存储准确性和分析效率方面的优势。
