面向船舶目标检测的YOLOX轻量化研究

针对船舶目标检测存在的模型参数量多、规模大、实时性差和难以在实际工程中应用等问题，提出面向船舶目标检测的YOLOX轻量化方法。设计CA-Mobile Net V3轻量化主干网络，在Mobile Net V3中融合坐标注意力机制，生成一对方向感知特征图，提升空间信息编码能力；改进细化融合特征金字塔网络，构建对称的大尺度深度可分离卷积，提高感受野的范围；通过引入残差分支，以串联的方式融合细化不同尺度的特征信息，提高对小尺度船舶目标的检测能力。基于Seaships数据集的试验结果表明，提出的模型与YOLOv5和YOLOX等相比，具有规模小、实时性好和检测精度高等优势。     

基于改进FairMOT的铁路周界入侵检测方法

针对铁路综合监控视频中不同远近行人成像面积差异较大、自然环境变化产生干扰等因素造成的检测难题，提出一种改进FairMOT框架的周界入侵检测方法。首先，针对监控视频中不同远近的行人，通过在FairMOT框架中引入感受野模块，丰富不同成像大小行人检测所需的感受野，以更好地提取不同尺度特征信息；其次，针对夜晚时段方法检测性能较低的问题，在编码解码网络后融合空间注意力模块，强化夜间前景行人关键特征，同时优化目标跟踪和判断流程，实现稳定检测；然后，针对缺乏大量学习样本的问题，使用行人检测跟踪数据集与铁路真实数据集混合增强训练，提高方法在全天候检测中的泛化性和鲁棒性；最后，在MOT17数据集和铁路真实数据集上，对改进FairMOT检测方法与CenterTrack,Bytetrack等方法进行对比试验。结果表明：提出的改进FairMOT检测方法在白天和夜晚对不同大小目标检测中，均取得了最高的准确率和召回率调和均值，检测性能最好；方法检测速率为25.2帧·s^-1，能够满足实时检测要求。改进的FairMOT检测方法可以更有效地应用于实际铁路周界入侵检测场景。     

双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割

针对交通场景目标分割边缘不平滑以及小目标难以准确分割等问题，本文提出一种双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割算法。首先，构建多分支特征提取编码网络，并利用串行非比例式空洞卷积实现空间上下文信息提取，进而改善小目标信息的丢失；其次，构建基于空间对齐的跨层特征融合解码网络，实现语义信息和细节信息的融合，增强不同尺度目标的表达能力；最后，提出通道和空间注意力机制，建模全局通道相关性和长距离位置相关性，增强网络对关键特征的学习能力。交通场景数据集Cityscapes和CamVid上的实验结果表明，所提特征提取编码网络、跨层特征融合解码网络以及注意力机制模块是有效的；所提语义分割算法获得了77.79%和78.66%的平均交并比，能够平滑目标分割边缘，尤其对细长条形目标具有鲁棒性。     

原油暴跌:雾里看花花不语,画皮之下谁为庄?

新型冠状病毒肺炎的开始,我们都没有足够重视,才导致其逐渐演变为全国的"灾难",如今国内有效控制疫情,新冠肺炎又开始在国外肆虐.在全球都将注意力放在公共安全,这次疫情对全球经济的冲击还并未出现缓解迹象时,2020年3月9日,国际原油期货价格跌幅创下近20年纪录.