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复杂环境下的交通标志检测易受强光、雨雪遮挡等因素干扰, 导致检测精度下降和目标漏检. 为提升模型在此类场景下的鲁棒性, 本文提出一种基于YOLOv8n的改进算法RDCM-YOLO. 首先, 在主干网络中引入感受野动态卷积(receptive-field dynamic convolution, RFDConv), 通过将感受野注意力与自适应卷积核相结合, 在降低冗余计算的同时增强模型在复杂环境下的特征感知能力. 其次, 设计了一种倒置上下文锚点注意力(inverted context anchor attention, iCAA), 将上下文锚点注意力(context anchor attention, CAA)模块嵌入倒置残差结构中, 引导模型聚焦关键区域, 并优化局部与全局信息的交互融合. 此外, 本文还引入了混合聚合网络(mixed aggregation network, MAN), 采用多分支特征聚合策略, 以强化模型整合跨尺度语义信息的能力. 在增强后的$ {text{TT100K}}_{text{aug}} $数据集上的实验结果表明, 与基准模型YOLOv8n相比, RDCM-YOLO的精确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了3.9%、5.4%、5.4%和4.5%, 其综合性能优于当前面向复杂环境的主流交通标志检测算法.… … 相似文献
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随着当代网络视频的盛行, 视频版权纠纷愈发严峻. 针对数字视频版权保护问题中水印鲁棒性薄弱、存证可信度低的核心痛点, 本文提出一种融合双通道盲水印与区块链存证的视频版权保护机制 DCW-BCPS. 通过二维码驱动的双通道盲水印机制(QR-driven dual-stream watermarking mechanism, QDSWM)在视频与音频流中同步嵌入版权标识, 双域协同既保障视频主观质量, 又结合区块链存证实现版权信息不可篡改, 实现全方位视频版权保护与多方位视频版权纠纷处理. 系统支持原创性审核、双通道联合验证及分级纠纷处置, 实验结果表明其水印在剪裁、帧交换、音频滤波等攻击下具备强鲁棒性, 水印提取NC (normalized correlation)值仍保持高位(视频帧交换攻击下NC值达0.9902, 剪裁10%攻击下NC值达0.6414), 区块链存证吞吐量达1125 TPS, 且GPU加速下单帧嵌入耗时低至12 ms, 适配高并发实时处理场景的工业落地需求, 为视频版权确权与侵权追溯提供有效技术支撑.… … 相似文献
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软件配置是软件系统的重要组成部分, 在增强软件功能多样性和灵活性方面具有重要作用. 而随着软件系统越来越复杂, 软件配置项之间复杂的约束关系成为困扰运维人员的问题. 因此研究人员提出了基于不同数据源、使用不同技术的配置约束提取方法, 来识别软件配置之间的复杂约束关系. 然而, 这些方法存在难以应用于多种编程语言、分析规模有限、对高质量有标注数据需求大等多种问题, 针对上述问题提出了一种基于大语言模型的配置间约束提取方法LLM-Extractor. 该方法包括了配置-功能关联图构建和基于多配置关联子图的配置约束推断两个部分. 在配置-功能关联图构建阶段, LLM-Extractor借助大语言模型强大的文本理解和分析能力, 从配置文本中识别配置和软件功能相关的实体, 并抽取多种关联关系. 在配置间约束推断部分, LLM-Extractor在已有配置-功能关联图上搜索多配置关联子图, 并依据关联子图信息引导大语言模型推断配置间约束. 基于多配置关联子图的配置间约束推断方法让LLM-Extractor能够提取通过软件功能状态传递的配置约束, 填补了已有方法的空缺, 同时具有对编程语言不敏感、分析规模大的特点. 在3个开源软件系统的配置文档上评估了方法的效果, 分析了超过1400个软件配置项, 实验结果表明, LLM-Extarctor的效果相对已有的文本分析方法具有显著提高, F1分数有至少43.4%的提升. 消融实验的实验结果进一步表明, 多配置关联子图对于配置间约束推断方法的效果具有重要的积极影响.… … 相似文献
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错误定位是软件维护过程中的关键环节, 如何提升自动化故障定位的有效性和效率是软件工程领域的研究焦点之一. 随着开源软件数量激增且软件热更新需求增多, 面向变更集的自动化错误定位成为软件质量保障的重要手段. 传统基于信息检索的错误定位方法只能表征自身文本信息, 未能充分考虑变更集中的结构和语义变化, 无法直接应用于变更集的错误定位任务. 因此, 提出一种基于图Transformer的变更集错误定位方法, 使用基于变更信息抽象语法树表征代码结构变化信息, 并从局部和全局角度表征变更代码和错误报告的语义信息, 进而实现变更集中错误信息的匹配和定位. 为验证方法的有效性, 对来自6个错误诱发变更集的错误报告和变更进行测试, 与最先进模型相比, MAP和MRR指标分别提升11.4%和12.9%, 证明了提出方法的有效性.… … 相似文献
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关键类是理解复杂软件的极佳起点, 不仅有助于优化软件的文档化过程, 也有助于压缩逆向工程得到的类图. 尽管目前已经提出了很多有效的关键类识别方法, 但普遍存在3点不足: 1)现有工作所依赖的软件网络(由软件元素及其依赖构建的图)不可避免地会包含软件运行时永远不会(或极少)被执行到的软件元素; 2)基于动态分析构建的软件网络往往不够完整, 会遗漏真正的关键类; 3)现有工作通常只考虑类之间的直接耦合对类重要性的影响, 而忽视类之间的间接(非接触)耦合及邻居节点度分布的多样性对类重要性的影响. 有鉴于此, 提出一种融合动态分析和引力公式的关键类识别方法. 首先, 使用静态分析技术构建面向对象软件的类依赖网络CCN (class coupling network), 以抽象类及类之间的耦合关系. 其次, 综合考虑CCN中类之间“直接和间接的耦合”“邻居节点度分布的多样性”等对类重要性的影响, 构建引力熵GEN (gravitational entropy)度量指标以量化类的重要性. 然后, 按照类的GEN值对所有类进行降序排列, 从而得到初步的排序结果. 最后, 通过动态分析技术收集运行时类之间真实的交互关系, 进而对初步排序的结果进行优化, 并通过设定阈值来过滤非关键类, 从而得到候选的关键类. 8个开源Java软件上的实验结果表明: 1) 在检查不超过前15% (或top-25)的节点时, 所提出的方法从整体上而言均显著优于其他11种对比方法; 2)使用动态分析对结果进行优化, 有助于显著提升所提出方法的性能; 3)耦合类型的不同赋权方式对所提出方法的性能没有显著影响; 4)所提出的方法在运行效率上是可以接受的.… … 相似文献
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