摘要:针对现有算法在SAR图像舰船目标检测场景中难以提取模糊目标特征的问题，提出一种基于特征重用金字塔的舰船目标检测算法。所提算法以YOLOV4-tiny为主体，首先将线性因子引入到K-Means算法中整合初始锚框，加强网络对多尺度目标的适应性；其次在主干CSPDarknet53-tiny中添加注意力机制来抑制干扰信息，减弱复杂背景的影响；最后利用特征重用机制强化特征金字塔，提升网络对模糊目标特征的提取能力。实验结果表明，相较于YOLOV4-tiny网络，改进后的算法在SSDD数据集上的平均检测精度提升11.79%，证明了改进后算法在舰船检测中的有效性。

摘要:边缘计算在物联网领域有着广阔的应用前景，尤其是智能配电网中的电缆实时在线监测业务。然而，由于边缘节点的资源和能力相对有限，难以高度全面地满足电缆在线监测任务的高实时性要求。对此，本文提出了一种基于边缘计算的有线实时在线监测业务任务分配机制，在有效利用和优化边缘节点的资源和能力的基础上，进行动态任务分配。考虑到配网的线性分布特性、边缘节点状态、任务处理开销以及延迟敏感任务的调度策略，建立了基于边缘计算的任务分配模型。其次，提出了一种基于任务分配策略的优化方法。仿真结果表明，本文所提出的任务分配机制能够有效降低配网有线实时在线监测业务的平均延迟，进一步提高智能配网的安全性和可靠性。