DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 本文采用理论计算确定洞室地基承载力，并采用数值模拟进行洞室地基稳定性验算，得出如下结论。 1) 通过理论计算分析，隧道中心线两侧各10 m水平范围内区域为隧道塌落区，此区域范围内地基承载力采用洞室地基承载力，该项目洞室地基承载力为1328 kPa。 2) 由数值模拟分析成果可知：在塌落区正上方均布荷载设计值不超过1328 kPa条件下，隧道拱顶下沉5.7 mm，拱底下沉3.0 mm，隧道洞顶相对下沉0.04%；隧道最大水平位移为1.5 mm，拱脚相对净空 图10. 隧道围岩第一主应力云图 图11. 隧道围岩第三主应力云图 变化0.03%。该项目桩基沉降值为5.6 mm~7.6 mm，沉降差为2.0 mm，未超过《建筑地基基础设计规范》(GB50007-2011)地基变形允许值。 3) 按该方法确定的洞室地基承载力进行建筑设计，能够满足洞室地基的稳定性需要。该结论为后续建筑结构的设计、施工安全奠定了基础，为业主决策提供了有力的技术支撑，也为类似工程的洞室地基承载力问题的解决提供参考。 目前该项目已竣工并交付使用两年，建筑现状良好，下穿铁路隧道使用正常。该项目的顺利实施为重庆地区类似项目建设提供了有效的工程经验。
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user: 摘 要 区块链是一种去中心、去信任的分布式账本技术，起源于比特币。其被业界广泛认为是具有颠覆性潜力的技术，将会重塑行业标准，改变社会和生活，也将为供应链金融带来革命性的影响。在系统阐述区块链概念、关键技术和运行原理的基础上，对当前供应链金融发展过程中所面临的痛点进行分析。提出区块链技术如何能够更好地解决供应链金融上的中小企业融资难、商业汇票和银行汇票使用场景受限、银行对供应链核心企业资金风控成本居高不下等问题。最后，给出了易见股份推出的“易见区块”平台案例研究。 关键词 :区块链，分布式账本，比特币，供应链金融 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自2016年区块链(Blockchain)在国内掀起热潮以来，就引起各领域的广泛关注，真可谓区块链如此多娇，引无数科研工作者竞折腰。人们对其的初次认知主要还是源自比特币系统 [ 1 ] 的应用。2008年，一个自称为中本聪(Satoshi Nakamoto)的个人或团体在比特币论坛上发表了一篇《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》 [ 2 ] 。这篇文章指出了区块链技术是构建比特币系统的底层技术，在该系统中进行的交易是不需要第三方金融机构的交易验证，完全实现去中心化、去信任化的点对点(P2P)交易。这一创新性的交易方式在国际上产生了巨大的反响，也点燃了人们对区块链技术的研究热情。 区块链技术并不是一种创新技术，而是由多学科交叉一起形成的一种技术。2016年10月工业和信息化部发布的《中国区块链技术与应用发展白皮书》 [ 3 ] 把区块链技术描述为：点对点传输、分布式数据库存储、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。 区块链技术的不断发展也迅速引起了各国政府、金融机构的关注。2016年2月，央行行长周小川指出，数字货币必由央行发行，区块链是可选技术 [ 4 ] 。2016年4月，澳大利亚标准协会也针对区块链和分布式数据库技术提出全新的国家标准化方案，并提交ISO。2017年2月，央行推动的基于区块链的数字票据交易平台测试成功 [ 5 ] 。种种迹象表明，区块链是具有很大应用潜力的技术。 在区块链应用市场中，目前规模较大的就要数银行、供应链金融、保险业。然而，供应链金融领域备受瞩目，原因就是供应链金融这个场景具有万亿级别的市场规模，有足够高的天花板。供应链金融这一天然场景需要多方进行合作，但却又无传统中心化的机构在治理，而恰好可以运用区块链技术来建立信任。除此之外，这个场景并不需要高并发的技术，目前的区块链技术是可以很好满足需求的。 本文将介绍区块链的基本概念和关键技术，分析供应链金融的发展现状，给出相应区块链解决方案，并结合易见股份建设的“易见区块”平台进行案例研究。
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user: 3. 供应链金融现状分析 3.1. 基本概念 供应链金融(Supply Chain Finance)是指商业银行将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业联系在一起提供综合性的金融产品和服务 [ 21 ] 。供应链金融既是金融机构信贷业务的对口领域，也是大中小企业融资的重要渠道。作为一种有别于传统融资方式的创新型融资方式，供应链融资是站在整个产业链的高度上进行授信，并将单个企业风控转变成整个产业链的风控管理。现在各大金融机构和企业都把供应链金融当作提高自身行业竞争力的重要领域，这也为供应链中的成员融资提供很大便利。 3.2. 供应链金融面临的痛点 十几年来，供应链金融在中国由最开始1.0的“1 + N”模式发展到至今3.0的“N + N”模式，一直不断在尝试用新的方式解决资金的流动问题。然而，随着供应链金融市场不断发展与壮大，金融机构和企业所面临的痛点也在日益凸显，大致可分以下三点 [ 22 ] 。 1) 中小企业在供应链上融资困难，所花费的成本居高不下。 由于金融机构相信核心企业的控货能力与销售调节能力，所以他们仅愿意对核心企业具有直接应付账款义务的一级供货商或经销商提供保理业务。这样就会导致那些融资动机较强的二级、三级供货商或经销商无法满足需求，限制了供应链金融的业务发展。而那些得不到及时融资的企业则会想着严控生产成本，影响产品质量，最终会破坏整个供应链生态。 2) 由于供应链金融机构、核心企业系统透明度较低，致使资金端的风控成本持续走高。 当前的供应链金融业务中，核心企业的ERP系统记录着交易信息。所以，对于金融机构或其他资金端不仅关心企业的还款能力和还款意愿，而且也非常关心企业交易信息的真实性。虽然对ERP系统的交易信息篡改难度大，但也并非是不可能。金融机构时常担心核心企业与供应商、经销商串通来修改ERP系统的交易信息，因此银行需要投入大量的人力物力去验证企业交易信息的真假，这样就会使风控成本增加。 3) 商业汇票、银行汇票是供应链金融的主要融资工具，其使用场景较为狭隘，而且转让也很困难。 企业的信誉状况影响商业汇票的使用，也很难掌控银行汇票贴现的还款时间，对这些债券的转让难度也很大。金融机构是非常在意应收账款债券转让通知的法律效应，这直接决定是否给予企业授信。在签署债券“转让通知”时，金融机构甚至会要求企业法人代表亲自到场签署，显然这样是极难操作的。
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user: 4. 区块链与供应链金融相结合 4.1. 解决思路 1) 采用区块链技术，发行一种数字票据，来解决中小企业在供应链上融资困难问题。 数字票据的生成过程类似于比特币，它可以在任何公开透明、多方见证情况下任意拆分或转让。数字票据可以使商业体系中的信用变得可溯源、可传递，填平了金融机构与中小企业之间信任的鸿沟。为中小企业提供了融资机会，并且降低他们的资金成本。 2) 利用分布式账本技术和共识机制技术对交易信息进行存储，解决资金端的风控成本持续走高问题。 区块链上的数据都带有时间戳，就算某个节点的数据被恶意篡改，那也是难以一手遮天。区块链能够提供相对可信的环境，降低资金端风控成本，打消金融机构对核心企业与经销商或供应商串通一气修改交易信息的顾虑。 3) 建立联盟链，把供应链上的所有成员都纳入到联盟链当中 [ 23 ] 。 通过区块链关键技术中的共识机制技术和智能合约技术使得债权转让得到多方共识，降低操作难度。解决作为供应链主要融资工具的商业汇票、银行汇票使用场景受限，转让难度大的问题。 4.2. 区块链平台流程 区块链平台有能力提供完整的合同、订单、收发货、对账支付等关键数据。供应链金融与区块链结合的工作流如图6所示。 流程中各个环节具体解释如下： 1) 融资企业向核心企业供货，形成应收账款：通过第三方接口，调用区块链平台SDK接口，完成贸易背景刻画。 2) 融资企业向平台发起融资申请。申请内容：a) 通过融资方式提前支付货款(融资申请)、b) 确认应收账款由平台代收并优先偿还平台融资本金和利息；此处即为融资池中的应收账款融资方式。 3) 区块链平台自动向核心企业发起确认。确认内容：a) 应收账款额度、b) 确认到期应收账款全额支付给平台。线上线下融资协议，支持同步。 4) 区块链平台向融资企业支付融资款，线下实现，平台记录。 5) 应收账款到期后，核心企业向平台回款，线下实现，平台记录。 6) 区块链平台扣除融资款本金及利息后，将收到的剩余应收账款退还给融资企业，区块链平台记录该退款信息。 4.3. 基于Hyperledger区块链技术方案 Hyperledger [ 24 ] 是区块链的主要实现技术框架之一。Hyperledger包括三大组件：区块链服务(Blockchain Services)、链码服务(Chaincode Services)、成员服务(Membership Services)。Hyperledger架构图如图7所示。 区块链服务(Blockchain Services)实际上是提供了一个分布式账本平台，多个交易封装进区块中，多个区块按时间顺序串联在一起形成一条区块链。区块链服务通过使用HTTP2中的P2P协议以管理分布式账薄，区块链代表的是账本状态机变更的历史进程。区块链上的数据结构经过优化来提过可靠的Hash算 图6. 区块链平台工作流 图7. Hyperledger架构图 法来存储世界状态(World State)的副本，在部署的过程中可以配置不同的共识算法，包括POW、Raft、PBFT、POS等。 链码服务(Chaincode Services)为链码(Chaincode)在验证节点时提供了一个轻量级的、安全的沙盒。沙盒环境是锁定在一个安全的容器中，该容器中带有一组已签名过的基础磁盘映像，包含了安全操作系统，支持Go、Java和Node.js等链码语言运行和SDK，也可以根据需求启用其他语言。 成员服务(Membership Services)主要负责管理用户标识、隐私、以及网络的保密性和可审计性。成员服务整合了去中心化共识机制和公钥基础设施(PKI)的基本元素，将无权限的区块链转化成有权限的区块链。对于有权限的区块链，参与方通过注册来获得长期身份凭证，并以身份类型进行区分。在用户的情况下，交易证书管理者(TCA)可以发行假名凭据。这类凭据可以用来进行授权提交交易，保存于区块链上，并允许授权审计者归类交易，否则交易将无法关联。
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user: 5. 案例研究 当前，很多行业尤其是大宗工业产品的供应链管理及服务基本处于传统模式阶段。易见股份(原名禾嘉股份，A股代码60093)在贸易过程中深刻体会到传统金融机构的供应链金融模式存在弊端，即： 1) 关于还款来源的刻画，通过核心企业的应付账款(时点)确认，并无法约束核心企业的应付账款来对应金融机构的债权。 2) 融资方在授信时的抵押担保条件作为保证措施，在整个产品设计中是作为一种补充手段，本身并不作核心要件。 3) 金融机构的效率，单笔供应链融资，可能从几千、几万、几十万甚至到几百万，传统金融机构的供应链金融无法承受这样的成本。 “易见区块”平台利用区块链技术对交易行为的公开确认和合约的自动执行；物联网技术实现对库存实时管理（实物资产和数字资产的一一对应)。实现易见股份不参与交易而为金融和实体之间架起更轻、更可靠的桥梁。 从2017年4月至今，已有35家企业在“易见区块”平台注册成功。 在该平台中实现核心企业应付账款的动态变化和金融债权的一一对应；融资方收款后对金融机构的债务随借随还，具体表现为：1) 加速以优质企业为核心的小企业资金周转(从2次/年变为20次/年)。2) 重构核心企业的供应链生态(在过去供应商和经销商几乎沦为核心企业的融资平台)，经销商价值又再一次回归到发现市场的能力，而非融资能力的比拼。3) 金融机构投放人力成本趋近于零。
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user: 6. 结束语 区块链可以使货币、信任、协议等以编程的形式出现，也提供了低成本、低风险、高透明的流程和更高效的进程。在行业中应用虽只是崭露头角，但前途是不可限量的。本文对区块链技术进行了概述，立足于供应链金融领域，剖析传统供应链金融的发展痛点，提出了区块链解决方案，并以“易见区块”平台为例进行研究。然而，当前在区块链上完成一笔交易需要10分钟，其大部分的时间都花费在对每一笔交易的认证上。对比VISA仅花费几秒的时间，还需要进一步改进。所以，解决区块链的延迟值问题是我们今后努力的方向，尽可能的把对一个区块的确定控制在秒级。
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user: 摘 要 本文研究了自密实清水混凝土的砂浆流变性能和表面性能，采用Image-Pro Plus软件进行了表面图像的定量分析，并分析了表面性能与流变性的相关性。结果表明，自密实混凝土中的砂浆流变性能符合宾汉姆体的流变方程，砂浆塑性粘度是影响自密实混凝土表观性能的重要因素，而与屈服剪切应力的相关性较低，与宏观工作性的表征指标流动速度和扩展度的相关性也不明显。增加用水量或掺加引气剂，均可降低塑性粘度和屈服剪切应力，但采用轻砂等体积替代黄砂只能降低塑性粘度，但屈服剪切应力提高。随着塑性粘度的增大，自密实混凝土表面气孔面积百分数逐渐增大，孔洞尺寸分布变宽，直径大于2 mm气孔增多且孔径变大。塑性粘度低于9.37 Pa∙s的自密实混凝土表面清水效果较好，表面气孔面积小于0.2%，最大孔径小于5 mm。 关键词 :塑性粘度，自密实，清水，表面性能，图像 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 自密实清水混凝土既有自密实混凝土的特点，即一种在没有任何振捣措施条件下，依靠自身重力产生流动性和达到密实作用的混凝土；又具有清水混凝土的表面装饰效果 [ 1 ] 。自密实清水混凝土具有提高混凝土质量、加快施工进度、改善施工环境、保护环境和节约资源的优点，因此其研究和应用价值极高。自密实清水混凝土理论上虽然兼具自密实和清水的优点，但是自密实混凝土具有大流动性(SF: 550~850 mm)，浆体的胶凝材料用量大(400~550 kg/m 3 )，为了防止离析泌水，必然要求浆体具有大的粘度，导致富集在混凝土表面的气泡难以排出 [ 2 ] 。合理的粘度范围不仅可以提高自密实混凝土的流变性能，而且能够改善清水混凝土的表观质量 [ 3 ] [ 4 ] 。 自密实混凝土可以看成是由粗骨料和砂浆组成的，而且自密实混凝土的流动性能很大程度上受到砂浆性能的影响 [ 5 ] [ 6 ] 。许多研究表明自密实混凝土中砂浆和自密实混凝土的流变性能存在很强的相关性，而且测试砂浆的流变性能比混凝土经济、高效 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。本研究将通过测试自密实混凝土中砂浆的塑性粘度，观察不同塑性粘度的砂浆对自密实混凝土的表观性能的影响。
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user: 2. 原材料与试验 2.1. 原材料 试验原材料采用海螺P∙Ⅱ52.5水泥(代号C)，比表面积354 m 2 /kg，3 d和28 d抗压强度分别为31.0 MPa，57.6 MPa；Ⅰ级粉煤灰(代号FA)，密度为2160 kg/m 3 ，比表面积445 m 2 /kg，需水量比为95%，28 d活性指数72.3%；S95矿渣粉(代号SL)，密度为2900 kg/m 3 ，比表面积434 m 2 /kg，流动度比为102%，28 d活性指数分别为113%；细集料采用细度模数为2.6的河砂(代号S)，表观密度为2630 kg/m 3 ，空隙率41.5%，泥含量0.8%，泥块含量0.4%；粗集料采用5~20 mm连续级配的碎石(代号G)，表观密度为2640 kg/m 3 ，空隙率45.0%，泥含量0.6%，泥块含量0.4%；固体内养护辅料(代号Z)采用免烧轻砂，粒径为1~4 mm，饱和面干吸水率为30%；外加剂(代号A)采用聚羧酸系高性能减水剂JM-PCA，固含量30%，减水率为35%，引气剂(代号AEA)和纤维素类增稠剂(代号VMA)；水为自来水(代号W)。 2.2. 试验 2.2.1. 粘度测试 试验采用Brookfield RST旋转粘度计表征砂浆粘度。试验设置了10个不同的转速，分别由低速逐渐上升到高速，如表1。水泥基复合材料是一种多相混合物，很多学者采用宾汉流体描述其流变性能 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。在宾汉流体中，当剪切应力τ大于屈服应力τ 0 时，浆体才能发生流动，具有塑性流体的性质；当剪切应力τ小于屈服应力τ 0 时，浆体没有流动性，表现为固体，其流变方程为： τ = τ 0 + μ γ (1) 式中，τ为剪切应力(Pa)；τ 0 为屈服应力(Pa)；μ为塑性粘度(Pa∙s)；γ为剪切速率(S −1 )。屈服应力τ 0 由浆体内各颗粒之间的附着力和摩擦力产生，是阻止浆体塑性变形的最大应力。塑性粘度μ则是浆体内部结构阻碍流动的一种性能，反应了浆体体系的变形速率。回归拟合剪切应力和剪切速率，可得出浆体的塑性粘度。 2.2.2. 自密实清水混凝土试件的制备 自密实清水混凝土表面性能所用模具尺寸为300 mm × 100 mm × 500 mm，采用表1的配合比制备混凝土混合料，一次性自流平浇注成型，用木锤在模具的侧面各均匀敲击25次，养护24 h后脱模，分别观察混凝土表面性能。
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user: 4. 结论 本文研究了自密实清水混凝土的流变性能与表观性能，并分析了两者的相关性，得出了以下研究结论： 1) 自密实清水混凝土中的砂浆流变性能符合宾汉姆体的流变方程。外加剂过掺导致的泌水使测得的塑性粘度和屈服应力偏低，屈服应力甚至出现负值，但自密实混凝土宏观工作性的表征指标流动速度低，扩展度小，尽管如此仍然可以保持良好的表面性能。采用增稠剂调整粘聚性后，可以提高宏观流动性，但表观性能降低。 2) 增加用水量、使用引气剂均可降低的塑性粘度和屈服剪切应力，提高自密实混凝土的流动速度和扩展度。球形的轻砂等体积替代黄砂，可降低塑性粘度而提高屈服剪切应力，可以增大流动速度而对扩展度影响不大。 图1. 自密实混凝土的表面 图2. 图像处理后的自密实混凝土表面 图3. 混凝土表面的孔洞面积百分数 图4. 混凝土表面大于2 mm孔洞个数 3) 表面性能与塑性粘度的相关性显著，而与屈服剪切应力的相关性较低，与宏观工作性的表征指标流动速度和扩展度的相关性也不明显。随着塑性粘度的增大，自密实混凝土表面孔洞面积百分数逐渐增大，大孔数量增多。 4) 表面孔洞面积小于0.2%，最大孔洞直径小于5 mm时，认为混凝土的表面清水效果可接受，此时，塑性粘度低于9.4 Pa∙s。其中又以表面孔洞面积小于0.1%更佳，此时需控制塑性粘度低于7.5 Pa∙s。
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user: 摘 要 针对钻井现场地面数据种类多样化的特点，设计一种基于最新的工业以太网标准PROFINET的地面数据采集系统，采用西门子PLC1200做为数据采集核心处理单元，可兼容常规总线如PROFIBUS总线和以太网设备，克服传统数据采集装置硬件设计单一，不易于扩展，兼容性差等缺点，实现从管理级到现场IO设备的“一网到底”，并可兼容工业以太网设备。本设计具有数据传输可靠稳定，现场使用灵活，可方便扩展系统等诸多优点，可在钻井现场环境数据监控及采集处理中发挥重要作用。 关键词 :PROFINET，总线，钻井地面系统，数据采集，PLC1200，ModBus Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 过去的十几年间，现场总线是过程自动化领域中现场级通信的主流解决方案。随着技术的不断进步和发展，传统现场总线表现出了越来越多的局限性。一方面，随着现场设备智能程度的不断提高，控制变得越来越分散，分布在各处的智能设备之间以及智能设备和工厂控制层之间需要连续地交换控制数据，这使得现场设备之间数据的交换量飞速增长；另一方面，随着计算机技术的发展，企业的信息管理系统需要读取现场的生产数据，并通过工业通信网络实现远程服务和维护。如果管理层和现场级能够使用统一的、与办公自动化技术兼容的通信方案，可以大大简化控制系统结构，节约系统实施和维护的成本 [ 1 ] 。 基于上述需求，以太网技术开始逐渐从工厂和企业的信息管理层向底层渗透，广泛地应用于工厂的控制级通信。在自动化世界中使用以太网解决方案有几方面显著的优势：统一的架构、集成的通信以及强大的服务和诊断功能。从目前工业自动化控制领域的情况来看，以太网技术取代现场总线是工业控制网络发展的必然趋势。 本文所设计的一种基于工业以太网标准PROFINET的地面数据采集系统，采用西门子PLC1200作为数据采集核心处理单元，可兼容常规总线如PROFIBUS总线和以太网设备，克服传统数据采集装置硬件设计单一，不易于扩展，兼容性差等缺点，实现从管理级到现场IO设备的以太网解决方案，有利于系统实施及升级扩展，节约维护成本。
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user: 2. 正文 2.1. PROFINET概述 钻井现场地面数据采集系统是用于配合井下随钻测量设备应用的地面系统，一般具有数据采集、初步处理、传输三大主要功能，实现多种传感器及控制设备信息采集及传输至服务器。随着钻井信息自动化程度的提高，传统的基于RS232、485等总线等方式的传输，已很难满足高速、网络化、自动控制的要求。表1列出了常用总线及以太网标准速率及优缺点： 综上所述，各种标准各有优势，代表了不同时代应用的特点，相比较而言，PROFINET工业以太网具有兼容性更强、传输速率高的优点，是目前研究与应用的热点。 PROFINET的全称是Process Field Net，是一种用于工业自动化领域的创新、开放式以太网标准(IEC 61158)，由西门子公司和PROFIBUS用户协会开发。PROFINET是唯一使用已有的IT标准，没有定义其专用工业应用协议的总线。它的对象模式是基于微软公司组件对象模式(COM)技术。对于网络上所有分 Table 1 Differences of bu 常用标准 常用速率 速率比较 主要优缺点 RS-232 9.6 kbps， 19.2 kbps， 38.4 kbps 低 价格低，应用广泛 RS-485 1 M (100米)， 理论极限10 M 较低 价格较低，应用广泛 USB USB1.1:1.5 MB/s; USB2.0:60 MB/s; USB3.0:500 MB/s 中等 速率较高，即插即用，但通讯距离在5米以内 PROFIBUS 9.6 Kb/s； 12 Mb/s (200米) 中等 双绞线传输9.6 km，光纤传输90 km PROFINET 100 Mbps 高 可兼容PROFIBUS和以太网 EtherNET (以太网) 10 M (早期) 100 M (常用) 1000 M:1000 base-T 最高 成熟的IT标准，速率高， 可实时传输图像、视频，组网灵活 表1. 常用总线对比 布式对象之间的交互操作，均使用微软公司的DCOM协议和标准TCP和UDP协议。 2.2. PROFINET特点 PROFINET的主要特点如下： 1) 用于自动化的开放式工业以太网标准 使用PROFINET，设备可以从现场级连接到管理级。具有多制造商产品之间的通讯能力，自动化和工程模式，并针对分布式智能自动化系统进行了优化。其应用结果能够大大节省配置和调试费用。PROFINET系统集成了基于PROFIBUS的系统，提供了对现有系统投资的保护，也可以集成其它现场总线系统。 2) 基于工业以太网，并且是一种实时以太网 通过PROFINET，分布式现场设备(如现场I/O设备)可直接连接到工业以太网，与PLC等设备通讯。并且可以达到与现场总线相同或更优越的响应时间，其典型的响应时间在10 ms的数量级，完全满足现场级的使用。 3) 采用TCP/IP和IT标准 PROFINET的突出特征就是可以同时传递实时数据和标准的TCP/IP数据。在其传递TCP/IP数据的公共通道中，各行业已验证的IT技术都可以使用(如http、HTML、SNMP、DHCP和XML等)。在使用PROFINET的时候，可以使用这些IT标准服务加强对整个网络的管理和维护，节约调试和维护的成本。 4) 实现现场总线系统的无缝集成 PROFINET实现了从现场级到管理层的纵向通讯集成，一方面，方便管理层获取现场级的数据，另一方面，原本在管理层存在的数据安全性问题也延伸到了现场级。为了保证现场级控制数据的安全，PROFINET提供了特有的安全机制，通过使用专用的安全模块，可以保护自动化控制系统，使自动化通讯网络的安全风险最小化。
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user: 3. 系统方案设计 目前，钻井现场地面数据采集系统设计的常规方法有自行设计及使用PLC设计，自行设计电路具有设计灵活的优点，但也具有以下弊端： 1) 传输协议自定义，不规范，不便于扩展使用多种设备； 2) 硬件设计结构固定，扩展功能不便，接口和硬件电路均为单一设计，可靠性需经过老化测试； 3) 数据传输方式多用RS232、485串口总线，成本低，但速率较低。 使用西门子PLC模块化设计具有核心模块稳定可靠的优势，CPU模块上具有多种通用接口，便于扩展应用多种设备，接入设备后只需要软件组态及编程即可完成配置，并兼容所有满足工业以太网标准的设备。 系统方案设计图如图1所示，系统主要包括服务器、PLC1200主控制器、激光测距仪、编程计算机、其他PROFIBUS设备和无线AP等，这些设备之间均使用PROFINET协议进行通信，其中激光测距仪为传感器级的终端，即现场IO设备，可实现从人机交互的服务器到现场IO设备的“一网到底”，并且可兼容其他非PROFINET设备，如通过PLC1200接口接入常规4~20 mA绞车传感器等，或其它PROFIBUS设备。 3.1. 硬件实现 系统选型如下，硬件采用使用西门子PLC1200系列的CPU，作为核心处理器，是专门为工业环境设计的控制装置，其本身安全性、可靠性已为业界共识。配备SM1231 4AI模拟量模块，可满足6路模拟量输入需求，绞车传感器接入数字量I/O高速计数接口，可实现100 kHz高速计数，保证数据采集精度和准确度。 激光测距仪选用德国SICK公司的DL100-22HA2112，采用二级安全激光，具有PN接口。绞车传感器选用防爆型SK-8J06，工作电压：9 V (DC)；输出信号：1 mA~3 mA (NAMUR信号)；工作温度：−40˚C ~+85˚C；最高转速：1250 r/min；编码盘齿数12齿 [ 2 ] 。 1200 CPU硬件接线示意图如图2所示： 现场I/O设备可分为具有PROFINET的传感器和不带有此接口的普通传感器，接入具有PROFINET的激光测距仪需要用到GSD文件，即设备描述文件，其包含PROFIBUS I/O设备特性的描述，也就是设备所支持的数据传输速率或是发送给PLC的数据信息格式，每个GSD文件包含一个位图。一个PROFIBUS I/O网络将需要这些文件和对应的位图，每个设备由PROFIBUS I/O用户组织者(PNO)指定一个ID数字。 其它不具有PROFINET接口的传感器，根据模拟量和数字量的输出类型，分别接入CPU模块的模 图1. 系统方案设计图 图2. CPU硬件接口图 [ 3 ] 拟量和数字量输入接口，预留出一定数量的硬件接入接口，如有后期设计以外的传感器需求，则可以在预留数量内均可随时接入，硬件灵活、便捷，容易实现。然后，只需要修改PLC的软件控制程序，即可满足扩展数据采集的需求。 3.2. 软件实现 PLC1200接入各种硬件设备后，将根据GSD文件对应的设备建立软件组态，并组态网络。配置好网络设置后即可进行软件编程。软件主要用的模块如下：初始化模块、组织块模块、数据传输模块和高速计数模块。具体软件架构流程如图3所示： 首先，通过初始化建立系统初始化参数和PROFINET (简称PE)总线，然后依次读取传感器的采集的数据，读取到的数据通过判断StartTAG标志位，实现数据有效性验证，如果没有异常，则发送状态标志位NAN1，表示数据正常。如果有异常，则发送NAN2通知服务器处理错误，判断都正常后再进行MODBUS TCP数据的发送与接收。 PLC与计算机TCP通信软件协议采用Modbus TCP协议，不需要额外使用西门子数据采集网卡及上位机软件，大大节约了系统成本，提高了效率。Modbus TCP传输过程中使用了TCP/IP以太网参考模型的5层 [ 4 ] ： 第一层：物理层，提供设备物理接口，与市售介质/网络适配器相兼容； 第二层：数据链路层，格式化信号到源/目硬件址数据帧； 第三层：网络层，实现带有32位IP址IP报文包； 第四层：传输层，实现可靠性连接、传输、查错、重发、端口服务、传输调度； 图3. 软件流程图 第五层：应用层，Modbus协议报文。 Modbus TCP数据帧格式 [ 5 ] ：数据在TCP/IP以太网上传输，支持Ethernet II和802.3两种帧格式，Modbus TCP数据帧包含报文头、功能代码和数据3部分，MBAP报文头(MBAP、Modbus Application Protocol、Modbus应用协议)分4个域，共7个字节。 PLC1200与计算机之间通信协议采用的是Modbus TCP协议 [ 6 ] ，具体协议格式如图4： 图4. Modbus TCP格式 [ 8 ] Table 2 Parameter of float point numbe 种类 符号位 指数位 尾数位 指数偏移量 32位 1 [ 31 ] 8 [23~30] 23 [0~22] 127 64位 1 [ 63 ] 11 [52~62] 52 [0~51] 1023 表2. 浮点数参数表 数据传输格式采用浮点数传输，16进制浮点数的表示方法，根据IEEE的标准，分为32位和64位两种 [ 7 ] ，参数分别如表2： 16进制转换为10进制浮点数的公式如下，SGL表示需要计算的单精度浮点数，SIGN表示符号位，EXPONENT表示指数位，MANTISSA表示尾数位： SGL = ( − 1 ) SIGN × 1. MANTISSA × 2 ( EXPONENT − 127 ) 举例： 将0 × 42800008转换为10进制数，方法如下： 1) 先将16进制数转成二进制数01000010100000000000000000001000； 2) 1位符号位为：SIGN = 0； 3) 8位指数位： EXPONENT = 10000101 = 133 [10进制]； 4) 23位尾数位： MANTISSA = 00000000000000000001000； 5) 1.尾数为：1.00000000000000000001000 = 1.0000009 [10进制]； 6) 套入公式得 SGL = ( − 1 ) 0 × 1.0000009 × 2 ( ( 133 − 127 ) ) = 64.0000576. 系统采用MODBUS TCP协议传输数据，可同时采用不同端口，实现与工控电脑WINCC组态及普通电脑可同时使用网线传输数据，以及兼容多种以太网设备，包括无线传输设备等。
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user: 4. 结语 该系统测试应用效果良好，测试读取数据采集间隔20 ms，可完整读取PROFINET总线数据无误码，如图5所示。表明此系统数据传输速度快，传输稳定可靠，有效解决了传统设计中传感器数据采集误 差大的问题。现场使用灵活，可方便扩展系统，可在钻井现场环境数据监控及采集处理中发挥重要作用。 图5. 测试效果图
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user: 摘 要 本文在传统的依靠RGB通道模板和卷积神经网络的行人检测框架下，提出了结合多通道模板和卷积神经网络的行人检测方法。主要工作是：一是采用运动侦测方法初步检测感兴趣区域，提高行人检测效率和降低虚警。二是采用多通道模板和最大值融合策略，降低单纯依靠RGB通道模板可能存在的行人漏检现象。 关键词 :通道模板，卷积神经网络，行人检测 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 对于营区周界警戒应用而言，行人的入侵检测需要考虑复杂天候的影响，譬如，在夜晚照明不足或者采用红外补光照明的情况下，图像的色彩信息丢失，纹理特征显著性降低，此时基于视频分析方式可靠检测行人目标是非常困难的。现有的行人检测方法所使用的训练和测试数据集都是白天的彩色图像，导致现有行人检测方法在夜晚低照度场景、雾雪天气等低对比度场景以及其他类似的复杂天候场景的行人检测正确率偏低，尤其是漏检率偏高 [ 1 ] 。这可能导致采用现有方法研制的营区周界警戒系统的安全性大幅下降。为此，本文针对复杂天候条件，提出一种结合多通道模板和卷积神经网络的行人检测方法，主要工作是融合多通道模板的卷积神经网络计算结果，降低复杂天候条件下依靠单一通道模板可能存在的行人漏检现象。该方法的基本流程如图1所示，主要包括感兴趣区域提取、多通道模板提取、卷积神经网络计算、融合判决四个部分。详细描述如下。
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user: 2. 感兴趣区域提取 目前，基于视频分析的行人检测方法中检测正确率较高的方法基本都是采用深度学习算法实现的，这类算法的优点是行人检测正确率高，虚警率低。然而，深度学习算法往往比较耗时，运算效率偏低，这对于营区周界警戒系统来说往往是难以接受的。为了提高行人检测效率，本文首先采用运动侦测技术快速提取视频中的感兴趣区域，仅针对感兴趣区域采用深度学习算法检测行人目标。这样可以在不降低行人检测正确率的基础上大幅提高行人检测效率，对营区周界警戒系统而言很有意义。同时，由于运动侦测可以剔除许多没有运动目标的背景区域，从而也可以降低这些区域引起虚警的可能，进一步降低行人检测的虚警率。 目前，运动侦测方法主要分为三类：时间差分法、背景差分法和光流法。时间差分法是利用图像序列中连续帧(通常为两到三帧)之间的各像素差异来检测运动目标的方法，比较适用于动态环境。但对光照变化非常敏感，虚检现象较为严重。同时，对于低速运动目标容易出现孔洞效应。背景差分法是运动侦测最常用的方法之一，其基本原理是从参考背景图像中减去当前帧图像。而且背景图像在一段时间内实时更新，可以适应动态背景的变化。该方法通常要求摄像机静止，对于动摄像机的运动侦测效果不佳。光流法通过检测由于观察者和参考场景之间的相关运动而产生的光流来检测运动目标，对动摄像机的适应性较好，但运算效率偏低。针对营区周界警戒系统对运算效率和目标完整性要求较高的需求，这里选择背景差分法来进行感兴趣区域的提取。具体是采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model， GMM)来检测运动的感兴趣目标。 图1. 基于多通道模板和CNN的行人检测流程 假设图像中的像素可以用K个高斯分布的和来描述， X t 代表在时间t的像素值，其概率描述为 P ( X t ) = ∑ k = 0 K ω k ， t η k ( X t ， μ k ， t ， Σ k ， t ) (1) 其中，K表示高斯分布的数目， ω k ， t 表示时间t的第k个高斯分布的权重，它反映了该分布可以作为背景模型的程度， μ k ， t 是表示时间第k个高斯分布的均值， Σ k ， t 表示时间t第k个高斯分布的协方差矩阵，假设 X t 的分量是独立的，且方差相同，即 Σ k ， t = σ k ， t I ， η k 表示第k个高斯分布，描述如下 η k ( X t ， μ k ， t ， Σ k ， t ) = 1 ( 2 π ) n | Σ k ， t | exp ( − 1 2 ( X t − μ k ， t ) T Σ k ， t − 1 ( X t − μ k ， t ) ) (2) 在模型更新之后，K个高斯分布按照 ω σ 由大到小的顺序重新排序，选取前B个最有可能代表背景的 高斯分布，公式为 B = arg min b ( ∑ k = 1 b ω k ， t > T W ) ，   b = 1 ， 2 ， ⋯ ， K (3) 其中， T W 是描述背景在场景中的最小先验概率的阈值。 由于光照等复杂场景的变化，背景模型也应是一个动态模型，需要根据场景的变化来自适应更新。模型更新是背景差分算法的重要环节，对于高斯背景模型而言，需要更新的是高斯分布的参数，公式为 ω k ， t = ( 1 − α ) ω k ， t + α M k ， t (4) 其中， α 称为学习率，取值范围在0~1之间。 M k ， t 是一个二元值，当观察像素与高斯分布匹配时， M k ， t = 1 ，否则 M k ， t = 0 。观察像素与高斯分布匹配的条件为 | X t − μ k ， t − 1 | ≤ 2.5 σ k ， t − 1 (5) 如果没有发现与观察像素相匹配的高斯分布，则将观察像素值作为权重最小的高斯分布的平均值。 如果存在与观察像素相匹配的高斯分布，则相匹配的高斯分布的平均值和方差将被更新，公式为 { μ k ， t = ( 1 − ρ ) μ k ， t − 1 + ρ X t σ k ， t 2 = ( 1 − ρ ) σ k ， t − 1 2 + ρ ( X t − μ k ， t − 1 ) 2 (6) 其中， ρ 为学习因子，计算公式为 ρ = α η k ( X t | μ k ， t − 1 ， Σ k ， t − 1 ) (7) 其余不匹配的高斯分布保持不变。 在本文中，依据部分运动侦测实验结果以及高斯背景模型的经验参数，设置学习率 α = 0.005 、阈值 T W = 0.7 、高斯分布数量 K = 6 。
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user: 3. 多通道模板提取 对于上一小节获取到的每一个感兴趣区域，本文采用目前检测正确率高的深度学习框架来进行行人检测。相对于原始视频图像，感兴趣区域的尺寸很小，行人检测耗时也小。现有基于深度学习的行人检测方法主要是针对RGB格式的图像进行的。然而，营区周界警戒环境的天候复杂度高，单纯依靠RGB格式的图像信息容易造成漏检。为此，本文提出多通道模板的联合卷积神经网络检测框架，通过多通道模板增强行人特征的显著性，通过联合卷积神经网络计算各个通道模板的行人概率，最后融合各个通道模板的CNN计算结果形成最终判决，可以大幅降低复杂天候条件下的行人漏检问题，这对提高营区周界警戒系统的安全性具有极大的促进作用。 本文所述的多通道模板包括：RGB通道模板(记为RGB_CM)、亮度通道模板(记为Y_CM)、局部二元模式通道模板(记为LBP_CM)和梯度通道模板(记为G_CM)。其中，RGB_CM也即RGB颜色空间的图像模板，Y_CM也即灰度空间的图像模板，LBP_CM也即采用局部二元模式对灰度图像进行变换之后得到的图像模板，G_CM也即对灰度图像求取边缘得到的图像模板。选择这四种通道模板的依据是：首先，RGB_CM是目前行人检测常用的通道模板，该通道模板对于白天场景的行人检测效果很好，已经在行人检测的各个数据集上得到了验证。其次，选择Y_CM主要原因是摄像机在夜晚模式红外补光条件下图像彩色信息会丢失，此时采用亮度通道更能体现行人特征的显著性。另外，选择LBP_CM和G_CM的主要原因是考虑到营区周界警戒系统需要全天候运行，环境光照变化比较大，采用LBP通道和梯度通道可以消除光照变化的影响。另外，在可视条件差的雾雪天气，LBP通道和梯度通道更能凸显行人的显著特征。这里LBP通道主要从纹理的角度来凸显行人特征，梯度通道主要从边缘的角度凸显行人特征。通过这四个通道模板，可以增强单纯使用RGB通道模板的行人特征的显著性。图2展示了四种通道模板的示意图。 下面简要介绍如何依据RGB_CM构建Y_CM、LBP_CM和G_CM。 令 f R G B ( R ) ( x ， y ) 、 f R G B ( G ) ( x ， y ) 和 f R G B ( B ) ( x ， y ) 分别表示像素点 ( x ， y ) 在RGB_CM上的R通道值、G通道值和B通道值， f Y ( x ， y ) 表示像素点 ( x ， y ) 在Y_CM上的像素值， f L B P ( x ， y ) 表示像素点 ( x ， y ) 在LBP_CM上的像素值， f G ( x ， y ) 表示像素点 ( x ， y ) 在G_CM上的像素值，那么有 f Y ( x ， y ) = 0.3 f R G B ( R ) ( x ， y ) + 0.59 f R G B ( G ) ( x ， y ) + 0.11 f R G B ( B ) ( x ， y ) (8) 图2. 四种通道模板示意图 f G ( x ， y ) = ( f Y ( x + 1 ， y ) − f Y ( x − 1 ， y ) ) 2 + ( f Y ( x ， y + 1 ) − f Y ( x ， y − 1 ) ) 2 (9) f L B P ( x ， y ) = ∑ n = 1 8 f L B P ( n ) ( x ， y ) 2 n − 1 (10) 其中， f L B P ( n ) ( x ， y ) = { 1 ，           f Y ( n ) ( x ， y ) ≥ f Y ( x ， y ) 0 ，           其 他 (11) 这里， f Y ( n ) ( x ， y ) 表示像素点 ( x ， y ) 所在8邻域的第n个像素点的亮度值，本文将像素点 ( x ， y ) 右侧相邻像素点作为第1个邻域像素点，按照顺时针的方式依次为第2~第8个邻域像素点，如图3所示。
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user: 4. 卷积神经网络计算 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)是一个由多层网络组成的网络结构，每一层的输出由上一层的输出和当前层的参数决定 [ 2 ] ，可以表示为 x l = f l ( x l − 1 ， θ l ) (12) 其中， x l − 1 和 x l 分别表示第l-1层和第l层的输出， θ l 表示第l层的参数，可以表示为 θ l = [ w l ， b l ] (13) 这里， w l 和 b l 分别表示第l层的权重和偏差参数。 f l 表示第l层的网络模型，也即该层网络所要执行的操作，主要分为四种类型：卷积、池化、全连接和回归。 CNN计算将输入的每一个图像映射到每一个类别的分类得分可以表示为 p c = softmax ( x L − 1 | θ L ) (14) 其中，L为CNN的网络层数， p c ∈ [ 0 ， 1 ] ， c = { 0 ， 1 } 。 c = 0 表示类别为非行人， c = 1 表示类别为行人。函数softmax的定义为 softmax ( x L − 1 ) = exp ( x c L − 1 ) exp ( x 0 L − 1 ) + exp ( x 1 L − 1 ) (15) 卷积的定义是： x m ′ ， n ′ l = ∑ m ∑ n ( w m ， n ， d ′ l x m + m ′ ， n + n ′ l − 1 + b d ′ l ) (16) 图3. 邻域像素点序号示意图 其中m、n分别表示图像的高度和宽度， d ′ 表示滤波器的数量。 卷积之后紧跟激活函数，这里采用ReLU (Rectified Linear Unit)激活函数，定义为 a ( x m ′ ， n ′ l ) = max ( 0 ， x m ′ ， n ′ l ) (17) 池化层采用最大值池化，定义为 x m ， n l = max m ′ ， n ′ ∈ L ( m ， n ) ( x m ′ ， n ′ l − 1 ) (18) 这里， L ( m ， n ) 表示输入位置。 关于CNN架构的选择和初始化，本文采用常用的VGG网络 [ 3 ] 进行初始化(具体是将caffe平台下已训练好的prototxt和caffemodel文件加入数据层)，然后使用自己构建的数据进行微调。为了提高行人检测效率，将VGG网络的原始输入图像尺寸由224 × 234改为64 × 64。VGG网络共包含16层，即L = 16。卷积层的尺寸为3 × 3，池化层的尺寸为2 × 2。具体采用开源的Caffe架构下的VGG网络实现。
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user: 5. 融合判决 本文使用了四个多通道模板(RGB_CM、Y_CM、LBP_CM和G_CM)，每一个通道模板经过CNN计算之后都可以由公式(3)~(14)得到一个分类得分，分别记为 p c ( R G B _ C M ) 、 p c ( Y _ C M ) 、 p c ( LBP _ C M ) 和 p c ( G _ C M ) 。下面考虑如何融合这些分类得分形成最终的判决。 常用的融合方法有四种，包括平均、加权平均、多数投票和加权投票。但是，本文采用多通道模板的目标是降低恶劣天候下行人检测的漏检率。因此，本文采用极大值融合策略，选出各个通道模板对行人类别的分类得分的最大值，表示为 p 1 = max ( p 1 ( R G B _ C M ) ， p 1 ( Y _ C M ) ， p 1 ( LBP _ C M ) ， p 1 ( G _ C M ) ) (19) 设定一个得分阈值 T s ，如果 p 1 > T s ，则给出检测到行人目标的判决，否则给出未检测到行人目标的判决。在本文中，阈值 T s = 0.5 。也即，四个多通道模板中只要有一个模板的行人类别分类得分大于设定的得分阈值，就判断检测到行人目标。这样可以大幅降低传统的RGB通道模板可能存在的漏检现象。
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user: 7. 结束语 本文在传统的依靠RGB通道模板和卷积神经网络的行人检测框架下，提出了结合多通道模板和卷积神经网络的行人检测方法。主要贡献在于：一是采用运动侦测方法初步检测感兴趣区域，提高行人检测效率和降低虚警。二是采用多通道模板和最大值融合策略，降低单纯依靠RGB通道模板可能存在的行人漏检现象。实验结果表明，本文方法的真正率高、假正率低，检测耗时少。后续研究重点是进一步提高检测效率，以期达到实时处理的效果。
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user: 摘 要 显著性区域检测即针对一张图像，找出其中最显著的目标。传统方法大多基于先验知识以及根据人工提取的特征来计算对比度，继而得到显著性目标。这普遍存在适应性差的问题，即对于某些场景效果比较好，对于别的场景效果则差很多。近年来深度学习算法的兴起开始应用于显著性检测，优点在于只要数据集覆盖比较全面，对于各种场景，都可以得到优于传统方法的结果。本文在原有模型的基础上，结合粗提取到细精炼两个过程，提出了新的深度学习模型。粗提取过程由两个子网络组合，以原图像作为输入，第一个子网络以超像素为单位，结合局部上下文关系得到的特征与第二个子网络在VGG中提取的高层次特征串联得到原图的显著性粗略预测。细精炼过程由一系列循环卷积层组成的，从粗糙尺度到精细尺度精炼这个粗糙的预测，最终端对端输出精度高的显著性目标区域。 关键词 :显著性目标，深度学习，图像 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 介绍 显著性目标检测是计算机视觉的一个基本分支，其目的是为了检测到图像中最突出的目标。显著性目标检测应用在很多领域，例如目标检测和识别 [ 1 ] 、图像和视频压缩 [ 2 ] 、基于内容的图片检索和图片浏览 [ 3 ] 、图片编辑和操作 [ 4 ] 等。 显著性目标检测早在90年代就有人对其进行研究了，最早的模型是被Itti等提出的 [ 5 ] ，推动了计算机视觉的发展。该模型是受早期灵长类动物的行为和神经元结构的启发后提出来的，求取图像的颜色、亮度和方向特征在不同尺度下的差值进行归一操作，合成显著性图。但是由于在构成高斯金字塔时的下采样操作和高斯模糊会滤除部分高频信息，造成最后得到的显著性图很模糊。为解决这个问题，基于Itti模型和图模型，Harel等人 [ 6 ] 用马尔科夫链生成显著性图。Achanta等人 [ 7 ] 提出了调频的方法，使用颜色特征和亮度特征来决定图像某个区域与其周围的对比度，产生和原图像大小一样的显著性图。Cheng等人 [ 1 ] 提出了基于全局对比度的显著性区域检测，将图像用图像分割方法分割成多个区域，每个区域的显著性值被定义为该区域与图像其他所有区域的距离的加权叠加，而区域与区域的距离定义为区域中的量化后的所有颜色距离的加权叠加。该方法性能和识别效果在简单场景中较好，不过在大场景和复杂场景中效果差强人意。上述的方法都是传统的，适用性和精度都有待提高。随着卷积神经网络(CNNs) [ 8 ] 的兴起，基于深度学习的显著性目标检测的模型被很多研究者研究。目前在很多研究中，CNNs被证明在应用于显著性目标检测中是有效率的。由于它们的多水平和多尺度特征，CNNs能在没有先验知识的情况下精确捕获到最显著的区域。He等人 [ 9 ] 使用了一维卷积模型来学习超像素水平下的特征表示，对比基于像素水平的CNN模型，他们的模型减少了计算开销。但是只使用颜色平均值来表达超像素特征是不够的，图像空间结构很难使用一维卷积和池化操作就能表示完全，这导致了模糊预测。Wang等人为更好检测出显著性区域，将局部和全局信息考虑进去 [ 10 ] 。模型被分别设计成局部评估和全局搜索两个网络，一个深度神经网络(DLL-L)先用来学习局部块的特征，捕获高层次客观对象来决定每个像素的显著性值。对于全局搜索，他们训练另一个深度神经网络(DNN-G)，使用大量的全局对比特征，例如几何信息、全局对比特征等来预测每个显著性区域的显著性值。选取前K个候选区域使用权重和来计算最终的显著性图。 目前大部分基于深度学习模型的目标检测算法是针对图像空间单位来做的，通过模型确定每一个空间单位是否属于显著性目标区域来确定整个显著性目标。因此它们只注重了空间单位之间的对比，而忽略了图像的整体性空间关系(全局上下文信息)。这样做的坏处有两个：1) 因为其注重的是空间单位的对比，所以假设有两个比较突出的物体，就很容易把两个都标出来，而实际上Ground truth只有一个；2) 无法给出显著性目标的精确轮廓，特别是复杂场景下。 Liu等人 [ 11 ] 提出用两个子网络来产生预测map图，用VGG16 [ 12 ] 提取粗糙的全局的预测，另一个网络由一系列循环卷积层结合前一个网络中相应的特征进行精度提炼。该方法得到的显著性检测效果良好，虽然使用了多层循环卷积网络，但是多次下采样还是会导致结果边缘模糊，并性能上有待提高。本文提出的新模型，输入的是原图像，这样有利于抓住原图像的整体空间信息(整体上下文)，端对端输出显著性区域图像。首先通过VGG16 [ 12 ] 和Region-CNN两个子网络得到一个粗略的结果，用于大概定位显著性目标的形状和位置，然后通过一系列RCL (Recurrent CNN Layer) [ 13 ] 来将粗略的显著性区域图像的轮廓精度提升，最后得到比较精确的结果。