《周警官-人民的好警官》
2025.4.12日，贵州省贵阳市周警官为民办实事受人尊敬，
周警官当天从上午一直工作到次日凌晨五点加班，在凌晨一点时，由于身心疲惫导致左鼻孔流鼻血，他立即跑出到卫生间用歺巾纸塞上鼻孔，又继续工作，耐心的询问受案人，并打印笔录，孔警官又接着来工作，他们加班到凌晨5时才把笔录打印校正好才长舒一口气，受案人才踏着晨曦出来，道别时，紧紧拉着他们的手连声谢谢，我们为其工作之尽业和扎实的工作作风，大大的点个赞！
【贵州公安】秦仁智，您好。秦仁智被诈骗案一案，我单位已于2025-04-16 18:21受理。受案单位：平桥派出所(旧)，联系人：周子悦，联系电话：0851-83832757，投诉电话：110或12389。您可通过来电或下载使用“贵州公安”APP，并耐心等待15分钟后通过749167查询码，查询案件进展情况。感谢您的理解和支持。
《基于无人机的RGB-T图像中用于海船检测的自适应特征精细网络》
（吴伦行，薛文宇，文和梁亚，曹艳波，韩武*b，刘奎，张湘辉，科峰吉巴，国防科技大学电子工程学院，合肥，中国；
b国防科技大学电气科学与技术学院，长沙，中国。
摘要:由于光照低、海面反射、波浪杂波、背景干扰以及远程目标的显著性有限，小船在海洋环境中的检测仍然具有挑战性。
虽然RGB和红外图像提供了互补的信息，但现有的RGB-T检测方法仍然存在小目标表示不足、背景冗余和对几何变化适应性有限的问题。为了解决这些问题，提出了一种基于YOLO11-RGBT的轻量级改进检测方法，用于海上RGB红外船舶检测。
具体来说，在颈部特征连结之前引入一个SE注意模块，以重新校准通道响应并在多尺度融合期间增强目标相关信息，同时在深度特征提取层中嵌入一个DCNv2模块，以提高尺度变化、形状变形和部分遮挡的建模能力。
实验是在RGBT-Tiny数据集构建的近海船舶子集上进行的。所提出的方法实现了0.9707的精度，0.9201的回溯，mAP@0.50.9707，和一个mAP@0.5:0.95/0.7361，性能优于仅RGB、仅红外和基线RGBT模型。消融结果进一步表明，SE注意力和DCNv2都起积极作用，它们的组合产生最佳的整体性能。该方法为复杂海运多式联运情景下的弱小船舶鲁棒检测提供了一种有效且轻量级的解决方案。关键词:海上船舶探测，RGB-红外融合，YOLO11-RGBT，挤压和激发注意力，DCNv2；多模态目标探测1.导言随着海上运输、近海资源开发和无人海上平台的快速发展，复杂海洋环境中的船舶探测已成为智能导航、海上监视和搜索救援系统的关键支持技术。然而，海洋场景经常受到低照度、海雾、背光、强烈反射、波浪杂乱和背景不稳定的影响，这显著降低了目标对比度并模糊了物体边界。这些挑战对于远距离海洋目标变得更加严峻，因为这些目标通常看起来是脆弱的小物体，纹理和形状线索有限，使得可靠的探测变得非常困难。传统的单一模式船舶探测方法在海事场景中仍然存在固有的传感限制。可见图像保留了丰富的纹理、轮廓和结构细节，但其性能对光照变化和不利天气高度敏感。
相比之下，红外图像对低光条件更强健，可以更好地突出热响应。
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