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基于注意力机制和Faster R-CNN深度学习的海洋目标识别模型
被引量:
11
1
作者
文莉莉
孙苗
邬满
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期859-865,共7页
为进一步提升对复杂海洋目标的检测能力,引入自适应尺度的注意力机制,提出一种适应多尺度复杂海洋目标的改进Faster R-CNN模型,该模型通过将卷积网络与SKNet网络相结合,增强模型的特征提取能力与特征有效性,并针对船舶、蚝排、红树林、...
为进一步提升对复杂海洋目标的检测能力,引入自适应尺度的注意力机制,提出一种适应多尺度复杂海洋目标的改进Faster R-CNN模型,该模型通过将卷积网络与SKNet网络相结合,增强模型的特征提取能力与特征有效性,并针对船舶、蚝排、红树林、海岸线4类典型海洋目标,利用91卫图助手与无人机高清影像建立了12000张样本库,分别基于改进的Faster R-CNN模型与原模型进行对比测试试验。结果表明:改进的模型虽然略微增加了计算量,但其特征提取能力与目标检测能力明显强于原模型,整体识别准确率为87.1%;在4类典型海洋目标中,船舶的识别准确率最高,可达94.4%,而红树林由于其特征比较复杂,边界不明显,其整体识别准确率为75.1%。研究表明,引入SKNet网络的Faster R-CNN网络模型,不仅增强了模型对多尺度复杂目标的特征提取能力,更适用于对复杂海洋目标的检测与识别。
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关键词
注意力机制
SENet模型
SKNet模型
区域候选网络
Faster
R-CNN模型
目标检测
深度学习
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职称材料
基于Faster R-CNN的海域监管预警方法
被引量:
5
2
作者
文莉莉
孙苗
邬满
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2021年第4期421-429,共9页
针对传统实地调查取证、人工对比遥感影像等高成本、低效率的海域监管方式无法满足当前监管需求的问题,利用星遥感影像和深度学习算法提出了一种针对大范围的、快速动态的用海综合管控手段。依托海量影像及多源海洋基础数据,在研究多规...
针对传统实地调查取证、人工对比遥感影像等高成本、低效率的海域监管方式无法满足当前监管需求的问题,利用星遥感影像和深度学习算法提出了一种针对大范围的、快速动态的用海综合管控手段。依托海量影像及多源海洋基础数据,在研究多规融合分析的基础上,基于Faster R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks features)算法,建立人工智能识别模型,实现对海上目标、非法用海占海与破坏生态环境行为的自动识别与预警。分析了Faster R-CNN算法原理,采用不同年份、不同卫星、不同分辨率的卫星遥感数据,针对5种常见海洋目标,建立了10000多张图片样本库,利用VGG16和RestNet101两种网络模型进行了训练和测试。实验结果表明,RestNet101模型计算量略大于VGG16模型,但其具有更强的复杂特征提取能力,更适合于复杂海上目标的检测与识别;对本文中特定的5类目标总体识别准确率在80%以上。利用该模型结合海洋规划数据,实现了大范围海域的快速自动监管和非法用户行为预警,为海洋智能化监管提供了一种新思路。
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关键词
Faster
R-CNN算法
卷积神经网络
多规融合
遥感影像
海域监管
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职称材料
基于改进ORM技术的海洋综合数据库管理系统
被引量:
5
3
作者
邬满
李焰
文莉莉
《信息技术与信息化》
2018年第7期105-107,共3页
为了适应信息技术的发展,打破海洋多个系统间数据隔离造成的"数据烟囱"、"数据孤岛"现状,本文提出一种改进的自适应ORM框架,并基于此框架建设一套切实可行的海洋综合数据库管理系统,将涉及海洋领域的所有数据汇集...
为了适应信息技术的发展,打破海洋多个系统间数据隔离造成的"数据烟囱"、"数据孤岛"现状,本文提出一种改进的自适应ORM框架,并基于此框架建设一套切实可行的海洋综合数据库管理系统,将涉及海洋领域的所有数据汇集到海洋综合数据库,实现数据的统一管理、统一维护;并通过建立合理的数据调取机制,为海洋信息化系统提供强有力的数据支撑,使其满足信息化应用需求。
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关键词
ORM
数据整合
海洋信息
综合数据库
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职称材料
基于大数据的铜矿地质灾害立体监测网络体系的研究
被引量:
1
4
作者
邬满
练君
+1 位作者
文莉莉
韩飞
《世界有色金属》
2017年第6期164-167,共4页
为提高铜矿地质灾害的应急响应速度,最大程度的避免或减少铜矿地质灾害灾害带来的损失,以某沿海铜矿为例,提出建立一套"天空地海"沿海铜矿地质灾害立体监测网络体系,收集沿海铜矿地质灾害实时监测数据、历史监测数据、基础地...
为提高铜矿地质灾害的应急响应速度,最大程度的避免或减少铜矿地质灾害灾害带来的损失,以某沿海铜矿为例,提出建立一套"天空地海"沿海铜矿地质灾害立体监测网络体系,收集沿海铜矿地质灾害实时监测数据、历史监测数据、基础地理信息数据、社会经济数据、遥感影像数据、历史沿海铜矿地质灾害数据等,建立一套沿海铜矿地质防灾减灾综合大数据库,通过配套的沿海铜矿地质防灾减灾大数据分析平台,对沿海铜矿地质灾害进行综合分析,输出沿海铜矿地质灾害预警分析报告及风险、损失评估图,为沿海铜矿地质防灾减灾决策及灾后重建提供准确、可靠的理论依据和数据支撑。
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关键词
海洋防灾减灾
天空地海
立体监测网络
大数据分析
损失评估
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职称材料
题名
基于注意力机制和Faster R-CNN深度学习的海洋目标识别模型
被引量:
11
1
作者
文莉莉
孙苗
邬满
机构
广西壮族自治区药用植物园信息产业办公室
自然资源部海洋信息技术创新中心
国家海洋信息中心
广西壮族自治区海洋研究院
广西大学电气工程学院
南宁师范大学北部湾人工智能应技术研究院
出处
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期859-865,共7页
基金
自然资源部海洋信息技术创新中心2019年度开放基金(多源时空数据海洋目标智能提取与行为分析预警)
国家自然科学基金(61763007,61866007)
+1 种基金
广西科技重大专项(桂科AA18118025)
科技先锋队“强农富民”“六个一”专项行动2021年度项目(桂农科盟202110)。
文摘
为进一步提升对复杂海洋目标的检测能力,引入自适应尺度的注意力机制,提出一种适应多尺度复杂海洋目标的改进Faster R-CNN模型,该模型通过将卷积网络与SKNet网络相结合,增强模型的特征提取能力与特征有效性,并针对船舶、蚝排、红树林、海岸线4类典型海洋目标,利用91卫图助手与无人机高清影像建立了12000张样本库,分别基于改进的Faster R-CNN模型与原模型进行对比测试试验。结果表明:改进的模型虽然略微增加了计算量,但其特征提取能力与目标检测能力明显强于原模型,整体识别准确率为87.1%;在4类典型海洋目标中,船舶的识别准确率最高,可达94.4%,而红树林由于其特征比较复杂,边界不明显,其整体识别准确率为75.1%。研究表明,引入SKNet网络的Faster R-CNN网络模型,不仅增强了模型对多尺度复杂目标的特征提取能力,更适用于对复杂海洋目标的检测与识别。
关键词
注意力机制
SENet模型
SKNet模型
区域候选网络
Faster
R-CNN模型
目标检测
深度学习
Keywords
attention mechanism
squeeze-and-excitation network
selective kernel network
region proposal network
faster R-CNN
target detection
deep learning
分类号
S932.2 [农业科学—渔业资源]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Faster R-CNN的海域监管预警方法
被引量:
5
2
作者
文莉莉
孙苗
邬满
机构
广西壮族自治区药用植物园信息产业办
自然资源部海洋信息技术创新中心
国家海洋信息中心海洋信息化部
广西壮族自治区海洋研究院信息科
广西大学电气工程学院
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2021年第4期421-429,共9页
基金
自然资源部海洋信息技术创新中心开放基金重点课题资助项目
国家自然科学基金资助项目(61763007
+1 种基金
61866007)
广西科技重大专项基金资助项目(桂科AA18118025)。
文摘
针对传统实地调查取证、人工对比遥感影像等高成本、低效率的海域监管方式无法满足当前监管需求的问题,利用星遥感影像和深度学习算法提出了一种针对大范围的、快速动态的用海综合管控手段。依托海量影像及多源海洋基础数据,在研究多规融合分析的基础上,基于Faster R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks features)算法,建立人工智能识别模型,实现对海上目标、非法用海占海与破坏生态环境行为的自动识别与预警。分析了Faster R-CNN算法原理,采用不同年份、不同卫星、不同分辨率的卫星遥感数据,针对5种常见海洋目标,建立了10000多张图片样本库,利用VGG16和RestNet101两种网络模型进行了训练和测试。实验结果表明,RestNet101模型计算量略大于VGG16模型,但其具有更强的复杂特征提取能力,更适合于复杂海上目标的检测与识别;对本文中特定的5类目标总体识别准确率在80%以上。利用该模型结合海洋规划数据,实现了大范围海域的快速自动监管和非法用户行为预警,为海洋智能化监管提供了一种新思路。
关键词
Faster
R-CNN算法
卷积神经网络
多规融合
遥感影像
海域监管
Keywords
faster regions with convolutional neural networks features(Faster R-CNN)
convolutional neural network
multi planning fusion
remote sensing image
sea area supervision
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于改进ORM技术的海洋综合数据库管理系统
被引量:
5
3
作者
邬满
李焰
文莉莉
机构
广西壮族自治区海洋研究院
出处
《信息技术与信息化》
2018年第7期105-107,共3页
文摘
为了适应信息技术的发展,打破海洋多个系统间数据隔离造成的"数据烟囱"、"数据孤岛"现状,本文提出一种改进的自适应ORM框架,并基于此框架建设一套切实可行的海洋综合数据库管理系统,将涉及海洋领域的所有数据汇集到海洋综合数据库,实现数据的统一管理、统一维护;并通过建立合理的数据调取机制,为海洋信息化系统提供强有力的数据支撑,使其满足信息化应用需求。
关键词
ORM
数据整合
海洋信息
综合数据库
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于大数据的铜矿地质灾害立体监测网络体系的研究
被引量:
1
4
作者
邬满
练君
文莉莉
韩飞
机构
广西壮族自治区海洋研究院
广西壮族自治区北海市银海区人民检察院
出处
《世界有色金属》
2017年第6期164-167,共4页
文摘
为提高铜矿地质灾害的应急响应速度,最大程度的避免或减少铜矿地质灾害灾害带来的损失,以某沿海铜矿为例,提出建立一套"天空地海"沿海铜矿地质灾害立体监测网络体系,收集沿海铜矿地质灾害实时监测数据、历史监测数据、基础地理信息数据、社会经济数据、遥感影像数据、历史沿海铜矿地质灾害数据等,建立一套沿海铜矿地质防灾减灾综合大数据库,通过配套的沿海铜矿地质防灾减灾大数据分析平台,对沿海铜矿地质灾害进行综合分析,输出沿海铜矿地质灾害预警分析报告及风险、损失评估图,为沿海铜矿地质防灾减灾决策及灾后重建提供准确、可靠的理论依据和数据支撑。
关键词
海洋防灾减灾
天空地海
立体监测网络
大数据分析
损失评估
Keywords
marine disaster prevention and mitigation
sky and sea
three-dimensional monitoring network
large data analysis
loss assessment
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制和Faster R-CNN深度学习的海洋目标识别模型
文莉莉
孙苗
邬满
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Faster R-CNN的海域监管预警方法
文莉莉
孙苗
邬满
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进ORM技术的海洋综合数据库管理系统
邬满
李焰
文莉莉
《信息技术与信息化》
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于大数据的铜矿地质灾害立体监测网络体系的研究
邬满
练君
文莉莉
韩飞
《世界有色金属》
2017
1
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职称材料
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