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基于改进Deformable DETR的水面目标检测
1
作者
王鹏九
龚俊斌
+2 位作者
罗威
黄骁
郭俊杰
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第3期305-317,共13页
[目的]旨在提出一种基于改进Deformable DETR的目标检测算法,实现对水面目标的智能识别,并在大幅提升算法模型推理和训练速度的同时提高检测准确率,以实现更加高效鲁棒的水面目标检测。[方法]构建一个新的水面目标数据集,使用轻量化的Mo...
[目的]旨在提出一种基于改进Deformable DETR的目标检测算法,实现对水面目标的智能识别,并在大幅提升算法模型推理和训练速度的同时提高检测准确率,以实现更加高效鲁棒的水面目标检测。[方法]构建一个新的水面目标数据集,使用轻量化的MobileNetV3替换Deformable DETR原有特征提取网络并引入CBAM注意力机制模块,对Deformable DETR算法进行改进。通过在自构建的水面目标数据集和公开数据集ABOships开展消融实验以及横向对比试验验证改进算法的有效性。[结果]在自构建数据集和ABOships 2个数据集上的消融实验结果证明,改进算法模型相较原算法模型参数量及大小减少至1/3,m AP0.5:0.95分别提升2.4%和7.5%,训练耗时分别为原算法的41.7%和51.9%。在ABOships数据集上进行的不同算法性能的对比测试结果进一步证明所提出的改进算法在推理速度和检测精度综合性能上均具有优越性。[结论]DETR类算法在水面目标检测领域具有应用潜力。
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关键词
水面目标
目标检测
性能优化
目标跟踪
自动目标识别
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职称材料
基于智能模糊推理的UUV艇型参数生成方法研究
2
作者
龚俊斌
王鹏九
+1 位作者
汪皓
杨萌
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期56-63,共8页
[目的]旨在提出一种基于模糊推理的策略算法实现对无人潜航器(UUV)艇型设计参数的快速优化。[方法]使用模糊推理手段,在模糊化阶段将遗传算法生成的UUV设计参数作为初始解进行模糊化处理。之后将这些初始解作为训练样本,利用等间距模糊...
[目的]旨在提出一种基于模糊推理的策略算法实现对无人潜航器(UUV)艇型设计参数的快速优化。[方法]使用模糊推理手段,在模糊化阶段将遗传算法生成的UUV设计参数作为初始解进行模糊化处理。之后将这些初始解作为训练样本,利用等间距模糊划分策略求得模糊规则前件参数,并计算所有UUV解的隶属度值。然后借助最小学习机(LLM)求解模糊规则的后件参数。再基于生成的前件参数和后件参数生成新的UUV解,并分别计算其航速和航程的评价隶属度值。最后,结合约束条件对新生成的UUV解进行检验,得到优化后的符合条件的UUV设计参数。[结果]实验结果显示,智能模糊推理方法能够于20 s内基于遗传算法生成的UUV初始艇型参数,快速推理出多条航速和航程的评价隶属度之和在170分以上的UUV艇型参数方案。[结论]所提方法有效提升了设计效率并平衡了航速与航程。研究成果可为智能化、快速化的UUV艇型参数的生成提供有益参考。
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关键词
船舶设计
人工智能
无人潜航器
多目标优化
模糊推理
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职称材料
题名
基于改进Deformable DETR的水面目标检测
1
作者
王鹏九
龚俊斌
罗威
黄骁
郭俊杰
机构
中国舰船研究设计中心
汉江国家实验室
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第3期305-317,共13页
基金
国家自然科学基金叶企孙重点项目资助(U2341228)
中国船舶集团有限公司自立科技研发专项重大项目资助(202112J)
国家部委基金资助项目。
文摘
[目的]旨在提出一种基于改进Deformable DETR的目标检测算法,实现对水面目标的智能识别,并在大幅提升算法模型推理和训练速度的同时提高检测准确率,以实现更加高效鲁棒的水面目标检测。[方法]构建一个新的水面目标数据集,使用轻量化的MobileNetV3替换Deformable DETR原有特征提取网络并引入CBAM注意力机制模块,对Deformable DETR算法进行改进。通过在自构建的水面目标数据集和公开数据集ABOships开展消融实验以及横向对比试验验证改进算法的有效性。[结果]在自构建数据集和ABOships 2个数据集上的消融实验结果证明,改进算法模型相较原算法模型参数量及大小减少至1/3,m AP0.5:0.95分别提升2.4%和7.5%,训练耗时分别为原算法的41.7%和51.9%。在ABOships数据集上进行的不同算法性能的对比测试结果进一步证明所提出的改进算法在推理速度和检测精度综合性能上均具有优越性。[结论]DETR类算法在水面目标检测领域具有应用潜力。
关键词
水面目标
目标检测
性能优化
目标跟踪
自动目标识别
Keywords
water surface target
target detection
performance optimization
target tracking
automatic target recognition
分类号
U665.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于智能模糊推理的UUV艇型参数生成方法研究
2
作者
龚俊斌
王鹏九
汪皓
杨萌
机构
汉江国家实验室
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期56-63,共8页
基金
国防基础科研计划资助项目(JCKY2020206B037)。
文摘
[目的]旨在提出一种基于模糊推理的策略算法实现对无人潜航器(UUV)艇型设计参数的快速优化。[方法]使用模糊推理手段,在模糊化阶段将遗传算法生成的UUV设计参数作为初始解进行模糊化处理。之后将这些初始解作为训练样本,利用等间距模糊划分策略求得模糊规则前件参数,并计算所有UUV解的隶属度值。然后借助最小学习机(LLM)求解模糊规则的后件参数。再基于生成的前件参数和后件参数生成新的UUV解,并分别计算其航速和航程的评价隶属度值。最后,结合约束条件对新生成的UUV解进行检验,得到优化后的符合条件的UUV设计参数。[结果]实验结果显示,智能模糊推理方法能够于20 s内基于遗传算法生成的UUV初始艇型参数,快速推理出多条航速和航程的评价隶属度之和在170分以上的UUV艇型参数方案。[结论]所提方法有效提升了设计效率并平衡了航速与航程。研究成果可为智能化、快速化的UUV艇型参数的生成提供有益参考。
关键词
船舶设计
人工智能
无人潜航器
多目标优化
模糊推理
Keywords
naval architecture
artificial intelligence
unmanned underwater vehicle(UUV)
multi-objective optimization
fuzzy inference
分类号
U662.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U662.9 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Deformable DETR的水面目标检测
王鹏九
龚俊斌
罗威
黄骁
郭俊杰
《中国舰船研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于智能模糊推理的UUV艇型参数生成方法研究
龚俊斌
王鹏九
汪皓
杨萌
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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