基于改进YOLOv5的战场小目标及其部件识别研究

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作者 孟庆宁 徐锋 +2 位作者 刘娟娟 徐燕 赵秋月 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第7期176-184,共9页

提出一种基于YOLOv5的双阶段目标识别算法HICP-YOLOv5。其分为两阶段,第1阶段通过增加高分辨率预测头、基于卷积的反向融合及轻量级卷积块注意力模块提升小目标识别能力;第2阶段使用PIoU损失函数优化部件及毁伤框识别,该方法为战场小目... 提出一种基于YOLOv5的双阶段目标识别算法HICP-YOLOv5。其分为两阶段,第1阶段通过增加高分辨率预测头、基于卷积的反向融合及轻量级卷积块注意力模块提升小目标识别能力;第2阶段使用PIoU损失函数优化部件及毁伤框识别,该方法为战场小目标及其部件的精准识别提供可靠数据基础。通过仿真结果看出,较经典目标识别算法,该模型平均检测准确率提升了3.6%。 展开更多

关键词 目标识别 深度学习 注意力机制 毁伤评估 损失函数

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深度学习技术在超声心动图图像质量控制中的应用 被引量：3

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作者 李欣雨 吴洋 +3 位作者 张红梅 尹立雪 彭博 谢盛华 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期108-113,共6页

目的探讨深度学习技术在超声心动图图像质量控制中应用的可行性和价值。方法选取四川省人民医院2015~2022年间收集的180985张超声心动图图像建立实验数据集,训练了超声心动图标准切面图像质量评价方法所建立的两个任务模型,包括7类切面(... 目的探讨深度学习技术在超声心动图图像质量控制中应用的可行性和价值。方法选取四川省人民医院2015~2022年间收集的180985张超声心动图图像建立实验数据集,训练了超声心动图标准切面图像质量评价方法所建立的两个任务模型,包括7类切面(6类标准切面和其他切面)的智能识别和6类标准切面的质量评分。将模型在测试集上的预测结果与超声医师标注结果进行比较,评估两个模型的准确性、可行性以及运行的时效性。结果标准切面识别模型的总体分类准确率为98.90%,精确度为98.17%,召回率为98.18%,F1值为98.17%,分类结果接近专家识别水平;6种标准切面质量评分模型的平均PLCC为0.933,平均SROCC为0.929,平均RMSE为7.95,平均MAE为4.83,预测结果与专家评分一致性强。在3090 GPU上部署后,单帧推理时间小于20毫秒,满足实时需求。结论超声心动图标准切面图像质量评价方法能够提供客观、准确的评价结果,促进超声心动图图像质量控制管理朝实时、客观、智能化方向发展。 展开更多

关键词 超声心动图 深度学习 质量控制 切面识别 质量评价

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一种用于“远程课堂”的学生听课专注度自动评估方法 被引量：5

3

作者 邵帅 李思敏 +1 位作者 广田薰 戴亚平 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期530-537,共8页

在基于互联网的“远程课堂”中,如何利用学生课堂状态视频数据建立教师与学生授课−听课之间的评价关联关系,是一项富有挑战性的科学问题.本文针对“远程课堂”中的学生行为检测识别问题,提出针对课堂学生“面部姿态角度”检测模块与“... 在基于互联网的“远程课堂”中,如何利用学生课堂状态视频数据建立教师与学生授课−听课之间的评价关联关系,是一项富有挑战性的科学问题.本文针对“远程课堂”中的学生行为检测识别问题,提出针对课堂学生“面部姿态角度”检测模块与“身体动作行为”识别模块,对学生的课堂行为进行识别分类;针对“学生听课专注度”的定量分析问题,提出一种基于学生面部姿态角度和行为分类结果的量化评估算法;运用证据理论对“面部姿态”与“动作行为”并行进行数据融合计算,建立用于“远程课堂”的在线“学生听课专注度”自动评估系统模型.本文所提模型能够对课堂学生的听课行为进行在线检测与分析,完成“学生听课专注度”的定量评分并输出评估结果.实验中,系统对“学生听课专注度”的评估准确度达到90.4%,验证了系统的有效性. 展开更多

关键词 深度学习 图像分析 行为识别 数据融合 远程课堂 专注度评估

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基于注意力机制的多任务番茄叶片病害识别方法 被引量：1

4

作者 余富强 王斌成 +2 位作者 郭娜炜 魏弋杰 刘博 《河北农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期32-39,共8页

为解决传统方法在识别番茄叶片病害方面准确率低且难以应对复杂环境的问题,本文提出了基于注意力机制的多任务番茄叶片病害识别方法(Attention-based multi-task tomato leaf disease recognition method,AMTDR)。首先,采用了ResNet18... 为解决传统方法在识别番茄叶片病害方面准确率低且难以应对复杂环境的问题,本文提出了基于注意力机制的多任务番茄叶片病害识别方法(Attention-based multi-task tomato leaf disease recognition method,AMTDR)。首先,采用了ResNet18作为骨干网络,并在每个残差块后引入了卷积注意力模块(Convolutional block attention,CBA)。其次,设计了1个多任务结构,该结构包括病害识别和病害程度2个分支。病害识别分支用于准确识别番茄叶片的病害类型,而病害程度分支则用于精确评估病害的严重程度。在每个分支中,引入了卷积三元组注意力模块(Convolutional triplet attention,CTA),以增强对病害特征的表征能力。结果显示,所提出的AMTDR方法在复杂环境下的11种番茄病害数据集中的准确率和F1分数均达到了98.54%。相较于ResNet50网络,准确率和F1分数上分别提高了1.27%和1.25%,同时参数量和FLOPs仅为ResNet50的48.72%和44.30%。本文提出的AMTDR方法能够有效识别复杂环境下的番茄叶片病害,为农业病害的识别提供了重要的参考价值。 展开更多

关键词 病害识别 病害评估 注意力机制 残差网络 深度学习

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我国先前学习认定操作路径探析 被引量：12

5

作者 李令群 向艺芬 靳嵩 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2014年第4期71-76,共6页

先前学习认定作为一种激励机制和学习成果认证的技术手段,在我国构建学习成果认证积累与转换制度的起步阶段具有重要意义。无论是对学历教育学习成果或者是对非学历教育学习成果、无定式学习成果的认定,只要目的是为了有效地帮助在职成... 先前学习认定作为一种激励机制和学习成果认证的技术手段,在我国构建学习成果认证积累与转换制度的起步阶段具有重要意义。无论是对学历教育学习成果或者是对非学历教育学习成果、无定式学习成果的认定,只要目的是为了有效地帮助在职成人重新回归正规教育,为学习者再学习降低学习成本,并且操作上是严谨、科学、透明的,我们都应该去积极探索和尝试。本文从操作性的视角,对国内外主要的先前学习认定模式进行了总结和提炼,以批量认定、个体认定两个角度,总结了七种认定操作模式,并在此基础上,试结合本国国情,初步提出一套符合我国实际的先前学习认定的操作路径及模式。 展开更多

关键词 先前学习认定 批量认定 个体认定

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基于双阶段并行隐马尔科夫模型的电力系统暂态稳定评估 被引量：37

6

作者 唐飞 王波 +2 位作者 查晓明 马志昊 邵雅宁 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期90-97,14,共8页

基于人工智能机器学习的暂态稳定评估越来越成为研究热点,提出一种基于双阶段并行隐马尔科夫模型(two-stage parallel hidden Markov model,TS-PHMM)的电力系统暂态稳定评估精细化模式识别方法。第1阶段采用相对灵敏度对原始电气特征量... 基于人工智能机器学习的暂态稳定评估越来越成为研究热点,提出一种基于双阶段并行隐马尔科夫模型(two-stage parallel hidden Markov model,TS-PHMM)的电力系统暂态稳定评估精细化模式识别方法。第1阶段采用相对灵敏度对原始电气特征量进行筛选,找出对电网动态变化敏感度高的特征子集;第2阶段采用主成分分析对特征子集进行排序,得到能够反映电网动态响应特性且线性无关的最优特征子集;最后,通过并行隐马尔科夫模型训练对暂态稳定进行模式识别。在CEPRI 8机36节点以及实际区域电网环境上的仿真分析,验证了该方法的有效性和精确性。在辨识准确率相当的情况下,该方法比常用人工智能类方法(如ANN,SVM等)所需训练样本更少、收敛更快。 展开更多

关键词 暂态稳定评估 机器学习 双阶段并行隐马尔科夫 模式识别

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先前学习评价:一种非正式学习评价方式的实证研究 被引量：15

7

作者 王迎 殷双绪 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2012年第1期133-137,共5页

先前学习评价是当前国际成人高等教育领域普遍采用的、针对非正式学习的一种评价方式。本研究基于体验式学习理论,选取参与远程高等教育且具有一定工作经验的92名成人学生为研究对象,在广播电视大学教学系统开展了先前学习评价的实证研... 先前学习评价是当前国际成人高等教育领域普遍采用的、针对非正式学习的一种评价方式。本研究基于体验式学习理论,选取参与远程高等教育且具有一定工作经验的92名成人学生为研究对象,在广播电视大学教学系统开展了先前学习评价的实证研究。研究发现,测评人员对评价标准的理解与应用存在偏差,学生对先前学习评价的认识有待进一步加强,特别是让学生清楚评估中的相关责任、评估方法等,以及整个先前学习评价工作的评价与监督机制尚不健全。基于此,本研究总结了先前学习评价的一般操作流程,并提出建立申请制度,加强审核学生所提供材料、证据等的真实性,向学生提供申请前的自我测试以及为学生提供反馈和审查评估结果的机会等四个方面的改进措施。研究希望促进两个"成果转化",一是通过先前学习评价的实证研究,对在职人员通过非正式学习获得的知识、能力或技能给予合理的"成果转化",进一步推动我国针对成人非正式学习评价的研究;二是希望将研究成果进行"成果转化",变为学历教育、在职人员教育与终身教育融合的一种推进机制。 展开更多

关键词 先前学习评价 实证研究 成人教育

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先前学习评价:国际发展的经验与分析 被引量：13

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作者 王迎 《现代远程教育研究》 CSSCI 2012年第3期43-52,69,共11页

先前学习评价是对成人非正式学习所获得的知识、技能或能力加以测评、认可并授予相关证明的一种评价方式。从美国、英国、加拿大、法国和澳大利亚的先前学习评价实践来看,先前学习评价为推动与实现终身学习提供了具体途径,对个体职业发... 先前学习评价是对成人非正式学习所获得的知识、技能或能力加以测评、认可并授予相关证明的一种评价方式。从美国、英国、加拿大、法国和澳大利亚的先前学习评价实践来看,先前学习评价为推动与实现终身学习提供了具体途径,对个体职业发展产生了重要影响,促进了高等教育机构办学的转变,促进了国际范围的人才流动。这些国际经验对我国开展先前学习评价的实践意义是:提供了质量保证措施,包括政策、实施机构、实施流程与范围、评价标准、实施团队和模式经验等。这都对我国学分银行建设、学习成果认证制度建立、非正式学习成果识别和学分转换等方面的政策制定者、研究者以及在操作性层面上予以实施的践行者等提供重要的参考。 展开更多

关键词 成人教育 先前学习评价 学习成果认证 国际经验

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先前学习成果认证的比较研究 被引量：6

9

作者 岑建 楼世洲 《职业技术教育》 北大核心 2020年第18期6-11,共6页

先前学习成果认证是国家资格框架和终身学习的基础性制度,对开发人力资源和促进人才的跨国流动有着重要的作用。欧盟成员国、美国、澳大利亚、加拿大等国家经过多年的实践探索,已经建立了一套包括认证范畴与原则、主体与对象、内容与标... 先前学习成果认证是国家资格框架和终身学习的基础性制度,对开发人力资源和促进人才的跨国流动有着重要的作用。欧盟成员国、美国、澳大利亚、加拿大等国家经过多年的实践探索,已经建立了一套包括认证范畴与原则、主体与对象、内容与标准、方式与路径等基本要素的比较成熟的先前成果认证制度。我国可从中借鉴成功经验,着力在人才评价、认证制度、质量保证、配套制度等方面探索建立我国先前学习成果认证制度。 展开更多

关键词 先前学习 成果认证 非正规学习 非正式学习 学分银行

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先前学习认定的理论价值及实践向度——以美国纽约州立大学帝国州立学院为例 被引量：8

10

作者 国兆亮 于洪波 范梦 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第5期46-53,共8页

先前学习认定能够将成人学习者在非正式或非正规学习中获得的知识与技能转化为学分,不仅可以减轻成人课业负担,缩短修业年限,而且能够避免教育资源重复配置,有效推动终身学习的发展。本研究旨在通过梳理和分析国外先前学习认定的理论和... 先前学习认定能够将成人学习者在非正式或非正规学习中获得的知识与技能转化为学分,不仅可以减轻成人课业负担,缩短修业年限,而且能够避免教育资源重复配置,有效推动终身学习的发展。本研究旨在通过梳理和分析国外先前学习认定的理论和实践,提出符合我国先前学习认定的对策。研究首先通过概念和理论分析,阐述了先前学习认定的概念内涵和理论价值;然后通过文献分析、比较分析和案例分析,对国外高校先前学习认定政策及程序做了整体梳理和比较,特别是对帝国州立学院的先前学习认定的理论原则、主体机构、模式流程和质量保障等方面做了详细的阐述和分析;最后,结合我国终身教育的实际情况,文章提出了开放大学先前学习认定的理论价值和实践操作等方面的建议,希望能够推动开放大学先前学习成果的认定与转换,进而促进我国学分认证与转换制度的建立和完善。 展开更多

关键词 先前学习认定 帝国州立学院 开放大学

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“卓越评估”:美国高等教育自愿问责改革的动向与思考 被引量：2

11

作者 柳亮 《国家教育行政学院学报》 CSSCI 北大核心 2018年第3期69-76,共8页

随着美国高等教育自愿问责的发展,"卓越评估"成为在高等教育协会组织框架下,对全美开展学生学习结果评估活动的院校进行认可的改革首创。它体现出了聚焦校级层面学习结果评估,转向评估过程认可,强调评估结果对院校改进提升效... 随着美国高等教育自愿问责的发展,"卓越评估"成为在高等教育协会组织框架下,对全美开展学生学习结果评估活动的院校进行认可的改革首创。它体现出了聚焦校级层面学习结果评估,转向评估过程认可,强调评估结果对院校改进提升效果的设计思路,以及"组织化的多样性"的设计主线。"卓越评估"在运行中取得了初步成效,代表了自愿问责的改革动向与学习评估的范式转变,具有重要的启示意义和借鉴价值。 展开更多

关键词 “卓越评估” 认可 学生学习结果 自愿问责

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基于改进双线性网络的腕骨区域骨龄评估方法 被引量：2

12

作者 丁维龙 余鋆 +1 位作者 李涛 丁潇 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第5期511-519,共9页

目前,基于深度学习的骨龄分类方法一般采用全手图像作为输入,或者通过标注额外的边界框或关键点来挖掘局部信息。针对全手图像骨龄评估方法容易丢失局部细节信息的问题,提出一种利用腕骨区域特征的骨龄评估方法,该方法将手腕骨的腕关节... 目前,基于深度学习的骨龄分类方法一般采用全手图像作为输入,或者通过标注额外的边界框或关键点来挖掘局部信息。针对全手图像骨龄评估方法容易丢失局部细节信息的问题,提出一种利用腕骨区域特征的骨龄评估方法,该方法将手腕骨的腕关节区域图像作为研究对象,在仅使用单区域图像标注的前提下,利用细粒度识别模型中局部关注和判别细微差异的能力进行骨龄评估。为了提高骨龄评估的精确度,对细粒度识别网络B-CNN(Bilinear CNN)进行改进,在其基础特征提取网络中加入融合了残差结构和注意力机制的特征学习网络,并且根据骨龄预测值的分布特点改进损失函数。经过数据实验,与AlexNet,ResNet和DenseNet等图像分类模型进行比较,结果表明笔者方法有效地提升了模型识别的能力。与现有的全手图像和额外标注的方法相比,笔者方法在仅使用单区域标注的情况下,提高了骨龄评估的准确率。 展开更多

关键词 细粒度图像识别 深度学习 损失函数 骨龄评估 医学图像

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基于迁移学习的人脸图像质量评估 被引量：2

13

作者 程换新 侯晓克 《电子测量技术》 2019年第12期113-117,共5页

随着科学技术和经济的快速发展以及社会的不断进步,人们的安全意识不断提高,人脸识别这一生物特征识别的关键技术之一被广泛应用于电子政务、计算机登录、门禁和电子商务等领域。但实际应用中输入人脸的图片质量严重影响到了人脸识别系... 随着科学技术和经济的快速发展以及社会的不断进步,人们的安全意识不断提高,人脸识别这一生物特征识别的关键技术之一被广泛应用于电子政务、计算机登录、门禁和电子商务等领域。但实际应用中输入人脸的图片质量严重影响到了人脸识别系统发挥其准确性及智能性,因此针对人脸图像质量的问题提出基于迁移学习的人脸图像质量评估算法。在识别之前,对自建的人脸图像数据集归一化预处理后,再将数据集在tensorflow的框架上利用迁移学习的方式对Mobilenet网络再次训练,得到人脸图像的质量评估模型,过滤筛选出符合识别算法质量要求的人脸图像。并将本论文的方法与Inception模型对比,实验表明迁移压缩后的Mobilenet模型的准确率略有降低,但模型的参数量也大幅减少,因此,提高了模型的运算效率。 展开更多

关键词 人脸识别 迁移学习 Mobilenet 图像质量评价 人脸图像质量评估

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视频人脸图像质量评估及其在课堂点名系统中的应用 被引量：9

14

作者 方冠男 胡骞鹤 +1 位作者 方书雅 刘守印 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第10期140-146,251,共8页

班级课堂考勤是课堂管理的有效手段之一,可以有效地监督学生按时上课,保证课堂的教学质量。近年来,深度学习在静态图像人脸识别方面已经取得较大进展。但在课堂环境下的视频流中,课堂环境人脸位置不一、人体不停运动和姿态偏移较大等现... 班级课堂考勤是课堂管理的有效手段之一,可以有效地监督学生按时上课,保证课堂的教学质量。近年来,深度学习在静态图像人脸识别方面已经取得较大进展。但在课堂环境下的视频流中,课堂环境人脸位置不一、人体不停运动和姿态偏移较大等现象会导致关键帧中检测到的部分人脸区域存在人脸尺寸较小、运动模糊与像素低等问题。在传统人脸识别系统中引入人脸图像质量评估方法。通过该评估方法自动筛选出关键帧中人脸特征明显的图像,以保证人脸识别系统在课堂环境中的有效性和鲁棒性。实验结果表明,该人脸质量评估方法可以准确地过滤人脸特征不明显的关键帧,有效地提高了人脸识别系统的准确率,大大提高了课堂点名的效率。 展开更多

关键词 课堂点名 人脸识别 人脸喷量评估 视频流 深度学习

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基于机器学习和非参数估计的PM_(2.5)风险评估 被引量：5

15

作者 周琪 于洋 +1 位作者 刘苗苗 毕军 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3554-3560,共7页

为开展区域风险评估,融合手机信令、气象和地理信息等多源数据,引入随机森林机器学习、非参数估计分位数图示法和非监督学习K-mean等方法,构建了区域PM_(2.5)风险评估及特征识别评价框架,在南京市区以0.3km分辨率网格为基础单元开展了... 为开展区域风险评估,融合手机信令、气象和地理信息等多源数据,引入随机森林机器学习、非参数估计分位数图示法和非监督学习K-mean等方法,构建了区域PM_(2.5)风险评估及特征识别评价框架,在南京市区以0.3km分辨率网格为基础单元开展了案例研究.结果表明,该技术既可有效模拟PM_(2.5)浓度时空分布,十折交叉验证R^(2)达到0.76,证明了准确度较高,并基于此识别出4种主要污染特征;也可有效捕捉短期人口流动导致的风险,在污染浓度不变的情况下短期人口流动会导致风险增加0.30~0.97倍.综合PM_(2.5)浓度和人口分布,识别出4种主要暴露风险模式,其中,研究区域6.5%的面积为高风险地区,23.0%的面积为低风险地区.“十四五”期间应加快现代科学技术在环境保护领域的应用,实施网格化和差异化的风险控制政策,维护人群健康. 展开更多

关键词 PM_(2.5) 机器学习 非参数估计 暴露风险评估 特征识别

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机器学习在生态环境损害鉴定评估领域的应用前景 被引量：4

16

作者 武子豪 吴礼滨 +5 位作者 洪伟 丁泽聪 易皓 张晓园 曾子龙 崔恺 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2860-2868,共9页

生态环境损害鉴定评估工作是环境行政处罚的重要依据,随着近年来生态环境损害案件的不断发生,损害鉴定工作流程复杂、案件资料分析工作量大、数据缺失严重等问题不断显现,如现场勘察耗时耗力、污染物溯源困难、基线不清、损害赔偿金额... 生态环境损害鉴定评估工作是环境行政处罚的重要依据,随着近年来生态环境损害案件的不断发生,损害鉴定工作流程复杂、案件资料分析工作量大、数据缺失严重等问题不断显现,如现场勘察耗时耗力、污染物溯源困难、基线不清、损害赔偿金额难以确定等。为解决这些问题,本文探讨了机器学习在生态环境损害鉴定评估中的应用前景。近几年,机器学习凭借其强大的计算能力,已在数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域发挥了重要作用,通过综述机器学习在上述领域的已有进展,结合生态环境损害鉴定评估总体工作流程,本文深入探究了机器学习在损害鉴定评估中的应用前景,分析了机器学习在鉴定评估工作中的挑战和局限性,指明机器学习的应用可以提高损害鉴定评估的工作效率,促进损害鉴定评估有序化、系统化发展。 展开更多

关键词 生态环境损害鉴定评估 机器学习 图像识别 自然语言处理

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