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基于YOLOv5s-Ghost的PCB缺陷检测系统设计 被引量:2
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作者 冯桑 温佳旺 +1 位作者 张泳 陈兴彬 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期354-357,361,共5页
这里针对常见的PCB制造缺陷,设计了一种了基于卷积神经网络的视觉检测系统。首先搭建了包括图像采集、检测结果显示与标记等模块的系统平台。通过数据采集平台拍摄PCB样本作为训练数据,使用均值滤波和数据增强技术对图像进行处理和扩充... 这里针对常见的PCB制造缺陷,设计了一种了基于卷积神经网络的视觉检测系统。首先搭建了包括图像采集、检测结果显示与标记等模块的系统平台。通过数据采集平台拍摄PCB样本作为训练数据,使用均值滤波和数据增强技术对图像进行处理和扩充,并利用SRGAN算法进行了超分辨率重建。使用GhostNET中的Ghost module对YOLOv5s进行了轻量化改进,实验结果表明,该系统具有较高的准确率,在识别准确度方面达到93%,标记准确率达到98%,同时模型的参数量压缩了48%,能够满足实际检测需求。 展开更多
关键词 机器视觉 YOLOv5 缺陷检测 轻量化
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基于线性-对数响应相机的HDR图像融合算法
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作者 张磊 柳凯元 +1 位作者 李昱天石 常玉春 《液晶与显示》 北大核心 2025年第7期1046-1055,共10页
针对高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像生成任务,为了解决现有方法存在的多曝光图像采集时间长、动态场景存在帧间偏移、算法参数量及计算量大等问题,本文基于线性对数响应相机,提出了一种轻量化的HDR图像融合算法,并采集了一个... 针对高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像生成任务,为了解决现有方法存在的多曝光图像采集时间长、动态场景存在帧间偏移、算法参数量及计算量大等问题,本文基于线性对数响应相机,提出了一种轻量化的HDR图像融合算法,并采集了一个多增益灰度图像数据集。首先,使用改进的多尺度残差模块提取输入图像的多层次特征并提升特征维度;其次,将多层次特征输入引入深度可分离卷积的Attention-UNet结构中,提取特征中多层次信息并对特征进行融合;再次,使用逐点卷积对图像的深度特征进行融合,输出兼容标准显示设备的高动态范围图像,无需额外的色调映射;最后,比较各消融结构的性能及参数量和计算量,得到在保证融合效果的同时又使网络轻量化的最优解。实验结果表明,本文提出的算法在主观视觉效果和客观评价指标方面均具有较好表现,MEF-SSIM为0.9866,视觉保真度为1.76,平均梯度为3.94,空间频率为14.32。本文提出的高动态图像融合算法在多增益图像间存在显著差异的情况下仍能保持优异的融合效果和鲁棒性,且具有轻量化的特点,模型参数量仅为0.612M,计算复杂度为7.254 GFLOPs。 展开更多
关键词 高动态图像 图像融合 无监督学习 注意力机制 轻量化
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基于FNM-Net的轻量级遥感目标检测算法
3
作者 文斌 张俊 +2 位作者 王浚银 王子豪 丁弈夫 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期1-10,共10页
针对现阶段遥感目标检测精度低、速度慢、模型参数量大的问题,提出基于改进YOLOv7-tiny的FNM-Net轻量级遥感目标检测网络。首先,引入轻量级特征提取网络Faster-Net替换原有主干网络,避免网络对特征图的冗余覆盖;其次,引入焦点调制模块,... 针对现阶段遥感目标检测精度低、速度慢、模型参数量大的问题,提出基于改进YOLOv7-tiny的FNM-Net轻量级遥感目标检测网络。首先,引入轻量级特征提取网络Faster-Net替换原有主干网络,避免网络对特征图的冗余覆盖;其次,引入焦点调制模块,提出空间信息整合模块(SIIM)来构建新型路径聚合网络,解决特征融合过程中信息冗余和忽略层内特征的问题;然后,针对遥感目标尺度变化大的特点提出多细粒度检测头;最后,采用基于层自适应幅度剪枝(LAMP)评分的剪枝方法,修剪权值较小的连接,减少参数量和计算量并提高检测速度。该方法在公开数据集RSOD上进行验证,结果表明,相比基线模型,参数量减少51.2%,计算量(FLOPs)减少55.2%,检测速度提升6.5 f/s,mAP提升2.1%。同时,在NWPU VHR-10数据集上验证了其泛化能力。 展开更多
关键词 遥感目标检测 FNM-Net 轻量级 剪枝 改进YOLOv7-tiny SIIM
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YOLOv8n-HCDP:轻量化木材缺陷检测模型
4
作者 唐健强 徐梓敬 +2 位作者 徐凯宏 程仁轩 高俊哲 《木材科学与技术》 北大核心 2025年第4期89-97,共9页
针对木材缺陷检测领域中深度学习模型参数量大,分类检测准确率不高的问题,提出一种基于YOLOv8n的轻量化检测模型YOLOv8n-HCDP。首先,构建轻量化骨干网络HgNetv2(high performance GPU network v2),随后利用动态头(dynamic head)融合轻... 针对木材缺陷检测领域中深度学习模型参数量大,分类检测准确率不高的问题,提出一种基于YOLOv8n的轻量化检测模型YOLOv8n-HCDP。首先,构建轻量化骨干网络HgNetv2(high performance GPU network v2),随后利用动态头(dynamic head)融合轻量级跨尺度特征融合模块(cross-scale feature fusion module,CCFM)得到全新的CCFM-dy模块代替传统的颈部网络和检测头,从而减少模型参数量和计算量;引入动态卷积(dynamic convolution),使网络在保持低计算量的同时从大规模训练中获益;最后,引入创新的PPC结构替换C2f(CSP bottleneck)结构,进一步轻量化模型。结果表明:相较于基准模型,改进模型的参数量减少54.15%,计算量减少44.44%,体积减少51.42%,平均精度均值(mean average precision,mAP)提升2.0%,更适合在硬件资源受限的嵌入式设备上部署。 展开更多
关键词 木材缺陷检测 YOLOv8n 轻量化 HgNetv2 平均精度均值
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基于改进YOLOv8n-Pose的疲劳驾驶检测
5
作者 蔡忠祺 林珊玲 +3 位作者 林坚普 吕珊红 林志贤 郭太良 《液晶与显示》 北大核心 2025年第4期617-629,共13页
针对目前驾驶员疲劳检测算法存在检测过程复杂、参数多、精度低、运行速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n-Pose的轻量级模型。该模型优化了YOLOv8n-Pose的结构。首先,在模型主干网络中,引入Ghost卷积减少模型参数量和不必要的卷积... 针对目前驾驶员疲劳检测算法存在检测过程复杂、参数多、精度低、运行速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n-Pose的轻量级模型。该模型优化了YOLOv8n-Pose的结构。首先,在模型主干网络中,引入Ghost卷积减少模型参数量和不必要的卷积计算。其次,引入Slim-neck融合主干网络提取的不同尺寸特征,加速网络预测计算。同时在颈部网络添加遮挡感知注意力模块(SEAM),强调图像中的人脸区域并弱化背景,改善关键点定位效果。最后,在检测头部分提出一种GNSC-Head结构,引入共享卷积,并将传统卷积的BN层优化成更稳定的GN层,有效节省模型的参数空间和计算资源。实验结果显示,改进后的YOLOv8n-Pose相较于原始算法,mAP@0.5提高了0.9%,参数量和计算量各减少了50%,同时FPS提高了8%,最终的疲劳驾驶识别率达到93.5%。经验证,本文算法在轻量化的同时能够保持较高的检测精度,并且能够有效识别驾驶员状态,为车辆边缘设备的部署提供有力支撑。 展开更多
关键词 疲劳驾驶检测 深度学习 YOLOv8n-Pose 轻量化 注意力机制
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LW-YOLOv7SAR:轻量SAR图像目标检测方法 被引量:1
6
作者 邹珺淏 任酉贵 +3 位作者 冷芳玲 鲍玉斌 张天成 于戈 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期143-150,共8页
针对SAR场景的小目标、多噪声、复杂等特征,以及舰船目标场景的优化轻量检测模型需求,基于YOLOv7-tiny框架裁剪与优化,提出了可用于SAR舰船图像的轻量检测网络LW-YOLOv7SAR.它通过重参数化和Shuffle技巧,并结合GhostConv模块去除冗余信... 针对SAR场景的小目标、多噪声、复杂等特征,以及舰船目标场景的优化轻量检测模型需求,基于YOLOv7-tiny框架裁剪与优化,提出了可用于SAR舰船图像的轻量检测网络LW-YOLOv7SAR.它通过重参数化和Shuffle技巧,并结合GhostConv模块去除冗余信息的思想和方法,轻量化了模型,同时增强了模型多尺度信息提取的效率;为了便于部署和移植,模型使用易部署的激活函数hard-Swish和ReLU6.此外,在主干层引入结合空间通道注意力的软阈值化模块,增加了模型的去噪和泛化能力;为了提高小目标的检测精度,在模型中引入了加权的多尺度特征融合.经过理论分析和实验验证发现,对比YOLOv7-tiny, LW-YOLOv7SAR模型减少89%计算量、90%参数量、90%权重文件大小,由于减小了运算量,实现了模型推理时的功耗降低,因此也更符合绿色计算要求;在SSDD数据集上的检测准确率可达97.6%. 展开更多
关键词 YOLOv7-tiny 合成孔径雷达 舰船检测 小目标检测 软阈值化 轻量化
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Neuro-fuzzy systems in determining light weight concrete strength
7
作者 Seyed Vahid RAZAVI TOSEE Mehdi NIKOO 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第10期2906-2914,共9页
The adaptive neuro-fuzzy inference systems(ANFIS)are widely used in the concrete technology.In this research,the compressive strength of light weight concrete was determined.To this end,the scoria percentage and curin... The adaptive neuro-fuzzy inference systems(ANFIS)are widely used in the concrete technology.In this research,the compressive strength of light weight concrete was determined.To this end,the scoria percentage and curing day variables were used as the input parameters,and compressive strength and tensile strength were used as the output parameters.In addition,100 patterns were used,70%of which were used for training and 30%were used for testing.To assess the precision of the neuro-fuzzy system,it was compared using two linear regression models.The comparisons were carried out in the training and testing phases.Research results revealed that the neuro-fuzzy systems model offers more potential,flexibility,and precision than the statistical models. 展开更多
关键词 neuro-fuzzy systems compressive strength light weight concrete linear regression model
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基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法 被引量:1
8
作者 文家燕 周志文 +1 位作者 辛华健 谢广明 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期164-171,共8页
针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空... 针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空间金字塔池化结构,实现模型参数量的压缩;其次,在ELAN-L模块中扩展梯度传输路径的分支,解决了模型压缩造成的通道信息缺失问题,提升了特征信息的提取能力;最后,将网络中下采样部分替换为Involution模块,降低参数冗余,增强网络对全局的捕获能力。实验结果表明,改进的YOLOv7-tiny算法能够更好地适应复杂高空作业场景,在开源数据集上具备良好的性能。该算法的平均检测精度达到94.7%,较原模型提升1.5%,参数量较原模型下降11.6%,实验结果验证了算法改进措施的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 安防装备 高空作业 YOLOv7-tiny 轻量化 INVOLUTION
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基于ID-YOLO的数字仪表检测方法 被引量:1
9
作者 翟永杰 徐蔚 +3 位作者 韩宇辰 杨珂 赵宽 白云山 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6775-6782,共8页
当前针对数字式仪表检测算法在边缘设备具有实时性差、泛化性差的问题,对此提出一种采用ID-YOLO(instrument detection-you only look once)模型的变电站数字仪表检测识别方法。所提算法以YOLOv5模型为基础,首先设计轻量骨干网络(light ... 当前针对数字式仪表检测算法在边缘设备具有实时性差、泛化性差的问题,对此提出一种采用ID-YOLO(instrument detection-you only look once)模型的变电站数字仪表检测识别方法。所提算法以YOLOv5模型为基础,首先设计轻量骨干网络(light weight-YOLO, LW-YOLO)提取图像特征,降低网络参数,提高检测实时性;然后设计了一种双级路由注意力模块(bi-level routing attention moudle, BRAM),提高网络对小数点的检测精度以及网络的鲁棒性和泛化性;最后,引入损失函数α-IoU,通过设定不同的可调节参数α数值得到更准确的真实框与预测框的交并比计算,可以提高模型的检测精度。结果表明:相比于其他基于深度学习的数字仪表检测识别方法,所提方法在不同显示方式的数字仪表识别任务上具有更好的准确性和泛化性,而且可以在检测准确率领先的情况下,将模型在边缘设备上的检测速度从6.87帧/s提升至8.77帧/s,其实时性和检测精度均能够满足实际变电站智能数据采集、检测识别的工程需要。 展开更多
关键词 数字仪表 YOLO(you only look once) 边缘设备 目标检测 轻量化
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1990-2020年长三角地区生境质量与夜间灯光的空间关系 被引量:1
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作者 彭建 吕俭 杨灿灿 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期155-165,共11页
基于1990-2020年长三角地区的土地利用数据和夜间灯光数据,运用InVEST生境质量评估模型、双变量空间自相关、相关系数对生境质量与夜间灯光的时空关系进行研究,并应用地理加权回归和归纳法分析两者的响应规律,结果表明:(1)浙江省总体上... 基于1990-2020年长三角地区的土地利用数据和夜间灯光数据,运用InVEST生境质量评估模型、双变量空间自相关、相关系数对生境质量与夜间灯光的时空关系进行研究,并应用地理加权回归和归纳法分析两者的响应规律,结果表明:(1)浙江省总体上生境最优且城镇发展最快,安徽省在城镇快速发展的同时生境相对下降最少,生境质量和夜间灯光空间分布格局呈现出与区位、地形等因素的空间耦合性。(2)长三角地区生境质量与夜间灯光指数随着时间的发展空间上的依赖性越来越强,聚类模式主要为高-低、低-高及低-低3种。高-低聚类区域主要分布在浙江省和安徽省的南部、西部的山地丘陵,研究期内呈现缩小的趋势;低-高聚类区域在长三角东部平原区呈集聚分布、北部平原丘陵区呈零散分布,呈现扩张趋势。(3)不同年份各省份生境质量与夜间灯光指数呈显著负相关,且经济越发达的省份,生境质量与夜间灯光指数的负相关关系越强;生境质量与夜间灯光指数呈高度负相关的区县主要分布在长江下游沿岸和浙江省东部,相关性不显著的区县主要分布在安徽省、江苏省的北部,变化类型以负相关关系持续增强型占比最高。(4)生境质量与夜间灯光指数的相关关系随着城市发展呈U型变化,即随着城市发展,生境质量与夜间灯光指数的负相关关系先增强后下降。研究结果可为长三角城市可持续发展、生境调控提供前期基础。 展开更多
关键词 生境质量 夜间灯光影像 空间关系 演变规律 地理加权回归 长三角地区
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基于YOLOv8改进的密集行人检测算法:MER-YOLO 被引量:21
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作者 王泽宇 徐慧英 +3 位作者 朱信忠 李琛 刘子洋 王子奕 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期1050-1062,共13页
在大型人员密集的场所中,人群异常聚集情况时有发生,对自动驾驶和大型公共场所人流量监控系统等应用场景中涉及到的密集行人检测技术带来了一定挑战,新一代的密集行人检测技术要求精确度更高、计算开销更小、检测速度更快以及部署更加... 在大型人员密集的场所中,人群异常聚集情况时有发生,对自动驾驶和大型公共场所人流量监控系统等应用场景中涉及到的密集行人检测技术带来了一定挑战,新一代的密集行人检测技术要求精确度更高、计算开销更小、检测速度更快以及部署更加方便等。针对上述需求,提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级密集行人检测算法MER-YOLO,首先采用MobileViT作为主干网络,提升模型在总体上对行人聚集区域的特征提取能力;引入EMA注意力机制模块,对全局信息进行编码,通过维度交互来进一步聚合像素级特征,并结合160×160尺度的检测头加强小目标检测能力;使用排斥损失(Repulsion Loss)作为边界框损失函数,减少了人群密集情况下小目标行人的漏检误检的情况。实验结果表明,相较于YOLOv8n,MER-YOLO行人检测算法在Crowd Human数据集上mAP@0.5提升了4.5%,在WiderPerson数据集上mAP@0.5提升了2.1%,同时只有3.1×10^(6)的参数量和9.8 GFLOPs,满足低算力兼顾高精度的部署需求。 展开更多
关键词 目标检测 行人检测 轻量化 注意力机制
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Influence of expanded polystyrene size on deformation characteristics of light weight soil 被引量:15
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作者 侯天顺 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第11期3320-3328,共9页
Deformation characteristics of light weight soil with different EPS (expanded polystyrene) sizes were investigated by consolidation tests.The results show that the confined stress-strain relation curve is in S shape,w... Deformation characteristics of light weight soil with different EPS (expanded polystyrene) sizes were investigated by consolidation tests.The results show that the confined stress-strain relation curve is in S shape,which has a good homologous relation with e-p curve and e-lgp curve,and three types of curves reflect obvious structural characteristics of light weight soil.When cement mixed ratio and EPS volume ratio are the same for different specimens,structural strength decreases with the increase of EPS size,but compressibility indexes basically keep unchanged within the structural strength.The settlement of light weight soil can be divided into instantaneous settlement and primary consolidation settlement.It has no obvious rheology property,and 90% of total consolidation deformation can be finished in 1 min.Settlement-time relation of light weight soil can be predicted by the hyperbolic model.S-lgt curve of light weight soil is not in anti-S shape.It is proved that there is no secondary consolidation section,so consolidation coefficient cannot be obtained by time logarithm method.Structural strength and unit price decrease with the increase of EPS size,but the reducing rate of the structural strength is lower than that of the unit price,so the cost of mixed soil can be reduced by increasing the EPS size.The EPS beads with 3-5 mm in diameter are suggested to be used in the construction process,and the prescription of mixed soil can be optimized. 展开更多
关键词 light weight soil expanded polystyrene (EPS) size effect one-dimensional consolidation theory compressibility index structural strength consolidation test
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基于改进U-Net的轻量级输电线分割算法 被引量:1
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作者 胡冠华 张永雷 申立群 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期211-218,共8页
为了提高输电线路的巡检效率,保证输电线的分割精度和速度,本文提出基于改进U-Net的轻量级网络GU-Net。首先,以U-Net网络为基础,在编码器部分引入轻量化主干提取网络Ghost-Net;然后采用双线性插值方法完成上采样,并利用深度可分离卷积... 为了提高输电线路的巡检效率,保证输电线的分割精度和速度,本文提出基于改进U-Net的轻量级网络GU-Net。首先,以U-Net网络为基础,在编码器部分引入轻量化主干提取网络Ghost-Net;然后采用双线性插值方法完成上采样,并利用深度可分离卷积代替部分普通卷积;最后在训练过程引入多损失函数以解决输电线和背景像素占比不平衡问题,并采用迁移学习策略训练模型。在E-Wire输电线数据集上测试,GU-Net网络的MIoU和F1-score分别为80.04%和87.77%,与现有的轻量化输电线语义分割网络Wire-Detection相比分别提升了4.26%和2.96%,且分割速度几乎没有损失,参数量约是它的20%。实验结果表明,本文提出的算法能够实现快速高效、轻量化地分割出复杂图像中的输电线。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 编解码网络 轻量化 输电线路
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基于R-YOLOv7和MIMO-CTFNet的指针式仪表自动读数方法 被引量:1
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作者 李盛涛 侯立群 董亚松 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1313-1327,共15页
针对现有方法中表盘关键信息提取过程繁琐、读数误差较大和相机抖动导致的运动模糊问题,提出了一种基于R-YOLOv7和MIMO-CTFNet的指针式仪表自动读数方法。首先,构建兼顾精度和轻量化的R-YOLOv7算法实现指针式仪表表盘和表盘关键信息检测... 针对现有方法中表盘关键信息提取过程繁琐、读数误差较大和相机抖动导致的运动模糊问题,提出了一种基于R-YOLOv7和MIMO-CTFNet的指针式仪表自动读数方法。首先,构建兼顾精度和轻量化的R-YOLOv7算法实现指针式仪表表盘和表盘关键信息检测;然后,设计了MIMO-CTFNet算法以实现运动模糊仪表图像的复原;最后,利用提取的表盘关键信息进行基于小刻度线的角度法读数。实验结果表明改进后的R-YOLOv7在表盘关键信息检测数据集上所需的参数量、FLOPs、ADT和mAP50:95分别为12M个、60.30G次、17.04ms和86.5%;改进后的MIMO-CTFNet算法在采集的运动模糊数据集上的PSNR和SSIM分别达到33.05 dB和0.9353;该读数方法的读数最大引用误差为0.35%,需要运动模糊处理和无需运动模糊处理的图像读数时间分别为0.561 s和0.128 s,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 指针式仪表 R-YOLOv7 MIMO-CTFNet 自动读数 轻量化
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基于CFAR-CNN的轻量级海上目标检测 被引量:2
15
作者 刘世琦 匡华星 杨昊成 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第3期312-320,共9页
针对海防雷达分辨率低、实时性要求高及传统CFAR算法难以满足日益精细的现代化战争需求的问题。本文将传统的CA-CFAR算法融入到计算机视觉的两阶段目标检测框架中,形成了一种轻量、高效的雷达实时目标检测算法。首先使用低门限CFAR(Lo-C... 针对海防雷达分辨率低、实时性要求高及传统CFAR算法难以满足日益精细的现代化战争需求的问题。本文将传统的CA-CFAR算法融入到计算机视觉的两阶段目标检测框架中,形成了一种轻量、高效的雷达实时目标检测算法。首先使用低门限CFAR(Lo-CFAR)来判断诸多潜在目标的真实位置或虚警位置。然后,根据点迹位置信息和雷达回波距离-方位图做数据切片。最后,采用高性能分类器对数据切片进行训练。实测数值实验表明:与传统CFAR,Faster R-CNN算法相比,所提方法在提高检测概率、抑制虚警和轻量时效性方面有显著优势。 展开更多
关键词 雷达目标检测 二阶段 轻量化 神经网络 数据切片
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基于DMSP/OLS-NPP/VIIRS夜间灯光数据的滇中城市群人均能源消费碳排放
16
作者 尤宁 韩立波 +3 位作者 李世强 朱大明 宋炜炜 侯海燕 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期764-772,781,共10页
基于DMSP/OLS-NPP/VIIRS夜间灯光数据集反演滇中城市群能源消费碳排放;利用Global Moran's I、LISA指标、时空跃迁矩阵,量化2006-2021年滇中城市群人均能源消费碳排放的时空动态;通过时空地理加权自回归模型分析人均碳排放驱动因素... 基于DMSP/OLS-NPP/VIIRS夜间灯光数据集反演滇中城市群能源消费碳排放;利用Global Moran's I、LISA指标、时空跃迁矩阵,量化2006-2021年滇中城市群人均能源消费碳排放的时空动态;通过时空地理加权自回归模型分析人均碳排放驱动因素.结果表明,滇中城市群人均能源消费碳排放量之间存在正的空间相关性,且相关性持续波动上升;高-高集群主要分布在滇中城市群的核心区域,低-低集群主要位于西北方;县域人均碳排放的集聚类型相对稳定,有路径依赖效应,4种类型跃迁占主导地位,但趋势在逐渐减弱,空间凝聚度在2006-2009年达到91.84%,2017-2021年为69.39%;碳排放强度、总人口、城市化率、第二产业份额、第三产业份额、人均GDP是人均碳排放的主要驱动因素,人均GDP的作用在减弱,碳排放强度的作用在逐渐增强. 展开更多
关键词 滇中城市群 碳排放 夜间灯光数据 空间分异 时空地理加权自回归模型
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基于Bi-LSTM神经网络的室内可见光定位方法 被引量:2
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作者 王乐乐 秦岭 +1 位作者 胡晓莉 赵德胜 《光通信技术》 北大核心 2024年第2期36-41,共6页
双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络由于超参数众多,难以获得最优系统模型。同时,考虑到灰狼优化(GWO)算法可能过早收敛的情况,提出了一种采用GWO结合粒子群(GWO-PSO)算法优化Bi-LSTM神经网络的单灯定位方法。通过优化网络中的学习率、隐... 双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络由于超参数众多,难以获得最优系统模型。同时,考虑到灰狼优化(GWO)算法可能过早收敛的情况,提出了一种采用GWO结合粒子群(GWO-PSO)算法优化Bi-LSTM神经网络的单灯定位方法。通过优化网络中的学习率、隐藏神经元个数等超参数,提高系统的稳定性和定位精度。最后,采用加权K邻近(WKNN)算法对误差较大的点进行优化,以获得更精确的定位位置。仿真结果表明,在3 m×3.6 m×3 m的室内环境中,所提定位方法的平均定位误差为3.57 cm,其中90%的定位误差在6 cm内。 展开更多
关键词 可见光定位 双向长短时记忆 灰狼结合粒子群 加权K近邻
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水利工程中数字孪生虚拟实体轻量化研究 被引量:3
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作者 孙少楠 董国玉 +1 位作者 焦红波 李博宇 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第1期168-174,共7页
近年来,数字孪生技术在水利领域正在快速发展。其中,数字孪生数据底板存储着水利工程全生命周期中的信息,存在数据量庞大、管理复杂、更新成本增加等问题。同时,以WebGL为核心引擎渲染加载的应用层数字孪生平台受网络带宽和计算机性能... 近年来,数字孪生技术在水利领域正在快速发展。其中,数字孪生数据底板存储着水利工程全生命周期中的信息,存在数据量庞大、管理复杂、更新成本增加等问题。同时,以WebGL为核心引擎渲染加载的应用层数字孪生平台受网络带宽和计算机性能的限制,面临着轻量化处理的挑战。针对数字孪生虚拟实体维度中的几何模型数据,利用改进QEM(Quadric Error Metrics,二次误差测度)算法和Low-Poly算法进行轻量化处理,选取水轮机导水机构作为案例,研究在满足数字孪生业务需求下的最优简化程度。结果表明:轻量化的处理是必要的;轻量化处理后的模型文件大小大幅度减小;在满足数字孪生精细度等级4个精度等级的简化程度的上限分别为原始数据、40%左右、70%左右、98%左右。 展开更多
关键词 数字孪生 水利工程 轻量化 QEM
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条华蜗牛趋光性反应 被引量:1
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作者 张民照 孙新圆 +5 位作者 曾佳 蔡伟超 董恒君 魏子坤 贾子谦 张爱环 《北京农学院学报》 2025年第1期19-24,共6页
【目的】旨在探究条华蜗牛不同条件下的趋光性反应,以期为农业生产中无公害蜗牛防控措施的制定提供科学依据。【方法】用自制的暗箱测试不同光源及组合、光照强度、蜗牛大小等因素对蜗牛趋光性的影响。【结果】条华蜗牛趋光性可以分为... 【目的】旨在探究条华蜗牛不同条件下的趋光性反应,以期为农业生产中无公害蜗牛防控措施的制定提供科学依据。【方法】用自制的暗箱测试不同光源及组合、光照强度、蜗牛大小等因素对蜗牛趋光性的影响。【结果】条华蜗牛趋光性可以分为三种类型:正趋光性、负趋光性和无趋光性。在各试验条件下,正趋光性、无趋光性和负趋光性的蜗牛个体比例分别为1.67%~25.00%、3.33%~25.00%和61.67%~91.67%。负趋光性个体的数量极显著多于正趋光性和无趋光性(P<0.01)。随体重的增加,正趋光性有降低趋势,而负趋光性则有上升趋势。然而,这三种趋光性差异并不显著(P<0.05)。光照强度影响蜗牛趋光性,相同光源下,随光照强度的增强蜗牛正趋光性有下降趋势,而负趋光性呈现增加的趋势。在六种不同混合光源组合下,负趋光性都极显著高于正趋光性和无趋光性,无趋光性也高于正趋光性,除日光灯+红光灯混合光源蜗牛正趋光性和无趋光性差异不显著外,其他混合光源下三种趋光性之间差异都极显著。【结论】条华蜗牛趋光性受内外因素的影响,其中负趋光性显著高于正趋光性,说明大多数蜗牛趋暗环境。 展开更多
关键词 条华蜗牛 趋光性 体重 光色 光照强度
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改进YOLOv8n的轻量化PCB缺陷检测算法
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作者 刘辉 刘旭 +2 位作者 李校林 曾凡琪 王鹏江 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期111-119,共9页
针对现阶段PCB缺陷检测算法在模型参数量和检测精度无法同时兼顾的问题,本文提出改进YOLOv8n的轻量化PCB检测算法ST-YOLO。首先,采用轻量化主干网络StarNet替换YOLOv8n的主干网络,调整网络结构。删除大目标检测层,新增小目标检测层。其... 针对现阶段PCB缺陷检测算法在模型参数量和检测精度无法同时兼顾的问题,本文提出改进YOLOv8n的轻量化PCB检测算法ST-YOLO。首先,采用轻量化主干网络StarNet替换YOLOv8n的主干网络,调整网络结构。删除大目标检测层,新增小目标检测层。其次,颈部网络中将C2f模块与Star Block和CA注意力机制结合设计出C2f-Star-CA模块,能够更好的融合局部和全局的上下文信息。最后,设计轻量化检测头,通过使用共享卷积减少模型的参数量。实验结果表明:与YOLOv8n相比,本文算法模型参数量减少了45.5%,计算量减少了56.8%,mAP%0.5提升了0.2%,为满足移动端部署的需要提供了新的可能性。 展开更多
关键词 PCB检测 轻量化 YOLOv8n 深度学习 目标检测
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