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Ping-pong effects study in PIC turbo joint detection for TDD CDMA
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作者 Song Changjian Zhong Zifa Zhang Shuo 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第2期260-265,共6页
A kind of turbo joint detection scheme based on parallel interference cancellation (PIC) is studied; then, the eigenvalues of iteration matrix is deeply analyzed for studying the ping-pong effects in PIC JD and the ... A kind of turbo joint detection scheme based on parallel interference cancellation (PIC) is studied; then, the eigenvalues of iteration matrix is deeply analyzed for studying the ping-pong effects in PIC JD and the corresponding compensation approach is introduced. Finally, the proposed algorithm is validated through computer simulation in TDD CDMA uplink transmission. The result shows that the ping-pong effects are almost avoided completely in the presence of the compensation scheme, and system performance is greatly improved. 展开更多
关键词 parallel interference cancellation joint detection CDMA ping-pong TURBO
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Adaptive resource management for multi-target tracking in co-located MIMO radar based on time-space joint allocation 被引量:2
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作者 SU Yang CHENG Ting +2 位作者 HE Zishu LI Xi LU Yanxi 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第5期916-927,共12页
Compared with the traditional phased array radar, the co-located multiple-input multiple-output(MIMO) radar is able to transmit orthogonal waveforms to form different illuminating modes, providing a larger freedom deg... Compared with the traditional phased array radar, the co-located multiple-input multiple-output(MIMO) radar is able to transmit orthogonal waveforms to form different illuminating modes, providing a larger freedom degree in radar resource management. In order to implement the effective resource management for the co-located MIMO radar in multi-target tracking,this paper proposes a resource management optimization model,where the system resource consumption and the tracking accuracy requirements are considered comprehensively. An adaptive resource management algorithm for the co-located MIMO radar is obtained based on the proposed model, where the sub-array number, sampling period, transmitting energy, beam direction and working mode are adaptively controlled to realize the time-space resource joint allocation. Simulation results demonstrate the superiority of the proposed algorithm. Furthermore, the co-located MIMO radar using the proposed algorithm can satisfy the predetermined tracking accuracy requirements with less comprehensive cost compared with the phased array radar. 展开更多
关键词 co-located multiple-input multiple-output(MIMO)radar adaptive resource management multi-target tracking sub-array division time-space joint allocation
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Symbols detection for frequency-selective V-BLAST OFDM systems
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作者 WuXiaojun LiXing WangJilong 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第2期418-425,共8页
As the combining form of the orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) technique and the vertical Bell Labs layered space-time (V-BLAST) architecture, the V-BLAST OFDM system can better meet the demand of next... As the combining form of the orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) technique and the vertical Bell Labs layered space-time (V-BLAST) architecture, the V-BLAST OFDM system can better meet the demand of next-generation (NextG) broadband mobile wireless multimedia communications. The symbols detection problem of the V-BLAST OFDM system is investigated under the frequency-selective fading environment. The joint space-frequency demultiplexing operation is proposed in the V-BLAST OFDM system. Successively, one novel half-rate rotational invariance joint space-frequency coding scheme for the V-BLAST OFDM system is proposed. By elegantly exploiting the above rotational invariance property, we derive one direct symbols detection scheme without knowing channels state information (CSI) for the frequency-selective V-BLAST OFDM system. Extensive simulation results demonstrate the validity of the novel half-rate rotational invariance joint space-frequency coding scheme and the performance of the direct symbols detection scheme. 展开更多
关键词 orthogonal frequency-division multiplexing vertical Bell Labs layered space-time architecture symbols detection frequency-selective fading joint space-frequency demultiplexing rotational invariance joint space-frequency coding.
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融合稀疏图注意力的多元时间序列异常检测方法 被引量:1
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作者 衡红军 代栋炜 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期841-849,共9页
为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题,提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neur... 为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题,提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取时间戳上下文信息并使用全局时间戳编码和Transformer位置编码增强序列之间的联系。利用稀疏自注意力关注重要的时间戳与特征,通过自注意力蒸馏(self-attention distillation)降低输入规模,使重要的特征更加突出,以学习时间和特征两个维度的复杂依赖关系,提升表示学习质量。通过构建基于预测和重构的综合损失函数,对模型参数进行优化。将综合损失误差作为异常得分实现异常判定。实验结果表明,PSGAT-AD模型在4个公开数据集上的F1得分提升1.47%~6.52%。 展开更多
关键词 异常检测 多元时间序列 图注意力网络 时间戳编码 稀疏自注意力 自注意力蒸馏 综合损失误差
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基于偏振光谱图像的融合去雾方法(特邀)
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作者 张颖 王兴 +6 位作者 张思维 窦松然 刘鑫 金颂雨 李汝传 罗立一 徐希海 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第5期56-67,共12页
在雾、霾天气下,近地遥感中大气气溶胶粒子的散射会导致图像质量下降。因此,如何有效去除雾霾的影响,提高图像质量一直是研究的热点问题。基于目标反射或散射的光具有不同的偏振特性,且其穿透雾霾粒子的能力与波长有关的特点,提出了一... 在雾、霾天气下,近地遥感中大气气溶胶粒子的散射会导致图像质量下降。因此,如何有效去除雾霾的影响,提高图像质量一直是研究的热点问题。基于目标反射或散射的光具有不同的偏振特性,且其穿透雾霾粒子的能力与波长有关的特点,提出了一种基于可见光和近红外偏振光谱图像的去雾方法。首先,利用改进的大气光偏振模型估算无穷远处的大气光光强值(A_(∞))和大气光的偏振度(p);然后,利用偏振去雾算法得到去雾后的可见光图像;其次,采用所提出的自适应检测和透射率图的融合方法,将去雾后的可见光图像与近红外偏振光谱图像进行融合。最后得到细节丰富的去雾图像。实验结果表明,该方法能显著提高去雾图像的细节恢复效果。此外,基于信息熵(IE)、结构相似指数(SSIM)、对比度(IC)、峰值信噪比(PSNR)等图像评价指标对去雾效果进行定量评价。总体来说,文中所提方法在各项指标上均表现优异,信息熵针对原始图像提升了约3.6%,对比度提升了约3.26倍,相比其他方法显示了较高的图像信息保留效果,证明了其在图像去雾方面的有效性和优越性。 展开更多
关键词 图像去雾 偏振光谱检测 可见光-近红外联合成像 图像融合
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基于多任务联合学习的弱光场景人脸检测算法
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作者 张霞 苏昭辉 陈路 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期191-201,共11页
弱光场景中的人脸检测指在弱光条件下使用图像处理技术检测人脸。目前,大多数弱光环境下的人脸检测算法通常先将弱光图像进行增强再进行人脸检测,忽略了人脸检测和图像增强任务之间的特征相关性,从而影响了模型泛化能力。受EnlightenGA... 弱光场景中的人脸检测指在弱光条件下使用图像处理技术检测人脸。目前,大多数弱光环境下的人脸检测算法通常先将弱光图像进行增强再进行人脸检测,忽略了人脸检测和图像增强任务之间的特征相关性,从而影响了模型泛化能力。受EnlightenGAN算法的启发,文中提出一种适用于弱光环境人脸检测的多任务联合学习算法:首先融合人脸检测和图像增强的输入层共享表示;其次将人脸注意力网络和EnlightenGAN相结合,在全局-局部判别器的基础上增加用于人脸区域判定的局部判别器;最后在自正则化注意力图的基础上增加光照权重参数,通过调节使人脸检测的精度达到最佳值。在DARK FACE数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,所提算法的人脸检测精度提升了1.92%,同时能够很好地提升弱光图像视觉质量。 展开更多
关键词 弱光环境 人脸检测 图像增强 多任务联合学习 局部判别器
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基于头部和整体信息联合的多尺度行人检测算法
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作者 马晞茗 李宁 +2 位作者 吴迪 王健飞 于祥跃 《液晶与显示》 北大核心 2025年第6期931-941,共11页
在密集场景中,行人躯体受遮挡和行人尺度不一是导致行人检测准确率下降的主要原因。由于行人头部区域受到的遮挡较轻,因此可用于辅助检测。对此,本文对Faster R-CNN算法进行改进,提出一种基于头部和整体信息联合的多尺度行人检测算法。... 在密集场景中,行人躯体受遮挡和行人尺度不一是导致行人检测准确率下降的主要原因。由于行人头部区域受到的遮挡较轻,因此可用于辅助检测。对此,本文对Faster R-CNN算法进行改进,提出一种基于头部和整体信息联合的多尺度行人检测算法。首先,设计了一种融合坐标注意力机制的递归多尺度特征提取网络,用于获取丰富细致的多尺度特征信息,并增强网络对小尺度行人位置的敏感度。然后,利用区域建议网络同时生成行人头部和整体候选框,并构建头部和整体双检测分支进行联合检测。最后,提出一种自适应联合非极大值抑制算法,使重叠严重的检测框不被过度抑制,并同时筛除两个检测分支产生的误检框,进一步提升行人检测的准确性。实验结果表明,相比于基线算法,所提算法在CrowdHuman数据集上的平均精度提升了2.9%,对数平均漏检率降低了4%,在TJU-DHD-pedestrian数据集的两个小尺度子集上对数平均漏检率分别降低了2.4%和2.2%,证明了所提算法在密集场景中的有效性。 展开更多
关键词 行人检测 联合检测 多尺度特征融合 注意力机制 后处理优化
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基于多物理量的油中短间隙电弧放电故障模式快速识别方法
8
作者 常昊鑫 董明 +3 位作者 胡一卓 王昊 田志立 任明 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3651-3661,共11页
短间隙油中电弧放电易造成设备损坏,甚至引发火灾和爆炸事故,对其开展故障诊断对于维护电力系统安全稳定运行具有重要意义。由于油中电弧放电演变速度快,传统基于单一信号进行的故障诊断方法存在诊断准确率低、诊断不及时等问题。为了... 短间隙油中电弧放电易造成设备损坏,甚至引发火灾和爆炸事故,对其开展故障诊断对于维护电力系统安全稳定运行具有重要意义。由于油中电弧放电演变速度快,传统基于单一信号进行的故障诊断方法存在诊断准确率低、诊断不及时等问题。为了解决上述问题,该文提出一种基于多物理量的油中短间隙电弧放电故障模式快速识别方法。首先,搭建一套可同时采集放电多物理特征信号的试验平台,获取并分析了各物理量的时域信号和频谱图;其次,在多物理时域信号的基础上,利用S变换生成对应时频图谱;然后,提出一种改进的深度可分离卷积神经网络模型,利用该模型开展基于多物理量联合的放电故障模式识别。结果表明:相比于仅利用单一信号,该文提出的多物理量联合检测的方法具有更高的识别准确率;与传统辨识模型相比,通过优化DSCNN网络框架,降低了参数规模和推理时间,有助于提高故障诊断速度,防止油中电弧放电发展到更为严重的阶段。 展开更多
关键词 电力变压器 短间隙电弧 模式识别 深度可分离卷积神经网络 联合检测
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面向铁路入侵检测的语义通信技术
9
作者 郭疆远 陈为 艾渤 《中兴通讯技术》 北大核心 2025年第4期13-18,共6页
针对铁路入侵检测中海量视频数据传输效率低、检测精度低的问题,提出了一种基于视频Transformer的自适应语义通信框架。该框架通过传输与任务高度相关的语义特征并集成信道自适应模块,实现面向特定任务的高效且鲁棒的语义信息传输。在... 针对铁路入侵检测中海量视频数据传输效率低、检测精度低的问题,提出了一种基于视频Transformer的自适应语义通信框架。该框架通过传输与任务高度相关的语义特征并集成信道自适应模块,实现面向特定任务的高效且鲁棒的语义信息传输。在构建的铁路真实场景视频数据集上进行实验,将该框架与传统的视频分离编码及视频联合编码方法进行对比。结果表明,所提出的自适应语义通信框架在不同的高斯白噪声及多种衰落信道条件下均能取得更高的入侵检测精度,并在低信噪比和复杂信道环境中展现出优越的鲁棒性和性能增益,为提升铁路智能监控系统的视频分析与传输效能提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 入侵检测 语义通信 深度联合信源信道编码 信道自适应
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水下地形多波束幅相联合自适应检测与滤波
10
作者 高家伟 翟羽飞 +3 位作者 朱建军 陈宝伟 周天 杜伟东 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第8期1566-1573,1582,共9页
现代多波束声呐在海洋测绘中具有重要意义,然而传统幅相联合检测算法在复杂水域存在角度分界值难以精准确定、测量易含异常值的问题。为有效避免以上问题对水下地形检测质量所造的影响,本文在质量因子模型的基础上,构建角度判决因子理... 现代多波束声呐在海洋测绘中具有重要意义,然而传统幅相联合检测算法在复杂水域存在角度分界值难以精准确定、测量易含异常值的问题。为有效避免以上问题对水下地形检测质量所造的影响,本文在质量因子模型的基础上,构建角度判决因子理论模型,实现幅相联合检测算法角度分界值的自适应确定,同时构建二次检测与滤波模型对异常值进行实时处理。通过模拟不同坡度地形数据进行仿真试验,验证了角度判决因子理论模型以及异常值二次检测与滤波模型的有效性。湖试结果也进一步表明:在实际环境中角度判决因子模型依然可有效适应不同坡度的地形,实现不同算法间角度分界值的自适应确定,并且二次检测与滤波模型对异常值的检测与滤波依旧高效稳定,与传统坡度滤波算法对比显示,所建立的二次检测模型得出的结果更为平滑,野值点相对更少。本文算法在提升数据质量和减少误差上具有优越性,为获取可靠的地形探测结果提供有效保障。 展开更多
关键词 多波束声呐 幅相联合 角度分界值 质量因子 角度判决因子 自适应确定 异常值检测 滤波处理
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基于YOLOv8-pose的人体姿态检测模型
11
作者 方晓柯 黄俊 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期50-57,共8页
针对多人人体姿态估计场景下关节点检测丢失以及小目标无法识别等问题,提出了一种改进的YOLOv8-Pose模型。该算法的核心改进在于使用可变性卷积DCNV2替换了C2F模块中的卷积,从而增强了网络的特征提取能力。同时,使用加权双向金字塔BiFP... 针对多人人体姿态估计场景下关节点检测丢失以及小目标无法识别等问题,提出了一种改进的YOLOv8-Pose模型。该算法的核心改进在于使用可变性卷积DCNV2替换了C2F模块中的卷积,从而增强了网络的特征提取能力。同时,使用加权双向金字塔BiFPN模块替换原模型中的特征融合模块,保留小目标信息的同时,融合更多的浅层信息,以提高识别准确度。最后,为了进一步加强对关键部位的捕获和分析能力,引入了SimAM注意力机制,对局部特征进行加权处理。实验结果表明,在CrowdPose数据集上,该算法的检测精度达到了74.5%,比原模型高出了3.3%。与原YOLOv8-pose模型相比,改进后的模型不仅具有更高的检测精度,而且在小目标的识别效果上也有显著的提升。由此可见,改进后的网络能更加精确、有效地应用于多人人体姿态检测。 展开更多
关键词 姿态识别 关节点检测 YOLOv8-Pose DCNV2 SimAM
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一种伯努利粒子滤波器的FPGA实现
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作者 连红飞 李东升 +3 位作者 蒋彦雯 范红旗 肖怀铁 王国嫣 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第2期398-405,共8页
针对伯努利粒子滤波器在嵌入式应用环境中的高速、高效计算问题,以雷达微弱目标联合检测估计伯努利粒子滤波器为例,提出一种功能模块化、粒子规模可扩展的现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)实现架构,并通过粒子状... 针对伯努利粒子滤波器在嵌入式应用环境中的高速、高效计算问题,以雷达微弱目标联合检测估计伯努利粒子滤波器为例,提出一种功能模块化、粒子规模可扩展的现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)实现架构,并通过粒子状态流水计算、分层累加求和、并行化重采样等手段进一步提高滤波计算速度。Xilinx ZC706评估板板载测试实验证明了所提架构良好的可扩展性和优异的加速比,当粒子数量为1 024时,相较于Intel Corei3-4130 CPU计算环境下的加速比约为10~4量级,该结果对伯努利粒子滤波技术在雷达、机器人、导航制导等领域的应用具有重要参考价值。 展开更多
关键词 伯努利粒子滤波器 现场可编程门阵列 实时信号处理 流水并行化 重采样 联合检测估计
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多智能体强化学习驱动的主动声呐发射参数联合优化
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作者 生雪莉 穆梦飞 +2 位作者 毕耀 高远 石冰玉 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第8期1557-1565,共9页
针对传统固定发射策略的主动声呐在水声信道中面临环境适配性不足,导致探测稳定性差的问题,本文提出一种基于多智能体强化学习的主动声呐发射波形与声源级的联合优化方法。采用多智能体协作学习方法,将发射波形优化与声源级优化解耦为... 针对传统固定发射策略的主动声呐在水声信道中面临环境适配性不足,导致探测稳定性差的问题,本文提出一种基于多智能体强化学习的主动声呐发射波形与声源级的联合优化方法。采用多智能体协作学习方法,将发射波形优化与声源级优化解耦为多个智能体任务。引入奖励塑形方法,抑制多峰信道频谱引起的奖励信号噪声,提升智能体寻优能力,并避免子脉冲频点冲突。此外,使用双深度Q网络-Network(double deep q-network,DDQN),降低智能体Q值估计偏差并提升决策稳定性。在基于南海实测声速梯度重构的典型深海信道场景下进行了数值验证,结果表明:经所提算法优化后的信道适配度与回波信噪比调控准确性均优于对比算法,为构建具备环境自适应能力的智能主动声呐系统提供了一种可行的技术途径。 展开更多
关键词 主动声呐 水下探测 信道适配 发射参数联合优化 多智能体 强化学习 奖励塑形 双深度Q网络
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面向焊点缺陷的轻量化YOLOv9检测算法
14
作者 刘兆龙 曹伟 高军伟 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第2期116-121,共6页
针对当前PCB焊点缺陷检测中存在计算量大的问题,提出一种基于改进YOLOv9的轻量化目标检测算法Sim-YOLOv9-c。首先,通过去掉采样倍数较大的检测头,重新设计PGI辅助可逆分支与主干网络进行连接,减少模型复杂程度。引入幻影卷积(GhostConv... 针对当前PCB焊点缺陷检测中存在计算量大的问题,提出一种基于改进YOLOv9的轻量化目标检测算法Sim-YOLOv9-c。首先,通过去掉采样倍数较大的检测头,重新设计PGI辅助可逆分支与主干网络进行连接,减少模型复杂程度。引入幻影卷积(GhostConv)代替常规卷积,减少计算量。通过在GELAN网络中集成无参注意力机制(SimAM),生成可靠梯度信息。实验结果证明,改进后的Sim-YOLOv9-c模型mAP达到了93%,较原模型提高了2.1%,参数量降低了48.8%,浮点运算次数降低了22.5%,并在公开数据集验证了其有效性。 展开更多
关键词 焊点缺陷检测 YOLOv9 轻量化 幻影卷积 无参注意力
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SFF-YOLO:空频域融合的低照度目标检测网络
15
作者 李扬 陈伟 +3 位作者 朱万山 李现国 侯景忠 刘明亮 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第3期247-256,264,共11页
针对传统目标检测网络在低照度环境中的漏检及检测精度低的问题,提出一种基于SFFNet与YOLOv11的低照度目标检测网络SFF-YOLO。首先,提出一种空频域融合的图像增强网络SFFNet,将低照度图像与照度引导图合并后输入编码模块提取特征。然后... 针对传统目标检测网络在低照度环境中的漏检及检测精度低的问题,提出一种基于SFFNet与YOLOv11的低照度目标检测网络SFF-YOLO。首先,提出一种空频域融合的图像增强网络SFFNet,将低照度图像与照度引导图合并后输入编码模块提取特征。然后,设计了双域融合网络DDFNet,通过空间域处理模块SPB提升图像亮度,并采用频域处理模块FPB修复局部细节,将融合后的空间-频域特征与最小通道约束图拼接后输入解码模块实现图像去噪。最后,设计了联合损失函数,对SFF-YOLO进行端到端联合训练,提升模型的泛化能力和目标检测性能。使用LOL-v2和ExDark数据集进行实验。实验结果表明,SFFNet在LOL-v2-Real和LOL-v2-Synthetic数据集上的PSNR分别为23.11和25.08,SSIM分别为0.851和0.936,相较于对比网络,展现出更出色的增强效果。SFF-YOLO在ExDark数据集上的检测精度达到80.4%,较YOLOv11提升了3.1%,检测速度为91.82帧/秒,实现了高精度的实时检测。 展开更多
关键词 低照度图像 目标检测 YOLOv11 空频域融合 联合训练
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基于改进TCN的多元时间序列异常检测算法
16
作者 袁安妮 邹春明 +1 位作者 王勇 胡津铭 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期416-422,共7页
为有效解决现有的基于深度学习的多元时间序列异常检测方法中模型对数据要求高,以及捕捉不同时序数据间的相关性差的问题,提出一种从局部与全局信息上改进时序卷积神经网络(temporal convolution network,TCN)的深度学习算法。学习不同... 为有效解决现有的基于深度学习的多元时间序列异常检测方法中模型对数据要求高,以及捕捉不同时序数据间的相关性差的问题,提出一种从局部与全局信息上改进时序卷积神经网络(temporal convolution network,TCN)的深度学习算法。学习不同时间粒度下数据间的特征依赖关系,在对时序数据特征进行捕捉分析后,通过重构和预测的联合优化实现并行计算数据的异常值。经仿真实验验证,改进后的算法相较其它传统算法,异常检测效果有明显提升。 展开更多
关键词 深度学习 时间序列 异常检测 相关性 特征依赖 联合优化 异常值
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基于时间式网络流水印技术的大规模网络防御算法
17
作者 朱柯达 蔡瑞杰 刘胜利 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期918-923,共6页
网络攻击者所用链路包含暗网、跳板等多个节点,将攻击路径变得复杂和难以预测,使得全链条溯源存在困难,导致大规模网络流量检测的效果较不稳定。为此,提出一种基于时间式网络流水印技术的大规模网络防御算法,利用时间间隔将大规模网络... 网络攻击者所用链路包含暗网、跳板等多个节点,将攻击路径变得复杂和难以预测,使得全链条溯源存在困难,导致大规模网络流量检测的效果较不稳定。为此,提出一种基于时间式网络流水印技术的大规模网络防御算法,利用时间间隔将大规模网络数据流进行分组,减少因单一参数异常而引发的误报。通过卷积编码和流量调制后实现该数据流时间式水印注入,使得水印信息在面对网络流量波动时仍能保持一定的稳定性,增强了水印的鲁棒性。通过比较时间式网络多流联合质心熵,快速识别出含有水印的标记流。实验表明,该算法受抖动影响较小,能够确保水印注入,实现对大规模网络攻击的防御。 展开更多
关键词 网络安全 流量检测 时间式 大规模网络防御 网络流水印 联合质心熵
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基于多意图融合框架的联合意图识别和槽填充
18
作者 尹商鉴 黄沛杰 +3 位作者 梁栋柱 何卓棋 黎倩尔 徐禹洪 《中文信息学报》 北大核心 2025年第2期123-130,共8页
近年来,多意图口语理解(SLU)已经成为自然语言处理领域的研究热点。当前先进的多意图SLU模型采用图的交互式框架进行联合多意图识别和槽填充,能够有效地捕捉到词元级槽位填充任务的细粒度意图信息,取得了良好的性能。但是,它忽略了联合... 近年来,多意图口语理解(SLU)已经成为自然语言处理领域的研究热点。当前先进的多意图SLU模型采用图的交互式框架进行联合多意图识别和槽填充,能够有效地捕捉到词元级槽位填充任务的细粒度意图信息,取得了良好的性能。但是,它忽略了联合作用下的意图所包含的丰富信息,没有充分利用多意图信息对槽填充任务进行指引。为此,该文提出了一种基于多意图融合框架(MIFF)的联合多意图识别和槽填充框架,使得模型能够在准确地识别不同意图的同时,利用意图信息为槽填充任务提供更充分的指引。在MixATIS和MixSNIPS两个公共数据集上进行了实验,结果表明,该文所提模型在性能和效率方面均超过了同期最先进的方法,同时能够有效从单领域数据集泛化到多领域数据集上。 展开更多
关键词 多意图口语理解 多意图融合框架 联合多意图识别和槽填充
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自适应复杂环境噪声的多重关注联合优化检测算法
19
作者 张绪康 朱硕 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期175-185,共11页
针对自动驾驶车辆视觉感知系统在雾天、雨天等复杂天气下因环境噪声导致目标检测效果不佳的问题,提出基于自适应图像去噪与多重关注的联合优化目标检测算法(DMC-YOLO)。构建一个图像去噪网络,融合暗通道先验算法和ACE图像增强技术模块,... 针对自动驾驶车辆视觉感知系统在雾天、雨天等复杂天气下因环境噪声导致目标检测效果不佳的问题,提出基于自适应图像去噪与多重关注的联合优化目标检测算法(DMC-YOLO)。构建一个图像去噪网络,融合暗通道先验算法和ACE图像增强技术模块,提升复杂天气下的图像质量;进一步地,将该网络与YOLOv8主干网络相连,并在YOLOv8网络中运用SCDonw卷积代替标准卷积,集成点卷积与深度卷积,降低网络计算成本,同时获得更丰富的下采样信息;采用SEAM注意力模块,整合网络局部信息和全局信息;引入SA检测头,广泛关注上下文特征以保留更多细节信息;在损失函数中引入线性区间映射重构IoU,以提升网络对于不同复杂环境的适应性。实验结果表明,相较于基线模型,改进算法在参数量降低15%的情况下,平均精度提升2.9%,有效增强了自动驾驶车辆在复杂环境下对目标的识别能力,在EC-R3588SPC和Nvidia Jetson NX边缘设备上部署效果良好,可以满足复杂天气下的实时检测需求。 展开更多
关键词 目标检测 联合优化 YOLOv8 复杂天气 图像去噪
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基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法
20
作者 刘晨 陈实 陈红珍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期177-185,共9页
高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基... 高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源,在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题,提出基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法FE-MOT,设计了基于边缘特征增强的特征提取网络,在微小目标缺乏纹理特征的情况下更好地融合语义与空间特征,通过构建基于交叉熵损失和中心损失的Re-ID分支结构,提高了对具有相似特征的微小目标的可分性。在吉林一号遥感视频多目标跟踪数据集AIR-MOT上的实验结果表明,FE-MOT在原模型的基础上MOTA提高了14.28个百分点,IDF1提高了15.47个百分点,FN降低了24个百分点,对于遥感视频多目标跟踪中目标身份维持能力和跟踪稳定性有显著提升,在2个Tesla T4 GPU上的运行速度达到19.9FPS,满足实时运行的需要。 展开更多
关键词 视频卫星 多目标跟踪 联合检测跟踪
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