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LPI radar signal detection based on the combination of FFT and segmented autocorrelation plus PAHT 被引量:4
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作者 Chengzhi Yang Zhiwei Xiong +1 位作者 Yang Guo Bolin Zhang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第5期890-899,共10页
This paper proposes a desirable method to detect different kinds of low probability of intercept (LPI) radar signals, targeted at the main intra-pulse modulation method of LPI radar signals including the signals of li... This paper proposes a desirable method to detect different kinds of low probability of intercept (LPI) radar signals, targeted at the main intra-pulse modulation method of LPI radar signals including the signals of linear frequency modulation, phase code, and frequency code. Firstly, it improves the coherent integration of LPI radar signals by adding the periodicity of the ambiguity function. Then, it develops a frequency domain detection method based on fast Fourier transform (FFT) and segmented autocorrelation function to detect signals without features of linear frequency modulation by virtue of the distribution characteristics of noise signals in the frequency domain. Finally, this paper gives a verification of the performance of the method for different signal-to-noise ratios by conducting simulation experiments, and compares the method with existing ones. Additionally, this method is characterized by the straightforward calculation and high real-time performance, which is conducive to better detecting all kinds of LPI radar signals. 展开更多
关键词 low probability of intercept (LPI) signal detection period ambiguity function segmented autocorrelation CHANNELIZATION
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基于改进DeepLabv3+的马铃薯幼苗与杂草识别方法 被引量:2
2
作者 祝诗平 林曦 +2 位作者 冯川 周杰 李博鑫 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期147-156,共10页
针对自然环境下农作物与杂草相互交织,杂草种类繁多,难以准确识别等问题,该研究以马铃薯幼苗及其伴生杂草为研究对象,提出了一种改进DeepLabv3+模型的杂草识别方法。首先以DeepLabv3+语义分割模型为基准,将其主干网络替换为MobileNetV2... 针对自然环境下农作物与杂草相互交织,杂草种类繁多,难以准确识别等问题,该研究以马铃薯幼苗及其伴生杂草为研究对象,提出了一种改进DeepLabv3+模型的杂草识别方法。首先以DeepLabv3+语义分割模型为基准,将其主干网络替换为MobileNetV2,构成轻量化DeepLabv3+模型,随后为了提升模型的非线性能力,提出了一种基于注意力机制的激活函数(attention activate function,AAF),并将其融入到AAF-Conv卷积里,取代轻量化DeepLabv3+语义分割模型中主干网络MobileNetV2的第一个3×3Conv,建立AAF-DeepLabv3+模型。使用AAF-DeepLabv3+模型获取马铃薯幼苗的形态边界,采用图像学的方法识别图像中杂草区域。在轻量化DeepLabv3+模型基础上,AAF激活函数与常见激活函数进行对比试验,平均交并比(mean intersection over Union,mIoU)分别比ReLU6、SiLU、CeLU提升了1.58、1.31、1.99个百分点,平均像素识别准确率(mean pixel accuracy,mPA)分别提升了1.47、0.6、1.26个百分点,表现出良好的性能。AAF-DeepLabv3+模型在消融试验和与其他常见语义分割模型对比中,表现出了显著的性能优势,mIoU和m PA分别为90.82%和95.56%,比原始DeepLabv3+模型提升了1.07和1.15个百分点,帧率为69.21帧/s,比原始模型提高了30.77帧/s,模型大小为22.56 MB,比原始模型降低了185.96 MB。结果表明在同一试验环境下,该模型整体性能优于UNet、PSPNet、HrNet、DeepLabv3、FCN等主流的语义分割网络模型。该杂草识别方法不仅降低了前期图片标注工作量,还有效地解决了杂草与农作物目标交叠且杂草种类繁多带来的识别难题,为移动端设备进行农田杂草识别及研制智能化除草装置提供了技术参考。 展开更多
关键词 马铃薯幼苗 杂草识别 语义分割 激活函数 AAF-DeepLabv3+
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基于改进YOLOv8的交通场景实例分割算法 被引量:2
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作者 赵南南 高翡晨 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期198-207,共10页
提出一种基于改进型YOLOv8的实例分割算法(DE-YOLO)。为减少图像中复杂背景的干扰,引入高效多尺度注意力机制,跨维交互使各特征组内空间语义特征平均分布。在主干网络部分,使用可变形卷积DCNv2结合C2f卷积层,突破原始卷积限制,提升可变... 提出一种基于改进型YOLOv8的实例分割算法(DE-YOLO)。为减少图像中复杂背景的干扰,引入高效多尺度注意力机制,跨维交互使各特征组内空间语义特征平均分布。在主干网络部分,使用可变形卷积DCNv2结合C2f卷积层,突破原始卷积限制,提升可变性。为减小有害梯度并提升检测器精度,采用动态非单调聚焦机制Wise-交并比(WIoU)替代联合完全交并(CIoU)损失函数进行质量评估,优化检测框定位,提升分割精度。同时,通过开启Mixup数据增强处理,充实数据集,丰富训练特征,提升模型学习能力。实验结果表明,DE-YOLO在城市景观数据集Cityscapes中的掩模平均精度均值(mAPmask)较基准模型YOLOv8n-seg提高了2.0百分点,IoU阈值为0.5时的平均精度提升了3.2百分点,所提算法在提升精度的同时,保持了优良的检测速度和较少的参数量,模型参数量较同类模型低2.2~31.3百分点。 展开更多
关键词 YOLOv8网络 实例分割 高效多尺度注意力 可变形卷积 损失函数
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避障声呐接收端分段频域匹配滤波算法的实现
4
作者 刘鑫 郑恩让 +2 位作者 郭拓 刘建国 毕杨 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期132-138,共7页
避障声呐是一种主动声呐,一般情况下需要通过匹配滤波算法对回波信号进行处理以实现测距。但是,在硬件计算能力有限的情况下,常规匹配滤波算法要求时域数据点数较多,计算耗时大,且匹配滤波结果数据传输量大。为了解决这一问题,在接收端... 避障声呐是一种主动声呐,一般情况下需要通过匹配滤波算法对回波信号进行处理以实现测距。但是,在硬件计算能力有限的情况下,常规匹配滤波算法要求时域数据点数较多,计算耗时大,且匹配滤波结果数据传输量大。为了解决这一问题,在接收端硬件系统采用正交解调加滤波的方法,可将回波的频谱向低频段搬移,从而降低了采样频率;在接收端软件部分采用分段频域匹配滤波算法,该方法对传统算法的整体结构进行了优化,主要由回波时域信号的划分、频域匹配滤波与信号的抽取重组三个部分组成。在Matlab仿真实验中,对比了传统频域匹配滤波算法和提出的分段频域匹配滤波算法所消耗的时间与内存使用情况,所提算法在采样点数较多的情况下具有明显优势。实验室水槽实验表明,所提算法可以有效地降低计算量,具有较高的实用价值和理论参考意义。 展开更多
关键词 避障声呐 分段频域匹配滤波 正交解调 信号抽取重组 回波信号划分 模糊函数
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自适应核学习的交互式图像分割算法
5
作者 龙建武 李继豪 《通信学报》 北大核心 2025年第7期249-261,共13页
针对现有大多数交互式分割方法在原始特征空间易受噪声干扰及非凸结构影响,致使分割性能受限的问题,提出一种自适应核学习的交互式图像分割算法。首先,在SLIC超像素分割结果上融合用户标注的空间距离信息和像素邻域拓扑关系,构建能量函... 针对现有大多数交互式分割方法在原始特征空间易受噪声干扰及非凸结构影响,致使分割性能受限的问题,提出一种自适应核学习的交互式图像分割算法。首先,在SLIC超像素分割结果上融合用户标注的空间距离信息和像素邻域拓扑关系,构建能量函数。其次,引入核映射机制,将原始数据嵌入高维特征空间,增强线性可分性。接着,基于RBF核函数的平滑性与正定性等特性,设计优化目标函数,并通过迭代优化策略动态调整核参数σ。最后,在BSDS500与MSRC数据集上,采用交并比、信息差异、边界漂移误差和兰德指数等标准评估指标进行系统性实验。结果表明,所提算法在综合评价指标上显著优于对比算法,验证了其在处理复杂场景时的有效性与普适性。 展开更多
关键词 交互式图像分割 超像素分割 能量函数 高斯核函数 参数自适应优化
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
6
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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Fisher准则函数在机械刀具切削磨损检测中的应用
7
作者 任慧 马金萍 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期154-159,165,共7页
在高精度机床道具切削磨损无接触图像检测中,磨损区域边缘特征容易发生混淆,区分其像素边缘区域成为一个难点。Fisher判别函数可以用于特征提取,即通过选择最具有区分力的特征来改善分类性能。针对这一特点,提出基于Fisher准则函数的机... 在高精度机床道具切削磨损无接触图像检测中,磨损区域边缘特征容易发生混淆,区分其像素边缘区域成为一个难点。Fisher判别函数可以用于特征提取,即通过选择最具有区分力的特征来改善分类性能。针对这一特点,提出基于Fisher准则函数的机械刀具切削磨损检测方法。首先,对采集到的机械刀具切削磨损图像实施图像增强处理,利用实施修正线性拉伸操作解决光照不均匀问题,凸出刀具磨损区域的细节特征并提高图像质量;其次,利用基于Fisher准则函数的图像阈值分割方法,将刀体区域和其工作背景区域分割出来,使刀具磨损区域更加清晰,提高磨损区域的可识别性;最后,通过Roberts边缘检测确定刀具切削磨损边缘,并使用Zernike正交矩确定刀具切削磨损边缘的精确值以获取磨损区域,提取其磨损信息实现机械刀具切削磨损的检测。实验结果表明:所提方法具有较高图像处理能力以及磨损检测精度。 展开更多
关键词 图像增强 Fisher准则函数 图像阈值分割 Roberts边缘检测 Zernike正交矩 磨损检测
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改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图
8
作者 曾宇 姚琨 秦勤 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期210-215,共6页
声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线... 声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线性迭代聚类构建超像素,提取声环境功能区划图特征矩阵,基于K-means++改进模糊C均值聚类算法,语义分割超像素粒化的声环境功能区划图,并以声功能区面积占比计算结果偏差为评价指标,分析超像素尺度对分割结果的影响。然后基于不同图像特征矩阵构建方法和聚类中心初始化方法,使用模糊C均值聚类、高斯混合模型聚类、K-medoids聚类语义分割声环境功能区划图,最后比较不同组合方案的声功能区面积占比计算结果偏差,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 声学 声环境功能区划图 彩色图像分割 模糊C均值聚类 简单线性迭代聚类 K-means++算法
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基于多参数规划的虚拟电厂边际成本函数解析表征方法 被引量:1
9
作者 宋懿洋 申萌均 +3 位作者 王剑晓 夏清 李庚银 周明 《电网技术》 北大核心 2025年第3期879-888,I0009,I0010,共12页
大规模虚拟电厂(virtual power plant,VPP)逐步具备与传统发电资源对等的地位,其优化运行策略将显著影响电力市场的均衡状态。高效表征虚拟电厂在关键端口下的外特性将促进虚拟电厂与现有市场模式的有效兼容,对于其深度参与电力市场具... 大规模虚拟电厂(virtual power plant,VPP)逐步具备与传统发电资源对等的地位,其优化运行策略将显著影响电力市场的均衡状态。高效表征虚拟电厂在关键端口下的外特性将促进虚拟电厂与现有市场模式的有效兼容,对于其深度参与电力市场具有十分重要的现实意义。基于改进多参数线性规划(multi-parametric linear programming,MPLP)理论提出虚拟电厂边际成本函数解析表征方法,通过虚拟电厂与主网在公共连接点(point of common coupling,PCC)处的交易电量这一低维参数,反映其整体灵活性、交易可行域及边际成本。基于成本最小化将初始参数空间优化分割为若干临界域(critical region,CR),随后,揭示优化分割的经济学特性,并利用该特性刻画参数空间与虚拟电厂成本的分段映射关系。最后,基于改进的IEEE 33及IEEE 123节点系统验证所提算法的有效性,为虚拟电厂以非迭代的方式参与市场出清提供理论基础。 展开更多
关键词 虚拟电厂 多参数规划 边际成本函数 优化分割
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基于改进DeepLabV3+的非结构化道路可行驶区域检测
10
作者 段小勇 何超 刘学渊 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期271-278,共8页
为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设... 为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设计,使图像分割速度及实时性显著提升;在主干网络解码器部分引入CBAM注意力机制,通过对ASPP模块参数调整,增强对非结构化道路在边界区域的特征提取与识别;采用融合损失函数,提高模型收敛速率及准确度,避免模型在复杂环境下出现错误检测区域。结果表明,改进后的DeepLabV3+检测平均帧数提升26.69帧/s,较原模型检测速率提升约54%,检测准确率提升至91.26%,同时,在强光、逆光以及路面积水等多种情况下均未出现漏检、误检和边界分割不清晰等现象,为非结构化道路自动驾驶提供技术参考。 展开更多
关键词 非结构化道路 语义分割 DeepLabV3+ 注意力机制 损失函数
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用于脑肿瘤分割的N形神经网络
11
作者 迟孟贤 安虹 +2 位作者 金旭 许延杰 聂振国 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期365-372,共8页
传统的U型神经网络网络在脑肿瘤分割任务中存在高层信息表征能力不足和分割标签不平衡等问题.本文提出了一种新型脑肿瘤分割模型N-Net,能够有效融合多尺度信息,综合考虑全局语义与局部细节,提高了对不同大小肿瘤的分割性能.模型引入特... 传统的U型神经网络网络在脑肿瘤分割任务中存在高层信息表征能力不足和分割标签不平衡等问题.本文提出了一种新型脑肿瘤分割模型N-Net,能够有效融合多尺度信息,综合考虑全局语义与局部细节,提高了对不同大小肿瘤的分割性能.模型引入特征金字塔进行多尺度语义特征的传递,并且采用通道空间融合注意力机制自适应地关注与肿瘤相关区域,此外,本文增加了模型层级并利用残差卷积模块解决梯度消失问题.最后,本文采用改进的混合损失函数应对标签不平衡问题,提高了分割结果的准确性和鲁棒性.在MSD数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在多个评估指标上显著优于其他先进模型,展示了其在脑肿瘤分割任务上的有效性. 展开更多
关键词 脑肿瘤分割 特征金字塔 注意力机制 混合损失函数 N形神经网络
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基于空间广义加性模型的黑龙江省林火发生预测
12
作者 李春辉 欧阳逸云 +4 位作者 何燕 倪荣雨 曾爱聪 苏漳文 郭福涛 《生态学报》 北大核心 2025年第8期3957-3968,共12页
林火对森林生态系统有着重大影响,造成了广泛的生态破坏和重大的经济损失,因此建立准确可靠的预测模型对森林火灾防控至关重要。研究旨在对比分析Logistic回归模型和空间广义加性模型在林火发生预测和火险等级划分方面的应用效果,为森... 林火对森林生态系统有着重大影响,造成了广泛的生态破坏和重大的经济损失,因此建立准确可靠的预测模型对森林火灾防控至关重要。研究旨在对比分析Logistic回归模型和空间广义加性模型在林火发生预测和火险等级划分方面的应用效果,为森林火灾防控提供更科学的模型依据。选取2006—2020年的黑龙江省林火数据,结合气象、地形、植被等多种影响因素,对Logistic回归模型和四种不同基函数的空间广义加性模型进行评估。结果显示:相较于传统Logistic回归模型,由高斯过程平滑样条基(GP),三次样条基(CR),薄板回归样条基(TP),自适应样条基(AD)拟合的空间广义加性模型均展现出更优异的拟合效果和预测能力。其中,AD拟合的空间广义加性模型效果最佳,其测试集准确率提高4.2%,AUC值提升0.053。模型预测显示,黑龙江省的高火险区主要分布在西北和中南地区,与该省实际的防火布局高度吻合。研究表明,空间信息在森林火灾发生预测中具有显著作用。同时,基于自适应样条基的空间广义加性模型能够对自变量进行分段线性解释,为黑龙江省制定精准的火灾预防措施、优化消防资源配置提供了更具针对性的理论参考和决策支持。 展开更多
关键词 林火预测模型 LOGISTIC回归模型 空间广义加性模型 分段效应 平滑样条函数
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融合边缘信息的三维脑肿瘤图像分割算法
13
作者 田恒屹 王瑜 +1 位作者 马慧鋆 郭朝晖 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期120-123,128,共5页
脑肿瘤图像分割是临床诊断的关键步骤,针对磁共振成像(MRI)影像中脑肿瘤病灶区域与正常脑组织之间边界模糊的问题,提出一种融合边缘特征的图像分割方法,利用边缘注意模块,有针对性地引导模型关注肿瘤边界区域。同时,设计一种自适应加权... 脑肿瘤图像分割是临床诊断的关键步骤,针对磁共振成像(MRI)影像中脑肿瘤病灶区域与正常脑组织之间边界模糊的问题,提出一种融合边缘特征的图像分割方法,利用边缘注意模块,有针对性地引导模型关注肿瘤边界区域。同时,设计一种自适应加权混合损失函数,在训练过程中自适应调整边缘与肿瘤整体损失部分的权重。利用公开的脑肿瘤数据集进行实验,提出的分割模型对完整肿瘤分割结果的Dice值达到了91.10%。实验结果表明,提出的方法可以显著提升分割精度,特别是边缘部分的分割效果。 展开更多
关键词 深度学习 脑肿瘤分割 边缘注意 混合损失函数
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集多头点注意力与边卷积的点云分类分割模型
14
作者 熊伟 娄政浩 +1 位作者 徐敏夫 袁和金 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第3期446-456,共11页
针对动态图卷积模型只在局部尺度上独立提取点特征,未将局部点互相关联的问题,提出了一种集多头点注意力与边卷积的点云分类和分割模型.首先,设计单头点注意力模块分别计算点云的注意力特征与邻域注意力特征,学习点云的旋转不变性,使用... 针对动态图卷积模型只在局部尺度上独立提取点特征,未将局部点互相关联的问题,提出了一种集多头点注意力与边卷积的点云分类和分割模型.首先,设计单头点注意力模块分别计算点云的注意力特征与邻域注意力特征,学习点云的旋转不变性,使用多头机制将单头点注意力模块进行聚合,构建多头点注意力模块,赋予邻域内不同点相应的注意力系数;其次,设计加权金字塔池化模块进行特征融合,获得更加丰富的特征信息;最后,提出结合交叉熵损失和焦点损失的联合损失函数,解决数据集中存在的难分类样本和类别不平衡问题.在ModelNet40数据集和ShapeNet数据集上分别进行了点云分类与分割实验,在ModelNet40数据集上,所提模型的总体精度提升到了94.1%;在ShapeNet数据集上的平均交并比提升到了86.3%,有效地提升了模型的分类和分割性能. 展开更多
关键词 点云数据 分类与分割 多头点注意力 边卷积 特征融合 损失函数
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基于二分法的空间函数型数据变点检测
15
作者 李云霞 张帅 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
针对具有空间特征的函数型数据,在经典累积和(Cumulative Sum,CUSUM)统计量和二分法(Binary Segmentation,BS)的动态规划变点检测方法基础上,提出空间函数型二分法(Spatial Functional Binary Segmentation,SFBS)以及相应函数型CUSUM统... 针对具有空间特征的函数型数据,在经典累积和(Cumulative Sum,CUSUM)统计量和二分法(Binary Segmentation,BS)的动态规划变点检测方法基础上,提出空间函数型二分法(Spatial Functional Binary Segmentation,SFBS)以及相应函数型CUSUM统计量-空间累积和统计量(Spatial Cumulative Sum,SCUSUM),并证明其渐近分布.该方法将检测数据扩展至具有更高维度信息的空间函数型数据,以此检测空间中的变点位置.SFBS方法主要将空间数据按照与各空间坐标轴平行的方向进行分割,将原本的空间划分为更小的子空间,并且在划分好的子空间上逐一利用SCUSUM统计量与BS方法进行结构变点的检测,最终获得精确的检测结果.同时,对提出的方法进行模拟,最后将该方法应用于气温数据进行实证分析. 展开更多
关键词 CUSUM 动态规划 函数型数据 空间二分法
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基于多任务学习的桃园环境检测方法研究
16
作者 汪语哲 李卓徽 段晓东 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第10期146-152,160,共8页
桃园场景复杂,为辅助农业机器人更好地感知环境,快速精准识别桃园中的桃子和道路,针对当前现有的模型任务单一、检测精度低和推理速度慢等实际问题,改进YOLOv5n并提出一种高效的多任务学习网络MTL-YOLO,同时完成目标检测和语义分割两类... 桃园场景复杂,为辅助农业机器人更好地感知环境,快速精准识别桃园中的桃子和道路,针对当前现有的模型任务单一、检测精度低和推理速度慢等实际问题,改进YOLOv5n并提出一种高效的多任务学习网络MTL-YOLO,同时完成目标检测和语义分割两类任务。首先,在YOLOv5n的基础上添加可行驶区域分割检测头,实现对桃子和桃园道路的检测;其次,使用轻量级ShuffleNet V2作为MTL-YOLO的主干网络,在保证检测精度的同时大大降低模型计算量;然后,在模型的Neck部分嵌入RepNCSPELAN4模块,替换掉原有的C3模块,增强模型的特征提取能力,并进一步减少模型计算量;最后,提出一种适用于多任务模型的自适应损失权重调整方法,避免手动优化两类任务损失权重的复杂过程并加强两类任务训练的相关性。结果表明,改进后的MTL-YOLO目标检测精度由原算法的82.1%提高到84.7%;语义分割精度比主流的Mask R-CNN和YOLACT算法分别提高0.3%、2.5%;模型的实时推理速度达到110 f/s。 展开更多
关键词 目标检测 语义分割 多任务学习 轻量化 自适应损失函数
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改进UNet++模型的脑肿瘤图像分割算法
17
作者 付豪 张振利 陈源 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期398-407,共10页
针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,... 针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,CA)关注不同方向上的位置信息以增强特征提取能力,使用Mish激活函数替换ReLU激活函数防止出现梯度消失,提高脑肿瘤图像分割精度和泛化能力;其次,在特征提取后加入SME(squeezeMishexcitation)模块进行挤压和激励,扩大特征图的感受野以增强对肿瘤特征的学习能力;最后,利用焦点Dice损失函数关注模糊样本的分割,从而改善脑肿瘤图像边缘分割模糊的问题.提出的算法在Figshare数据集上进行仿真实验,实验结果表明,在均值交并比(MIoU)、类别平均像素准确率(MPA)、骰子系数(Dice)和豪斯多夫距离(Hausdorffdistance,HD)评估指标上分别达到83.26%、81.91%、86.45%和18.57mm.与3DUNet、Swin-UNet、DD-UNet、LRAE-UNet和AI-UNet等算法进行对比,证明提出的算法分割效果更优. 展开更多
关键词 脑肿瘤图像分割 UNet++ MCAM CA注意力机制 Mish激活函数 SME 焦点Dice损失函数
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基于EfficientNet深度学习网络的遥感影像地物分割方法
18
作者 姜克儒 刘军 +3 位作者 谢枫 盛金马 刘耀中 许水清 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期32-36,共5页
在电网工程建设中,自动提取遥感影像中包含的地物信息对实现电力规划自动化具有重要意义。文章提出一种基于深度学习的遥感影像地物分割方法,为解决遥感影像目标丰富、尺度多样的问题,以UNet网络为基本架构,选择EfficientNet网络作为主... 在电网工程建设中,自动提取遥感影像中包含的地物信息对实现电力规划自动化具有重要意义。文章提出一种基于深度学习的遥感影像地物分割方法,为解决遥感影像目标丰富、尺度多样的问题,以UNet网络为基本架构,选择EfficientNet网络作为主干网络,并加入特征融合;为解决遥感影像类别不均衡和泛化能力问题,采用联合损失函数和先进的数据增强方法。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像地物分割精度,对小目标和大目标均有较好的分割效果。 展开更多
关键词 遥感图像 地物分割 深度学习 特征融合 损失函数
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固体火箭发动机分段不稳定燃烧现象分析
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作者 王志新 孙晓娇 +2 位作者 乐浩 李莎莎 刘晓晨 《弹箭与制导学报》 北大核心 2025年第1期101-107,共7页
针对大长径比固体火箭发动机地面试验中出现的分段不稳定燃烧现象,通过声腔频率分析获取其燃烧室压强振荡频率分布范围,从声-涡耦合及推进剂燃烧响应角度分析了两段燃烧不稳定现象的主要因素,设置对比试验,对比同一装药构型、不同推进... 针对大长径比固体火箭发动机地面试验中出现的分段不稳定燃烧现象,通过声腔频率分析获取其燃烧室压强振荡频率分布范围,从声-涡耦合及推进剂燃烧响应角度分析了两段燃烧不稳定现象的主要因素,设置对比试验,对比同一装药构型、不同推进剂配方发动机出现的燃烧不稳定现象,结合起振初期、中期与结束时刻的燃烧室声腔模态、燃烧室流场涡结构计算结果以及T型燃烧器压强耦合响应函数测试结果判定:发动机工作初期产生的不稳定燃烧现象是由于燃烧室装药构型导致的旋涡脱落频率与燃烧室声场频率相近产生耦合增益,诱发燃烧室压强振荡;发动机工作至末期,其不稳定燃烧频率不同于初期的频率范围,存在多倍频等特征,该段不稳定燃烧是由于推进剂燃烧响应引起的。从地面试验中发生的两段不稳定燃烧结果开展分析,为固体火箭发动机的优化设计与工程设计中有效规避此类问题提供参考。 展开更多
关键词 固体火箭发动机 分段不稳定燃烧 声腔频率分析 压强耦合响应函数
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基于改进DeepLabV3+的轻量化语义分割网络
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作者 惠飞 王悦华 +3 位作者 穆柯楠 徐源 张宇 龙姝静 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1990-1997,共8页
为在硬件资源受限的嵌入式平台中实现高效语义分割,提出一种改进Deep Lab V3+的轻量化语义分割网络。采用Mobile NetV2主干网络并引入深度可分离卷积减少参数,编码器引入SE模块,增强多尺度特征融合,解码器引入CBAM模块,突出特征提取信息... 为在硬件资源受限的嵌入式平台中实现高效语义分割,提出一种改进Deep Lab V3+的轻量化语义分割网络。采用Mobile NetV2主干网络并引入深度可分离卷积减少参数,编码器引入SE模块,增强多尺度特征融合,解码器引入CBAM模块,突出特征提取信息;设计并行与主干网络低级特征的分支,提高目标边缘分割精度;优化损失函数改善正负样本不平衡问题。实验结果表明,改进网络在PASCALVOC数据集上m IoU和m PA分别提高1.54%和2.44%,参数量减少47.84M,改进效果明显。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 轻量化网络 注意力机制 深度可分离卷积 特征提取 损失函数
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