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基于Mask R⁃CNN的多类建筑物损伤识别方法 被引量:1
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作者 杨敬松 王煜鑫 +2 位作者 李智涛 卢泽葳 彭福民 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期562-570,共9页
地震发生后快速对建筑物损伤进行识别,可以提高灾害损失评估的效率,并为救援提供有效地决策支持。针对因背景干扰带来的重要特征表达能力弱的问题,提出一种基于深度学习框架Mask R‑CNN的多建筑物损伤识别方法。首先,对样本图像进行预处... 地震发生后快速对建筑物损伤进行识别,可以提高灾害损失评估的效率,并为救援提供有效地决策支持。针对因背景干扰带来的重要特征表达能力弱的问题,提出一种基于深度学习框架Mask R‑CNN的多建筑物损伤识别方法。首先,对样本图像进行预处理,克服复杂环境背景因素干扰,并进行多途径扩增,得到用于深度学习的扩增样本数据集。其次,优化特征提取网络,采用嵌入注意力机制模块SE的MobileNetv3网络作为主干网络,增加模型对建筑物损伤空间及语义信息的提取,有效避免背景对模型性能的影响,改进损失函数,避免遗漏类别和类别错分现象,同时引入迁移学习,降低训练成本;最后,采用定性分析和定量评估相结合的手段,多维度评估模型泛化能力和鲁棒性。改进后的Mask R‑CNN模型的平均精度达到了84.34%,相对于原始的Mask R‑CNN模型,精度提高了9.12%。结果表明,改进后的模型在识别含有多种损伤特征和噪声背景的建筑物损伤图像方面表现良好,可以为地震后建筑物的损伤评估提供有效地技术支持。 展开更多
关键词 人工智能 建筑物损伤识别 Mask R‑CNN 实例分割
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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法
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作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页
针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进Mask R-CNN算法 ResNet-50
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基于TD-BlendMask的复杂环境三七叶片病害实例分割方法
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作者 杨启良 陈成 +2 位作者 雷炼 周宁珊 杨玲 《农业机械学报》 北大核心 2025年第4期375-386,共12页
针对三七叶片病害中灰霉病与疫病表型特征高度相似、炭疽病等病害病灶区域小且形态复杂导致的图像分割特征提取困难与识别精度不足问题,本文提出了Transformer-DCNv2-BlendMask(TD-BlendMask)三七叶片多类别病害图像分割模型。首先,为... 针对三七叶片病害中灰霉病与疫病表型特征高度相似、炭疽病等病害病灶区域小且形态复杂导致的图像分割特征提取困难与识别精度不足问题,本文提出了Transformer-DCNv2-BlendMask(TD-BlendMask)三七叶片多类别病害图像分割模型。首先,为了解决三七叶病害视觉相似问题,引入了Transformer编码器来捕获多种病害类别的长距离依赖性。其次,可变形卷积网络(DCNv2)通过引入偏移量,使其在分割各种复杂形状的病害方面具有更好的适应性。最后,与其他常用的实例分割模型(如BoxInst、ConInst、SOLOv2、Mask R-CNN和YOLO v8-seg)在包含多类别疾病的三七叶片病害数据集上进行比较。实验结果表明,所提出模型精确度(AP)达到86.14%,比基准模型高3.17个百分点,相比经典的Mask R-CNN模型高出4.37个百分点。在灰霉病、疫病和炭疽病类别上,分别提高0.16、4.32、4.46个百分点。因此,本文所提出的方法为在复杂环境中准确分割形状复杂且视觉高度相似的病害提供了有效解决方案,有助于实现病害准确量化。 展开更多
关键词 三七叶片病害 实例分割 复杂田间环境 Transformer编码器 可变形卷积
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基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法
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作者 王成军 江诚婕 +1 位作者 丁凡 柳炜 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第7期118-123,F0003,共7页
针对果园采摘环境复杂、草莓与周边环境难以精确分割、现有模型处理速度无法实现快速分割等问题,提出一种基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法。在原始Mask R—CNN算法的基础上进行改进,采用MobileNetV3网络替代原始的ResNet101骨... 针对果园采摘环境复杂、草莓与周边环境难以精确分割、现有模型处理速度无法实现快速分割等问题,提出一种基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法。在原始Mask R—CNN算法的基础上进行改进,采用MobileNetV3网络替代原始的ResNet101骨干网络来轻量化算法,且将原本MobileNetV3残差结构中的通道注意力机制替换成协同注意力机制模块,结合特征金字塔网络架构进行特征提取,实现草莓个体的精准快速定位分割。在标注数据集上进行对比实验,结果表明,改进的Mask R—CNN算法与原始Mask R—CNN算法相比,边框mAP和掩膜mAP分别提升1.75%和4.05%,检测速度提高20.09帧/s,减少模型对硬件存储空间和算力的依赖。 展开更多
关键词 草莓图像 实例分割 改进Mask R—CNN CA注意力机制 轻量化网络
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基于BlendMask与改进Super4PCS的物体位姿估计方法
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作者 郑银环 张帅彬 +1 位作者 吴飞 陈恩杰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期10-18,58,共10页
针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件... 针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件表面点云;定义抓取分数选择最上层工件作为抓取对象,实现机器人自上而下抓取;针对不同形状的目标工件,基于相似匹配度函数选择模板点云;融合Super 4PCS与正态分布转换(normal distributions transform,NDT)算法完成目标点云和模板点云在低重合率情况下的精确配准,获取目标工件的抓取位姿;并针对Super 4PCS算法粗配准时速度较慢的问题,通过对体素滤波后的目标点云和模板点云提取3D内部形状描述子(intrinsic shape signatures,ISS)作为点云配准算法的输入点集来提高算法的配准速度。点云配准实验和机器人无序分拣实验结果表明,文章提出的物体位姿估计方法可以快速、准确地完成目标工件的位姿估计和无序分拣任务,配准算法均方根误差(root mean square error,RMSE)小于3.8 mm,位姿估计所需时间小于5.8 s,性能满足实际应用要求。 展开更多
关键词 散乱堆叠工件 位姿估计 无序分拣 BlendMask实例分割算法 Super 4PCS算法 点云配准
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FINAL全同态加密方案的自举优化技术
6
作者 赵秀凤 吴蒙 宋巍涛 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2183-2193,共11页
自举是实现全同态加密的有效方法,同时也是影响全同态加密效率的关键环节。FINAL方案是2022年亚密会提出的全同态密码方案,比TFHE方案自举速度快28%,可以进行高效的同态布尔运算。自举主要包括盲旋转算法和密钥转换算法。针对盲旋转算法... 自举是实现全同态加密的有效方法,同时也是影响全同态加密效率的关键环节。FINAL方案是2022年亚密会提出的全同态密码方案,比TFHE方案自举速度快28%,可以进行高效的同态布尔运算。自举主要包括盲旋转算法和密钥转换算法。针对盲旋转算法,该文提出累加器压缩方法,即对基于容错学习(LWE)的加密方案的密钥生成引入块二进制分布,利用块二进制密钥特性,使得密钥的每个分块只需进行1次外积运算,减少盲旋转算法所需的外积数量。针对密钥转换算法,给出了密钥复用技术,即在生成NGS密钥时复用LWE密钥且复用部分不参与密钥转换的密钥生成,减小了密钥转换密钥规模,进而减少密钥转换算法运算次数,提高了密钥转换算法的效率。分析表明,在安全性相当的情况下,优化的FINAL方案自举所需要执行的外积数量和快速傅里叶变换的数量分别由610和3940减少到305和1970,数量上优化50%。密钥转换密钥规模由11264减少到4554,密钥转换中标量乘法以及标量加法的运算次数大约由13.8×10^(6)减少到5.6×10^(6),密钥转换的密钥规模和计算开销均优化约60%。 展开更多
关键词 全同态加密 final 自举 盲旋转 密钥转换
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基于多元视角的高中英语文本解读——以外研版Book 8 M5“Space:the Final Frontier”为例 被引量:7
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作者 黄正翠 《中小学英语教学与研究》 北大核心 2017年第11期34-39,共6页
一、引言 文本解读或文本分析在高中英语教学中起着非常重要的作用。文本解读是有效教学设计的起点,有什么样的文本解读,就有什么样的教学定位(戴军熔,2012)。提高文本解读能力是教学的重要前提,有效的教学设计取决于教师对文本... 一、引言 文本解读或文本分析在高中英语教学中起着非常重要的作用。文本解读是有效教学设计的起点,有什么样的文本解读,就有什么样的教学定位(戴军熔,2012)。提高文本解读能力是教学的重要前提,有效的教学设计取决于教师对文本解读的水平,它直接影响学生的学习体验、认知过程、情感发展和学习成效。 展开更多
关键词 高中英语教学 文本解读 final 多元视角 the 教学设计 文本分析 教学定位
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基于改进Mask-Scoring R-CNN的肌纤维自动分割与表型计算方法研究
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作者 沃靖杰 田绪红 +3 位作者 尹令 杨杰 姚泽锴 蔡更元 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期134-144,共11页
为解决人工手动分割与半自动分割的精度及效率问题以及通用分割模型在面对各种噪声干扰时的表现不足,提出改进Mask-Scoring R-CNN的实例分割模型,实现对肌纤维细胞的高效分割。在Mask-Scoring R-CNN模型中引入CBAM(convolutional block ... 为解决人工手动分割与半自动分割的精度及效率问题以及通用分割模型在面对各种噪声干扰时的表现不足,提出改进Mask-Scoring R-CNN的实例分割模型,实现对肌纤维细胞的高效分割。在Mask-Scoring R-CNN模型中引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制,并对其进行改进,强化模型对特征信息的提取与表达,从而提升分割效果与模型在肌纤维分割任务中的泛化能力。改进Mask-Scoring RCNN模型在103张测试集的测试结果显示,表型数据测定值的均方根误差均比原模型更小,肌纤维总数均方根误差从2.08降至1.26,面积均方根误差从212.21μm^(2)降低至181.36μm^(2),平均直径均方根误差从2.87μm降低至1.47μm。试验结果表明改进后的模型能有效应对含噪声的肌纤维图像,在常见的噪声环境下依然能够准确分割出每个肌纤维。 展开更多
关键词 实例分割 Mask-Scoring R-CNN 猪肉肌纤维表型 细胞分割 注意力机制
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基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法
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作者 李文开 王莉 +1 位作者 牛群峰 王涛 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期51-56,共6页
针对金刚石微粉形状复杂多变、颜色相似度高以及相互粘连导致的分割困难等问题,文中提出基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法。首先,在原有主干网络的基础上重新设计残差结构,引入高效通道注意力机制,在不增加网络参数的情况下增强... 针对金刚石微粉形状复杂多变、颜色相似度高以及相互粘连导致的分割困难等问题,文中提出基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法。首先,在原有主干网络的基础上重新设计残差结构,引入高效通道注意力机制,在不增加网络参数的情况下增强模型的复杂特征提取能力;其次,根据金刚石微粉实际尺寸和形状不规则性优化Anchor box框,增强检测框切合度,进一步提高模型的图像分割精度;最后,采用DIoU-NMS模块改进检测框筛选方式,避免粘连金刚石微粉漏检现象。实验结果表明,在自建的金刚石微粉数据集上,改进后的Mask RCNN算法对金刚石微粉的平均精度均值(mAP)为75.51%,比标准Mask RCNN算法提升了2.86%,分割精度得到显著提升,为精准分割金刚石微粉提供了一种可行性方法。 展开更多
关键词 深度学习 实例分割 金刚石微粉 注意力机制 Mask RCNN DIoU-NMS
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基于改进Mask R-CNN的船载地波雷达目标检测方法
10
作者 张梦妮 王祎鸣 吴勇剑 《海洋科学进展》 北大核心 2025年第3期693-705,共13页
船载地波雷达易受复杂海况和平台运动的影响,导致其对海上船只目标的检测能力降低,尤其是对密集多目标区和弱目标区的探测更加困难。针对上述问题,本文提出一种改进实例分割区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,... 船载地波雷达易受复杂海况和平台运动的影响,导致其对海上船只目标的检测能力降低,尤其是对密集多目标区和弱目标区的探测更加困难。针对上述问题,本文提出一种改进实例分割区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)的船载地波雷达目标检测方法。首先,构建船载地波雷达距离-多普勒谱数据集,发展了船载地波雷达船只目标样本自适应特征提取算法;然后,将Mask R-CNN引入船载地波雷达距离-多普勒谱图的目标检测和实例分割,进而结合卷积块的注意力机制实现目标回波深层特性信息的挖掘;最后,通过实测数据和船舶自动识别系统对本文方法进行验证。实验结果表明:与Mask R-CNN、YOLOv7和背景识别CFAR方法相比,本文提出的方法不仅减少了常规背景下的目标漏检情况,而且能够有效检测强海杂波干扰下的弱目标以及多船只回波相互重叠的聚集区域目标,提高了船载地波雷达对海上船只目标的探测能力。 展开更多
关键词 船载地波雷达 目标检测 Mask R-CNN 实例分割 注意力机制
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Classification of hyperspectral remote sensing images based on simulated annealing genetic algorithm and multiple instance learning 被引量:3
11
作者 高红民 周惠 +1 位作者 徐立中 石爱业 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第1期262-271,共10页
A hybrid feature selection and classification strategy was proposed based on the simulated annealing genetic algonthrn and multiple instance learning (MIL). The band selection method was proposed from subspace decom... A hybrid feature selection and classification strategy was proposed based on the simulated annealing genetic algonthrn and multiple instance learning (MIL). The band selection method was proposed from subspace decomposition, which combines the simulated annealing algorithm with the genetic algorithm in choosing different cross-over and mutation probabilities, as well as mutation individuals. Then MIL was combined with image segmentation, clustering and support vector machine algorithms to classify hyperspectral image. The experimental results show that this proposed method can get high classification accuracy of 93.13% at small training samples and the weaknesses of the conventional methods are overcome. 展开更多
关键词 hyperspectral remote sensing images simulated annealing genetic algorithm support vector machine band selection multiple instance learning
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基于Mask R-CNN的复杂环境下辣椒识别方法研究 被引量:4
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作者 付晓鸽 李涵 +1 位作者 左治江 杜铮 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第9期215-219,共5页
针对辣椒采摘机器人在真实场景中辣椒簇状、粘连和光照不均导致无法精准采摘辣椒的问题,提出一种基于Mask R-CNN实例分割网络模型的辣椒识别方法。以真实场景下的辣椒为研究对象,采集自然生长的辣椒图像4496张,对其中的4000张进行数据... 针对辣椒采摘机器人在真实场景中辣椒簇状、粘连和光照不均导致无法精准采摘辣椒的问题,提出一种基于Mask R-CNN实例分割网络模型的辣椒识别方法。以真实场景下的辣椒为研究对象,采集自然生长的辣椒图像4496张,对其中的4000张进行数据标注作为数据集,通过设置不同的学习率、训练周期和模型网络层对数据集进行训练。试验结果表明,Mask R-CNN网络模型对真实场景下辣椒的识别和分割效果较好,平均准确率达到90.34%,平均速度达到0.82 s/幅,为智能辣椒采摘机器人的辣椒分割识别和定位提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 辣椒识别 实例分割 Mask R-CNN 神经网络 采摘机器人
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基于TD-Mask R-CNN的机械装配体图像实例分割 被引量:2
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作者 唐若仪 陈成军 +1 位作者 王金磊 代成刚 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第4期135-140,共6页
在机械产品装配过程中,为了准确识别机械装配体零件信息以减少零件漏装、错装等现象,提出一种改进的机械装配体图像实例分割方法TD-Mask R-CNN。首先,在主干网络ResNet101中引入可变形卷积(deformable convolutional networks, DCN)以... 在机械产品装配过程中,为了准确识别机械装配体零件信息以减少零件漏装、错装等现象,提出一种改进的机械装配体图像实例分割方法TD-Mask R-CNN。首先,在主干网络ResNet101中引入可变形卷积(deformable convolutional networks, DCN)以增加网络模型的泛化能力;其次,使用Transfiner结构作为掩码分支以提高机械零件边缘的分割精度;最后,在Transfiner结构中引入离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)模块以提升模型对机械装配体图像整体的分割能力。实验结果表明,提出的实例分割方法在合成深度图像数据集和真实彩色图像数据集上得到的掩码平均精度(average precision, AP)分别为87.7%和92.0%,与其他主流实例分割算法相比均有所提升。 展开更多
关键词 深度学习 装配监测 实例分割 TD-Mask R-CNN
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Mask Boundary R-CNN实例分割边界精度算法
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作者 李旺 陶洋 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期1702-1709,共8页
边界模糊问题在实例分割中是一个经典的难题,即使是在以高精度著称的双阶段实例分割中,边界处的分割效果也不理想,这是因为实例分割网络大多使用分类置信度作为依据进行掩膜的选择,它忽略了分割的边界信息,针对这个问题,本文提出了Mask ... 边界模糊问题在实例分割中是一个经典的难题,即使是在以高精度著称的双阶段实例分割中,边界处的分割效果也不理想,这是因为实例分割网络大多使用分类置信度作为依据进行掩膜的选择,它忽略了分割的边界信息,针对这个问题,本文提出了Mask Boundary R-CNN的实例分割框架,它包含两个评分预测分支,融合了更多图像边界的特征,重新学习并预测了掩膜的边界评分,并将两分支结果进行融合,得到的综合评分更能代表掩膜的边界质量,通过优先选择边界质量更好的掩膜来提高边界处的分割性能.在没有其他任何附加功能的情况下,Mask Boundary R-CNN在COCO2017数据集上分割精度比Mask R-CNN提升了约1.6%,尤其是在使用最新评价掩膜边界质量的指标APboundary衡量时,其边界分割精度比Mask R-CNN提升了约2%. 展开更多
关键词 深度学习 实例分割 边界精度 评价分数
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基于改进Mask R-CNN的堆积式袋装炸药识别方法研究
15
作者 付晓鸽 左治江 李涵 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第10期81-86,共6页
针对爆破场景下,光照变化、袋装炸药紧密堆积以及袋与袋粘连导致边界模糊等问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的堆积式袋装炸药识别方法。该文在Mask R-CNN的基础上采用空洞卷积代替普通卷积,引入“扩张率”参数,使得袋装炸药的边缘特征... 针对爆破场景下,光照变化、袋装炸药紧密堆积以及袋与袋粘连导致边界模糊等问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的堆积式袋装炸药识别方法。该文在Mask R-CNN的基础上采用空洞卷积代替普通卷积,引入“扩张率”参数,使得袋装炸药的边缘特征得到充分保留。利用Faster R-CNN网络模型、FCN网络模型、Mask R-CNN网络模型和改进Mask R-CNN网络模型对相同的数据集进行检测,对比袋装炸药边缘分割的效果。实验结果表明:该文提出基于改进Mask R-CNN的堆积式袋装炸药识别方法对袋装炸药边缘信息保存较为完整,平均准确率达到90.42%,平均速度达到0.67 s/piece,为袋装炸药装卸搬运实现更高程度的自动化提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 实例分割 Mask R-CNN 堆积式袋装炸药 神经网络
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钢轨表面缺陷检测Mask R-CNN算法研究与优化 被引量:2
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作者 孟瑞锋 梁桢 +2 位作者 贾超 乔志 赵晨 《都市快轨交通》 北大核心 2024年第5期68-77,共10页
为有效防止城市轨道交通事故发生,更好地保障运行安全,钢轨表面缺陷检测技术在巡检工作中发挥着重要作用。针对现有钢轨缺陷检测技术中检测精度差、小目标敏感度低等问题,在Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network... 为有效防止城市轨道交通事故发生,更好地保障运行安全,钢轨表面缺陷检测技术在巡检工作中发挥着重要作用。针对现有钢轨缺陷检测技术中检测精度差、小目标敏感度低等问题,在Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network)算法模型基础上,提出一种融合注意力机制的模型改进方案。该方案在特征提取网络中引入通道-空间复合注意力机制(channel-wise spatial module,CSM)用于实例分割缺陷检测,有效剔除干扰信息,获得多尺度特征表达,得到更多空间信息以及更优的浅层信息,从而提升对钢轨表面缺陷边缘检测能力。在相同的实验环境下,相对于Mask R-CNN算法,加入CSM后,Mask R-CNN模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了6.5%。其中,对钢轨“凹陷”“裂纹”以及“疲劳磨损”缺陷识别的平均精度(average precision,AP)分别提高了6.3%、6.9%和6.1%。横向对比发现,加入CSM后的Mask R-CNN模型,相较于Fast R-CNN模型,三种缺陷的分割效果分别提升了11.6%、12.5%和12.9%。同时,相较于Faster R-CNN模型,三种缺陷的分割效果分别提升了8.8%、10.0%和10.3%。加入CSM后的Mask R-CNN模型可以更好地识别三类缺陷,提升检测精度和小目标敏感度,为轨道智能巡检提供更安全有力的技术支持和保障。 展开更多
关键词 城市轨道交通 通道-空间注意力机制 钢轨缺陷 实例分割 Mask R-CNN算法
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Effect of annealing temperature on microstructure and mechanical properties of Mg-Zn-Zr-Nd alloy with large final rolling deformation
17
作者 ZHANG Jin-hai NIE Kai-bo +2 位作者 ZHANG Jin-hua DENG Kun-kun LIU Zhi-long 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第6期1774-1789,共16页
In this study,the Mg-3Zn-0.5Zr-χNd(χ=0,0.6)alloys were subjected to final rolling treatment with large deformation of 50%.The impact of annealing temperatures on the microstructure and mechanical properties was inve... In this study,the Mg-3Zn-0.5Zr-χNd(χ=0,0.6)alloys were subjected to final rolling treatment with large deformation of 50%.The impact of annealing temperatures on the microstructure and mechanical properties was investigated.The rolled Mg-3Zn-0.5Zr-0.6Nd alloy exhibited an ultimate tensile strength of 386 MPa,a yield strength of 361 MPa,and an elongation of 7.1%.Annealing at different temperatures resulted in reduced strength and obviously increased elongation for both alloys.Optimal mechanical properties for the Mg-3Zn-0.5Zr-0.6Nd alloy were achieved after annealing at 200℃,with an ultimate tensile strength of 287 MPa,a yield strength of 235 MPa,and an elongation of 26.1%.The numerous deformed microstructures,twins,and precipitated phases in the rolled alloy could impede the deformation at room temperature and increase the work hardening rate.After annealing,a decrease in the work hardening effect and an increase in the dynamic recovery effect were obtained due to the formation of fine equiaxed grains,and the increased volume fraction of precipitated phases,which significantly improved the elongation of the alloy.Additionally,the addition of Nd element could enhance the annealing recrystallization rate,reduce the Schmid factor difference between basal and prismatic slip systems,facilitate multi-system slip initiation and improve the alloy plasticity. 展开更多
关键词 Mg-Zn-Zr-Nd alloy large final rolling deformation annealing temperatures microstructures mechanical properties
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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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中国智慧农业的规模测度与效应评估 被引量:1
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作者 张少华 陈壬涛 黎美玲 《贵州财经大学学报》 北大核心 2025年第2期22-31,共10页
文章旨在对接国民经济核算体系,首次测度中国智慧农业的增加值规模并评估其产业关联效应和最终需求效应。为此,根据国家统计局《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》,借助100多部门的投入产出表,将农业部门的产业数字化部门分解出来,... 文章旨在对接国民经济核算体系,首次测度中国智慧农业的增加值规模并评估其产业关联效应和最终需求效应。为此,根据国家统计局《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》,借助100多部门的投入产出表,将农业部门的产业数字化部门分解出来,以测度中国智慧农业的规模并评估其效应。研究发现:(1)我国智慧农业的平均规模为3713.88亿元,在农业大类中占比为5.58%,占GDP比重仅为0.47%,说明我国智慧农业发展空间巨大。同时,无论是智慧农业还是传统农业,其年均增长速度均低于同期GDP增长速度,说明在产业结构调整的大趋势下依然要加大农业发展力度。(2)从产业关联角度看,我国智慧农业与数字经济核心产业尤其是数字产品制造业的后向联系较大,智慧农业发展从初期的基础建设转移到提高生产服务效率与数字技术创新领域;与此同时,智慧农业和传统农业对国民经济其他产业的需求拉动和供给推动作用几乎相等,且相比于传统农业,智慧农业对国民经济其他产业的供需变动不敏感。(3)从最终需求的敏感度分析看,智慧农业是消费依赖性产业,但各项最终需求对智慧农业的推动较小,且有效需求的扩张大部分作用于传统农业。 展开更多
关键词 智慧农业 投入产出分析 产业关联效应 最终需求效应
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基于OD_SeGAN的断奶前仔猪实例分割方法
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作者 李鹏 沈明霞 +4 位作者 刘龙申 陈金鑫 薛鸿翔 衡熙 孙玉文 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期482-491,共10页
在猪只智慧养殖中,猪只实例分割方法是实现猪只自动化检测的关键技术之一,但在实际分割场景中,存在猪只遮挡粘连等现象,易导致分割困难。针对产房中仔猪分割困难问题,本文提出一种基于YOLO v5s和GAN(Generative adversarial network)的... 在猪只智慧养殖中,猪只实例分割方法是实现猪只自动化检测的关键技术之一,但在实际分割场景中,存在猪只遮挡粘连等现象,易导致分割困难。针对产房中仔猪分割困难问题,本文提出一种基于YOLO v5s和GAN(Generative adversarial network)的实例分割模型OD_SeGAN。该方法通过目标检测算法YOLO v5s提取出仔猪目标,并输入至语义分割算法GAN实现分割,并使用空洞卷积替换GAN中的普通卷积,扩大网络感受野;其次,使用挤压-激励注意力机制模块,增强模型对仔猪全局特征的学习能力,提高模型的分割精度。实验结果表明,OD_SeGAN在测试集上IoU为88.6%,分别比YOLO v5s_Seg、Cascade_Mask_RCNN、Mask_RCNN、SOLO、Yolact高3.4、3.3、4.1、9.7、8.1个百分点。将OD_SeGAN应用于仔猪窝均质量估测任务中,测得仔猪窝均质量和仔猪像素点数之间皮尔逊相关系数为0.956。OD_SeGAN在实际生产场景中具有良好的仔猪分割性能,可为仔猪窝均质量估测等后续研究提供技术基础。 展开更多
关键词 仔猪 实例分割 注意力机制 GAN 窝均质量
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