基于可视注意力机制的非锚点行人检测模型

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作者 林鑫辰 唐漾 +1 位作者 赵超强 钱锋 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期535-544,共10页

在目前的行人检测方法中,中心尺度预测(center-scale prediction,CSP)模型具有检测速度快,无需预设锚点等优点。但是,CSP模型并没有针对行人遮挡问题提出解决方法。为此,在CSP模型的基础上,提出了一个基于可视注意力机制的中心尺度预测(... 在目前的行人检测方法中,中心尺度预测(center-scale prediction,CSP)模型具有检测速度快,无需预设锚点等优点。但是,CSP模型并没有针对行人遮挡问题提出解决方法。为此,在CSP模型的基础上,提出了一个基于可视注意力机制的中心尺度预测(visible attentionmechanism-basedCSP,VA-CSP)模型,同时预测行人及其可视区域的边界框,并构造一个中心-可视中心(center-visible center,C-V)变换预测分支,将行人及其可视区域匹配,使模型具有正确的可视注意力机制,提升遮挡行人的检测精度。在Citypersons和Caltech行人检测数据集上进行了实验,在Citypersons验证集的不同遮挡程度的子数据集Reasonable、Heavy、Partial和Bare上,得到了9.6%、48.1%、9.1%和6.6%的丢失率,相比CSP分别提升了1.4%、1.2%、1.3%和0.7%。在Caltech测试集的Reasonable子数据集上得到了3.2%的丢失率,相比CSP提升了1.3%。与其他目前最新的模型相比,所提模型具有更高的检测精度。 展开更多

关键词 行人检测 注意力机制 非锚点检测 CSP模型

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基于级联注意力与点监督机制的考场目标检测模型 被引量：9

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作者 田卓钰 马苗 杨楷芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期2633-2645,共13页

智慧考场是智慧校园的重要组成部分,准确、快速地检测考场中的学生状态,是智慧考场应用的基本任务和关键环节.标准化考场中的考生分布相对密集且成像尺寸差异较大,而现有目标检测算法未充分考虑真实考场的环境特征,很难精确、实时地检... 智慧考场是智慧校园的重要组成部分,准确、快速地检测考场中的学生状态,是智慧考场应用的基本任务和关键环节.标准化考场中的考生分布相对密集且成像尺寸差异较大,而现有目标检测算法未充分考虑真实考场的环境特征,很难精确、实时地检测出考生目标,加之大部分目标检测算法需对不同目标手工设计先验锚框,模型部署范围受限.针对以上问题,提出一种高效的无锚框全卷积目标检测模型.该模型采用全卷积网络对输入图像进行逐像素预测,在可能存在目标的区域回归其包围框.在该模型中,设计了基于级联注意力的特征增强模块,通过逐级细化修正特征增强特征图的判别性,有效地提高考生目标识别精度;另一方面,针对真实考场中大量交叠目标检测问题,提出了点监督机制,以进一步提升交叠多目标的识别效果;最后,在构建的标准化考场检测专用数据集上,对所提模型进行验证.实验结果表明,与当前最先进的目标检测模型相比,针对真实复杂的考场环境特征提出的基于级联注意力和点监督机制的全卷积目标检测模型的m AP指标为92.9%,检测速度为22.1 f/s,泛化能力突出,综合效果最优. 展开更多

关键词 目标检测 智慧考场 无锚框方法 注意力机制 点监督机制

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基于红外注意力提升机制的热成像测温区域实例分割 被引量：4

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作者 易诗 李俊杰 贾勇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3505-3512,共8页

AI+热成像人体温度监测系统被广泛用于人群密集的人体实时温度测量。此类系统检测人的头部区域进行温度测量,由于各类遮挡,温度测量区域可能太小而无法正确测量。为了解决这个问题,该文提出一种融合红外注意力提升机制的无锚点实例分割... AI+热成像人体温度监测系统被广泛用于人群密集的人体实时温度测量。此类系统检测人的头部区域进行温度测量,由于各类遮挡,温度测量区域可能太小而无法正确测量。为了解决这个问题,该文提出一种融合红外注意力提升机制的无锚点实例分割网络,用于实时红外热成像温度测量区域实例分割。该文所提出的实例分割网络在检测阶段和分割阶段融合红外空间注意力模块(ISAM),旨在准确分割红外图像中的头部裸露区域,以进行准确实时的温度测量。结合公共热成像面部数据集和采集的红外热成像数据集,制作了"热成像温度测量区域分割数据集"用于网络训练。实验结果表明:该方法对红外热成像图像中头部裸露测温区域的平均检测精度达到88.6%,平均分割精度达到86.5%,平均处理速度达到33.5 fps,在评价指标上优于大多数先进的实例分割方法。 展开更多

关键词 红外热成像 人体体温监测系统 红外注意力提升机制 无锚点实例分割网络 热成像温度测量区域分割数据集

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基于改进PointNet++的城市道路点云分类方法

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作者 田晟 熊辰崟 龙安洋 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-14,共14页

城市道路场景的点云数据量巨大、类别分布不平衡且密度极不均匀,导致现有的点云分类方法难以满足高精度分类的需求。为了解决现有PointNet++网络对局部特征提取不充分的问题,本文充分考虑场景的上下文信息和点之间的全局依赖性,构建融... 城市道路场景的点云数据量巨大、类别分布不平衡且密度极不均匀,导致现有的点云分类方法难以满足高精度分类的需求。为了解决现有PointNet++网络对局部特征提取不充分的问题,本文充分考虑场景的上下文信息和点之间的全局依赖性,构建融合上下文信息的PointNet++点云分类网络模型。首先,基于注意力机制设计局部特征聚合模块,通过动态地融合邻域点特征以充分捕获局部信息。其次,考虑现有的分类模型不能顾及上下文信息,导致复杂场景下的分类性能受限,本文构建上下文感知模块和双注意力模块,从多个维度提取上下文信息,进一步增强特征的表达能力。实验结果表明:改进模型在大型点云数据集下具有更高的分类精度及更强的泛化性能(总体分类精度在Oakland和Paris公开数据集上分别为98.70%和96.84%),更适用于大规模点云分类。 展开更多

关键词 点云分类 PointNet++ 局部特征 注意力机制 上下文信息 城市道路

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基于时空上下文信息的POI推荐模型研究 被引量：5

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作者 叶继华 杨思渝 +1 位作者 左家莉 王明文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3546-3553,共8页

随着基于位置的社交网络(LBSN)技术的快速发展,为移动用户提供个性化服务的兴趣点(POI)推荐成为关注重点。由于POI推荐面临着数据稀疏、影响因素多和用户偏好复杂的挑战,因此传统的POI推荐往往只考虑签到频率以及签到时间和地点对用户... 随着基于位置的社交网络(LBSN)技术的快速发展,为移动用户提供个性化服务的兴趣点(POI)推荐成为关注重点。由于POI推荐面临着数据稀疏、影响因素多和用户偏好复杂的挑战,因此传统的POI推荐往往只考虑签到频率以及签到时间和地点对用户的影响,而忽略了签到序列中用户前后行为的关联影响。为了解决上述问题,该文通过序列的表示考虑签到数据的时间影响和空间影响,建立了时空上下文信息的POI推荐模型(STCPR),为POI推荐提供了更精准的个性化偏好。该模型基于序列到序列的框架下,将用户信息、POI信息、类别信息和时空上下文信息进行向量化后嵌入GRU网络中,同时利用了时间注意力机制、全局和局部的空间注意力机制来综合考虑用户偏好与变化趋势,从而向用户推荐感兴趣的Top-N的POI。该文通过在两个真实的数据集上实验来验证模型的性能。实验的结果表明,该文所提出的方法在召回率(Recall)和归一化折损累计增益(NDCG)方面优于几种现有的方法。 展开更多

关键词 兴趣点推荐模型 时空相关性 上下文 注意力机制

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改进无锚点的彩色遥感图像任意方向飞机目标检测算法 被引量：3

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作者 杜艳玲 徐鑫 +2 位作者 王丽丽 高静霞 黄冬梅 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期409-417,共9页

针对彩色遥感图像上飞机目标体积小、分布密集、背景复杂导致的检测精度低问题,提出了一种改进无锚点的彩色遥感图像任意方向飞机目标检测算法。采用BBAVectors为基准模型,以ResNet50为主干网进行特征提取,在特征金字塔网络FPN后增加一... 针对彩色遥感图像上飞机目标体积小、分布密集、背景复杂导致的检测精度低问题,提出了一种改进无锚点的彩色遥感图像任意方向飞机目标检测算法。采用BBAVectors为基准模型,以ResNet50为主干网进行特征提取,在特征金字塔网络FPN后增加一条自上而下的路径扩展网络PANet模块,缩短信息路径并用低层级准确位置信息增强特征金字塔。其次,引入注意力机制CBAM模块,通过抑制噪声和突出目标特征,实现复杂环境下的飞机目标检测精度的提升。在DOTA数据集上分别进行消融实验和对比实验,并使用DOTA_devkit对数据集分别进行0.5以及1倍比例的裁切,提高模型的检测精度。改进后的模型在彩色遥感图像测试数据集上的检测精度达到了90.35%。相较于原模型,检测精度提升了0.82%。实验结果表明,该方法在彩色遥感图像中的飞机检测任务中具有更好的检测效果。 展开更多

关键词 飞机目标检测 任意方向 无锚点 路径扩展 注意力机制

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面向复杂背景环境下垃圾检测的YOLOv8n轻量化改进

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作者 孙世政 何玲玲 +2 位作者 郑帅 徐向阳 陈仁祥 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期136-146,共11页

垃圾检测与分类对推动绿色经济和实现低碳循环具有重要意义,面向复杂背景环境的垃圾检测模型存在参数量大、计算成本高等问题,限制了模型在资源受限设备上的应用。为解决上述问题,提出一种轻量化的GCAW-YOLOv8n模型,旨在平衡模型轻量化... 垃圾检测与分类对推动绿色经济和实现低碳循环具有重要意义,面向复杂背景环境的垃圾检测模型存在参数量大、计算成本高等问题,限制了模型在资源受限设备上的应用。为解决上述问题,提出一种轻量化的GCAW-YOLOv8n模型,旨在平衡模型轻量化与精度检测。首先,在YOLOv8n骨干网络中引入GhostNet网络中的C3Ghost和GhostConv模块,有效降低模型参数量;其次,添加上下文锚点注意力机制,增强特征提取能力,提升检测精度;然后,在特征融合阶段,构建渐近特征金字塔网络,提升多尺度目标检测能力;接着,采用WIoU v3边界损失函数优化网络边界框回归性能;最后,结合Taco数据集和人工采集数据集进行了模型验证实验。实验结果表明,相比原YOLOv8n模型,改进后的GCAW-YOLOv8n模型在模型参数量Params和计算量FLOPs分别降低了14.3%和33.3%,而精确度和召回率分别提高了4.4%和1.9%,同时mAP@0.5达到了81.3%,提升了0.7%。改进模型更好地平衡了模型轻量化和检测精度,对模型部署与应用至边缘端检测装备具有重要的工程意义。 展开更多

关键词 垃圾检测 轻量化YOLOv8n GhostNet 上下文锚点注意力机制 渐近特征金字塔

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改进YOLOv8的恶劣天气下船舶目标检测算法研究

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作者 李纯杰 蔡易南 +1 位作者 胡杰 詹炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期77-82,共6页

针对现有内河航道中由于雨、雪、雾等恶劣天气导致的船只检测困难问题,提出一种基于YOLOv8的航道船舶目标检测方法,即YOLOv8-Ship。该算法设计一种特征聚焦扩散金字塔网络,融合YOLOv9中的ADown模块,使每个尺度的特征保留更多的上下文信... 针对现有内河航道中由于雨、雪、雾等恶劣天气导致的船只检测困难问题,提出一种基于YOLOv8的航道船舶目标检测方法,即YOLOv8-Ship。该算法设计一种特征聚焦扩散金字塔网络,融合YOLOv9中的ADown模块,使每个尺度的特征保留更多的上下文信息;同时引入聚核初始网络(PKINet)以及上下文锚点注意力模块(CAA)改进C2f,来增强中心区域的特征;最后采用深度可分离卷积取代骨干网络中的普通卷积,减少模型参数量和计算量。实验结果表明,在雨、雪、雾的天气条件下,与传统的YOLOv8n相比,改进算法的精确率提高了0.5%,召回率提升了3.4%,F1分数提升了2%,mAP@0.5提升了1.2%,平均精度均值达到97.5%,有效提高了内河航道恶劣天气下过往船只的识别精度,具备较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 船舶检测 YOLOv8算法 恶劣天气 聚核初始网络 上下文锚点注意力模块 特征识别

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基于循环神经网络的实时偏好感知兴趣点推荐 被引量：2

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作者 李勇 韩志媛 安敬民 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第12期3772-3777,共6页

鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影... 鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影响,基于矩阵分解技术开发一种组合兴趣点类别信息和用户社会信息的用户偏好嵌入表示。联合用户实时需求向量和历史偏好向量,使用一种基于注意力机制的循环神经网络框架实现用户实时兴趣点偏好的预测。经大量实验验证了所提用户实时偏好预测模型的可行性,较其它现有流行的方法,查准率和查全率分别提高了8.7%和8.3%。 展开更多

关键词 兴趣点推荐 用户实时偏好 历史偏好 循环神经网络 矩阵分解 上下文信息 注意力机制

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改进YOLOv10的架空输电线路多缺陷检测方法

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作者 李坤祥 刘大明 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期156-167,共12页

针对输电线路缺陷检测任务中目标尺度多样、背景复杂、目标遮挡,以及现有目标检测算法难以在实时检测的前提下保证检测精度而出现漏检、误检的问题,提出改进YOLOv10的输电线路无人机巡检缺陷检测算法TLDDet。首先设计融合部分卷积和上... 针对输电线路缺陷检测任务中目标尺度多样、背景复杂、目标遮挡,以及现有目标检测算法难以在实时检测的前提下保证检测精度而出现漏检、误检的问题,提出改进YOLOv10的输电线路无人机巡检缺陷检测算法TLDDet。首先设计融合部分卷积和上下文锚点注意力的高效特征融合模块(FC2FA),在降低模型参数量的同时提升模型的特征集成能力。然后使用基于多头自注意力机制的尺度内特征交互模块AIFI增强对小目标的检测效果,该模块通过加强特征图中高级语义信息的表达从而提高模型检测的准确率。最后设计遮挡感知注意网络检测头SEAM-Head,减少由于遮挡问题导致的特征丢失的问题。实验结果表明,所提出的TLDDet较原始模型YOLOv10s参数量减少33%,计算量减少30%,对输电线路多种缺陷的Precision、Recall和mAP50分别提高4.3%、2.4%和3.7%,检测速度达到143 FPS,且与其他实时检测算法的对比中具有更好的检测性能。 展开更多

关键词 输电线路缺陷检测 YOLOv10 实时检测 特征融合 上下文锚点注意力 尺度内特征交互 遮挡感知注意网络

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改进的CornerNet-Saccade车辆检测算法 被引量：4

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作者 梁礼明 熊文 +1 位作者 蓝智敏 钱艳群 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第6期137-146,共10页

针对现有的CornerNet-Saccade算法在车辆检测任务中存在明显的误检和漏检现象,提出了一种改进的CornerNet-Saccade算法。首先通过加深堆叠沙漏网络结构,增强车辆高级特征提取能力;其次,增加更小尺度的attention maps以改善小目标车辆的... 针对现有的CornerNet-Saccade算法在车辆检测任务中存在明显的误检和漏检现象,提出了一种改进的CornerNet-Saccade算法。首先通过加深堆叠沙漏网络结构,增强车辆高级特征提取能力;其次,增加更小尺度的attention maps以改善小目标车辆的检测能力,引入Dense Block模型和瓶颈残差单元降低堆叠沙漏网络参数的复杂度,保证层与层之间的最大信息流;最后,通过Sigmoid激活函数得到最终的检测结果。在KITTI数据库和自制数据库上对改进算法进行了仿真实验,平均精确率分别达92.56%和95.21%,检测速度分别达40 FPS和49FPS,同时在自制数据库上对原CornerNet-Saccade算法和改进算法进行了仿真实验,精确率和召回率相比原算法分别提高了3.8%和8.5%。结果表明:此改进的CornerNet-Saccade算法在车辆检测任务中具有明显优势。 展开更多

关键词 车辆检测 堆叠沙漏网络 注意力机制 锚点框 角点检测

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