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PolarDet:基于位置与语义信息加权的极坐标BEV端到端3D目标检测算法
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作者 时培成 戈润帅 +3 位作者 Chadia Chakir 董心龙 梁涛年 杨爱喜 《汽车工程》 北大核心 2025年第3期430-439,共10页
传统的笛卡尔坐标系下的3D目标检测方法因车载相机的固定楔形成像几何,导致相机图像编码时在一定程度上忽视了目标在不同视角下的对称性和连续性。鉴于此,本文提出一种基于位置与语义信息加权的极坐标BEV端到端3D目标检测方法—PolarDe... 传统的笛卡尔坐标系下的3D目标检测方法因车载相机的固定楔形成像几何,导致相机图像编码时在一定程度上忽视了目标在不同视角下的对称性和连续性。鉴于此,本文提出一种基于位置与语义信息加权的极坐标BEV端到端3D目标检测方法—PolarDet。该方法通过极坐标查询与预定义的极坐标网格生成极坐标下的BEV位置与语义信息,再与前一帧的BEV信息进行特征交互以融入时间信息;在输出最终检测结果时,PolarDet再对位置与语义信息进行加权求和,以提高信息的利用效率,使网络能够达到更高的检测精度。本文在具有挑战性的BEV目标检测nuScenes数据集上进行了广泛的实验,结果表明,PolarDet最优模型的mAP(平均精度)达到0.469,NDS(nuScenes检测得分)达到0.56,显著优于基于笛卡尔坐标的BEV目标检测方法。 展开更多
关键词 极坐标 BEV目标检测 位置和语义信息 特征加权 跨平面编码器
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融合多尺度特征与位置信息的输电线路山火检测算法 被引量:3
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作者 陈冬 周浩 +4 位作者 袁国武 杨凌宇 成秋艳 任莹 马仪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期248-254,共7页
针对输电线路山火中烟雾火灾目标存在尺度多变、背景复杂的特点,会导致检测精度低和误检的问题,文中在YOLOv5的基础上提出了一种融合多尺度特征与位置信息的输电线路山火检测算法。首先,为解决尺度多变的问题,针对SPPF(快速空间金字塔... 针对输电线路山火中烟雾火灾目标存在尺度多变、背景复杂的特点,会导致检测精度低和误检的问题,文中在YOLOv5的基础上提出了一种融合多尺度特征与位置信息的输电线路山火检测算法。首先,为解决尺度多变的问题,针对SPPF(快速空间金字塔池化层)级联式结构在尺度融合时只关注局部特征信息的问题,提出了一种层级式与CSP(跨阶段局部网络)结构相结合的尺度融合模块SPPCSPC(跨阶段空间金字塔池化层),能有效提取并融合多层次、不同尺度的全局特征信息,提高算法对烟雾火灾目标的检测能力。其次,为解决误检问题,提出了新的颈部网络PCANet(路径位置聚合网络)既融合浅层和深层特征图,又分别从特征图的竖直和水平两个方向将目标的位置信息融入通道中,增强算法对烟雾火灾目标位置信息的关注度,降低复杂背景的干扰。在输电线路烟雾火灾数据集上进行实验,所提算法的mAP_(50)提高了1.6%,mAP_(50:95)提高了1.5%,Recall提高了2.4%,有效提高了烟雾火灾目标检测精度,减少了误检现象发生,能够更好地完成检测任务。 展开更多
关键词 输电线路 烟雾火灾检测 多尺度特征融合 位置信息 YOLOv5
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融合位置信息和上下文的水面目标检测方法 被引量:2
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作者 马赛 解志斌 邵长斌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期2221-2227,共7页
针对复杂多变的水面环境中,小目标检测精度低、漏检率高且检测平台计算资源有限的问题,提出了一种基于Efficientdet-D0融合位置信息和上下文的水面目标检测方法.首先,采用坐标注意力机制对主干特征提取网络的主要模块移动翻转瓶颈卷积... 针对复杂多变的水面环境中,小目标检测精度低、漏检率高且检测平台计算资源有限的问题,提出了一种基于Efficientdet-D0融合位置信息和上下文的水面目标检测方法.首先,采用坐标注意力机制对主干特征提取网络的主要模块移动翻转瓶颈卷积进行改进,将目标的位置信息集成到通道注意力中,提高网络对水面小目标的检测能力;其次,在特征融合网络BiFPN中引入Cot模块,增强特征融合网络对特征图相邻和全局上下文的获取能力,进一步提高检测小目标的能力;最后,为优化预测网络训练,将预测网络激活函数替换为H-swish.在WSODD测试集中的实验结果表明,本文模型的mAP相比于原始模型提高了16.95%,漏检率下降明显,且本文模型参数量小于大多现有模型,证明了本文方法在水面目标检测模型中的有效性. 展开更多
关键词 水面目标检测 深度学习 Efficientdet-D0 位置信息 上下文信息
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基于位置信息和注意力机制的路面裂缝检测 被引量:2
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作者 王安政 党建武 +1 位作者 岳彪 杨景玉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期303-312,共10页
路面裂缝是造成公路安全问题的主要因素。传统的裂缝检测通常以人工检测为主,存在效率低、不安全等问题,此外现有深度学习检测模型在面临阴影遮挡、背景复杂等干扰因素时会造成裂缝检测不完整。针对上述问题,提出一种基于位置信息和注... 路面裂缝是造成公路安全问题的主要因素。传统的裂缝检测通常以人工检测为主,存在效率低、不安全等问题,此外现有深度学习检测模型在面临阴影遮挡、背景复杂等干扰因素时会造成裂缝检测不完整。针对上述问题,提出一种基于位置信息和注意力机制的路面裂缝检测模型(PA-TransUNet)。首先,通过混合编码器接收输入图像,提取裂缝特征信息,引入查询项、键、值的位置信息,提升编码器Transformer中自注意力机制捕获裂缝形状和补偿特征信息丢失的能力。然后,输入裂缝特征到解码器进行上采样,设计一种基于注意力门控的解码模块(AGDM),AGDM通过抑制非裂缝区域来加强对裂缝区域的学习,提高裂缝检测的准确性和完整性。实验结果表明,PA-TransUNet模型在路面裂缝检测数据集(CFD)和Cracktree200这2个公开数据集上的F1值分别达到87.44%和82.58%。此外,为了进一步检验PA-TransUNet模型在实际工程中的裂缝检测能力,又在自制无人机裂缝(UAV Cracks)数据集上取得了88.68%的F1值,由此可见其能较好地满足实际工程中的裂缝检测需求。 展开更多
关键词 图像处理 路面裂缝检测 语义分割 位置信息 注意力机制
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基于多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法 被引量:1
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作者 焦锐 马瑞峻 +4 位作者 陈瑜 伍恩慧 杨金鹏 温国政 潘雄 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期21-30,共10页
夹切一体的菠萝(Ananascomosus(L.)Merr.)采摘器在进行田间采摘作业时,需要自主确定果茎切割点位置,而菠萝果茎处容易被植株叶片和苞叶遮挡,采用单一图像处理的方法难以准确识别到果茎切割点位置,为此提出一种多传感器信息融合的菠萝果... 夹切一体的菠萝(Ananascomosus(L.)Merr.)采摘器在进行田间采摘作业时,需要自主确定果茎切割点位置,而菠萝果茎处容易被植株叶片和苞叶遮挡,采用单一图像处理的方法难以准确识别到果茎切割点位置,为此提出一种多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法。将深度相机和多组光电传感器结合,利用改进的YOLOv5目标检测算法融合RGB-D深度信息,实现对菠萝冠芽顶部至果实底部长度测量,再利用光电传感器信号变化判断菠萝采摘器是否到达冠芽顶部位置,并将冠芽顶部作为起始位置,控制采摘器下降速度和时间,从而保证采摘器底部安装的切割刀准确抵达果茎切割点位置。台架试验结果表明,该方法对真实菠萝果茎切割点检测成功率达到85%,满足菠萝采摘机器人作业过程中果茎切割点检测准确性要求。 展开更多
关键词 菠萝 采摘器 果茎切割点 位置检测 多传感器信息融合 YOLOv5
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位置信息约束的SMT料盘X射线图像检测方法 被引量:2
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作者 耿磊 彭晓帅 +3 位作者 肖志涛 李秀艳 荣锋 马潇 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期160-166,共7页
SMT封装物料盘的X射线透视图像发生局部粘连,导致分割准确性降低影响物料的检测与计数统计。提出了基于位置信息约束的分割检测方法,利用器件位置信息对分割区域进行约束提高分割与检测的准确率。首先依据元器件呈螺旋状排列规则,拟合... SMT封装物料盘的X射线透视图像发生局部粘连,导致分割准确性降低影响物料的检测与计数统计。提出了基于位置信息约束的分割检测方法,利用器件位置信息对分割区域进行约束提高分割与检测的准确率。首先依据元器件呈螺旋状排列规则,拟合物料盘中心点并计算最内环排列中起点器件位置信息;然后基于中心点与各元器件的位置约束模型,进行法向位置信息与先验位置信息双重约束,对目标器件所在区域进行限定;最后划分分割界限,完成对粘连目标的分割和对元器件的检测与统计。实验结果表明:该方法能够提高物料盘X射线透视图像粘连区域分割与检测的准确率,在有效像元素9 216 pixel,细节解析度110 1p/cm成像环境之下,对不同规格物料盘进行实测,检测误差率控制在0.15%之内。 展开更多
关键词 X射线透视图像 粘连 计数统计 分割检测 位置信息约束
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基于相关变化检测与面向对象分类技术的多源遥感图像震害信息提取 被引量:9
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作者 薛腾飞 张景发 李强 《地震学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期496-505,509,共10页
遥感图像面向对象分类作为空间信息提取的关键技术,在震害信息提取方面发挥着非常重要的作用,然而由于光学遥感影像是正射图像,只能提取建筑物屋顶信息,这使得单一利用震后光学影像进行震害信息提取存在一定的局限性.针对该问题,本文提... 遥感图像面向对象分类作为空间信息提取的关键技术,在震害信息提取方面发挥着非常重要的作用,然而由于光学遥感影像是正射图像,只能提取建筑物屋顶信息,这使得单一利用震后光学影像进行震害信息提取存在一定的局限性.针对该问题,本文提出了一种基于合成孔径雷达(SAR)相关变化检测的光学影像震害建筑物面向对象提取方法,即在光学影像面向对象提取的数据中融合SAR相关性,对光学影像进行面向对象提取震害建筑物时不仅考虑建筑物的几何、光谱等特征,还加入震前震后变化信息即SAR相关性进行分类.在此基础上,选取2008年汶川MS8.0地震震区都江堰地区作为研究区进行试验.结果表明,本文提出的方法相对于单一使用光学影像进行震害建筑物提取,其准确度有较明显的提高. 展开更多
关键词 震害信息提取 面向对象分类 SAR 图像相关 变化检测
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基于相关信息熵和CNN-BiLSTM的工业控制系统入侵检测 被引量:57
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作者 石乐义 朱红强 +1 位作者 刘祎豪 刘佳 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2330-2338,共9页
入侵检测技术旨在有效地检测网络中异常的攻击,对网络安全至关重要.针对传统的入侵检测方法难以从工业控制系统通信数据中提取有效数据特征的问题,提出一种基于相关信息熵和CNN-BiLSTM的入侵检测模型,该模型将基于相关信息熵的特征选择... 入侵检测技术旨在有效地检测网络中异常的攻击,对网络安全至关重要.针对传统的入侵检测方法难以从工业控制系统通信数据中提取有效数据特征的问题,提出一种基于相关信息熵和CNN-BiLSTM的入侵检测模型,该模型将基于相关信息熵的特征选择和融合的深度学习算法相结合,因此能够有效去除噪声冗余,减少计算量,提高检测精度.首先针对不平衡样本等问题进行相应预处理,并通过基于相关信息熵的算法进行特征选择,达到去除噪声数据和冗余特征的目的;然后分别运用卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)从时间和空间维度提取数据特征,通过多头注意力机制进行特征融合,进而得出最终检测结果;最后通过单一变量原则和交叉验证方式获得最优的模型.通过与其他传统入侵检测方法实验对比得出:该模型具有更高的准确率(99.21%)和较低的漏报率(0.77%). 展开更多
关键词 工业控制系统 入侵检测 相关信息 卷积双向长短期记忆网络 多头注意力机制
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基于位置相关的高分辨雷达目标检测方法 被引量:15
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作者 黄德双 韩月秋 《电子科学学刊》 CSCD 1997年第5期584-590,共7页
本文研究了毫米波高分辨雷达杂波背景下目标信号的检测问题,提出了基于高分辨雷达目标一维距离象位置-径向距离相关信息的非参数检测方法。该方法不但计算复杂度低,而且还具有检测沿距离“走廊”上多个扩展目标的能力。通过毫米波高分... 本文研究了毫米波高分辨雷达杂波背景下目标信号的检测问题,提出了基于高分辨雷达目标一维距离象位置-径向距离相关信息的非参数检测方法。该方法不但计算复杂度低,而且还具有检测沿距离“走廊”上多个扩展目标的能力。通过毫米波高分辨步进频率雷达实测数据证实,这是一种非常有效的扩展目标信号检测方法。 展开更多
关键词 毫米波 高分辨雷达 位置相关 非参数检测
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拓扑信息引导的视频异常行为检测方法 被引量:1
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作者 陈明一 李洪均 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第16期228-235,共8页
在视频异常检测任务中,良好的特征提取能力在多帧预测方法中十分重要。然而当面对复杂的环境时,传统的基于空间特征的提取方法往往在多层卷积的过程中忽略了底层特征之间的全局依赖关系。为了更好地进行特征提取,提出一种依托拓扑强相... 在视频异常检测任务中,良好的特征提取能力在多帧预测方法中十分重要。然而当面对复杂的环境时,传统的基于空间特征的提取方法往往在多层卷积的过程中忽略了底层特征之间的全局依赖关系。为了更好地进行特征提取,提出一种依托拓扑强相关信息引导的视频异常检测方法。该方法针对底层特征序列进行全局相关性信息的提取,并以此初步增强特征中强关联的信息。将底层特征作为节点,裁剪后的相关性信息作为邻里矩阵,构建关键特征之间的拓扑结构关系图,有效地利用了关键特征的拓扑结构信息。将初步增强的特征与拓扑结构特征进行特征融合,帮助模型更深入更全面地筛选关键特征,提高了特征表达能力。该方法在Ped2、Avenue和ShanghaiTech三个公开数据集上取得了良好的视频帧预测效果,提高了模型的检测精度。 展开更多
关键词 视频异常行为检测 相关信息提取 拓扑关系网络构建 拓扑特征提取
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基于集成学习与位置信息约束的前方车辆检测 被引量:2
11
作者 耿磊 彭晓帅 +2 位作者 肖志涛 李秀艳 甘鹏 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第10期1844-1850,共7页
针对传统前方车辆检测方法难以同时满足准确性与实时性问题,提出一种结合AdaBoost集成学习与位置信息约束的车辆检测方法。首先,利用Edge Boxes算法根据车辆边缘序列信息计算推荐窗口。然后,通过帧存坐标系中车辆位置信息对非目标推荐... 针对传统前方车辆检测方法难以同时满足准确性与实时性问题,提出一种结合AdaBoost集成学习与位置信息约束的车辆检测方法。首先,利用Edge Boxes算法根据车辆边缘序列信息计算推荐窗口。然后,通过帧存坐标系中车辆位置信息对非目标推荐窗口进行排除。最后,将过滤后窗口聚类处理并择优选取作为AdaBoost分类器输入,进行检测评判,并对最终检测结果进行边框回归处理,以提升检测精准度。实验结果表明,该方法对于不同检测场景有较强鲁棒性,能够同时满足车辆检测的准确性与实时性要求。 展开更多
关键词 前方车辆检测 集成学习 位置信息 边框回归
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基于相关性参数选择的飞行数据异常检测 被引量:5
12
作者 钟杰 罗冲 +1 位作者 张恒 苗强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1738-1745,共8页
随着无人机(UAV)技术的成熟,其在军民领域的应用越来越广泛,安全问题也逐渐受到重视。UAV飞行数据能直接反映其飞行健康状态。针对UAV飞行数据开展异常检测研究是提升UAV整体安全性的重要手段之一。基于此,提出了一种基于相关性参数选... 随着无人机(UAV)技术的成熟,其在军民领域的应用越来越广泛,安全问题也逐渐受到重视。UAV飞行数据能直接反映其飞行健康状态。针对UAV飞行数据开展异常检测研究是提升UAV整体安全性的重要手段之一。基于此,提出了一种基于相关性参数选择与卷积神经网络(CNN)的异常检测方法。利用最大信息系数(MIC)和Pearson相关系数法挖掘参数之间的相关性,并建立相关性飞行参数集合;利用与待检测飞行参数相关的飞行参数数据训练卷积神经网络预测模型,根据模型预测值与真实值之间的残差判定异常。利用真实UAV飞行数据对所提方法进行验证,结果显示:所提方法的假阳率、假阴率、准确率指标均值分别为0%、0.19%、99.6%,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 异常检测 飞行数据 最大信息系数 Pearson相关系数法 卷积神经网络
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横梁移动式五轴龙门铣床摆动轴与位置相关的几何误差检测与辨识 被引量:2
13
作者 邬昌军 郑明明 +3 位作者 王巧花 范晋伟 王良文 宋晓辉 《制造技术与机床》 北大核心 2022年第9期173-180,共8页
横梁移动式五轴龙门铣床是一种高速铣削,适用于大型、重型工件的双摆头五轴机床,其摆动轴作为机床传动链的最末端,直接与刀具相连。因此,摆动轴与位置相关的几何误差的检测与辨识对提高大型五轴机床的加工精度具有非常重要的意义。以XKA... 横梁移动式五轴龙门铣床是一种高速铣削,适用于大型、重型工件的双摆头五轴机床,其摆动轴作为机床传动链的最末端,直接与刀具相连。因此,摆动轴与位置相关的几何误差的检测与辨识对提高大型五轴机床的加工精度具有非常重要的意义。以XKAS2525×60型五轴龙门铣床为研究对象,利用多体系统运动学理论建立机床摆动轴(B轴)运动学模型,并基于球杆仪建立机床摆动轴几何误差辨识模型。最后,通过实验检测和辨识出了B轴6项与位置相关的几何误差,并对实验结果进行回归分析和对比分析,结果表明:所提出的机床摆动轴几何误差检测与辨识方法是可靠有效的,检测与辨识结果是正确的。 展开更多
关键词 五轴龙门铣床 摆动轴 位置相关的几何误差 检测与辨识
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探讨数字相关滤波在精密位置检测与控制系统中的应用 被引量:1
14
作者 张建明 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 1996年第3期38-45,共8页
数字相关滤波精密检测是随着现代光电子技术,计算机技术的进步而发展起来的一门新兴技术,在现代科技与制造业,尤其是在超大规模集成电路制造等领域中非接触高精密测量方面具有重要的实用价值。本文通过实例,介绍了问题的提出,数字... 数字相关滤波精密检测是随着现代光电子技术,计算机技术的进步而发展起来的一门新兴技术,在现代科技与制造业,尤其是在超大规模集成电路制造等领域中非接触高精密测量方面具有重要的实用价值。本文通过实例,介绍了问题的提出,数字相关滤波的理论,探讨了在非接触式精密位置检测与控制系统中的应用原理及实现方法。文末,还就相关滤波的其它有关应用作了简介。 展开更多
关键词 数字相关滤波 精密位置检测 控制系统
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基于加权互信息主元分析算法的质量相关故障检测 被引量:22
15
作者 赵帅 宋冰 侍洪波 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期962-973,共12页
质量相关的故障检测已成为近几年研究热点,它的目标是在过程监测中,对质量相关的故障检测率更高,对质量无关的故障少报警或不报警。传统主元分析算法的故障检测会对所有故障均报警,不能达到上述要求。另外,在实际工业生产中,质量变量通... 质量相关的故障检测已成为近几年研究热点,它的目标是在过程监测中,对质量相关的故障检测率更高,对质量无关的故障少报警或不报警。传统主元分析算法的故障检测会对所有故障均报警,不能达到上述要求。另外,在实际工业生产中,质量变量通常难以实时获得,需要后续分析或延时得到。为此,提出一种融合贝叶斯推断与互信息的加权互信息主元分析算法。首先利用贝叶斯推断的加权方法将度量过程变量和质量变量之间相关关系的互信息进行融合,选出包含质量变量信息量最大的一组过程变量。然后对过程变量利用主元分析(principal component analysis,PCA)进行统计建模,再次根据加权互信息选出包含质量变量信息量最大的主元,建立统计量进行故障检测。最后,通过实验验证该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 过程系统 主元分析 故障检测 质量相关 加权互信息
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基于DCT系数多方向相关性的信息隐藏盲检测方法
16
作者 王勇 刘九芬 张卫明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期2344-2347,2350,共5页
给出了一种JPEG域基于离散余弦变换(DCT)系数多方向相关性的图像信息隐藏盲检测方法。首先利用DCT系数多方向相关性构造差值彼邻相关矩阵,然后利用此矩阵提取48维特征向量,最后使用支持向量机(SVM)区分载体、载密图像。该方法应用于6种... 给出了一种JPEG域基于离散余弦变换(DCT)系数多方向相关性的图像信息隐藏盲检测方法。首先利用DCT系数多方向相关性构造差值彼邻相关矩阵,然后利用此矩阵提取48维特征向量,最后使用支持向量机(SVM)区分载体、载密图像。该方法应用于6种典型的JPEG图像隐写算法,实验结果表明,该方法对这些隐写算法都能够进行比较可靠的检测。 展开更多
关键词 信息隐藏 检测 差值彼邻相关矩阵 支持向量机
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高干扰环境下基于分布式光纤声波传感的微弱语音信号检测
17
作者 张晨思 王茂宁 +5 位作者 钟羽中 张建伟 刘严才 闫海卫 王伟 晏世伟 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第2期29-39,共11页
分布式光纤声波传感器(DAS)可用于隧道塌陷事故中的人员搜救、人声信号定位。但在基于DAS的语音活动检测(VAD)中,使用户外采集的真实数据进行语音提取面临着以下问题:受限于嘈杂的现场环境和有限的采集信号方式,收集到的语音易被复杂强... 分布式光纤声波传感器(DAS)可用于隧道塌陷事故中的人员搜救、人声信号定位。但在基于DAS的语音活动检测(VAD)中,使用户外采集的真实数据进行语音提取面临着以下问题:受限于嘈杂的现场环境和有限的采集信号方式,收集到的语音易被复杂强噪声干扰,无法获得干净的语音数据用于监督训练。为了解决上述问题,本文提出一种基于短期自相关特征的算法(ST-ACF)进行语音活动检测,结合了音高信息和自相关函数检测语音帧的相关谐波特征,使得算法在极低信噪比(小于-10 dB)的DAS环境下仍能提取所有有效人声。ST-ACF算法包括预去噪阶段和语音检测阶段。在预去噪阶段,基于对语音音高信息周期性的研究,设计双通道时间窗口,对两类典型噪声进行预去噪。在语音检测阶段,提出一种改进式自相关函数,考虑特征值和变化幅度两个维度,通过其乘积最大化语音和噪音之间的距离,提高了算法对临界数据的处理能力。算法改进后能得到与特征出现频率匹配的最佳频谱窗口,可利用其寻找局部谐波,并通过分析局部谐波区分语音和非语音。实验使用DAS真实数据和NOISEX-92数据集中的6类噪声,采用指标误帧率对算法进行评估。结果表明,ST-ACF在高能噪声环境中表现优异,误帧率仅为19.74%,相较于基线算法提升了5.91%;同时,在DAS数据集上,ST-ACF也表现出最佳性能。总体而言,通过时间窗口和自相关函数的改进,ST-ACF在处理DAS语音数据时表现出色,对不同噪声环境都具有良好的检测性能,展现出应用于多种复杂场景的潜力,拓展了基于分布式光纤语音信号处理方向的研究。 展开更多
关键词 分布式光纤声波传感 语音端点检测 低信噪比 音高信息 相关函数
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HFP-YOLO:基于层次化特征感知网络的葡萄果穗检测研究
18
作者 马聪丽 徐达宇 张旭尧 《南方农机》 2025年第11期1-6,19,共7页
【目的】提升现有的单阶段葡萄检测模型在多级特征融合、局部特征增强、全局语境挖掘方面的性能,进一步提高葡萄果穗检测的精度。【方法】提出了一种基于改进YOLOv5的层次化特征感知模型(HFP-YOLO),其包括CF模块、SPA模块、ACP模块等核... 【目的】提升现有的单阶段葡萄检测模型在多级特征融合、局部特征增强、全局语境挖掘方面的性能,进一步提高葡萄果穗检测的精度。【方法】提出了一种基于改进YOLOv5的层次化特征感知模型(HFP-YOLO),其包括CF模块、SPA模块、ACP模块等核心部分。CF模块通过交互注意力充分融合不同层次的果穗特征;SPA模块旨在捕获葡萄图像中位置与语义之间的相关性;ACP模块旨在通过多尺度感受野挖掘果穗的全局语境。同时,分别评估了CF模块、SPA模块和ACP模块对HFP-YOLO整体性能的有效性,进行了HFP-YOLO整体性能的可视化评价。【结果】HFP-YOLO通过各模块的层次化集成后,在葡萄检测数据集上的mAP比原始YOLOv5提高了6.1个百分点,有效提升了葡萄果穗检测的精度。【结论】本研究提出的HFP-YOLO可为葡萄等果园提供高精度的识别,为农业智能化发展提供参考。 展开更多
关键词 葡萄果穗检测 多级特征融合 语义位置相关 全局语境感知
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一种混合特征选择的朴素贝叶斯网络入侵检测算法 被引量:1
19
作者 郑锦波 王慧玲 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期73-83,共11页
在入侵检测应用中,机器学习算法发挥着至关重要的作用,特征选择作为关键的数据预处理步骤,可以有效提升分类器的分类效果.而现有的特征选择算法未考虑数据分布不均匀时特征间存在的伪相关性,影响了分类器的泛化能力.针对此问题,本文提... 在入侵检测应用中,机器学习算法发挥着至关重要的作用,特征选择作为关键的数据预处理步骤,可以有效提升分类器的分类效果.而现有的特征选择算法未考虑数据分布不均匀时特征间存在的伪相关性,影响了分类器的泛化能力.针对此问题,本文提出了一种混合特征选择的朴素贝叶斯网络入侵检测算法,将相关性度量准则引入特征提取阶段,避免特征间存在的伪相关性,更好地满足朴素贝叶斯算法的强假设,使模型检测性能有效提升.该方法采用了两步特征选择策略:第一步筛选数据集中和类变量相关性较强特征;第二步去除冗余特征,筛选出相互条件独立的特征作为特征子集,并将此特征子集送入朴素贝叶斯算法进行检测.实验结果表明,提议的方法在检测率和泛化性能上都优于参与对比的6个传统机器学习算法,并且在一定程度上克服了数据分布不平衡导致的精度低的问题,与近期提出的两个深度学习算法相比较,在准确率和精确率上优于两个对比深度学习算法. 展开更多
关键词 网络入侵检测 条件独立性 特征选择 条件互信息 pearson相关系数
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相关检测在宽带雷达信号处理中的应用 被引量:9
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作者 黄巍 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2005年第2期36-39,共4页
通过对宽带雷达信号目标回波的分析,总结了其目标回波的主要特性.在比较几种经典信号检测方法的基础上,重点讨论了CDBPI和IPCD的方法,并对其性能和主要优缺点进行了分析.通过理论分析表明:在输入信噪比较大时,CDBPI方法可以精确地判定... 通过对宽带雷达信号目标回波的分析,总结了其目标回波的主要特性.在比较几种经典信号检测方法的基础上,重点讨论了CDBPI和IPCD的方法,并对其性能和主要优缺点进行了分析.通过理论分析表明:在输入信噪比较大时,CDBPI方法可以精确地判定目标位置,而IPCD方法能够进一步提高输入信噪比.对IPCD方法的进一步研究表明:在低输入信噪比条件下,该方法具有更好的检测性能.用理想数据和实际数据进行仿真的结果表明,当采用32个脉冲重复周期进行积累后,IPCD方法比经典的能量积累的方法有1~2 dB的信噪比提高. 展开更多
关键词 宽带雷达 基于位置信息的相关检测 相邻脉冲重复周期相关检测 多脉冲积累
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