检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

改进Oriented R-CNN的遥感舰船目标细粒度检测方法被引量：1: 1; 作者周国庆黄亮孙乔《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第15期307-317,共11页; 遥感图像舰船目标检测技术在工程上得到广泛应用。但是,目前的研究主要集中在粗粒度检测方法上,面向细粒度检测任务的研究较少。在遥感舰船图像中,细粒度检测面临两类挑战:一是目标任意角度分布,二是目标粗细粒度特征混杂,这些挑战造成... 展开更多; 关键词细粒度检测遥感图像旋转检测舰船目标; 在线阅读下载PDF 职称材料

海面无人艇对舰船目标的细粒度检测方法被引量：1: 2; 作者左震郭润泽 +2 位作者孙备苏绍璟孙晓永《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期221-233,共13页; 真实海面场景中舰船目标外观相似、边缘信息模糊,现有算法无法满足海上精细、实时的细粒度检测需求。故提出基于多尺度坐标注意力和多网络自监督学习的舰船目标细粒度检测方法。首先,设计多尺度坐标注意力和多网络自监督学习模块,在原... 展开更多; 关键词舰船目标细粒度检测无人艇感知平台多尺度坐标注意力多网络自监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

高分辨率遥感船舶图像细粒度检测方法被引量：2: 3; 作者申浩荆一昕《舰船科学技术》北大核心 2022年第5期114-117,共4页; 船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题,受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响,易降低图像检测的准确性。为克服船舶目标识别的影响因素,针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型,提升最终的识别精度。本... 展开更多; 关键词高分辨率遥感传播图像细粒度检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向源代码细粒度漏洞检测的集成学习方案: 4; 作者朱文静李斌 +1 位作者李坤周清雷《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第7期1767-1775,共9页; 近年来,基于深度学习的源代码漏洞检测研究取得了重大进展.然而,大多数现有方法检测性能较低,且主要侧重于粗粒度漏洞检测,即在函数级别或切片级别检测漏洞,无法准确确定导致漏洞的代码行.针对以上问题,本文提出了一种用于细粒度漏洞检... 展开更多; 关键词细粒度漏洞检测图神经网络 TRANSFORMER 集成学习深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向视频结构化的细粒度车辆检测分类模型被引量：2: 5; 作者石健成前 +4 位作者金立生胡耀光蒋晓蓓郭柏苍王武宏《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期1427-1434,共8页; 针对无人驾驶环境感知技术中存在复杂交通场景理解受限的问题,本文中提出一种面向路侧端的视频结构化框架,通过丰富交通场景中不同目标的细粒度信息,提高复杂交通场景的理解能力。针对所提出的视频结构化框架,提供了一种可工程化的细粒... 展开更多; 关键词无人驾驶技术路侧端环境感知视频结构化算法细粒度车辆检测分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

DriodRC:基于资源和代码的Android应用重打包检测方法: 6; 作者柴源袁倩婷 +1 位作者欧帆徐建《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期328-334,383,共8页; 由于Android系统的开放性,应用市场中有着大量的重打包应用程序,对开发者的利益和用户的安全隐私造成了威胁。该文提出一种基于资源和代码的Android应用重打包检测方法,以Android应用程序包(APK)中的资源和代码为分析对象,从资源角度提... 展开更多; 关键词资源代码粗粒度检测细粒度检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图像的空气质量等级检测被引量：2: 7; 作者杨本芊徐琳陈强《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2404-2416,共13页; 目前国内主要依靠各种精密仪器检测空气中的污染物浓度.由于仪器的成本较高,国家通过在每个城市设立监测站来检测空气质量,这种空气质量检测方法是粗粒度的,不能覆盖城市的每个角落.本文提出了一种基于图像的空气质量等级检测方法,旨在... 展开更多; 关键词空气质量等级检测空气质量图像库细粒度检测局部信息熵; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进Oriented R-CNN的遥感舰船目标细粒度检测方法被引量：1: 1; 作者周国庆黄亮孙乔; 机构海军工程大学电子工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第15期307-317,共11页; 文摘遥感图像舰船目标检测技术在工程上得到广泛应用。但是,目前的研究主要集中在粗粒度检测方法上,面向细粒度检测任务的研究较少。在遥感舰船图像中,细粒度检测面临两类挑战:一是目标任意角度分布,二是目标粗细粒度特征混杂,这些挑战造成现有细粒度检测方法存在检测精度不高的问题。为了解决上述问题,提出基于改进Oriented R-CNN网络的遥感舰船图像旋转目标细粒度检测方法。针对遥感图像中舰船目标任意角度分布的问题,基于Oriented R-CNN网络,提供了新的旋转目标候选框生成方法,有效降低背景冗余信息,提升模型表现。针对粗细粒度混杂的问题,提出特征再融合方法,在二阶段网络特征映射阶段融合FPN多层特征,充分保留目标的粗细粒度特征,提升细粒度检测能力。实验结果显示,改进模型在公开的遥感舰船细粒度检测数据集HRSC2016上,检测精度达到83.57%,取得了较好的检测效果。; 关键词细粒度检测遥感图像旋转检测舰船目标; Keywords fine-grained detection remote sensing image rotation detection ship target; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名海面无人艇对舰船目标的细粒度检测方法被引量：1: 2; 作者左震郭润泽孙备苏绍璟孙晓永; 机构国防科技大学智能科学学院; 出处《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期221-233,共13页; 基金湖南省研究生科研创新项目(CX20210020)资助。; 文摘真实海面场景中舰船目标外观相似、边缘信息模糊,现有算法无法满足海上精细、实时的细粒度检测需求。故提出基于多尺度坐标注意力和多网络自监督学习的舰船目标细粒度检测方法。首先,设计多尺度坐标注意力和多网络自监督学习模块,在原有特征金字塔和路径聚合网络的基础,进行特征增强,提高海面场景下舰船目标的细粒度检测精度;其次,构建了基于光电吊舱、电子罗盘的无人艇视觉感知平台,制备了包含渔船、快艇、商船等不同类别的舰船目标数据集;最后,在公开数据集和自制数据集上对本文算法进行了测试和集成验证。结果表明,算法对舰船目标具有较高的检测精度,真实海面场景下平均精度均值(mAP)mAP@0.5达到94.6%,相较于改进前提升了1.1%,运行速度27 fps,满足了海面无人艇鲁棒、实时的检测需求。; 关键词舰船目标细粒度检测无人艇感知平台多尺度坐标注意力多网络自监督学习; Keywords ship objects fine-grained detection sensing platform multi-scale coordinate attention multi-network self-supervised learning; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH865 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高分辨率遥感船舶图像细粒度检测方法被引量：2: 3; 作者申浩荆一昕; 机构中国矿业大学环境与测绘学院黄河水利职业技术学院水利工程学院黄河水利职业技术学院基础部; 出处《舰船科学技术》北大核心 2022年第5期114-117,共4页; 基金国家青年科学基金资助项目(61703149)。; 文摘船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题,受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响,易降低图像检测的准确性。为克服船舶目标识别的影响因素,针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型,提升最终的识别精度。本文提出一种基于深度学习的船舶图像细粒度检测方法,将深度学习算法应用到高分辨率遥感图像中,借助算法训练得出像素级的识别信息,实现对各类型信息的优化处理,最终生成具备辅助分类子网络功能的优化模型,提升细粒度识别精确度。; 关键词高分辨率遥感传播图像细粒度检测; Keywords high resolution remote sensing propagation image fine-grained detection; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向源代码细粒度漏洞检测的集成学习方案: 4; 作者朱文静李斌李坤周清雷; 机构郑州大学计算机与人工智能学院; 出处《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第7期1767-1775,共9页; 基金河南省重大科技专项项目(221100210600)资助河南省科技攻关项目(232102211055,232102210124)资助河南省网络密码技术重点实验室研究课题项目(LNCT2022-A14)资助。; 文摘近年来,基于深度学习的源代码漏洞检测研究取得了重大进展.然而,大多数现有方法检测性能较低,且主要侧重于粗粒度漏洞检测,即在函数级别或切片级别检测漏洞,无法准确确定导致漏洞的代码行.针对以上问题,本文提出了一种用于细粒度漏洞检测的集成学习方案.该方案针对增强代码属性图的切片子图,集成了基于图和基于序列的神经网络以捕获C语言源代码的局部和全局上下文信息,充分理解了代码语义和结构信息.同时,将切片级别的漏洞检测作为图分类任务,将语句级别漏洞检测任务作为节点分类任务,利用集成学习策略得到漏洞切片和漏洞代码行.实验结果表明,在切片级漏洞检测方面,相比于其他工具和方法,在合成数据集与真实数据集上检测的F1分数分别最大提高了46.12%和40.44%.在细粒度的漏洞语句定位方面,相比于解释器与基于深度学习的方法,Top-5 Accuracy在真实数据集上提升了9%~12.1%.; 关键词细粒度漏洞检测图神经网络 TRANSFORMER 集成学习深度学习; Keywords fine-grained vulnerability detection graph neural network Transformer ensemble learning deep learning; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向视频结构化的细粒度车辆检测分类模型被引量：2: 5; 作者石健成前金立生胡耀光蒋晓蓓郭柏苍王武宏; 机构北京理工大学机械与车辆学院燕山大学车辆与能源学院; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期1427-1434,共8页; 基金国家自然科学基金(51878045)资助。; 文摘针对无人驾驶环境感知技术中存在复杂交通场景理解受限的问题,本文中提出一种面向路侧端的视频结构化框架,通过丰富交通场景中不同目标的细粒度信息,提高复杂交通场景的理解能力。针对所提出的视频结构化框架,提供了一种可工程化的细粒度车辆检测分类模型。通过通道剪枝策略对YOLOv4算法进行优化,使压缩模型YOLOv4Pruned在mAP几乎不变的情况下,较原模型体积减小约60%。设计了16种类型、12种颜色的车辆分类方法可有效覆盖当前交通场景下的运行车辆,在测试集上的分类准确率可达93%。本文设计的细粒度车辆检测分类模型在1920×1080输入,NVIDIA GeForce RTX 2080Ti下可稳定在23FPS,在海思Hi3516DV300下,未量化的模型可稳定在13FPS。; 关键词无人驾驶技术路侧端环境感知视频结构化算法细粒度车辆检测分类; Keywords driverless technology roadside environment perception video structuring description algorithm finegrained vehicle detection and classification; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] U463.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名DriodRC:基于资源和代码的Android应用重打包检测方法: 6; 作者柴源袁倩婷欧帆徐建; 机构南京理工大学计算机科学与工程学院; 出处《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期328-334,383,共8页; 文摘由于Android系统的开放性,应用市场中有着大量的重打包应用程序,对开发者的利益和用户的安全隐私造成了威胁。该文提出一种基于资源和代码的Android应用重打包检测方法,以Android应用程序包(APK)中的资源和代码为分析对象,从资源角度提出了一种基于R文件匹配的粗粒度检测方法,对于可疑的APK对,进一步采用基于代码的细粒度检测方法识别重打包应用。在真实的Android应用数据集上开展试验,结果表明提出的方法的检测准确率达99.58%,优于现有的其他方法,且具有较快的检测速度,适合于大规模应用重打包检测。; 关键词资源代码粗粒度检测细粒度检测; Keywords resources codes coarse-grained detection fine-grained detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图像的空气质量等级检测被引量：2: 7; 作者杨本芊徐琳陈强; 机构南京理工大学计算机科学与工程学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2404-2416,共13页; 基金国家自然科学基金(61671242,61501522)资助。; 文摘目前国内主要依靠各种精密仪器检测空气中的污染物浓度.由于仪器的成本较高,国家通过在每个城市设立监测站来检测空气质量,这种空气质量检测方法是粗粒度的,不能覆盖城市的每个角落.本文提出了一种基于图像的空气质量等级检测方法,旨在通过移动设备采集的图像检测空气质量等级,移动设备的普及使得通过图像细粒度检测空气质量成为可能,该方法利用空气污染对图像颜色通道和灰度通道局部信息熵的影响构建空气质量等级检测模型.在本文构建的空气质量图像库进行了模型测试和比较分析,实验结果表明:本文方法能够准确地评估空气质量等级,比其他已有相关方法更适用于空气质量等级检测.; 关键词空气质量等级检测空气质量图像库细粒度检测局部信息熵; Keywords Air quality grade detection air quality image database fine-grained detection local information entropy; 分类号 X831 [环境科学与工程—环境工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进Oriented R-CNN的遥感舰船目标细粒度检测方法	周国庆黄亮孙乔	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	海面无人艇对舰船目标的细粒度检测方法	左震郭润泽孙备苏绍璟孙晓永	《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	高分辨率遥感船舶图像细粒度检测方法	申浩荆一昕	《舰船科学技术》北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向源代码细粒度漏洞检测的集成学习方案	朱文静李斌李坤周清雷	《小型微型计算机系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向视频结构化的细粒度车辆检测分类模型	石健成前金立生胡耀光蒋晓蓓郭柏苍王武宏	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	DriodRC:基于资源和代码的Android应用重打包检测方法	柴源袁倩婷欧帆徐建	《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于图像的空气质量等级检测	杨本芊徐琳陈强	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料