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基于特征聚焦扩散网络的电力巡检目标检测算法
1
作者 郭瑞东 蓝贵文 +3 位作者 范冬林 钟展 徐梓睿 任新月 《图学学报》 北大核心 2025年第4期719-726,共8页
针对无人机电力巡检航拍图像通常背景复杂、待检目标尺寸较小,使用通用的特征提取网络往往导致漏检、误检率较高,提出了一种用于特征融合的特征聚焦扩散网络(FFDN),利用FFDN对YOLOv8算法进行改进,设计了基于YOLOv8的电力巡检目标检测算... 针对无人机电力巡检航拍图像通常背景复杂、待检目标尺寸较小,使用通用的特征提取网络往往导致漏检、误检率较高,提出了一种用于特征融合的特征聚焦扩散网络(FFDN),利用FFDN对YOLOv8算法进行改进,设计了基于YOLOv8的电力巡检目标检测算法YOLOv8-SFD。在主干网络采用空间到深度非跨步卷积(SPDConv)保留更多小尺度特征,减少跨步卷积造成的特征损失,避免小目标以及遮挡目标特征提取过程中的特征丢失;在特征融合阶段使用FFDN代替传统的特征金字塔网络,利用特征聚焦模块融合多尺度特征并扩大感受野,将特征聚焦模块输出的多尺度特征图扩散传递至不同尺度,提升小目标的检测精度;将原始YOLOv8的头部替换为融合了尺度、空间和任务3种注意力机制的动态检测头(DyHead),进一步提高模型检测性能。实验结果表明,YOLOv8-SFD准确率达到76.7%,召回率达到43.0%,平均精确率均值达到48.2%,分别比YOLOv8n提高了7.6%,2.0%和3.8%。YOLOv8-SFD有效提升了小目标和遮挡目标的检测精度,且检测速度达到119帧/秒,满足实时检测的需要。 展开更多
关键词 电力巡检 特征融合 目标检测 特征聚焦扩散网络 YOLOv8
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一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫 被引量：9
2
作者 李东晖 廖晓兰 +2 位作者 范辅桥 黄九鸣 陈雪刚 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第5期29-33,88,共6页
聚焦网络爬虫是各类因特网文本挖掘和信息检索应用必需的处理步骤。现有聚焦网络爬虫面临着知识描述困难、误差易被放大等挑战。发现网页中主题知识存在的若干性质,提出一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫KAG-Crawler,在网页爬取过程中... 聚焦网络爬虫是各类因特网文本挖掘和信息检索应用必需的处理步骤。现有聚焦网络爬虫面临着知识描述困难、误差易被放大等挑战。发现网页中主题知识存在的若干性质,提出一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫KAG-Crawler,在网页爬取过程中采用一种无监督的学习技术不断扩展主题知识,从而使爬虫在一个简单的初始主题描述条件下,能够以较高正确率爬取大量网页。同时为便于主题知识的扩展,还提出一种新的主题表示模型,并基于该模型构建了新的网页主题和URL主题相关度方法。最后在真实环境下的实验表明,KAG-Crawler的性能显著高于传统基于文本相似度的聚焦网络爬虫。 展开更多
关键词 聚焦网络爬虫 无监督学习 知识扩展 主题相关度
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基于多层聚焦Inception-V3卷积网络的细粒度图像分类 被引量：11
3
作者 王波 黄冕 +2 位作者 刘利军 黄青松 单文琦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期72-78,共7页
细粒度图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点,准确地定位与提取判别性局部特征至关重要.本文提出一种多层聚焦卷积网络,通过首层聚焦网络能够准确、有效地聚焦于识别局域并生成定位区域,根据定位区域对原图像分... 细粒度图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点,准确地定位与提取判别性局部特征至关重要.本文提出一种多层聚焦卷积网络,通过首层聚焦网络能够准确、有效地聚焦于识别局域并生成定位区域,根据定位区域对原图像分别进行裁剪和遮挡后输入下一层的聚焦网络进行训练分类.其中单层聚焦网络以In⁃ception-V3网络为基础,通过卷积块特征注意力模块和定位区域选择机制来聚焦有效的定位区域;使用双线性注意力最大池化提取各个局部的特征;最后进行分类预测.本文在3个常用的细粒度数据集CUB-2011、FGVC-Aircraft以及Stanford Cars上进行了实验验证,分别获得了89.7%、93.6%和95.1%的Top-1准确率.实验结果表明,本模型的分类准确率高于目前主流方法. 展开更多
关键词 多层聚焦卷积网络 Inception-V3网络 注意力机制 双线性注意力最大池化
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从意义建构到共识达成——关于网络集体行动的一个解释模型 被引量：10
4
作者 白淑英 崔静 《兰州大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2014年第2期10-16,共7页
网络事件的发生与"事件"本身的特征有关,更与行动者对"事件"的选择性建构有关。因此,社会焦点问题并不必然引起网络集体行动,只有当某个"事件"被人们感知并赋予其特定意义时才会引发网络集聚,这需要通过... 网络事件的发生与"事件"本身的特征有关,更与行动者对"事件"的选择性建构有关。因此,社会焦点问题并不必然引起网络集体行动,只有当某个"事件"被人们感知并赋予其特定意义时才会引发网络集聚,这需要通过意义建构将个体性矛盾转化为社会结构紧张。以此为基础,网民还要对"事件"被赋予的多重意义建构进行理性取舍和融通整合,这需要通过"我们化"来达成网络共识。一旦上述过程得以实现,网络集体行动就开始了。 展开更多
关键词 网络集体行动 意义建构 发生机制 网络聚焦 解释模型
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基于机器视觉的铁路限界入侵检测方法 被引量：1
5
作者 杨文 胡昊 +2 位作者 李凌志 冯爽 吴浩楠 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期1328-1343,共16页
当异物侵入铁路界限内,会极大地威胁铁路运营安全及乘客生命财产安全,常见入侵目标有闲杂人员与落石、树枝等,但在铁路复杂开放环境中小尺度与小样本入侵目标识别较难。针对以上问题,提出一种基于特征聚焦扩散网络的铁路限界异物入侵检... 当异物侵入铁路界限内,会极大地威胁铁路运营安全及乘客生命财产安全,常见入侵目标有闲杂人员与落石、树枝等,但在铁路复杂开放环境中小尺度与小样本入侵目标识别较难。针对以上问题,提出一种基于特征聚焦扩散网络的铁路限界异物入侵检测方法。首先,针对边端计算设备的算力制约问题,对基准模型的主干网络结构进行了轻量化改进,降低了计算消耗,同时维持了相近的检测精度;其次,提出了特征聚焦扩散金字塔网络,改进基准模型的颈部网络结构,强化了不同层级特征间的有效交互,提升了不同尺度目标识别能力;然后,通过动态检测头对基准模型进行改进,改善了在深度网络中目标细粒度特征信息丢失的情况;最后,通过损失函数的改进,让模型更加注重小样本、难识别类型的目标特征信息,并有效提升在此类情况下的识别能力。针对铁路异物入侵真实样本少的问题,模拟采集大量不同场景的异物入侵数据,构建了数据集。实验结果显示,通过增加改进模块,本文所提方法的识别准确率持续上升,最终改进模型的平均准确率达到94.9%,相比基准模型提高了3.7个百分点。对比多种主流目标检测方法,在小目标识别能力提升最为显著,识别率到达了最高的91.3%。研究结果表明本文改进模型在实际复杂铁路环境下能有效识别入侵目标,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 铁路运输 限界入侵 特征聚焦扩散金字塔网络 动态检测头 损失函数
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基于LIR和GFNet的带钢表面缺陷识别 被引量：2
6
作者 刘双辉 易灿灿 +1 位作者 肖涵 黄涛 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期150-155,共6页
针对深度学习(deep learning,DL)模型处理带钢表面缺陷图像存在计算成本大、实时性差的问题,提出了一种基于可学习的图像调整器(learnable image resizer,LIR)和扫视-聚焦网络(glance and focus network,GFNet)的带钢表面缺陷分类方法... 针对深度学习(deep learning,DL)模型处理带钢表面缺陷图像存在计算成本大、实时性差的问题,提出了一种基于可学习的图像调整器(learnable image resizer,LIR)和扫视-聚焦网络(glance and focus network,GFNet)的带钢表面缺陷分类方法。首先,针对DL模型在处理带钢表面缺陷图像时存在空间冗余的问题,提出GFNet驱动的带钢表面缺陷识别模型,其可以根据不同样本自适应分配计算资源,在模型推理阶段显著减少计算量;其次,提出LIR和GFNet联合训练的方法,调整图像大小的同时实现针对识别模型的特征增强;最后,收集整理了某钢铁企业冷轧薄板厂带钢表面缺陷数据集,利用所提方法进行分析。将残差网络(residual networks,ResNet)的ResNet-50模型作为主干网络,与原始ResNet-50比较,所提方法在不牺牲准确率的情况下,将单张图像的推断时间减少约3.58倍,计算量降低约6.11倍,从而验证了提出方法的有效性。 展开更多
关键词 带钢表面缺陷 图像分类 可学习的图像调整器 动态神经网络 扫视-聚焦网络
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基于大数据的小微企业统计信息采集策略 被引量：4
7
作者 张玉明 张远远 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第14期178-181,共4页
小微企业由于信息严重不对称导致融资难、融资贵、贷款难等问题,基于大数据来源之一的互联网社交媒体的小微企业信息采集是获取小微企业信息数据的重要途径。文章面对爆发式增长的互联网信息资源,利用主题聚焦网络爬虫技术、数据库技术... 小微企业由于信息严重不对称导致融资难、融资贵、贷款难等问题,基于大数据来源之一的互联网社交媒体的小微企业信息采集是获取小微企业信息数据的重要途径。文章面对爆发式增长的互联网信息资源,利用主题聚焦网络爬虫技术、数据库技术、Java技术等设计并实现由基于链接结构分析的链接地址URL筛选及采集、基于模板节点匹配的网页正文信息抽取、数据入库三个功能模块组成的小微企业统计信息自动采集系统,采集到的数据以结构化数据的形式存储到My SQL数据库中,为后续数据挖掘与分析提供良好的数据支持。结果表明,文章所提出的信息自动采集系统采集效率较高,能够适应小微企业统计信息采集的需求。 展开更多
关键词 大数据 小微企业信息 信息不对称 WEB信息采集 主题聚焦网络爬虫
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基于机器学习的海表温度对中国降水的预测研究 被引量：2
8
作者 李良伟 邹斌 +1 位作者 石立坚 刘鹏 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2021年第3期29-37,共9页
利用K-means聚类算法将36 a的中国周降水数据聚类为7个区域,其中非季风区的中国西北和青藏高原的大部分地区聚类为两个区域,其余区域聚类为5个区域。将各区域的降水量数据经过指数平滑之后,输入聚焦时延神经网络(FTDNN),求解其与经过主... 利用K-means聚类算法将36 a的中国周降水数据聚类为7个区域,其中非季风区的中国西北和青藏高原的大部分地区聚类为两个区域,其余区域聚类为5个区域。将各区域的降水量数据经过指数平滑之后,输入聚焦时延神经网络(FTDNN),求解其与经过主成分分析降维处理的SST之间的关系。结果表明:季风区的降水量最佳延迟时间比远离海洋的非季风区域的最佳延迟时间大,同时也得到了预测各区域降水的最佳延迟时间。在对各区域的降水量进行短期和中长期的预测中得出,FTDNN神经网络在利用降维后的SST预测降水量上显示出很好的预测效果,尤其是中长期趋势的预测,与传统的小波变换重建原序列以及均生函数方法的预测结果相比,相关系数和均方根误差都有了很大的提高,新疆地区测试结果的相关系数比小波变换结果提高了0.05。 展开更多
关键词 K-MEANS 聚焦时延神经网络 主成分分析 降水 海表温度
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