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热浸镀Zn-Al-Mg合金镀层表面热疲劳裂纹自动识别
1
作者 张文静 杨学坤 +1 位作者 李明亮 刘茵 《电镀与精饰》 北大核心 2026年第3期70-76,共7页
不同合金结构元素在受到周期性变化的影响下其热应力变化也不同,热疲劳会导致合金开裂产生裂纹,而小于结构元素的干扰会增加表面镀层图像的噪点,灰度特征容易与背景融合,降低了对裂纹定位的精度,热疲劳裂纹识别效果不佳。本文针对热浸镀... 不同合金结构元素在受到周期性变化的影响下其热应力变化也不同,热疲劳会导致合金开裂产生裂纹,而小于结构元素的干扰会增加表面镀层图像的噪点,灰度特征容易与背景融合,降低了对裂纹定位的精度,热疲劳裂纹识别效果不佳。本文针对热浸镀Zn-Al-Mg合金镀层表面热疲劳裂纹自动识别方法展开研究。考虑到热浸镀Zn-Al-Mg合金结构元素的热应力变化,对镀层图像进行腐蚀和膨胀运算,并基于数学形态滤波,完成镀层表面图像滤波去噪处理;构建卷积神经网络模型,添加空间注意力机制以及信道注意力机制,提取热疲劳裂纹区域特征图,与背景分离;在训练模型过程中引入损失函数,提高对裂纹定位的精度,并将裂纹识别转换成二分类问题,实现合金镀层表面热疲劳裂纹自动识别。通过实验证明:利用所提方法进行热疲劳裂纹自动识别,峰值信噪比保持在25 dB以上,不仅能够准确捕捉裂纹的整体形态,而且就连极其微小的细节部分也能被有效识别,平均计算量为2.2 GFLOPs,平均参数量为1435106.6 M,能够以最快的速度完成裂纹识别任务,应用效果较好。 展开更多
关键词 热浸镀 Zn-Al-Mg合金镀层 热疲劳裂纹 自动识别 卷积神经网络
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基于RT-FBFFT的模态参数全自动识别方法研究
2
作者 郝常顺 李艳 +5 位作者 刘保东 禚一 邸昊 杨雷 马永鹏 吴佩泽 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第3期1442-1454,共13页
针对现有基于快速贝叶斯傅里叶变换方法(fast Bayesian fast Fourier transform,FBFFT)的桥梁模态参数识别方法在模态频率范围确定方面存在的问题,提出一种基于改进快速贝叶斯傅里叶变换方法(fast Bayesian fast Fourier transform comb... 针对现有基于快速贝叶斯傅里叶变换方法(fast Bayesian fast Fourier transform,FBFFT)的桥梁模态参数识别方法在模态频率范围确定方面存在的问题,提出一种基于改进快速贝叶斯傅里叶变换方法(fast Bayesian fast Fourier transform combined with real-time detection TRansformer v2,RT-FBFFT),以实现无人工干预的模态参数全自动识别。首先,将每10 min收集的桥梁加速度数据转换为功率谱密度(power spectral density,PSD)与递归图(recurrence plot,RP),生成743个目标检测模型数据集并训练RT-DETRv2(real-time detection transformer v2)目标检测模型;然后,提出RT-FBFFT方法,即利用训练后的RT-DETRv2模型改进FBFFT方法,实现模态频率范围自动划分,完成模态参数全自动识别;最后,将提出的RT-FBFFT方法运用于6自由度质量刚度阻尼模型与某特大跨铁路斜拉桥模态参数识别中,并对比了各目标检测模型识别精度、各模态参数识别方法识别效率以及本模型在各环境下的鲁棒性。结果表明:引入的RT-DETRv2模型检测精度较高;提出的RT-FBFFT全自动模态参数识别模型在识别精度及运算效率上均优于其他识别方法,并且无需人工干预;该模型具有较强的鲁棒性,在噪声较大的情况下,识别结果仍较为准确;通过本模型与四分位距法(interquartile range,IQR)的结合,可实现模态参数自动追踪。该方法可应用于不同刚度、不同传感器布设情况的桥梁模态参数识别,为基于动力指标的预警方法研究及性能评估奠定基础。 展开更多
关键词 桥梁工程 模态参数自动识别 目标检测 FBFFT 模态追踪
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轨道交通车致环境振动源强监测中列车通过时段的自动识别方法
3
作者 李秋义 罗伟 +2 位作者 杨建近 朱彬 朱胜阳 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第6期39-45,共7页
列车通过时段的判定对于准确计算轨道交通车致环境振动评价指标有重要影响。基于大量轨道交通车致环境振动源强监测数据以及常用的数据分析方法,以典型的监测数据样本为具体分析对象,研究轨道交通车致环境振动源强监测中列车通过时段的... 列车通过时段的判定对于准确计算轨道交通车致环境振动评价指标有重要影响。基于大量轨道交通车致环境振动源强监测数据以及常用的数据分析方法,以典型的监测数据样本为具体分析对象,研究轨道交通车致环境振动源强监测中列车通过时段的判定对评价结果的影响,并提出消除此类影响的技术措施。结果表明:列车通过时段的判定对车致环境振动的评价结果具有显著影响,导致峰值保持法计算得到的源强样本分频振级最大差异达5.5 dB;W计权和Wk计权得到的车致环境振动源强加速度Z振级有明显差异,两种计权下源强样本的Z振级最大差值达3.5 dB,且在列车通过时这种差异明显变大,利用这一特点能够提出自动识别列车通过时段的方法,提高车致振动环境影响评价结果的可靠性。 展开更多
关键词 轨道交通 自动识别方法 列车通过时段 车致环境振动 振动评价
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话题性话语标记的自动识别与分类
4
作者 杨进才 余漠洋 +1 位作者 胡满 肖明 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期255-261,共7页
话语标记(Discourse Markers)是一种语言标记,具有组织语篇、引导指意、显示情感的作用,因而受到语言学界的广泛关注。对话语标记及其类别的准确识别,对于篇章理解、说话人意图和情感的把握有重要作用。近十年来,国内外学者对话语标记... 话语标记(Discourse Markers)是一种语言标记,具有组织语篇、引导指意、显示情感的作用,因而受到语言学界的广泛关注。对话语标记及其类别的准确识别,对于篇章理解、说话人意图和情感的把握有重要作用。近十年来,国内外学者对话语标记的功能、特征、来源和系统分类展开研究并取得了丰富的成果。然而,因话语标记形式多变、来源多样、特征抽象、变体繁多,机器自动识别的难度较大。对此,以话题性话语标记为研究对象,提出一种融合外部语言学特征的NFLAT指针网络模型,实现对语篇中话语标记的自动识别和分类。经实验检验,训练后模型对话题性话语标记的识别及分类精确率(P值)达94.55%。 展开更多
关键词 话语标记 语义增强 特征融合 自动识别与分类
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一种新的深度学习信号调制方式自动识别算法研究 被引量：1
5
作者 张丹华 冯冀宁 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期179-186,共8页
调制方式自动识别(AMR)基于深度学习(DL)的方法 AMR-DL是当前信号调制方式识别领域的研究热点。然而,低信噪比(SNR)条件下的调制信号以及深度学习网络参数量过大会显著降低AMR-DL的识别准确率和计算效率。针对这两个关键问题,提出一种新... 调制方式自动识别(AMR)基于深度学习(DL)的方法 AMR-DL是当前信号调制方式识别领域的研究热点。然而,低信噪比(SNR)条件下的调制信号以及深度学习网络参数量过大会显著降低AMR-DL的识别准确率和计算效率。针对这两个关键问题,提出一种新型AMR-DL算法。新算法利用多观测样本累积方法提高信噪比,对增强后的信号进行小波变换,得到时频图像,将调制识别问题转换为时频图像的分类问题;同时设计了一个轻量级神经网络,用于时频图像特征提取与分类。仿真结果显示,所提新型AMR-DL算法中轻量级神经网络参数量较少,在0 dB下准确率可达98.1%,且与其他算法相比在低信噪比条件下显著提高了调制信号的识别准确率。 展开更多
关键词 深度学习 调制方式自动识别 多观测样本累积 轻量级神经网络 小波变换 低信噪比
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基于深度学习算法的黄土滑坡裂缝自动识别及其性能对比
6
作者 占洁伟 宗鼎 +2 位作者 杨月乔 朱武 彭建兵 《工程地质学报》 北大核心 2025年第6期2160-2173,共14页
滑坡裂缝作为滑坡变形过程中的重要地表特征,开展滑坡裂缝早期识别对滑坡早期预警至关重要。本文以甘肃省黑方台为研究区,构建了多背景类型的黄土滑坡裂缝数据集,在此基础上,系统对比了Faster R-CNN、Cascade R-CNN和YOLO v83种深度学... 滑坡裂缝作为滑坡变形过程中的重要地表特征,开展滑坡裂缝早期识别对滑坡早期预警至关重要。本文以甘肃省黑方台为研究区,构建了多背景类型的黄土滑坡裂缝数据集,在此基础上,系统对比了Faster R-CNN、Cascade R-CNN和YOLO v83种深度学习模型在黄土滑坡裂缝识别任务中的性能。获得主要结论如下:(1)建立了无人机贴地摄影协同相机近景摄影的融合滑坡裂缝采集方案,并采用几何变换和像素变换两类数据增强方法,构建了含2856个样本的黄土滑坡裂缝数据集;(2)一阶段监测模型YOLO v8在查全率、实时性、训练效率、模型轻量化与泛化应用方面均表现最优,其平均精度最高达0.989,帧速率超过140 FPS,权重仅为6.116 MB,显著优于两阶段检测模型;(3)数据集质量与规模制约着深度学习模型的裂缝识别性能,亟须进一步提升YOLO v8模型对宽度小于3像素和植被遮蔽面积超过30%的细微与隐蔽黄土滑坡裂缝识别能力。本文提出的基于深度学习算法的黄土滑坡裂缝自动识别方法,可为黄土地区的滑坡灾害防治提供技术支撑。 展开更多
关键词 深度学习 自动识别 黄土滑坡 滑坡裂缝 性能对比
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基于贝叶斯优化的CatBoost算法自动识别隧道微地震信号
7
作者 贺宁波 焦永春 +4 位作者 王向鹏 何健 王一帆 李怀良 卿嘉鹏 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期1230-1245,共16页
微地震信号的自动识别对隧道的实时安全监测具有重要意义。然而,传统的微地震信号识别方法易受强环境噪声干扰及信号特征复杂性影响,导致识别准确率和鲁棒性不足。为此,提出了一种基于贝叶斯优化的CatBoost算法(BO-CatBoost)。首先,提... 微地震信号的自动识别对隧道的实时安全监测具有重要意义。然而,传统的微地震信号识别方法易受强环境噪声干扰及信号特征复杂性影响,导致识别准确率和鲁棒性不足。为此,提出了一种基于贝叶斯优化的CatBoost算法(BO-CatBoost)。首先,提取微地震信号的9个弱相关运动学与动力学特征,并引入奇异值分解(SVD)技术进行降维。然后,以最优化ROC曲线下的面积(AUC)为目标,利用贝叶斯优化方法对CatBoost算法的超参数进行智能调优。最后,将SVD处理后的特征样本作为BO-CatBoost的输入,以获得微地震信号自动识别模型。实验结果表明,BO-CatBoost在识别准确率与噪声鲁棒性方面均优于随机森林、极限学习机和支持向量机等传统方法。在不同施工工况下的实际隧道微地震数据集测试中,BO-CatBoost方法展现出良好的泛化能力与稳定性,证明其在隧道安全预警系统中的应用潜力与工程实用价值。 展开更多
关键词 微地震信号 自动识别 贝叶斯优化 CatBoost算法 微地震监测
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面向法庭科学的文件打印方式自动识别方法对比研究
8
作者 谢尚志 陈维娜 唐云祁 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第1期110-117,共8页
为了实现法庭科学文件打印方式的自动化识别,本研究探究了网络模型对识别准确率的影响,确定可实现检验目标的文件扫描分辨率。本研究利用不同品牌、型号的激光打印机和喷墨打印机,制备了不同打印方式的文件共100份。这100份文件依次通过... 为了实现法庭科学文件打印方式的自动化识别,本研究探究了网络模型对识别准确率的影响,确定可实现检验目标的文件扫描分辨率。本研究利用不同品牌、型号的激光打印机和喷墨打印机,制备了不同打印方式的文件共100份。这100份文件依次通过1200dpi、800dpi、600dpi、400dpi、300dpi、200dpi分辨率扫描后,裁切分割,制作出152976份样本。将样本随机打乱后,按照训练集∶验证集∶测试集=0.64∶0.16∶0.2的比例送入LeNet-5、AlexNet、VGG16、ResNet18这4种经典卷积神经网络模型中。4种网络模型对300dpi及以上分辨率的训练和测试准确率均能得到90%以上;经过训练后,ResNet18模型对随机寻找的10份未知样本的识别准确率可达100%。实验结果表明,卷积神经网络可以作为文件打印方式识别的一种有效手段。综合分析实验所用的4种网络模型,ResNet18识别速度快、准确率高,是其中的最优选择。 展开更多
关键词 卷积神经网络 打印文件 自动识别 扫描分辨率
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基于图论的变换器冗余开关自动识别方法 被引量：1
9
作者 莫李平 宋吉祥 陈桂鹏 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第5期1449-1456,共8页
电能变换需求日益增长,推演具有不同性能的新型变换器成为研究热点。当前的推演方法大多未考虑变换器开关冗余的因素,导致推演结果中同时存在含冗余开关的变换器和不含冗余开关的变换器。为从海量的推演结果中快速剔除含冗余开关的变换... 电能变换需求日益增长,推演具有不同性能的新型变换器成为研究热点。当前的推演方法大多未考虑变换器开关冗余的因素,导致推演结果中同时存在含冗余开关的变换器和不含冗余开关的变换器。为从海量的推演结果中快速剔除含冗余开关的变换器,开展了变换器冗余开关自动识别研究。分析变换器冗余开关与其有效开关模态的关系,并在此基础上归纳冗余开关的识别准则;基于图论将识别准则转化为对应的图准则;应用图搜索算法结合图准则建立冗余开关自动识别方法。为验证冗余开关自动识别方法的可行性,将其用于识别现存单电感多端口变换器的冗余开关,识别结果表明:所提方法可以批量、准确地识别出变换器的所有冗余开关,验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 图论 变换器 冗余开关 自动识别 开关模态
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肥西县土地利用变化自动识别与功能分区及驱动力分析
10
作者 韩月侠 董斌 +11 位作者 屈建伸 张建新 朱兆明 朱曼 姜文聪 薛诚 朱若晴 朱培桢 彭聪阁 江楠 章紫微 梅红霞 《安徽农业科学》 2025年第10期67-75,110,共10页
[目的]分析肥西县土地利用变化及其驱动因素。[方法]基于肥西县2010、2016和2023年3期土地利用数据,从土地利用面积变化、类型转移等方面分析肥西县研究期内土地利用格局和变化特征,利用最小累积阻力(MCR)模型构建肥西县生态保护-农业生... [目的]分析肥西县土地利用变化及其驱动因素。[方法]基于肥西县2010、2016和2023年3期土地利用数据,从土地利用面积变化、类型转移等方面分析肥西县研究期内土地利用格局和变化特征,利用最小累积阻力(MCR)模型构建肥西县生态保护-农业生产-城镇扩张最小累积综合阻力面,通过阻力阈值法划定土地利用功能分区,并运用地理探测器模型对肥西县土地利用类型及其变化的驱动机制及影响因素进行深入研究。[结果]2010—2023年肥西县土地利用始终以耕地为主,耕地面积持续减少且面积减少较大,其中主要向林地和建设用地流入;林地面积有所增加且面积变化幅度较大;水域、草地、未利用地的面积呈减少趋势;建设用地面积呈持续增加趋势。肥西县生态保护适宜性高的区域主要位于肥西县中部及东部巢湖流域;农业生产适宜性高的区域主要位于肥西县西北部;城镇扩张适宜性高的区域主要分布在东南部桃花镇和上派镇地区。不同时间段内所选的各驱动因子对肥西县土地利用空间分布的影响程度不同,其中气温、降水量、蒸散发量为主要驱动因素;根据各因子交互探测效果可知,自然因素较社会经济因素对土地利用变化有着更明显的影响。[结论]该研究为区域土地利用及生态环境保护提供理论依据。 展开更多
关键词 土地利用变化 自动识别 功能分区 驱动力 地理探测器
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基于复杂网络的城市肌理自动识别方法研究——以上海中环内地区为例
11
作者 冯韵洁 徐怡怡 +2 位作者 徐子寒 刘乐峰 沈尧 《上海城市规划》 北大核心 2025年第6期80-89,共10页
城市肌理在城市规划和设计中至关重要,然而既有研究多聚焦于形态类型学,缺乏对综合形态指标、多尺度结构及其社会经济内涵的系统考量。基于复杂网络视角,提出一种多维度、数据驱动的城市肌理自动识别方法:以建筑邻近关系构建空间加权网... 城市肌理在城市规划和设计中至关重要,然而既有研究多聚焦于形态类型学,缺乏对综合形态指标、多尺度结构及其社会经济内涵的系统考量。基于复杂网络视角,提出一种多维度、数据驱动的城市肌理自动识别方法:以建筑邻近关系构建空间加权网络,结合多分辨率社区发现算法识别多尺度肌理片区结构,测度关键尺度下的片区肌理特征,并通过递归聚类形成城市肌理族谱。以上海中环地区为例,实证结果显示该方法能有效揭示城市肌理的多尺度结构,精细化测度片区特征,提炼出2大类8种肌理类型,并揭示其对房价的显著影响。不仅改进了城市肌理自动识别的技术路径,也为深入理解城市肌理的自组织规律提供思路,以期为城市更新和历史文脉保护提供科学工具。 展开更多
关键词 城市肌理 复杂网络 多尺度 自动识别 建筑足迹
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机场净空区障碍物自动识别技术研究
12
作者 杜金星 马宇君 薛晶 《海洋测绘》 北大核心 2025年第5期68-71,77,共5页
为实现机场净空区障碍物的自动识别,基于机场净空规定,以机场跑道两端中心点的地理坐标为基准,建立了机场净空区各平面特征点的地理坐标求解算法,进而生成净空区的地理平面边界。结合净空区内的高精度数字表面模型(DSM),提出了障碍物DS... 为实现机场净空区障碍物的自动识别,基于机场净空规定,以机场跑道两端中心点的地理坐标为基准,建立了机场净空区各平面特征点的地理坐标求解算法,进而生成净空区的地理平面边界。结合净空区内的高精度数字表面模型(DSM),提出了障碍物DSM数据及限高数据的自动提取算法,最终形成了一套通用性强的机场净空区障碍物自动识别技术。通过多个机场工程的实践验证,该技术表现出普适性强、算法模型可靠、成果精度高等优势,但其精度仍受限于DSM数据的分辨率。未来,该技术可进一步扩展至多模态数据融合、云平台服务化及智能算法升级等方向。 展开更多
关键词 地理信息系统 空间分析 数字表面模型 三维模型 机场净空区 自动识别
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基于RT-DETR模型的毛衫领型自动识别与优化
13
作者 潘少芹 马燕红 +2 位作者 张凤雅 许嘉欣 周梦 《毛纺科技》 北大核心 2025年第7期92-99,共8页
针对解决毛衫领型自动分类和识别精度不足的问题,构建了专用数据集COLLARED SWEATERS,并提出了一种基于Real-Time Detection Transformer(RT-DETR)模型和Efficient Multi-Scale Attention(EMA)模块的优化方法。通过RT-DETR模型的第13层... 针对解决毛衫领型自动分类和识别精度不足的问题,构建了专用数据集COLLARED SWEATERS,并提出了一种基于Real-Time Detection Transformer(RT-DETR)模型和Efficient Multi-Scale Attention(EMA)模块的优化方法。通过RT-DETR模型的第13层和第19层引入EMA模块优化策略,强化多尺度特征融合能力,提升小目标和复杂领型的检测精度。实验结果表明:优化后的模型在COLLARED SWEATERS数据集上的平均精度由76.1%提高至77.1%,精确率和召回率分别提高0.6%和1.0%。研究表明,该方法在保持实时性能的同时提高了毛衫领型的识别精度,为服装工业智能化生产提供了高效的技术方案参考。 展开更多
关键词 毛衫领型 自动识别 RT-DETR模型 多尺度注意力机制 优化策略
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基于迁移学习的水库滑坡自动识别研究
14
作者 钟洪星 巨袁臻 +2 位作者 王赟 董秀军 甘霖 《人民长江》 北大核心 2025年第S1期170-175,共6页
水电站建设与运营过程中滑坡灾害频发,为了保证工程安全,需要对滑坡进行快速准确识别以及治理。随着计算机技术的发展,以数据为驱动的滑坡自动识别技术逐渐成熟并成为一种主流的识别手段,但水库滑坡样本数量不足,难以满足模型训练的要... 水电站建设与运营过程中滑坡灾害频发,为了保证工程安全,需要对滑坡进行快速准确识别以及治理。随着计算机技术的发展,以数据为驱动的滑坡自动识别技术逐渐成熟并成为一种主流的识别手段,但水库滑坡样本数量不足,难以满足模型训练的要求。为此,利用迁移学习方法对水库滑坡进行自动识别研究,以解决水库地质灾害自动识别样本数据不足的问题。首先基于Google Earth影像建立了包含4 579处历史滑坡样本的数据库,随后采用SOLO v2算法训练识别模型,并将其迁移应用于乌东德水电工程边坡灾害识别。研究表明:SOLO v2方法具有稳健性,可用于水电工程滑坡识别,识别精度AP为18.26,AP50为29.8;库区滑坡主要分布于河流拐角处,其点密度和面积密度分别达9.33个/km^(2)和1.43%,这与河流拐角的水流侵蚀作用密切相关。研究成果可为快速、准确的水库地质灾害调查提供参考。 展开更多
关键词 水库滑坡 无人机 自动识别 深度学习 SOLO v2算法 乌东德水电站
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基于U-Net改进模型的辽宁省农村地类无人机正射影像自动识别方法
15
作者 白子斌 《测绘通报》 北大核心 2025年第S1期155-159,共5页
针对农村土地地类破碎度高、光谱混淆显著导致的传统遥感解译效率低、精度不足问题,本文提出一种基于U-Net改进的深度学习模型(U-Net+PSPNet+CBAM),结合多尺度特征融合与注意力机制,实现辽宁省农村地区高分辨率无人机正射影像的自动化... 针对农村土地地类破碎度高、光谱混淆显著导致的传统遥感解译效率低、精度不足问题,本文提出一种基于U-Net改进的深度学习模型(U-Net+PSPNet+CBAM),结合多尺度特征融合与注意力机制,实现辽宁省农村地区高分辨率无人机正射影像的自动化地类分类。模型在编码器中嵌入卷积块注意力模块(CBAM),通过通道-空间权重动态分配增强对农田边界、房屋轮廓等关键特征的敏感性;在瓶颈层引入自适应金字塔场景解析网络(PSPNet),利用多级空洞池化融合全局上下文信息,提升小地块(<50 m^(2))的识别能力。试验结果表明,改进模型在辽宁省典型农村区域的测试集上平均交并比(mIoU)达73.88%,较传统U-Net模型提升了5.68%,其中房屋和林地的IoU分别达到78.45%和79.07%。本文方法通过多层级注意力与多尺度上下文的协同优化,有效解决了耕地与裸土、宅基地与道路的光谱-空间混合误分问题,为土地确权与动态监测提供了高效的技术支持。 展开更多
关键词 无人机正射影像 地类自动识别 U-Net PSPNet 注意力机制
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基于卷积神经网络的船舶自动识别系统优化
16
作者 吴淑婷 刘明 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第7期174-178,共5页
船舶自动识别系统(AIS)对于保障船舶航行安全与海事监管意义重大。详细分析了AIS系统面临的信号干扰与遮挡、电磁干扰、算法局限性以及抗干扰能力弱等问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的优化方法,涵盖从数据收集、预处理到模型构建与训... 船舶自动识别系统(AIS)对于保障船舶航行安全与海事监管意义重大。详细分析了AIS系统面临的信号干扰与遮挡、电磁干扰、算法局限性以及抗干扰能力弱等问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的优化方法,涵盖从数据收集、预处理到模型构建与训练的完整流程,通过交叉熵损失函数、Adam优化算法及学习率退火策略,有效提升模型性能。对比实验结果表明:基于CNN优化的AIS系统在不同场景下信号准确率显著提高,不同天气条件下虚警率明显降低,提高船舶航行安全及海事监管的效率与可靠性。 展开更多
关键词 船舶自动识别系统 卷积神经网络 系统优化
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基于双偏振脉冲多普勒测雨雷达的灾害天气自动识别
17
作者 赵红兵 郭秋峰 +2 位作者 吕艳 温传磊 赵海林 《绿色科技》 2025年第20期1-4,共4页
常规灾害天气自动识别系统多采用固定点位识别节点,导致识别效率较低且误识率较高。为此提出基于双偏振脉冲多普勒测雨雷达的灾害天气自动识别方法。该方法首先进行雷达资料的获取与预处理,通过组合优化策略提升识别效率,并完成自动识... 常规灾害天气自动识别系统多采用固定点位识别节点,导致识别效率较低且误识率较高。为此提出基于双偏振脉冲多普勒测雨雷达的灾害天气自动识别方法。该方法首先进行雷达资料的获取与预处理,通过组合优化策略提升识别效率,并完成自动识别系统的核心+边缘节点层级部署。在此基础上,构建双偏振脉冲多普勒测雨雷达灾害天气自动识别模型,并采用回报标定处理技术实现灾害天气的自动识别。结果表明:针对随机选取的8:00、12:00、14:00、18:00和20:00 5个时段,与路测图像结合改进ResNet50网络的灾害天气识别方法及K-means聚类算法沙尘天气识别方法相比,此次设计的双偏振脉冲多普勒测雨雷达方法误识率显著降低,说明此次设计的灾害天气自动识别方法更具灵活性、多样性,控制效果更优,识别效率大幅提升,具有显著的应用价值。 展开更多
关键词 双偏振脉冲 多普勒测雨雷达 雷达覆盖 灾害天气 自动识别 远程识别
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基于计算机视觉的园林病虫害自动识别与预警系统
18
作者 刘路 《花卉》 2025年第19期175-177,共3页
随着全球气候变化及人类活动加剧,园林病虫害对森林健康与生态稳定构成严重威胁。在此背景下,提出基于计算机视觉的园林病虫害自动识别与预警系统,集成深度学习算法、物联网传感器及大数据分析技术,实现实时监测、精准识别与智能预警。... 随着全球气候变化及人类活动加剧,园林病虫害对森林健康与生态稳定构成严重威胁。在此背景下,提出基于计算机视觉的园林病虫害自动识别与预警系统,集成深度学习算法、物联网传感器及大数据分析技术,实现实时监测、精准识别与智能预警。系统采用YOLOv5-VE模型结合CBAM注意力机制,提升小目标检测能力与抗干扰性能,在PlantDoc和IP102数据集上识别精度高。通过多源数据融合(图像、气象、虫口密度)构建预警模型,划分四级预警等级,实现预警信息多渠道推送与决策支持。实际应用表明,系统可减少农药使用量30%以上,降低虫害扩散风险,为园林病虫害综合治理提供科学依据,推动智慧林业可持续发展。 展开更多
关键词 计算机视觉 园林病虫害 自动识别 预警系统 深度学习
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无人机遥感技术在小麦病害自动识别中的应用
19
作者 房利 《农业工程技术》 2025年第2期23-24,共2页
无人机遥感技术能够捕捉到作物生长过程中的关键信息,包括光谱数据和图像,对于识别和管理作物病害尤为重要。随着无人机技术和计算机视觉的发展,无人机遥感已被广泛应用于农业,尤其是在作物病害监测和管理中已见实效。该文概述了无人机... 无人机遥感技术能够捕捉到作物生长过程中的关键信息,包括光谱数据和图像,对于识别和管理作物病害尤为重要。随着无人机技术和计算机视觉的发展,无人机遥感已被广泛应用于农业,尤其是在作物病害监测和管理中已见实效。该文概述了无人机遥感技术的基本原理和在农业中的应用,详细探讨了基于无人机遥感的作物病害识别算法,包括机器学习与深度学习方法及其在数据标注和训练集构建中的应用。 展开更多
关键词 无人机遥感技术 作物病害 自动识别技术
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自动识别技术及其在军事领域中的应用 被引量：5
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作者 陈景文 《现代电子技术》 2006年第19期30-31,39,共3页
自动识别系统是一种集计算机技术、信息采集处理技术、无线数据传输技术等多学科综合应用为一体的系统,敌我识别系统具有在复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别目标的能力。本文详述了自动识别技术的概念、功能、特点以及分类,分析了自... 自动识别系统是一种集计算机技术、信息采集处理技术、无线数据传输技术等多学科综合应用为一体的系统,敌我识别系统具有在复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别目标的能力。本文详述了自动识别技术的概念、功能、特点以及分类,分析了自动识别系统的基本原理,分析比较国内外自动识别技术的现状与发展及其在军事领域中的应用。 展开更多
关键词 自动识别技术 自动识别系统 敌我识别系统 协同
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