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自适应交叉融合局部特征的空间目标小样本识别方法
1
作者 谢文茜 任笑圆 +2 位作者 王粲雨 蒋李兵 王壮 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第3期162-172,共11页
针对空间目标在低频次观测的小样本识别场景中,不同姿态下图像表征变化剧烈导致的辨识性特征提取难、图像间特征关联难的问题,提出一种自适应交叉融合局部特征的空间目标小样本识别方法。在现有小样本学习框架上,引入基于自注意力和互... 针对空间目标在低频次观测的小样本识别场景中,不同姿态下图像表征变化剧烈导致的辨识性特征提取难、图像间特征关联难的问题,提出一种自适应交叉融合局部特征的空间目标小样本识别方法。在现有小样本学习框架上,引入基于自注意力和互注意力的特征交叉融合模块,自适应地学习局部特征之间的相关关系,提高不同姿态下特征提取的判别性和鲁棒性,有效挖掘支持集和查询集之间的相似性,提升存在表征差异条件下的特征关联准确性。同时,在损失函数中引入基于邻域密度的样本标签权重,以解决空间目标数据集中姿态不均衡导致的网络模型学习偏差问题。通过在不同数据集上的验证,证明提出的方法具有更高的识别精度。 展开更多
关键词 空间目标识别 小样本学习 样本不均衡 特征交叉融合 注意力机制
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高频信息物体多层多元特征权重自适应融合三维重建网络
2
作者 王标 李影 +3 位作者 融百川 刘璟 张进 王永红 《光学精密工程》 北大核心 2025年第15期2424-2440,共17页
为解决光度立体深度学习在实现物体表面法向量重建过程中存在的表面纹理的高频信息丢失而导致重建精度偏差大的问题,提出了一种多层多元特征权重自适应融合三维重建网络(MMF-Net)。网络主要将PS-FCN作为基准模型,引入对称式编码-解码结... 为解决光度立体深度学习在实现物体表面法向量重建过程中存在的表面纹理的高频信息丢失而导致重建精度偏差大的问题,提出了一种多层多元特征权重自适应融合三维重建网络(MMF-Net)。网络主要将PS-FCN作为基准模型,引入对称式编码-解码结构,增强网络的学习和特征表达能力,提升了不同层级之间特征整合能力;设计独立层间权重自适应调节的多元卷积层,通过增加额外的可训练权重,兼顾具有形状信息与纹理信息,并且能够更好地捕捉到表面纹理的细节变化信息,使得该网络在高频信息较密集场景下的表现更加稳定和准确;辅助增加跳跃连接结构,通过中间层特征跨层连接至后续层级,保留物体高频信息且强化低频信息,以实现物体高低频特征信息的融合性应用。利用DiLiGenT基准数据集进行了相关测试,实验结果表明,MMF-Net能够实现平均MAE达到6.94°,对比PS-FCN(Norm)的7.39°提升了6%,在其中两幅含有高频信息物体的平均重建误差为11.03°,对比先前方法FUPS-Net的12.52°提升了12%。MMF-Net实现了光度立体物体表面低频信息和高频信息的有效性获取,为以物体表面法向量为基础的三维高精度重建提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 光度立体视觉 多元卷积 特征融合 自适应权重
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基于多浮标空间多特征融合的海水溶解氧浓度预测
3
作者 朱奇光 申震 +4 位作者 李享 魏祯 乔文静 张淋淞 陈颖 《海洋学报》 北大核心 2025年第1期104-116,共13页
溶解氧浓度是衡量海水水质的重要指标之一。为了及时掌握海水水质变化情况,降低海水污染风险及其带来的损失,建立海洋水质参数预测机制至关重要。为此,本文提出了一种基于浮标网络时空信息融合和改进生成对抗网络(Generative Adversaria... 溶解氧浓度是衡量海水水质的重要指标之一。为了及时掌握海水水质变化情况,降低海水污染风险及其带来的损失,建立海洋水质参数预测机制至关重要。为此,本文提出了一种基于浮标网络时空信息融合和改进生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的海水溶解氧浓度预测模型,旨在整合监测区域内浮标网络的拓扑信息并实现浮标传感器的多特征融合。该模型利用图注意力网络(Graph Attention Mechanism,GAT)挖掘不同近邻点对目标节点的影响,计算邻接节点的权重,从而捕获浮标数据的时空特征;通过双头注意力机制与双时间尺度更新规则(Two Time-Scale Update Rule,TTUR)优化GAN预测网络及网络训练过程,改善生成对抗网络的训练速度平衡问题,提高生成器网络的拟合效果。以均方误差、均方根误差、平均绝对误差与决定系数为评价指标进行模型预测性能对比,结果表明,所提出模型的各项评价指标均优于其他模型,能够有效挖掘多浮标的空间信息,克服了传统方法在海水溶解氧浓度预测中存在的精度低、无法灵活利用历史空间数据、训练稳定性差和速度慢等不足,可为海洋水质监测及预测提供重要的技术支撑。 展开更多
关键词 溶解氧浓度预测 空间多特征融合 GAT GAN TTUR
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基于特征交互与自适应分组融合的多模态目标检测 被引量：1
4
作者 叶志晖 武健 +2 位作者 赵晓忠 王文娟 邵新光 《红外技术》 北大核心 2025年第4期468-474,共7页
为提升目标检测方法在复杂场景下的检测效果,将深度学习算法与多模态信息融合技术相结合,提出了一种基于特征交互与自适应分组融合的多模态目标检测模型。模型采用红外和可见光目标图像为输入,以PP-LCNet网络为基础构建对称双支路特征... 为提升目标检测方法在复杂场景下的检测效果,将深度学习算法与多模态信息融合技术相结合,提出了一种基于特征交互与自适应分组融合的多模态目标检测模型。模型采用红外和可见光目标图像为输入,以PP-LCNet网络为基础构建对称双支路特征提取结构,并引入特征交互模块,保证不同模态目标特征在提取过程中的信息互补;其次,设计二值化分组注意力机制,利用全局池化结合Sign函数将交互模块的输出特征以所属目标类别进行特征分组,再分别采用空间注意力机制增强各特征组中的目标信息;最后,基于分组增强后的特征,提取不同尺度下的同类特征组,通过自适应加权方式由深至浅进行多尺度融合,并根据融合后的各尺度特征实现目标预测。实验结果表明,所提方法在多模态特征交互、关键特征增强以及多尺度融合方面都有较大的提升作用,并且在复杂场景下,模型也具有更高的鲁棒性,可以更好地适用于不同场景中。 展开更多
关键词 多模态 目标检测 特征交互 二值化分组 自适应融合
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基于多特征空间自适应网络的谐波减速器故障诊断 被引量：2
5
作者 陈仁祥 张晓 +2 位作者 李嘉琳 杨宝军 张旭 《振动工程学报》 北大核心 2025年第2期432-440,共9页
由于多测点位置不同引起的数据分布差异造成谐波减速器故障诊断效果不佳,提出基于多特征空间自适应网络(multiple feature spaces adaptation network,MFSAN)的谐波减速器故障诊断方法。对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,以构造时... 由于多测点位置不同引起的数据分布差异造成谐波减速器故障诊断效果不佳,提出基于多特征空间自适应网络(multiple feature spaces adaptation network,MFSAN)的谐波减速器故障诊断方法。对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,以构造时频图来描述其运行状态特征。将不同位置传感器所测数据划分为多个源域数据和目标域数据映射到不同特征空间,得到不同测点位置下的特征表示。利用自适应网络将源域中学习到的知识自动应用到目标域,以自动对齐特定领域的特征分布,从而学习多个域不变表示。利用领域特定的决策边界来对齐分类器的输出,从而有效减少因传感器位置差异引起的数据分布差异。在工业机器人谐波减速器诊断实验中,所提诊断方法达到了99.72%的准确率,高于其他对比方法,验证了所提诊断方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 谐波减速器 连续小波变换 多特征空间自适应
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残差混合注意力与自适应特征融合的脑肿瘤分割 被引量：1
6
作者 吴进旭 吴云 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2525-2531,共7页
脑肿瘤图像的自动化分割在脑肿瘤的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对脑肿瘤图像病变区域复杂多变、病灶与背景区域边界模糊的问题,提出了一种结合残差混合注意力、自适应特征融合的脑肿瘤分割方法(residual adaptive convolution-Net,R... 脑肿瘤图像的自动化分割在脑肿瘤的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对脑肿瘤图像病变区域复杂多变、病灶与背景区域边界模糊的问题,提出了一种结合残差混合注意力、自适应特征融合的脑肿瘤分割方法(residual adaptive convolution-Net,RAC-Net)。首先,使用双动态卷积增强(dual dynamic convolution enhancement,DDCE)模块以实现更灵活的特征提取和增强模型的适应能力;然后,引入残差混合注意力(residual mixed attention,RMA)模块,以充分提取图像的全局与局部特征;最后,在解码路径中使用自适应特征融合(adaptive feature fusion module,AF2M)模块来对深层与浅层特征进行融合,以获取更丰富的特征信息。在公共数据集BraTS2019与BraTS2021上进行实验,并使用数据集BraTS2023进行跨数据集验证,结果显示RAC-Net的大部分指标均优于现有主流分割方法,说明该分割方法对临床相关脑肿瘤疾病的辅助诊断具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 脑肿瘤分割 自适应特征融合 残差混合注意力 双动态卷积增强
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基于特征过滤和自适应融合机制的不规则场景文本检测算法
7
作者 杨帅磊 李岐龙 +2 位作者 陈杰 凡高娟 张重生 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第10期165-170,共6页
自然场景图像中的文本存在背景复杂、形状各异、方向多样、光线多变等特点,为提升场景文本尤其是不规则场景文本的检测性能,提出一种基于特征过滤和自适应特征融合机制的不规则场景文本检测网络FGANet(feature guided adaptive network)... 自然场景图像中的文本存在背景复杂、形状各异、方向多样、光线多变等特点,为提升场景文本尤其是不规则场景文本的检测性能,提出一种基于特征过滤和自适应特征融合机制的不规则场景文本检测网络FGANet(feature guided adaptive network),其特征聚合引导模块通过空洞卷积扩大感受野、提升网络的特征表达能力,其自适应特征融合模块能够将深层的语义信息与浅层的细节信息进行综合利用,使算法获得更强的文本感知能力。结果表明,在场景文本检测方面,FGANet相较于对比算法,在ICDAR2015、CTW1500、MSRA-TD500和Total Text 4个基准数据集上的F值分别提升了2.4%、1.3%、1.8%和1.4%,性能提升较为显著。 展开更多
关键词 自然场景图像 场景文本检测 特征过滤 自适应特征融合 文本感知能力
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基于多特征融合的空间多目标在轨检测方法
8
作者 桑海瑞 郑然 +3 位作者 程会艳 李林 孟小迪 齐静雅 《空间控制技术与应用》 北大核心 2025年第1期105-114,共10页
在轨光学观测不受云层、大气、白昼等因素干扰,在时空范围及使用成本上均优于传统地基测量.立足于空间非合作目标在轨检测跟踪需求,提出一种空间多目标在轨检测方法,该方法首先利用Delaunay三角匹配实现恒星背景差分,并通过融合目标光... 在轨光学观测不受云层、大气、白昼等因素干扰,在时空范围及使用成本上均优于传统地基测量.立足于空间非合作目标在轨检测跟踪需求,提出一种空间多目标在轨检测方法,该方法首先利用Delaunay三角匹配实现恒星背景差分,并通过融合目标光度学、形态学与运动学特征进行轨迹关联,最终进行轨迹识别实现空间目标鲁棒检测.在密集星场多目标观测仿真数据集以及外场目标观测实验中多目标跟踪准确率均大于95%,能够在不依赖星表进行姿态解算、相机标定参数和目标先验信息的情况下有效输出多目标轨迹,相较于传统算法减小了运算量,提高了空间目标在轨检测能力,为空间多目标检测跟踪研究提拱参考. 展开更多
关键词 空间非合作目标 在轨检测跟踪 Delaunay三角匹配 多特征融合
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基于自适应特征融合改进AlexNet的水稻磷素营养诊断
9
作者 黄带娣 杨红云 +2 位作者 孙爱珍 周雅雯 刘磊锟 《华南农业大学学报》 北大核心 2025年第6期789-800,共12页
【目的】对水稻Oryza sativa L.磷素营养状况进行精确、高效地诊断识别,提升水稻的产量及品质。【方法】提出了一种基于自适应特征融合改进AlexNet的水稻磷素营养诊断方法。该方法以AlexNet为基础主干网络模型,首先,引入迁移学习策略,将... 【目的】对水稻Oryza sativa L.磷素营养状况进行精确、高效地诊断识别,提升水稻的产量及品质。【方法】提出了一种基于自适应特征融合改进AlexNet的水稻磷素营养诊断方法。该方法以AlexNet为基础主干网络模型,首先,引入迁移学习策略,将在ImageNet图像数据集上获得的预训练权重迁移至基础网络中,以增强初始网络性能;同时,在网络4个特征提取阶段的每一个阶段分别引入1个残差模块和1个Inception模块,用于增强深层局部特征提取和多尺度特征表达能力;最后,引入自适应特征融合机制,对不同阶段提取的特征进行权重调节和有效整合,提升模型对关键磷素营养信息的感知能力。【结果】改进后的AlexNet网络在水稻分蘖期和拔节期的识别准确率分别达到94.81%和86.35%,比改进前的AlexNet网络分别提升了7.44和20.77个百分点;与AlexNet、GhostNet、ResNet34网络模型进行对比,改进后的AlexNet网络模型在分蘖期的识别精确率、召回率分别达到94.86%和94.81%,拔节期为86.30%和86.35%,整体识别性能均优于对比模型。在植物病害公共数据集Plant Village上,改进后的AlexNet网络模型也达到优异的效果,识别准确率达到99.24%,精确率和召回率分别为99.25%和99.24%,进一步验证了模型的有效性和泛化能力。【结论】本研究所构建的水稻磷素营养诊断模型能够更准确、高效地诊断水稻磷元素缺乏程度,为水稻科学施肥提供理论支持,同时也为其他农作物的病害诊断识别提供有力的科学参考。 展开更多
关键词 水稻 磷素营养 AlexNet 残差模块 Inception模块 自适应特征融合 迁移学习
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结合互注意力空间自适应和特征对集成判别的细粒度图像分类
10
作者 李志欣 匡文兰 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期69-82,共14页
细粒度图像具有类间差异小和类内区别大的特点,许多研究利用Vision Transformer挖掘关键区域特征来提升细粒度图像分类的精度,但其仍存在2个主要问题:首先,网络挖掘关键性分类线索时背景区域也考虑在内,给模型带来额外噪声干扰;其次,输... 细粒度图像具有类间差异小和类内区别大的特点,许多研究利用Vision Transformer挖掘关键区域特征来提升细粒度图像分类的精度,但其仍存在2个主要问题:首先,网络挖掘关键性分类线索时背景区域也考虑在内,给模型带来额外噪声干扰;其次,输入的图像局部嵌入特征之间欠缺空间联系,模型缺乏物体结构认知能力,导致提取的类别特征不准确。针对此问题,本文提出互注意力空间自适应和特征对集成判别2个模块。先通过互注意力空间自适应模块学习不同嵌入层的互注意力增强权重,用于选择更佳的判别性区域,通过图卷积网络自适应学习不同区域的邻接关系;再利用特征对集成判别模块考虑图像对之间的线索交互,减少细粒度图像间的混淆,在令牌特征增强策略下得出最终预测结果。本文方法在CUB-200-2011、Stanford Dogs和NABirds等3个基准数据集上测试准确率分别达到92.5%、93.3%和91.8%,优于现有许多先进方法。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 互注意力空间自适应 特征对集成判别 图卷积网络 令牌特征增强
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自适应特征增强的多尺度红外与可见光图像配准和融合算法
11
作者 孙溪成 吕伏 尹艺潼 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第6期242-254,共13页
目前的红外与可见光图像融合算法对图像的特征提取不充分,细节信息丢失。实际生活中的红外与可见光图像多为未配准图像,已有的配准算法仍存在伪影和偏差等问题。针对以上问题,提出了一种自适应特征增强的多尺度红外与可见光图像配准和... 目前的红外与可见光图像融合算法对图像的特征提取不充分,细节信息丢失。实际生活中的红外与可见光图像多为未配准图像,已有的配准算法仍存在伪影和偏差等问题。针对以上问题,提出了一种自适应特征增强的多尺度红外与可见光图像配准和融合算法。首先,在配准网络中使用多尺度卷积核和密集连接,以提取不同尺度的特征和防止信息丢失,并引入ORB特征点检测算法和设计的特征增强模块,以充分提取特征和适应复杂环境;其次,通过引入通道注意力和自学习参数设计了光照增强模块,以增强可见光图像的信息表达;然后,在融合网络里,利用不同池化和可变卷积设计了自适应多尺度池化卷积,以提取不同尺度的细节信息,并设计EMA特征融合模块将局部特征和全局特征进行融合;最后,设计了流场一致性损失函数,从而减小配准误差。为了更好地验证方法的实用性,建立了红外与可见光图像数据集。在公开数据集TNO、Roadscene和自建数据集上进行对比实验和消融实验,实验表明,在主观评价上,配准图像偏差小无伪影,融合图像清晰可见,客观评价上,在指标MSE、MI、NCC、SD、EN上相比于其他算法提高了20%、7%、4%、15%、8%左右。另外,在YOLOv8上进行融合结果的目标检测性能实验,检测性能表现良好。 展开更多
关键词 图像配准 图像融合 多尺度 自适应 特征增强
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基于图卷积的自适应特征融合MRI脑肿瘤分割方法
12
作者 张野 张睦卿 +1 位作者 袁学刚 牛大田 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第4期395-404,共10页
针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷... 针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷积推理模块,捕获额外的远程上下文特征;在编解码器中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution, DSConv)能更精准地契合肿瘤形态各异的特点,提高边缘特征提取能力,从而有效提升分割精度;在解码器中引入自适应空间特征融合(adaptive spatial feature fusion, ASFF)模块,通过整合多个编码器块捕获的语义信息提升特征融合效果。在公开的BraTS 2019—2021数据集上的评估表明,整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice值分别为90.70%/90.70%/91.00%、84.90%/84.00%/88.80%和77.30%/77.40%/82.50%,证明了ASGU-Net在脑肿瘤分割任务中的有效性。ASGU-Net可有效解决全局信息捕获不足和特征融合不充分的问题,为脑肿瘤高精度自动化分割提供了参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 脑肿瘤分割 三维U-Net 图卷积推理瓶颈层 动态蛇形卷积 自适应空间特征融合
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基于空间转换与多尺度特征融合的行人重识别方法
13
作者 金鹭 刘敏昆 +3 位作者 张春红 陈可飞 罗压琼 李博 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期524-530,共7页
针对行人空间特征未对齐以及因遮挡导致网络无法充分表征行人信息的问题,设计了一种结合空间转换与多尺度特征融合的网络。首先,提出了一种增强行人检索的方法,旨在增强网络对特殊样本的识别能力;其次,提出了一种自约束-注意力空间转换... 针对行人空间特征未对齐以及因遮挡导致网络无法充分表征行人信息的问题,设计了一种结合空间转换与多尺度特征融合的网络。首先,提出了一种增强行人检索的方法,旨在增强网络对特殊样本的识别能力;其次,提出了一种自约束-注意力空间转换网络,以解决行人图像空间语义信息不一致的问题;然后,从网络中提取不同尺度特征,并根据网络各分支特点分别融入坐标注意力、实例批量归一化;最后,将各支路特征进行融合,以获取高表征能力的融合特征。在多个数据集上的实验表明,所提方法相比现有方法的重识别性能更优。 展开更多
关键词 行人重识别 空间转换 特征融合 多尺度 侧窗滤波
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融合图像域与K空间域特征的MRI脑肿瘤分割方法
14
作者 许崇彩 卞聪超 王国富 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期635-644,共10页
MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑肿瘤的精准分割对临床诊疗至关重要.然而,现有方法主要集中在从MR图像(图像域)中进行特征提取与融合,缺乏对不同特征提取的针对性研究.因此,提出一种融合图像域与K空间域特征的MRI脑肿瘤分割方法 .该... MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑肿瘤的精准分割对临床诊疗至关重要.然而,现有方法主要集中在从MR图像(图像域)中进行特征提取与融合,缺乏对不同特征提取的针对性研究.因此,提出一种融合图像域与K空间域特征的MRI脑肿瘤分割方法 .该方法利用MRI的K空间域全局特性实现全局特征的独立提取,包括图像域特征提取模块、K空间域特征提取模块、自适应仿射融合模块和解码器模块.首先,MR图像和K空间域数据分别输入两路特征提取模块,以提取局部和全局特征.随后,自适应仿射融合模块通过建立仿射机制,实现两路特征的有效融合.最后,基于深度监督的解码器模块通过利用融合后的特征信息生成最终的分割掩码.在BraTS脑肿瘤公开数据集上进行评估,与其他方法相比,提出的方法的Dice分数和HD95指标分别提升1.12%~2.47%和17.5%~52.8%,其复杂度也表现优异,适用于临床诊疗的应用需求. 展开更多
关键词 脑肿瘤分割 自适应融合 特征提取 卷积神经网络 深度学习
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基于自适应多特征融合的12Cr1MoV钢球化等级智能判定研究
15
作者 王海斌 程经纬 +1 位作者 董杰 王家辉 《压力容器》 北大核心 2025年第5期12-21,共10页
针对12Cr1MoV钢球化等级判定中存在的人为偏差问题,提出基于自适应多特征融合的机器学习算法,并配套开发了球化图像评级软件。通过采集263余张长期服役的12Cr1MoV钢制承压设备的金相图像样本(含珠光体球化图像147张、贝氏体球化图像近11... 针对12Cr1MoV钢球化等级判定中存在的人为偏差问题,提出基于自适应多特征融合的机器学习算法,并配套开发了球化图像评级软件。通过采集263余张长期服役的12Cr1MoV钢制承压设备的金相图像样本(含珠光体球化图像147张、贝氏体球化图像近116张),融合Canny边缘特征、分形维数特征及深度学习特征构建识别模型。结果表明,对于珠光体球化图像,自适应多特征融合模型的识别准确率达到93%,较传统Canny-XGBoost方法提升39%;在贝氏体球化图像识别中,准确率为90%,相对提升42%。本研究显著提高了球化等级判定的准确性和效率,实现了小样本条件下球化等级的智能评定,对保障设备安全运行具有重要意义。 展开更多
关键词 12Cr1MoV钢球化 自适应多特征融合 机器学习 智能评级
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基于大内核自适应融合的小目标检测算法 被引量：1
16
作者 王磊 胡君红 任洋 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期65-73,共9页
针对当前基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法(YOLO系列、VFNet等)在高空拍摄场景下目标背景复杂、检测精度低、特征混叠等问题,提出一种端到端的目标检测算法CSPENet。首先,采用基于大内核深度卷积CSPNeXt作为模型主干,提高模型捕捉... 针对当前基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法(YOLO系列、VFNet等)在高空拍摄场景下目标背景复杂、检测精度低、特征混叠等问题,提出一种端到端的目标检测算法CSPENet。首先,采用基于大内核深度卷积CSPNeXt作为模型主干,提高模型捕捉全局上下文的能力;其次,通过引入特征细化模块(FRM)在空间和通道维度上生成自适应权重,可有效抑制混叠特征,并在特征融合阶段添加基于移动网络的感受野注意力(RFA)机制解决大内核参数共享问题;最后,采用EIoU损失函数作为模型的回归损失函数,并拆分预测框和真实框纵横比的影响因子,以提高模型收敛速度并改善定位效果。实验结果表明,CSPENet在VisDrone-DET数据集上相对于DINO算法平均准确率均值提升4.4百分点,为小目标检测算法的研究及其应用提供新的参考方案。 展开更多
关键词 大内核 小目标 上下文信息 特征细化 自适应融合 感受野
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紫外-荧光特征级融合结合CARS-BO-LSSVM的水质COD检测方法 被引量：1
17
作者 郑培超 李成林 +5 位作者 王金梅 杨琴 曾金锐 吕强 阮伟 何浩楠 《中国测试》 北大核心 2025年第4期91-99,共9页
化学需氧量(COD)是表征水体中有机物含量的重要指标。使用基于不同光谱法的算法模型可以实现地表水COD的快速准确检测,针对紫外吸收光谱法和激光诱导荧光光谱法在测量精度上的不足,提出基于紫外-荧光特征级融合的光谱检测方法。将采集... 化学需氧量(COD)是表征水体中有机物含量的重要指标。使用基于不同光谱法的算法模型可以实现地表水COD的快速准确检测,针对紫外吸收光谱法和激光诱导荧光光谱法在测量精度上的不足,提出基于紫外-荧光特征级融合的光谱检测方法。将采集的实际水样经标准化学法得到COD理化值,以氘卤灯作为紫外-可见光源和以405 nm单波长半导体激光器作为激发光源,采用自主搭建的光谱系统采集水样的紫外吸收光谱和荧光发射光谱。选择Savitzky-Golay滤波对光谱去噪平滑,由竞争性自适应重加权采样(CARS)对光谱进行特征提取,并与主成分分析、连续投影算法对比,以贝叶斯优化的最小二乘支持向量(BO-LSSVM)算法作为建模方法,分别建立基于紫外吸收光谱法、激光诱导荧光光谱法和紫外-荧光特征级融合法的预测模型。结果表明:采用紫外-荧光特征级融合法的预测模型性能优于单一光谱法,提出的基于紫外-荧光特征级融合结合CARS-BO-LSSVM模型在噪声容限和预测精度方面优于其他模型,训练集R2为0.9371、RMSE为0.2726 mg·L^(–1)、MRE为9.99%,测试集R2为0.9377、RMSE为0.2578 mg·L^(–1)、MRE为7.68%。该方法对水质光谱的非线性分析具有良好的泛化性和鲁棒性,可为水质COD的快速检测提供可靠的参考价值和研究思路。 展开更多
关键词 化学需氧量 激光诱导荧光 特征级数据融合 竞争性自适应重加权采样
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基于特征融合和增强的蚕茧图像分类模型
18
作者 刘莫尘 侯欣 +6 位作者 韦伟 张鑫山 李法德 宋占华 张桂征 梁光健 闫银发 《蚕业科学》 北大核心 2025年第1期59-67,共9页
为对原料茧中的上车茧和下茧进行准确分类,实现蚕茧分拣智能化、机械化,文中提出了一种基于多尺度特征融合和增强的双线性池化分类模型。首先以ResNet41作为特征提取骨干网络构建双线性池化模型,增强网络特征提取能力的同时得到不同维... 为对原料茧中的上车茧和下茧进行准确分类,实现蚕茧分拣智能化、机械化,文中提出了一种基于多尺度特征融合和增强的双线性池化分类模型。首先以ResNet41作为特征提取骨干网络构建双线性池化模型,增强网络特征提取能力的同时得到不同维度语义信息;然后引入自适应空间特征融合模块,融合蚕茧浅层图像信息和深层语义信息,解决ResNet41在特征提取过程中出现的信息丢失问题;最后采用挤压和激发模块抑制冗余信息,降低分类偏差。改进模型B-Res41-ASE在测试集中的分类准确率和F 1值分别为93.7%和94.9%,对上车茧的分类精确率为97.8%,对黄斑茧、柴印茧、烂茧、瘪茧、薄皮茧等下茧的分类精确率分别为96.4%、93.7%、98.6%、94.5%、93.1%,相比于改进前模型和常用的细粒度分类模型均有明显优势,且B-Res41-ASE对蚕茧的可判别区域的聚焦更精准。实验结果表明,文中提出的优化方法在分类准确率、鲁棒性等方面优于其他蚕茧分类模型,可为蚕茧智能分拣提供理论依据。 展开更多
关键词 蚕茧分类 双线性池化 自适应空间特征融合 可视化分析
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长江经济带“水-能-碳”系统适应性评价及空间关联特征 被引量：6
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作者 袁亮 程娟 +1 位作者 何伟军 徐沙沙 《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期187-199,共13页
为应对全球气候变化和资源环境压力,研究水资源、能源和碳排放(水-能-碳)系统间的复杂作用关系和适应性水平,对促进“自然-社会-经济”协调发展和推动经济社会高质量发展具有重要意义。基于复杂适应系统理论,界定“水-能-碳”系统适应... 为应对全球气候变化和资源环境压力,研究水资源、能源和碳排放(水-能-碳)系统间的复杂作用关系和适应性水平,对促进“自然-社会-经济”协调发展和推动经济社会高质量发展具有重要意义。基于复杂适应系统理论,界定“水-能-碳”系统适应性内涵,建立“水-能-碳”系统交互适应性框架,从敏感性、稳定性、兼容性和可持续性4个子系统构建系统适应性评价指标体系,运用综合协同进化模型评价2010—2021年长江经济带“水-能-碳”系统适应性水平,探究长江经济带“水-能-碳”系统适应性的时空演变规律。结果表明:(1)从系统适应性影响权重来看,子系统权重排序为:可持续性>稳定性>兼容性>敏感性。(2)从指标适应性来看,各指标绝对适应性大于相对适应性。从子系统适应性来看,敏感性水平呈稳定发展趋势,兼容性和稳定性水平呈上升趋势,可持续性水平呈下降趋势;从省际适应性来看,各省系统适应性差距较大且呈“下游>中游>上游”的不均衡态势;从整体适应性来看,长江经济带系统适应性处于中等水平且呈“U”型发展趋势。(3)从子系统适应性协调水平来看,敏感性协调程度保持稳定,兼容性和可持续性协调程度不断上升,稳定性协调程度有所减小。(4)从空间关联特征来看,长江经济带系统适应性水平存在显著的正向全局空间自相关,空间聚集由弱变强再变弱,区域差异逐渐缩小;并且系统适应性水平呈现出“东高西低”的梯度格局,省域差异显著且表现出较强的路径依赖。该研究据此从敏感性、兼容性、稳定性和可持续性等方面提出提高长江经济带“水-能-碳”系统适应性的政策建议。 展开更多
关键词 “水-能-碳”系统 适应性评价 空间特征 系统协调
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基于多尺度空间-光谱特征提取的颜料高光谱图像分类方法
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作者 汤斌 罗希玲 +6 位作者 王建旭 范文奇 孙玉宇 刘家路 唐欢 赵雅 钟年丙 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2364-2372,共9页
颜料不仅赋予文物色彩和美感,更承载着丰富的历史、文化与技术信息,因此对颜料的准确分类与识别是古代彩绘作品修复、保护及学术研究的重要基础。通过检测颜料的种类与化学成分,不仅能帮助确定作品的创作年代、地域特征及工艺风格,还能... 颜料不仅赋予文物色彩和美感,更承载着丰富的历史、文化与技术信息,因此对颜料的准确分类与识别是古代彩绘作品修复、保护及学术研究的重要基础。通过检测颜料的种类与化学成分,不仅能帮助确定作品的创作年代、地域特征及工艺风格,还能为科学修复提供指导依据。然而,传统颜料分析受限于样品尺寸、表面平整度,且部分分析方法需要取样,对文物造成不可逆损伤,这使得古书画颜料的检测面临诸多挑战。高光谱成像技术(HSI)凭借其无损检测、广域扫描及获取完整光谱信息的优势,成为文物颜料分析的重要工具。HSI克服了样品表面不平整、尺寸受限等问题,能够从不同波段获取细致的光谱和空间信息,帮助提取颜料的微观特征。旨在利用HSI技术实现古书画颜料的精准分类与深度特征提取,以应对复杂场景下的颜料检测挑战。为此,我们提出了一种多尺度空间-光谱特征融合的方法,在分析过程中结合不同层次的信息:利用光谱-空间注意力机制捕捉细节特征,并通过视觉转换器(ViT)模型获取图像整体的高层语义信息,从而增强对复杂颜料特征的表示能力和分类性能。实验结果表明,该方法在模拟画作样品上的分类性能显著优于传统和其他深度学习模型:与支持向量机(SVM)相比,分类精度提升了34.35%;相较于HyBridSN与SSRN模型,精度分别提高了8.93%和5.6%。本方法不仅提升了颜料检测的准确性,还为古书画的科学修复和价值保护提供了无损、可靠的技术支持,并为文物保护的智能化发展奠定了技术基础。 展开更多
关键词 高光谱成像 多尺度特征融合 Vision Transformer 光谱-空间注意力 颜料分类
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