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基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测方法 被引量：23
1
作者 亢洁 刘港 郭国法 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期254-260,共7页
针对单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)网络模型参数多、小目标检测效果差、作物与杂草检测精度低等问题,提出一种基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测方法。首先将轻量网络MobileNet作为SSD模型的特征提取网络,... 针对单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)网络模型参数多、小目标检测效果差、作物与杂草检测精度低等问题,提出一种基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测方法。首先将轻量网络MobileNet作为SSD模型的特征提取网络,并设计了一种多尺度融合模块,将浅层特征图先通过通道注意力机制增强图像中的关键信息,再将特征图经过不同膨胀系数的扩张卷积扩大感受野,最后将两条分支进行特征融合,对于检测小目标的浅层特征图,在包含较多小目标细节信息的同时,还包含丰富的语义信息。在此基础上对输出的6个特征图经过通道注意力机制进行特征增强。实验结果表明,本文提出的基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测模型,在自然环境下甜菜与杂草图像数据集中,平均检测精度可达88.84%,较标准SSD模型提高了3.23个百分点,参数量减少57.09%,检测速度提高88.44%,同时模型对小目标作物与杂草以及叶片交叠情况的检测能力均有提高。 展开更多
关键词 杂草检测 SSD网络 多尺度融合模块 通道注意力机制
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YOLOv4-tiny算法的融合模块在卷烟小包外观缺失检测中的应用 被引量：10
2
作者 杨超 李佳田 +3 位作者 张泽龙 陆大进 张兴忆 杨树青 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期59-64,共6页
卷烟烟包外包装图案缺失检测是卷烟生产中的重要环节,目前常用的图案缺失检测方法普遍存在漏检率高、识别精度不够和速度慢等问题。因此本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的烟包缺陷快速检测方法。该方法主要包括:(1)使用CSPDarknet53-tin... 卷烟烟包外包装图案缺失检测是卷烟生产中的重要环节,目前常用的图案缺失检测方法普遍存在漏检率高、识别精度不够和速度慢等问题。因此本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的烟包缺陷快速检测方法。该方法主要包括:(1)使用CSPDarknet53-tiny对图像特征进行提取。(2)通过添加多空间空洞卷积融合模块,获得丰富的上下文信息,增强感受野,从而提高模型的检测精度。(3)使用EIoU边框位置回归损失函数,提高烟盒图案识别预测框的精确率。本文方法与YOLOv4-tiny进行对比,实验结果表明,本文算法m AP值为97.35%,检测烟包外观的平均时间为17ms,能够满足卷烟小包外观检测对时间和精确率的要求。相较于YOLOv4-tiny在m AP上提升了1.34%,在AverageIoU上提升了3.68%,速度基本与YOLOv4-tiny持平,在保持快速检测的同时能够有效的提高精度。 展开更多
关键词 YOLOv4-tiny EIoU 图案检测 多空间空洞卷积融合模块
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条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合
3
作者 邸敬 王鹤然 +2 位作者 梁婵 刘冀钊 廉敬 《光学精密工程》 北大核心 2025年第1期148-163,共16页
针对去噪扩散模型在红外与可见光图像融合任务中缺少基准真实值和可见光信息利用不足的问题,提出一种条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合模型。条件扩散模型利用拼接技术将拼接源图像作为基准真实值进行训练,获得红外与... 针对去噪扩散模型在红外与可见光图像融合任务中缺少基准真实值和可见光信息利用不足的问题,提出一种条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合模型。条件扩散模型利用拼接技术将拼接源图像作为基准真实值进行训练,获得红外与可见光图像特征提取任务的最优先验分布,在反向去噪过程中引入多通道似然校正模块,更有效地模拟红外与可见光图像的多通道复杂分布。然后,提出细节自适应去噪网络来完成红外与可见光图像的多通道高低频特征提取任务。最后,在融合网络中设计了一种多通道高低频并行融合模块,采用区域一致性融合网络和多通道低频特征融合网络分别完成高低频特征的融合。该模型为红外与可见光图像融合任务提供了一种可训练的扩散模型范式用于特征提取,使用特定的卷积神经网络进行特征融合。通过与近年来提出的9种高水平方法相比,在MSRS和RoadScene数据集上的实验结果表明,本文方法的8种客观评价指标平均提升了4.52%~59.62%。本文方法在色彩保真度和纹理细节保持等方面都优于其他方法,符合人眼视觉特性,能够很好地处理各种光照和环境场景下的红外与可见光图像融合任务。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光 条件扩散模型 细节自适应去噪网络 多通道高低频并行融合模块
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基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪
4
作者 李海燕 曹永辉 +1 位作者 郎恂 李海江 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期68-78,共11页
为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多... 为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多模态目标跟踪框架,设计了改进步长的ResNet50作为特征提取网络,有效挖掘目标的深层次特征.随后,设计特征交互学习模块,利用一种模态的判别信息引导另一种模态的目标外观特征学习,挖掘特征空间和通道中的跨模态信息,增强网络对前景信息的关注.然后,设计多模特征融合模块计算输入的可见光图像和红外图像的特征融合度,对不同模态的重要特征进行空间融合以去除冗余信息,并采用级联融合策略重建多模态图像,增强目标特征表示.最后,设计特征空间位移模块,分割红外模态分支的特征图并向四个不同方向移位,增强热源目标特征的边缘表示.在两个RGB-T数据集上的实验验证了提出算法的有效性,消融实验证明了设计的单个模块的优越性. 展开更多
关键词 RGB-T跟踪 多模特征融合模块 特征空间位移模块 特征交互学习模块
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时空网络特征融合的病理步态识别方法
5
作者 李聪聪 王斌 +1 位作者 李亚南 李一帆 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期2109-2116,共8页
针对病理步态识别方法中存在空间信息或时序信息丢失的问题,提出一种时空网络特征融合的病理步态识别方法。结合卷积网络和时序网络,学习更具判别性的步态时空特征。卷积网络中引入阶梯融合式空洞空间金字塔池化,获得更鲁棒的多尺度融... 针对病理步态识别方法中存在空间信息或时序信息丢失的问题,提出一种时空网络特征融合的病理步态识别方法。结合卷积网络和时序网络,学习更具判别性的步态时空特征。卷积网络中引入阶梯融合式空洞空间金字塔池化,获得更鲁棒的多尺度融合步态表征。联合卷积核替换和残差块改进对卷积网络进一步优化。时序网络中引入全局与局部时空特征融合模块,形成对时空特征的更细节表达。融合空间特征和时空特征,减轻Bi LSTM学习空间特征中时间模式的过程中丢失空间特征的影响。所提模型在自建数据集和GAIT-IST数据集上的准确率分别达到了97.69%和94.16%,实验结果表明,该方法较其它方法取得了更优的性能。 展开更多
关键词 病理步态识别 时空网络 特征融合 时空特征 阶梯融合式空洞空间金字塔池化 多尺度特征 全局与局部时空特征融合模块
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基于Ghost高效层聚合网络的多尺度融合YOLOv7-tiny改进算法
6
作者 欧阳玉旋 张荣芬 +1 位作者 刘宇红 彭垚潘 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第8期1437-1448,共12页
针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Nec... 针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Neck部分的卷积,进一步降低模型的规模;然后,使用多尺度融合模块Ghost-SPPCSPC提升模型对特征信息的理解能力,并采用GhostConv替换输出层卷积,在降低普通卷积冗余性的同时最大程度地利用模型中的语义信息;最后,使用迁移学习的方法,让模型学习到丰富的通用特征,提高模型的性能。实验结果表明,改进模型的参数量和模型大小较原模型分别降低和减小了57.19%和55.28%,实现了对原模型的重量级压缩,并提升了模型的精度,FPS达到了278,使模型达到快速、高效和便携的目的,更易于部署在边缘设备上。 展开更多
关键词 YOLOv7-tiny GHOST 多尺度融合模块 迁移学习 边缘设备部署
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动态空间Transformer与多级融合的视网膜病变分级算法
7
作者 梁礼明 钟奕 +1 位作者 康婷 金家新 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第8期1459-1469,共11页
针对糖尿病视网膜病变图像存在误分级和病灶边缘信息关注较少的问题,提出一种动态空间Transformer与多级融合视网膜病变分级算法。该算法首先将视网膜图像经PVT v2主干网络实现对病灶信息的初步提取;其次在网络前3层引入轮廓增强模块,... 针对糖尿病视网膜病变图像存在误分级和病灶边缘信息关注较少的问题,提出一种动态空间Transformer与多级融合视网膜病变分级算法。该算法首先将视网膜图像经PVT v2主干网络实现对病灶信息的初步提取;其次在网络前3层引入轮廓增强模块,凸显病灶边缘特征,提高算法对病灶像素的定位感知能力;再次在网络底层设计动态空间注意力模块,有效联系全局和局部空间信息,以提升算法挖掘深层语义信息的能力;最后构建多级门控融合模块,实现非诊断信息的滤除,同时对可诊断信息进行多级融合,进一步提高视网膜病变分级准确率。在IDRID和APTOS 2019数据集上进行实验验证,其二次加权系数分别为91.71%和89.89%,IDRID数据集上准确率和APTOS 2019数据集ROC曲线下方面积的占比分别为79.61%和93.06%。实验结果表明,所提出算法在视网膜病变分级领域具有一定应用价值。 展开更多
关键词 视网膜病变分级 动态空间注意力 轮廓增强模块 多级门控融合模块
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融合PVTv2和DenseNet121的双注意力视网膜病变分级算法
8
作者 梁礼明 钟奕 +1 位作者 陈康泉 王成斌 《光电工程》 北大核心 2025年第4期15-29,共15页
针对视网膜眼底病变图像数据集类间分布不均和病灶区域识别困难的问题,提出一种融合金字塔视觉变压器(pyramid vision transformer v2,PVTv2)和DenseNet121双注意力视网膜病变分级算法。首先,该算法经由PVTv2和DenseNet121组成的双分支... 针对视网膜眼底病变图像数据集类间分布不均和病灶区域识别困难的问题,提出一种融合金字塔视觉变压器(pyramid vision transformer v2,PVTv2)和DenseNet121双注意力视网膜病变分级算法。首先,该算法经由PVTv2和DenseNet121组成的双分支网络,对视网膜图像的全局和局部信息进行初步提取;其次,在PVTv2和DenseNet121输出处分别采用空间通道协同注意力模块和多频率多尺度模块,优化局部特征细节,突显微小病灶特征,增强模型对复杂微小病变特征敏感性和病灶的定位感知;再次设计神经元交叉融合模块,建立病灶区域宏观布局和微观纹理信息之间的远程依赖关系,进而提高视网膜病变分级准确率;最后,利用混合损失函数缓解样本分布不均所导致的各等级之间模型关注度不平衡情况。在IDRID和APTOS 2019数据集上进行实验验证,其二次加权系数分别为90.68%和90.35%,IDRID数据集上的准确率和APTOS 2019数据集ROC曲线下方面积分别为80.58%和93.22%。实验结果表明,所提算法在视网膜病变分级领域具有一定应用价值。 展开更多
关键词 视网膜病变分级 空间通道协同注意力模块 多频率多尺度注意力模块 神经元交叉融合模块
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融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法
9
作者 苏胜君 仝秋红 +3 位作者 柴国庆 苏海东 王凯 胡待方 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期127-134,共8页
针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹... 针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹信息的同时缓解卷积过程中的细节特征丢失问题;其次引入SPPFCSPC模块改进了单阶段检测器,保证检测器感受野的同时提高了效率,增强了检测模型的表达能力。自建数据集中的实验结果表明,雨天场景下,相较于经典检测算法YOLOv7,所提算法的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别提升了4.4%、2.8%,算法检测速度达到21.05 f/s,基本满足检测实时性要求,证明了所提算法的有效性与实用性。 展开更多
关键词 图像去雨 编码器-解码器架构 轻量级高效雨纹特征提取模块 跨子网雨纹特征融合模块 SPPFCSPC模块 军用车辆检测
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超融合残差行进几何感知的遥感目标检测
10
作者 白晨帅 白晓凤 +1 位作者 邬开俊 王昊雯 《光学精密工程》 北大核心 2025年第8期1289-1302,共14页
本文提出超融合残差行进几何感知算法,旨在解决遥感图像目标检测中的多尺度、密集重叠及数据分布不均等挑战。超融合残差行进模块优化网络结构,其多层次卷积操作利用不同尺度感受野,能捕捉目标各尺度细节,增强模型对目标特征的感知能力... 本文提出超融合残差行进几何感知算法,旨在解决遥感图像目标检测中的多尺度、密集重叠及数据分布不均等挑战。超融合残差行进模块优化网络结构,其多层次卷积操作利用不同尺度感受野,能捕捉目标各尺度细节,增强模型对目标特征的感知能力,实现小尺度目标特征提取和大尺度目标准确定位。通过计算检测与真实结果的几何相似度精准评估检测效果,在目标密集重叠场景精细考量契合度,筛选最终结果,减少漏检、误检,提高算法准确性;设计多路径特征融合模块,融合不同层次特征信息,提取更丰富目标特征,增强网络表示与判别能力,提升检测准确性与稳定性。在NWPU-VHR-10数据集的实验结果显示,其mPrecision,mRecall,mAP和mF1 Score分别提高了0.041 9,0.104 0,0.045 5和0.085 0;在RSOD数据集的实验结果显示,其mPrecision,mRecall,mAP和mF1 Score分别提高了0.022 1,0.103 4,0.061 9和0.087 5。充分证明了所提出超融合残差行进几何感知算法在遥感图像目标检测领域的有效性和优越性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 超融合残差行进模块 几何相似度 多路径特征融合
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基于残差卷积网络的多传感器融合永磁同步电机故障诊断 被引量：4
11
作者 邱建琪 沈佳晨 +2 位作者 史涔溦 史婷娜 李鸿杰 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期24-33,42,共11页
作为工业生产与日常生活的常见设备,永磁同步电机的故障诊断研究具有十分重要的意义。以永磁同步电机的匝间短路、退磁、轴承故障为诊断目标,提出一种新型的多传感器特征融合网络(MSFFN),结合多传感器融合技术与卷积神经网络实现永磁同... 作为工业生产与日常生活的常见设备,永磁同步电机的故障诊断研究具有十分重要的意义。以永磁同步电机的匝间短路、退磁、轴承故障为诊断目标,提出一种新型的多传感器特征融合网络(MSFFN),结合多传感器融合技术与卷积神经网络实现永磁同步电机的可靠故障诊断。网络采用2个带有残差模块的卷积神经网络,对输入的电流信号与振动信号并行提取隐藏特征,并设计一种中间特征融合模块(IFFM)有效融合电流和振动的各层隐藏特征,IFFM基于注意力机制对网络中的电流特征与振动特征进行筛选,自适应关注不同信号的内在相关特征,以实现更好的诊断效果。搭建了故障样机测试平台进行数据采集与实验验证,实验结果表明,提出方法具有更高的诊断准确率,同时在叠加了强噪声的条件下,具备更强的抗干扰能力。 展开更多
关键词 多传感器融合 卷积神经网络 中间特征融合模块 残差模块 永磁同步电机 故障诊断
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DB-YOLO:特征增强融合的双骨干YOLOv8道路缺陷检测模型 被引量：3
12
作者 叶发茂 张立 +1 位作者 袁燎 李大军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第24期260-269,共10页
虽然已经提出了许多基于深度学习的道路缺陷检测方法,但这些方法通常忽略了一些道路缺陷检测任务中非常重要的道路缺陷相关的边缘特征信息。为了充分利用这些边缘特征信息,提出了一种改进的双骨干YOLOv8模型(dual backbone YOLOv8 model... 虽然已经提出了许多基于深度学习的道路缺陷检测方法,但这些方法通常忽略了一些道路缺陷检测任务中非常重要的道路缺陷相关的边缘特征信息。为了充分利用这些边缘特征信息,提出了一种改进的双骨干YOLOv8模型(dual backbone YOLOv8 model,DB-YOLO)用于道路缺陷检测。设计了边缘特征提取模块(edge feature extraction model,EFEM)用于过滤图像低频信息,提取图像高频边缘信息。设计了双骨干网络来提取特征,在原模型基础上增加一个边缘特征骨干网络(edge feature backbone,EFB),对EFEM提取的图像高频边缘信息进行处理,提取边缘特征,为道路缺陷检测提供更丰富的特征。提出了一种新的特征增强融合模块(feature enhancement fusion module,FEFM)用于融合各种特征,并采用多个FEFM模块将边缘特征、不同级别的图像特征进行有机融合。引入Label smoothing策略减弱了数据集中标签质量的影响,增强了模型的泛化能力,进一步提升模型的检测精度。实验结果表明,在GRDDC2020数据集上,DB-YOLO_v8s的mAP和F1分别取得56.42%、56.13%,较YOLO_v8s分别提升了1.3和1.96个百分点,检测速度达到了64.94帧/s,满足实时检测要求。此外,DB-YOLO_v8s在官方测试集Test_1和Test_2上的F1分数分别为58.79%和58.52%,与其他方法相比,在两个测试数据集中F1分别高了0.65和1.37个百分点。因此,提出的模型可以提升道路缺陷检测精度。 展开更多
关键词 道路缺陷检测 YOLOv8 双骨干 特征增强融合模块 注意力机制
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融合知识图谱的时空多图卷积交通流量预测 被引量：2
13
作者 李劲业 李永强 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1366-1376,共11页
现有的交通流量预测方法关注交通信息的时空相关性,未充分考虑外部因素对交通的影响,为此提出融合静态和动态知识图谱的时空多图卷积交通流量预测模型.基于道路交通信息和外部因素,构建城市交通知识图谱和4个不同语义的路网拓扑图,将城... 现有的交通流量预测方法关注交通信息的时空相关性,未充分考虑外部因素对交通的影响,为此提出融合静态和动态知识图谱的时空多图卷积交通流量预测模型.基于道路交通信息和外部因素,构建城市交通知识图谱和4个不同语义的路网拓扑图,将城市交通知识图谱输入关系演化图卷积神经网络,实现知识嵌入;使用知识融合模块将车流量矩阵与知识嵌入融合;将4个路网拓扑图和融合知识的车流量矩阵输入时空多图卷积模块,提取时空特征,通过全连接层输出交通流量预测值.在杭州交通数据集上评估模型性能,与先进的基线模型对比,所提模型的性能提高了5.76%~10.71%.鲁棒性实验结果表明,所提模型具有较强的抗干扰能力. 展开更多
关键词 智能交通 交通流量预测 城市交通知识图谱 多图卷积神经网络 知识融合模块 路网拓扑图
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跨级融合门控自适应网络用于视网膜血管分割 被引量：1
14
作者 梁礼明 余洁 +2 位作者 陈鑫 雷坤 周珑颂 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1097-1109,共13页
针对现有多数算法对浅层特征提取不足,导致分割结果中血管边界模糊、毛细血管欠分割且包含噪声等问题,提出一种跨级融合门控自适应网络。该网络中的密集门控通道变换模块,通过促进通道之间的竞争或协同关系充分提取浅层特征信息,避免浅... 针对现有多数算法对浅层特征提取不足,导致分割结果中血管边界模糊、毛细血管欠分割且包含噪声等问题,提出一种跨级融合门控自适应网络。该网络中的密集门控通道变换模块,通过促进通道之间的竞争或协同关系充分提取浅层特征信息,避免浅层粗粒度特征信息丢失;通过跨层次融合模块捕获各层跨维度交互信息,有效聚合多尺度上下文特征;采用双自适应特征融合方法有效引导相邻层次特征融合,抑制噪声。在公共数据集DRIVE、CHASEDB1和STARE上进行验证,结果表明:所提网络准确率分别为0.9652、0.9668和0.9695,F_(1)值分别为0.8544、0.8152和0.8412,在多个指标上均处于较高水平,优于现有先进算法。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 密集门控通道变换 跨层次融合模块 双自适应特征融合 三重注意力模块
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可变形分支注意力融合网络的胰腺分割方法
15
作者 付艳贞 樊建聪 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2717-2724,共8页
胰腺具有尺寸小、形状不规则且多变的特点,因此在腹部CT图像中自动分割胰腺具有极大的挑战性.为了适应胰腺特征并解决其分割困难的问题,本文提出了一种轻量级的可变形分支注意力融合网络(Deformable Branch Attention Fusion Network,DB... 胰腺具有尺寸小、形状不规则且多变的特点,因此在腹部CT图像中自动分割胰腺具有极大的挑战性.为了适应胰腺特征并解决其分割困难的问题,本文提出了一种轻量级的可变形分支注意力融合网络(Deformable Branch Attention Fusion Network,DBA-Net)作为胰腺自动分割方法.该方法首先将候选区域裁剪出来作为网络的输入,以便减少背景干扰并突出胰腺区域;然后引入可变形卷积使网络自适应地学习胰腺的空间结构;最后提出分支注意力融合模块实现低级别特征和高级别特征的融合,帮助解码器更好地还原特征图.本文的方法在NIH数据集上测试的Dice相似系数为85.3%,在MSD数据集上的Dice相似系数为78.9%,相比基线U-Net分别提高了3.9%和5.6%.实验结果表明本文的方法能够对胰腺进行更好的分割. 展开更多
关键词 胰腺分割 轻量级 可变形卷积 分支注意力融合模块
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多传感模块融合的空气流量计的设计 被引量：5
16
作者 王乾 叶雨欣 +1 位作者 王渊 焦斌斌 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2019年第1期37-41,共5页
根据热式空气流量计的基本原理,空气的密度会对质量流量的测量造成一定误差。设计多传感模块融合的空气流量计,在Bosch HFM-7系列热膜式空气流量计流道结构的基础上,融合空气流量敏感元件和温湿度检测模块,分别将流量敏感元件输出的模... 根据热式空气流量计的基本原理,空气的密度会对质量流量的测量造成一定误差。设计多传感模块融合的空气流量计,在Bosch HFM-7系列热膜式空气流量计流道结构的基础上,融合空气流量敏感元件和温湿度检测模块,分别将流量敏感元件输出的模拟信号和温湿度检测模块输出的数字信号在控制核心中分析整合,并最终采用单边半字节传输通信协议(SENT)发送给汽车电子控制单元。经实验验证,此多传感模块融合的空气流量计能够精准提供进入发动机的空气的温度、湿度以及质量流量信号,协助发动机控制空燃比,保证燃油充分燃烧,减少尾气排放,节约能耗,保护环境。 展开更多
关键词 空气流量计 多传感模块融合 SENT通信协议
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一种支持传感器即插即用的模块化信息融合方法
17
作者 杨斌 李恒 罗治斌 《现代电子技术》 2022年第18期1-6,共6页
单一导航传感器无法提供实时、可靠的导航信息,通常利用多源信息融合手段提升导航精度、实时性和连续性。针对多传感器融合引入的导航系统开发难度大、复杂度高的问题,文中设计一种充分利用导航传感器间互补特性的全源导航系统,提出一... 单一导航传感器无法提供实时、可靠的导航信息,通常利用多源信息融合手段提升导航精度、实时性和连续性。针对多传感器融合引入的导航系统开发难度大、复杂度高的问题,文中设计一种充分利用导航传感器间互补特性的全源导航系统,提出一种模块化信息融合方法,通过独立设计系统状态模块、量测模块、滤波器模块,有效地降低系统的开发周期,提高系统的灵活性,使系统组件具备即插即用的能力。最后,通过卫导接收机的杆臂估计实验,验证状态模块的可插拔性;通过组合导航系统的无缝切换实验,验证传感器、滤波器的即插即用能力。仿真实验结果表明,所提出的模块化信息融合方法不仅支持传感器的即插即用,还可以降低导航系统开发难度,提高开发效率。 展开更多
关键词 全源导航系统 即插即用 模块化信息融合 自适应调整 仿真实验 开发效率
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坐标增强与多源采样的脑肿瘤图像分割
18
作者 蒋占军 李洋 +1 位作者 廉敬 苗新法 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期996-1002,共7页
针对脑肿瘤图像分割模型对肿瘤区域关注度不够及易丢失空间上下文信息,导致对肿瘤区域分割效果不佳的问题,提出一种融合坐标增强学习机制(CEL)与多源采样的TransUNet脑肿瘤分割网络。首先,提出一种CEL,结合ResNetv2作为模型的浅层特征... 针对脑肿瘤图像分割模型对肿瘤区域关注度不够及易丢失空间上下文信息,导致对肿瘤区域分割效果不佳的问题,提出一种融合坐标增强学习机制(CEL)与多源采样的TransUNet脑肿瘤分割网络。首先,提出一种CEL,结合ResNetv2作为模型的浅层特征提取网络,增加对脑肿瘤区域的关注度;其次,设计深层混合采样特征提取器,并利用可变形注意力与自注意力机制对脑肿瘤的全局与局部信息进行多源采样;最后,在编码器与解码器之间设计交互层级融合(ILF)模块,从而在实现深层与浅层特征信息交互的同时减少参数的计算量。在BraTS2018和BraTS2019数据集上的实验结果表明:相较于基准TransUNet,所提模型的平均相似性系数(mDice)、平均交并比(mIoU)、平均精度均值(mAP)和平均召回率(mRecall)分别提高4.84、7.21、3.83和3.15个百分点,模型大小降低了16.9 MB。 展开更多
关键词 图像分割 多模态信息 坐标增强学习机制 混合采样 交互层级融合模块
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基于深度学习的轻量级实时图像分割方法研究
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作者 李建锋 熊明强 +3 位作者 陈园琼 王宗达 向涛 孙培玮 《通信学报》 北大核心 2025年第2期176-190,共15页
针对深度学习在各领域应用中因模型复杂度提升而引发的计算与存储负担,尤其在图像分割任务中面临的算法复杂性、实时响应不足及高内存占用问题,提出了一种轻量级且高效的分割网络架构——多尺度叠加融合网络(MSFNet)。MSFNet设计了一个... 针对深度学习在各领域应用中因模型复杂度提升而引发的计算与存储负担,尤其在图像分割任务中面临的算法复杂性、实时响应不足及高内存占用问题,提出了一种轻量级且高效的分割网络架构——多尺度叠加融合网络(MSFNet)。MSFNet设计了一个双分支多尺度边界融合模块,该模块通过融合不同尺度的特征信息与边界细节,有效提升了图像分割精度,同时显著减少了模型参数量。实验结果表明,MSFNet在3个公开数据集上表现优异,其模型参数量仅为0.6×10^(6),在RTX 3070 GPU上处理大小为800像素×800像素的图像仅需12 ms,显著提升了分割任务的执行效率和资源利用率。因此,该模型特别适合应用于资源有限的边缘设备或移动设备中,为实时图像分割应用提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 图像分割 轻量级实时网络 双分支多尺度边界融合模块
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基于Transformer两阶段策略的古代服饰线图提取
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作者 周蓬勃 冯龙 +1 位作者 武浩东 寇宇帆 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期75-84,共10页
古代服饰线图提取旨在精确获取轮廓与形状信息,以助于再创作和传统服饰保护。但现有方法增加网络以提高泛化性,导致参数量大增。为此,提出了基于Transformer的两阶段边缘检测方法,旨在解决图像局部信息丢失以及模型参数量大的问题。第... 古代服饰线图提取旨在精确获取轮廓与形状信息,以助于再创作和传统服饰保护。但现有方法增加网络以提高泛化性,导致参数量大增。为此,提出了基于Transformer的两阶段边缘检测方法,旨在解决图像局部信息丢失以及模型参数量大的问题。第一阶段将图像分割成16×16粗粒度补丁,利用编码器进行全局自注意力计算以捕获补丁间依赖;第二阶段采用8×8细粒度无重叠滑动窗口覆盖图像,通过局部编码器计算窗口内注意力有效捕捉细微边缘且降低成本。设计了轻量特征融合模块,支持全局与局部特征的高效整合。实验结果表明,该方法在古代服饰和公共数据集上边缘轮廓信息提取效果优于现有方法,ODS指标平均提升15.9%。虽然OIS和AP未超过Informative Drawing,但在模型体量和耗时方面具有明显优势。 展开更多
关键词 边缘检测 TRANSFORMER 轻量特征融合模块
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