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融合路径聚合网络的Swin Transformer的故障诊断方法研究 被引量:1
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作者 刘晨宇 李志农 +1 位作者 熊鹏伟 谷丰收 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期258-266,共9页
针对Transformer在航空发动机故障诊断中存在空间信息特征建模能力不足、计算复杂度较高的问题,提出一种基于路径聚合网络的Swin Transformer的故障诊断方法。该方法将路径聚合网络嵌入到Swin Transformer网络中,提高模型多尺度融合特... 针对Transformer在航空发动机故障诊断中存在空间信息特征建模能力不足、计算复杂度较高的问题,提出一种基于路径聚合网络的Swin Transformer的故障诊断方法。该方法将路径聚合网络嵌入到Swin Transformer网络中,提高模型多尺度融合特征金字塔顶层信息和底层信息的效率,并采用窗口多头自注意力模块和移动窗口多头自注意力模块,有效降低提取空间信息特征的计算复杂度,并促进信息的流动和特征的传递。最后,将提出的方法应用到航空发动机滚动轴承故障诊断中。试验结果表明,提出的方法明显优于Transformer和传统Swin Transformer方法,在保证识别精度的同时,提高了模型的识别速度。 展开更多
关键词 故障诊断 Swin Transformer 路径聚合网络 航空发动机 滚动轴承
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结合目标特征增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测
2
作者 宋巍 倪舟 +2 位作者 梁纪辰 张明华 王建 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期93-110,共18页
针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge featur... 针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge features module,MSI-Edge),将边缘信息注入深层网络中,强化了模型对小目标的感知能力;同时,提出了全局-局部特征增强模块(global-local feature enhancement module,GLF-Enhance)来替代编码器中的传统多头自注意力机制,增强对目标全局和局部信息的学习能力,并加速模型推理;进而,设计了一种新的结合语义-位置路径聚合网络(semantic-location path aggregation network,SL-PAN),利用高层特征作为权重来指导低层特征中的语义信息学习,再使用低层特征作为权重来指导高层特征中的位置信息学习,从而有效缓解多尺度特征融合过程中信息传递退化的问题。在公开水下数据集上进行实验验证,相较基准模型RT-DETR(ResNet50主干网络),在URPC数据集上AP、AP^(50)、AP^(75)指标分别提升了约3.2、3.0和2.7个百分点;在DUO数据集上分别提升了2.9、2.7、3.0个百分点,同时有效降低了误检和漏检率。消融实验验证了各模块的有效性。整体性能与主流目标检测器及最新水下目标检测器相比,达到了较好水平。 展开更多
关键词 水下目标检测 语义-位置路径聚合网络 边缘特征多尺度注入 RT-DETR模型 全局-局部特征增强
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基于多路径传输的城市轨道交通带宽聚合
3
作者 胡传搏 刘小勇 +2 位作者 邹劲柏 刘虎 王森 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第3期290-294,共5页
[目的]城市轨道交通广泛采用LTE-M(地铁长期演进)系统,以支持多种业务。但随着视频业务数据量的快速增长,该系统面临带宽压力,需设计一种适应城市轨道交通网络环境的多路径传输系统,以达到聚合多网络带宽的目的。[方法]基于MPQUIC(多路... [目的]城市轨道交通广泛采用LTE-M(地铁长期演进)系统,以支持多种业务。但随着视频业务数据量的快速增长,该系统面临带宽压力,需设计一种适应城市轨道交通网络环境的多路径传输系统,以达到聚合多网络带宽的目的。[方法]基于MPQUIC(多路径快速用户数据报网络连接)协议设计了一种动态冗余的城市轨道交通多路径传输系统,该系统采用两种传输模式:在常规模式下,为缩短路径间完成传输的时间差异,使用基于预分配数据包的多路径调度算法,降低网络异构性对传输性能的影响,以适应异构网络环境;在越区切换发生时,为了克服移动场景下越区切换造成的网络波动对传输性能的影响,从信令层面进行并行调度与冗余调度切换的判决,并及时转换为冗余传输,以保证切换发生时传输性能的稳定。介绍了该系统的设计及其调度算法的设计,并通过仿真试验进行了验证。[结果及结论]在模拟的城市轨道交通网络场景中,基于冗余和预分配的多路径调度方法相比最低RTT(往返时延)优先调度方法,在较好和较差的网络条件下,网络的平均吞吐量分别提升了28.7%和33.9%的,验证了所设计的动态冗余的城市轨道交通多路径传输系统的有效性和优越性。 展开更多
关键词 地铁 通信网络 路径传输 带宽聚合
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MPANet-YOLOv5:多路径聚合网络复杂海域目标检测 被引量:14
4
作者 王文亮 李延祥 +2 位作者 张一帆 韩鹏 刘识灏 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期69-76,共8页
船舶智能化的发展对船舶视觉感知系统实时目标检测能力提出了更高要求,YOLOv5作为YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新成果,以良好的速度和精度被广泛应用于海上目标检测.但在实际海上航行中往往伴随着多变的自然条件和复杂的活动场... 船舶智能化的发展对船舶视觉感知系统实时目标检测能力提出了更高要求,YOLOv5作为YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新成果,以良好的速度和精度被广泛应用于海上目标检测.但在实际海上航行中往往伴随着多变的自然条件和复杂的活动场景,这使其在复杂海域中小目标检测能力和多目标分类效果并不理想.因此,为提升YOLOv5在复杂海域中目标检测能力,本文提出多路径聚合网络结构(MPANet).在自底向上特征传递过程中融合多层次特征信息以增强多尺度定位能力,同时结合SimAM注意力模块和Transformer结构增强高阶特征语义信息.在自定义数据集中实验结果表明:MPANet-YOLOv5相较于YOLOv5模型AP提升了5.4%,召回率提升了3.3%,AP0.5提升了3.3%,AP_(0.5:0.95)提升了2.2%,不同海域测试结果显示MPANet-YOLOv5海面小目标检测能力明显优于YOLOv5. 展开更多
关键词 目标检测 注意力机制 TRANSFORMER 船舶检测 路径聚合网络
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基于混合路径聚合网络的点云目标识别 被引量:1
5
作者 梁正友 陈子奥 +1 位作者 蔡俊民 孙宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3208-3213,共6页
针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特... 针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特征金字塔提取点云语义特征,将定位特征与语义特征融合。在KITTI数据集进行实验,可视化实验结果表明,该模型可以有效解决定位错误的问题,数据结果也表明该方法在KITTI点云数据集上的cyclist类别优于现有方法。 展开更多
关键词 点云目标识别 残差网络 特征融合 注意力机制 深度学习 金字塔网络 路径聚合网络
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基于多路径增强特征的早期烟雾检测算法
6
作者 司盼召 何丽 +1 位作者 王宏伟 冉腾 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期142-151,共10页
早期烟雾检测是及时消除火灾隐患的有效手段,然而火灾早期的烟雾尺度小且扩散形式复杂,这使得其检测极具挑战性。针对以上问题,提出了一种基于多路径增强特征的早期烟雾检测算法MEF-YOLO。该算法采用QA-ELAN改进了骨干网络,实现了模型... 早期烟雾检测是及时消除火灾隐患的有效手段,然而火灾早期的烟雾尺度小且扩散形式复杂,这使得其检测极具挑战性。针对以上问题,提出了一种基于多路径增强特征的早期烟雾检测算法MEF-YOLO。该算法采用QA-ELAN改进了骨干网络,实现了模型复杂度和精度兼顾优化;并设计了FGCA自主增强样本区域间的特征差异,以有效捕捉烟雾的空间信息;且通过MEFAN优化特征融合路径,实现了跨层次特征间的直接交互,有效缓解了细节信息损失;又引入Wise-IOU损失函数,通过权重调整机制全面考虑位置和尺度信息,进而提高其在复杂场景的鲁棒性。实验结果表明,在不同光照以及小尺度烟雾、烟雾扩散等实验场景中,本研究提出的算法对早期烟雾的检测准确率高达92.5%,并且更具轻量化优势,参数量和GFLOPs分别下降了27.5%和30.6%。 展开更多
关键词 早期烟雾 YOLOv5 路径增强特征聚合网络 注意力机制
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路径聚合的深度学习多视角立体三维重建算法
7
作者 胡竞予 张斌 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期123-128,共6页
针对当前多视角立体视觉方法在低纹理、重复纹理等复杂区域上的重建完整度低的问题,提出一种基于路径聚合网络的多视角立体视觉方法 PathMVSNet。PathMVSNet在常规的特征金字塔网络后增加一条自底向上的路径聚合结构,强化底层定位特征... 针对当前多视角立体视觉方法在低纹理、重复纹理等复杂区域上的重建完整度低的问题,提出一种基于路径聚合网络的多视角立体视觉方法 PathMVSNet。PathMVSNet在常规的特征金字塔网络后增加一条自底向上的路径聚合结构,强化底层定位特征在网络中的传递,并将多尺度特征图经过可变形卷积层和卷积注意力机制模块增强特征;采用级联的代价体构建方式,由粗到细的进行深度预测;多视角特征体通过可学习的自适应权重网络对特征体进行加权聚合得到代价体。PathMVSNet在DTU数据集上进行训练和评估,与CasMVSNet进行比较实验,在平均完整度误差(Comp)、平均准确度误差(Acc)、平均整体性误差(Overall)上分别降低了9.3%、7.9%、8.6%。通过消融实验证明,PathMVSNet可以有效提升重建模型的完整度和整体质量。 展开更多
关键词 三维重建 多视角立体 深度学习 路径聚合网络 深度预测 代价体构建
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基于时间聚合图的DTN网络最短时延路由算法 被引量:8
8
作者 王鹏 李红艳 +1 位作者 张焘 李朋云 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第A01期1-8,共8页
DTN(delay tolerant network)网络时变特征导致静态网络的路由算法无法求解该网络中给定业务的快速传输问题。时变路由算法CGR(contact graph routing)利用链路最早连通时段获得最短路径,由于连通时段先后顺序影响导致其算法链路利用率... DTN(delay tolerant network)网络时变特征导致静态网络的路由算法无法求解该网络中给定业务的快速传输问题。时变路由算法CGR(contact graph routing)利用链路最早连通时段获得最短路径,由于连通时段先后顺序影响导致其算法链路利用率低下。针对该问题,对端到端最短路径的路由方法进行了研究,在时间聚合图中增加节点缓存时间序列表征同一链路不同时间段之间的联系,采用深度优先搜索从目的点向源节点反向找路,求解出已知业务需求端到端最短时延算法。用样例证明了算法的可行性。 展开更多
关键词 DTN网络 时间聚合 最短路径 CGR算法
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命名数据网络NDN的域间多路径路由机制 被引量:2
9
作者 胡晓艳 龚俭 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期211-223,共13页
为实现命名数据网络(NDN,name data networking)域间内容互访,提出了一种NDN域间多路径路由机制——MIRNDN。该机制使任意自治系统(AS,autonomous system)仅维护自身及客户AS可达内容的路由信息并聚合路由信息以缓解域间路由的可扩展性... 为实现命名数据网络(NDN,name data networking)域间内容互访,提出了一种NDN域间多路径路由机制——MIRNDN。该机制使任意自治系统(AS,autonomous system)仅维护自身及客户AS可达内容的路由信息并聚合路由信息以缓解域间路由的可扩展性问题;采用"无谷底"路由策略引导请求非自身和客户AS内容的Interest报文从多路径探索内容,且请求聚合、网络缓存和自适应转发能优化探索;维护多路径路由信息以支持Interest多路径转发。从理论上分析了MIRNDN机制下FIB大小、路由更新的收敛时间和通信开销,在实际因特网AS级别拓扑上的仿真实验表明MIRNDN缓解了域间路由的可扩展性问题,路由更新的收敛时间较短,通信开销适量,并有效地减少了Interest报文的不必要转发。 展开更多
关键词 命名数据网络 域间路由机制 “无谷底”路由策略 路径路由 路由聚合
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基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法 被引量:3
10
作者 张昕 严沛 +1 位作者 郭阳 王慧慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期54-60,共7页
复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低,不适用于大规模复杂网络,而现有近似算法通用性有限,且计算准确率不理想,不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此,提出基于 k -shell的复杂网络最短路径近似算法。算法... 复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低,不适用于大规模复杂网络,而现有近似算法通用性有限,且计算准确率不理想,不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此,提出基于 k -shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的k -shell值进行网络划分并引导搜索路径,利用超点聚合处理k -shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模,通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明,算法通用性较好,在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。 展开更多
关键词 复杂网络 最短路径 k -shell 超点聚合 双向搜索树
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边缘计算下的绝缘子缺陷小样本检测研究
11
作者 李旭涛 李宏杰 +3 位作者 贾璐萌 邓若宇 杜剑锋 王安红 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期76-84,共9页
为解决传统目标检测算法在输电线路上进行小样本绝缘子缺陷检测时存在的精度低、鲁棒性差等问题,并实现无人机巡检的高效性,提出一种基于边缘计算的特征距离差异小样本绝缘子自爆检测算法。首先,通过高低频信息融合(AHiLo)和分层路径聚... 为解决传统目标检测算法在输电线路上进行小样本绝缘子缺陷检测时存在的精度低、鲁棒性差等问题,并实现无人机巡检的高效性,提出一种基于边缘计算的特征距离差异小样本绝缘子自爆检测算法。首先,通过高低频信息融合(AHiLo)和分层路径聚合网络(HS-PAN)改进RT-DETR编码器,实现对绝缘子串高低频局部信息的提取;其次,引入距离嵌入模块(DX),以在映射特征空间中获取原型代理与查询特征的最优度量距离,从而实现对小样本绝缘子自爆的准确检测。实验结果表明,改进后模型在PC端仅使用150张样本,检测精度达到86.4%,参数量为2.06×10~7,检测速度达到了66.1 f/s,满足了小样本检测的要求。与其他主流算法相比,改进算法在检测精度和实时性方面都表现出了较高水平。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷 小样本检测 RT-DETR编码器 边缘计算 距离嵌入模块 路径聚合网络
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成像制导运动模糊目标检测算法
12
作者 赵春博 莫波 +1 位作者 李大维 赵洁 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期265-274,共10页
为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机... 为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机理构建了专用的运动模糊图像数据集。在不增加网络参数的前提下,采用共享权重的孪生网络设计,并引入先验知识,将清晰图像的特征学习用于模糊图像的特征提取,以同时实现对清晰与模糊图像的精准检测。此外,设计了部分深度可分离卷积替代普通卷积,显著减少了网络的参数量与计算量,并提升了学习性能。为进一步优化特征融合质量,提出跨层路径聚合特征金字塔网络,有效利用低级特征的细节信息和高级特征的语义信息。实验结果表明,所提LEMBD网络在运动模糊图像目标检测任务中的性能优于传统目标检测方法和主流运动模糊检测算法,能够为精确制导任务提供更精准的目标相对位置信息。 展开更多
关键词 精确目标检测 运动模糊 轻量化 部分深度可分离卷积 跨层路径聚合特征金字塔网络
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基于聚合系数的拓扑抽象算法 被引量:1
13
作者 丁振全 董开坤 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期111-112,115,共3页
针对大规模网络模拟资源消耗较高的问题,提出一种基于聚合系数的拓扑抽象算法。根据最短路径对网络拓扑中所有节点赋予权值,结合聚合系数定义权值阈值,并进行树形抽象和权值估算抽象。树形抽象将孩子节点抽象至根节点,权值估算抽象对低... 针对大规模网络模拟资源消耗较高的问题,提出一种基于聚合系数的拓扑抽象算法。根据最短路径对网络拓扑中所有节点赋予权值,结合聚合系数定义权值阈值,并进行树形抽象和权值估算抽象。树形抽象将孩子节点抽象至根节点,权值估算抽象对低于权值阈值的节点进行抽象。实验结果表明,在最短路径不发生改变的情况下,该算法可抽象70%以上的节点。 展开更多
关键词 网络模拟 拓扑抽象 聚合系数 权值估算 最短路径
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基于超邻接图的异质信息网络表征学习
14
作者 杨彬 王轶彤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期13-21,共9页
异质信息网络往往包含不同类型的节点和关系,丰富的语义信息和复杂的关系对目前异质信息网络的表征学习提出了巨大的挑战。现有多数方法通常使用预定义的元路径来捕获异质的语义信息和结构信息,但成本高、覆盖率低,且不能准确有效地捕... 异质信息网络往往包含不同类型的节点和关系,丰富的语义信息和复杂的关系对目前异质信息网络的表征学习提出了巨大的挑战。现有多数方法通常使用预定义的元路径来捕获异质的语义信息和结构信息,但成本高、覆盖率低,且不能准确有效地捕获和学习有影响力的高阶邻居节点。提出HIN-HG模型来解决以上问题。HIN-HG通过生成异质信息网络的超邻接图来准确有效地捕获对目标节点有影响力的邻居节点,并使用带有多通道机制的卷积神经网络聚合在不同关系下的不同类型的邻居节点。HIN-HG可以自动地学习不同邻居节点和元路径的权重而无须进行手动指定,同时可以捕获全图范围内和目标节点相似的节点作为高阶邻居,并通过信息传播有效地更新目标节点的表征。在DBLP、ACM和IMDB真实数据集上的实验结果表明,在节点分类任务中,HIN-HG较HAN、GTN、HGSL等前沿的异质信息网络表征学习方法性能更优,Macro-F1和Micro-F1多分类评估指标平均提高5.6和5.7个百分点,提高了节点分类的准确性和有效性。 展开更多
关键词 异质信息网络 路径 邻域聚合 表征学习 图卷积
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改进YOLOv5算法的多类苹果叶片病害检测 被引量:1
15
作者 李昱达 吴正平 +3 位作者 孙水发 林淼 伍箴燎 沈虹杜 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第12期230-237,F0003,共9页
针对多类苹果叶片病害准确率差异大、检测精度不高的问题,提出一种改进YOLOv5准确判别苹果叶片病害的检测算法(YOLOv5-CSEP)。首先,引入C3Ghost模块替换原YOLOv5主干网络C3模块,减少模型的参数量与计算量;其次,将混合注意力模块C-SAM加... 针对多类苹果叶片病害准确率差异大、检测精度不高的问题,提出一种改进YOLOv5准确判别苹果叶片病害的检测算法(YOLOv5-CSEP)。首先,引入C3Ghost模块替换原YOLOv5主干网络C3模块,减少模型的参数量与计算量;其次,将混合注意力模块C-SAM加入主干网络中,提高主干网络的特征提取能力,在颈部网络中加入CA注意力模块,抑制复杂背景干扰关注目标信息;最后,引入增强型路径聚合网络(E-PANet)充分融合多尺度特征,提升网络对多类苹果叶片病害检测的准确性与鲁棒性。试验表明,改进后算法的各项性能指标均有提升,精确率达到93.2%,平均精度均值mAP@0.5达到87.9%,与原YOLOv5算法相比分别提高3.4%与1.7%,计算量减少11%。 展开更多
关键词 苹果叶片 病害检测 注意力机制 增强路径聚合网络 YOLOv5
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基于YOLOv8算法改进的小目标交通标志检测 被引量:1
16
作者 王斌 徐洪华 +1 位作者 孙兜成 俞泳帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期274-279,共6页
为解决现有的目标检测模型在处理小目标交通标志时精度不足以及漏检率较高的问题,提出一种基于YOLOv8算法的改进型目标检测模型。首先,融合残差网络(ResNet)的设计理念,在Backbone中引入残差连接机制使模型更有效地整合多层特征信息,从... 为解决现有的目标检测模型在处理小目标交通标志时精度不足以及漏检率较高的问题,提出一种基于YOLOv8算法的改进型目标检测模型。首先,融合残差网络(ResNet)的设计理念,在Backbone中引入残差连接机制使模型更有效地整合多层特征信息,从而增强对小目标的识别能力;其次,逆转Neck部分的路径聚合特征金字塔网络(PAFPN)结构,提出I-PAFPN(Inverse PAFPN)结构,从而使网络更集中地捕捉目标的关键特征;再次,将原先的3级检测扩展为4级检测,使模型关注并更细致地提取小目标的特征,从而提高模型对小目标的敏感度;最后,引入WIoU(Wise Intersection over Union)损失函数弱化低质量样例对模型的影响,提高模型准确率。在数据增强后的TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)数据集上的实验结果表明,经过改进的YOLOv8模型的mAP_(50)和mAP_(50:95)相较于原始的YOLOv8模型分别提高17.1和12.5个百分点,验证了改进YOLOv8模型在小目标交通标志检测方面的有效性和优越性。 展开更多
关键词 交通标志检测 小目标 YOLOv8 残差连接 路径聚合特征金字塔网络 WIoU
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改进目标检测模型在大米外观品质检测中的应用研究 被引量:3
17
作者 成泞伸 张聪 +2 位作者 魏志慧 闫可 陈新波 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期181-188,共8页
针对现有的大米外观品质检测方法存在识别准确率较低的问题,本研究提出一种结合高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)的改进CenterNet模型(SEP-CenterNet)用于大米外观品质检测。首先,使用图像采集设备获取碎米、整米... 针对现有的大米外观品质检测方法存在识别准确率较低的问题,本研究提出一种结合高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)的改进CenterNet模型(SEP-CenterNet)用于大米外观品质检测。首先,使用图像采集设备获取碎米、整米和黄米图像,为防止由于数据集较小出现过拟合现状,对图像进行旋转、翻转等方式扩充数据集;然后将引入空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)的GhostNet作为CenterNet的骨干网络,用于提取大米的多层次特征,并使用基于ECA注意力机制的路径聚合网络(EPANet)进行语义特征融合。实验结果表明,改进后的CenterNet模型的对碎米、黄米和整米的检测准确率分别达到97.02%、96.73%、98.14%,mAP值较原始CenterNet提升了5.84%,识别准确率均高于SSD、Faster-RCNN、Retinanet、YOLOV4、YOLOV4-tiny和YOLOV5等模型,同时对比基于提取形态特征和傅里叶系数的传统大米检测方法,本文模型准确率更高,且具有较好的泛化性。 展开更多
关键词 大米外观品质 目标检测 空间金字塔池化 路径聚合网络 注意力机制
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基于改进YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统研究 被引量:2
18
作者 衣振兴 詹振飞 +2 位作者 毛青 孙博文 王菊 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期1-6,共6页
为提升碰撞预警系统对周围环境的感知能力,提出一种基于YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统。首先,通过通道注意力模块提高模型的判别能力和准确性,然后,使用路径聚合网络与空间金字塔池化提高模型对多尺度特征的提取能力,最后,通过引... 为提升碰撞预警系统对周围环境的感知能力,提出一种基于YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统。首先,通过通道注意力模块提高模型的判别能力和准确性,然后,使用路径聚合网络与空间金字塔池化提高模型对多尺度特征的提取能力,最后,通过引入预警激活区域过滤相对安全的目标,提高了预警系统的预警精确度。结果表明,引入预警激活区域后,与无预警激活区域相比,预警系统的准确度、精度和召回率分别提高20%、50%和26.7%,运行速度提升49.1%,进一步证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 YOLOv5 通道注意力模块 路径聚合网络 空间金字塔池化 预警激活区域 碰撞预警系统
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基于改进YOLOv5s的综采工作面人员检测算法 被引量:23
19
作者 张磊 李熙尉 +2 位作者 燕倩如 王浩盛 雷伟强 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期82-89,共8页
为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题,避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先,在颈部网络部分,... 为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题,避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先,在颈部网络部分,采用深度可分离卷积(DwConv)替换普通卷积,降低参数量和计算量;然后,引入改进的路径聚合网络(PANet)提升特征提取能力,替换边界框损失函数完全交并比(CIOU)为有效交并比(EIOU),提升检测准确率;最后,选取综采工作面视频中的人员图像进行检测,选取煤矿井下人员闯入和安全帽佩戴监控视频作为检测数据集,并进行训练和验证。结果表明:对比初始YOLOv5s算法模型,YOLOv5s-DPE算法模型的参数量下降14.2%,浮点数计算量下降7.6%,算法网络模型大小下降12.5%,均值平均精度(mAP)@0.5提升到93.7%,mAP@0.5∶0.95提升到65.8%,YOLOv5s-DPE模型对小目标检测效果更好,误检漏检等情况有所减少。 展开更多
关键词 YOLOv5s 综采工作面 检测算法 深度可分离卷积(DwConv) 有效交并比(EIOU) 路径聚合网络(panet)
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基于过滤机制的抑制BGP路由表增长的方法 被引量:1
20
作者 王洪君 王瑞军 +1 位作者 王大东 高远 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期754-757,共4页
经过对BGP路由表进行分析,发现在BGP路由表中包含大量前缀长度大于地址分配策略所规定值的路由·给出了一种减缓路由表增长的方法,该方法基于前缀长度对路由进行过滤·对前缀长度大于地址分配策略所规定值的路由,只允许其在指... 经过对BGP路由表进行分析,发现在BGP路由表中包含大量前缀长度大于地址分配策略所规定值的路由·给出了一种减缓路由表增长的方法,该方法基于前缀长度对路由进行过滤·对前缀长度大于地址分配策略所规定值的路由,只允许其在指定的距离范围内被通告,一旦该路由穿越了指定数目的AS,它就将被过滤掉,不再被通告·通过修改BGP协议,为其增加一个新的属性来记录被过滤路由的最大通告距离,实现对路由过滤·通过模拟实验证明所给方法可行,对抑制路由表增长效果明显· 展开更多
关键词 BGP协议 BGP路由表 网络地址前缀 路由过滤 AS路径 路由聚合
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