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基于改进快速区域卷积网络的目标检测轻量化算法 被引量:5
1
作者 马月红 孔梦瑶 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2664-2674,共11页
基于深度学习的目标检测算法已成为合成孔径雷达(SAR)图像目标检测任务的主流。深层网络通常具有大量参数,运行速度不能满足实时要求,难以在资源受限的设备(如移动端)上部署。考虑到对模型实时性和可移植性的要求,对双阶段目标检测算法... 基于深度学习的目标检测算法已成为合成孔径雷达(SAR)图像目标检测任务的主流。深层网络通常具有大量参数,运行速度不能满足实时要求,难以在资源受限的设备(如移动端)上部署。考虑到对模型实时性和可移植性的要求,对双阶段目标检测算法快速区域卷积神经网络进行轻量化改进,比较不同改进方法对算法速度与精度的影响。结合SAR图像的特点,优化轻量化模型,与单阶段目标检测算法的单脉冲多盒检测网络对比。仿真实验结果表明,改进轻量化模型在保持原有精度水平下,模型占用内存和算法运算量大大减少,可有效满足SAR图像目标检测的实时性要求。 展开更多
关键词 目标检测 快速卷积神经网络 合成孔径雷达 轻量化算法 实时性
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EMD-YOLO:基于YOLOv8n改进的轻量化作物叶部病害检测算法 被引量:1
2
作者 王斌兵 张亚利 +2 位作者 郑光 时雷 尹飞 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第4期181-191,共11页
为准确、快速地识别作物叶部病害,降低手工诊断成本,减少叶部病害对作物生长过程与产量的危害,提出一种基于YOLOv8n新型轻量级作物叶部病害检测算法EMD-YOLO。该算法结合多尺度空洞注意力MSDA、EffectiveSE注意力机制、DySample上采样以... 为准确、快速地识别作物叶部病害,降低手工诊断成本,减少叶部病害对作物生长过程与产量的危害,提出一种基于YOLOv8n新型轻量级作物叶部病害检测算法EMD-YOLO。该算法结合多尺度空洞注意力MSDA、EffectiveSE注意力机制、DySample上采样以及Wise-IoU损失函数。其中,多尺度空洞注意力MSDA结合多尺度空间卷积与注意力机制,提高多尺度特征提取效率;EffectiveSE强化特征选择,提升模型表示性能;DySample上采样保留重要特征,提高特征图分辨率和检测性能;Wise-IoU损失函数优化交并比(IoU)计算方式,提升模型定位精度。结果显示,EMD-YOLO的精确度、mAP@0.5、模型权重分别为96.3%、92.8%、4.85 MB,较基线模型YOLOv8n的精确度和平均精度均值分别提高3.0和3.6百分点,权重降低1.4 MB。结果表明,EMD-YOLO的泛化性良好,适用于移动端农作物叶部病害检测设备。 展开更多
关键词 深度学习 作物叶部病害 YOLOv8 EffectiveSE注意力机制 多尺度空洞注意力MSDA 轻量化算法
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基于轻量化随机森林算法的物联网流量分类 被引量:1
3
作者 余伟良 高见 王润田 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3553-3559,共7页
为解决物联网设备资源受限、平衡流量检测精度与时间开销等问题,提出一种FastSplit-RF(random forest with fast split)的轻量化分类算法。针对物联网流量设计一个通用的特征提取流程,在随机森林算法基础上,使用多臂赌博机策略代替节点... 为解决物联网设备资源受限、平衡流量检测精度与时间开销等问题,提出一种FastSplit-RF(random forest with fast split)的轻量化分类算法。针对物联网流量设计一个通用的特征提取流程,在随机森林算法基础上,使用多臂赌博机策略代替节点分裂的遍历过程,实现对节点的快速分割,完成高效、轻量化的物联网流量分类。实验验证,FastSplit-RF相较随机森林算法,在准确率提升了2.45%的同时,检测速度增快了62.16%,内存占用减小了48.68%。 展开更多
关键词 恶意流量 物联网安全 随机森林 轻量化算法 流量分类 多分类 入侵检测
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基于特征融合的轻量化巡飞弹目标跟踪算法 被引量:1
4
作者 王子康 姚文进 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期195-201,共7页
针对巡飞弹平台上的视觉目标跟踪算法,开始引入深度学习思想,但是受到硬件平台算力限制的影响,提出一种轻量化的基于深度学习的孪生网络框架,在较低计算量的情况下保证巡飞弹的跟踪性能。根据IOU质量评估分支和回归分支结构,提出了一种... 针对巡飞弹平台上的视觉目标跟踪算法,开始引入深度学习思想,但是受到硬件平台算力限制的影响,提出一种轻量化的基于深度学习的孪生网络框架,在较低计算量的情况下保证巡飞弹的跟踪性能。根据IOU质量评估分支和回归分支结构,提出了一种新的特征融合方式。通过1×1卷积调整特征层通道数,控制通道数比例,对不同特征层的通道按比例进行深浅层特征拼接,用于后续的特征融合模块。在特征拼接前,引入特征合并的方法来获得有不同感受野的融合特征,进一步提高特征分辨率。将提出的新特征融合方式和特征合并方式进行纵向与横向的特征融合,充分利用特征属性,提高算法性能。根据巡飞弹硬件平台的属性限制,框架采用轻量化的AlexNet网络作为骨干网络。在OTB100、GOT-10K、UAV123三个数据集上测试,框架整体以160 fps的帧率保证了较高准确度和成功率。在满足巡飞弹特殊工作环境的基础上,实现了较为先进的跟踪性能。整体框架相对简单且性能较高,有较好的跟踪实时性,可加入其他模块来进一步提升跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 特征融合 巡飞弹 算法量化 IOU质量评估分支 特征合并
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中缀算术表达式的轻量化求值算法 被引量:1
5
作者 白宇 郭显娥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3163-3166,共4页
针对当前中缀算术表达式求值算法笨重或者复杂的问题,提出了一种轻量化的中缀算术表达式求值算法。该算法基于逆向拆分中缀算术表达式的思路,使用递归解析的方法,等价于中缀算术表达式的构造二叉树表示。实验结果表明,该算法与传统逆波... 针对当前中缀算术表达式求值算法笨重或者复杂的问题,提出了一种轻量化的中缀算术表达式求值算法。该算法基于逆向拆分中缀算术表达式的思路,使用递归解析的方法,等价于中缀算术表达式的构造二叉树表示。实验结果表明,该算法与传统逆波兰表达式(RPN)转换、求值算法相比,该算法无需做逆波兰表达式转换,无需人工栈辅助,实现代码量仅有其1/6,而效率仅下降6.9%。与W3Eval算法相比,该算法无需符号转置表,支持算符自定义或重定义,实现代码量不到其1/2。该算法实现代价低,适用于Web应用的Browser端,及嵌入式应用等轻量化应用场合。 展开更多
关键词 轻量化算法 中缀算术表达式 逆向拆分 逆波兰表达式 W3Eval
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多尺度特征融合的轻量化口罩佩戴检测算法 被引量:6
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作者 叶茂 马杰 +1 位作者 王倩 武麟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期42-50,共9页
科学规范地佩戴口罩是预防新冠、流感等呼吸道传染病的有效方法,在当前疫情形势下,正确佩戴口罩显得尤为重要。已有的口罩佩戴检测算法多数存在结构复杂、训练难度较高和特征提取不足等问题,为此,提出一种多尺度特征融合的轻量化口罩佩... 科学规范地佩戴口罩是预防新冠、流感等呼吸道传染病的有效方法,在当前疫情形势下,正确佩戴口罩显得尤为重要。已有的口罩佩戴检测算法多数存在结构复杂、训练难度较高和特征提取不足等问题,为此,提出一种多尺度特征融合的轻量化口罩佩戴检测算法L-MFFN-YOLO。以YOLOv4-Tiny网络为基础,L-MFFN-YOLO改进原始残差结构,使用轻量化残差模块促进模型快速收敛,在有效降低模型计算量的同时保证检测精度。在原网络13×13、26×26这2个尺度的基础上增加52×52特征分支,以增强低特征层的信息表达能力并降低小目标的漏检率。通过多层级交叉融合结构最大程度地提取有用信息,从而提高特征利用率。除佩戴和未佩戴口罩2种情况外,在数据集中新增口罩佩戴不正确的类别并进行手工标注,实验结果表明,L-MFFN-YOLO算法的模型大小仅为5.8 MB,较原始网络YOLOv4-Tiny,其模型规模减小76%,mAP提高5.25个百分点,CPU下的处理时间快14 ms,能在资源受限的设备中满足口罩佩戴检测任务对准确率和实时性的要求。 展开更多
关键词 口罩佩戴检测 量化检测算法 残差结构 低特征层 多层级交叉融合
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面向低资源的无人机指令意图识别算法及半实物仿真
7
作者 刘鸿福 付雅晶 +1 位作者 张万鹏 张虎 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2894-2905,共12页
在通信网络部分失能或被干扰时,无人机陷入“低资源环境”,必须依赖本地硬件资源,面临着计算能力、存储空间和能源供应的限制。针对“低资源环境”下的无人机指令意图识别研究需求,设计并实现了一个应急救灾场景中无人机指令意图识别半... 在通信网络部分失能或被干扰时,无人机陷入“低资源环境”,必须依赖本地硬件资源,面临着计算能力、存储空间和能源供应的限制。针对“低资源环境”下的无人机指令意图识别研究需求,设计并实现了一个应急救灾场景中无人机指令意图识别半实物仿真系统。基于“低资源环境”的机载硬件在环,通过GIS+BIM三维环境建模任务场景,半实物仿真无人机指令意图识别与任务规划。针对核心功能指令意图识别提出了一种新的轻量化算法,基于GraphSAGE的全局句子结构信息抽取与FastText局部语义特征的共同注意力融合机制,优化提升了意图理解预测的准确率和响应速度。在构建的专业无人机指令意图数据集上,半实物仿真验证指令意图识别准确率为0.890 7、时间为58.808 ms,满足实时性要求。 展开更多
关键词 无人机 低资源环境 指令意图识别 文本分类 轻量化算法 半实物仿真
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一种基于SiameseRPN的模糊视频目标跟踪算法
8
作者 赵曜 周勇 +1 位作者 龚俊 李锐 《兵工自动化》 北大核心 2024年第5期77-79,共3页
为提高追踪准确率,提出一种针对模糊视频的轻量级视频跟踪算法。采用主流对抗生成网络模型DeblurGAN V2进行去模糊处理,交由基于改进SiameseRPN目标跟踪算法进行目标跟踪。为实现轻量化,将目标跟踪的特征网络替换为EfficientNet网络,改... 为提高追踪准确率,提出一种针对模糊视频的轻量级视频跟踪算法。采用主流对抗生成网络模型DeblurGAN V2进行去模糊处理,交由基于改进SiameseRPN目标跟踪算法进行目标跟踪。为实现轻量化,将目标跟踪的特征网络替换为EfficientNet网络,改进注意力机制为ECANet以捕捉多通道信息,并在GoPro数据集上进行测试。测试结果表明:相比SiameseRPN算法,该算法能实现更高的追踪准确率,帧率能达到实时性要求,具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 模糊视频 目标跟踪 去模糊 算法量化
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基于机器视觉的3D打印异常诊断方法
9
作者 黄周林 周敏 +1 位作者 李鑫炎 申飞 《机床与液压》 北大核心 2024年第13期212-218,共7页
为解决3D打印过程中出现的诸如堵头、断丝、翘曲等异常情况导致打印失败的问题,搭建检测平台并提出一种融合Xception的改进YOLOv5算法,完成异常实时检测,达到及时处理、提高打印成功率的目的。通过对YOLO算法头部、躯干部以及瓶颈块进... 为解决3D打印过程中出现的诸如堵头、断丝、翘曲等异常情况导致打印失败的问题,搭建检测平台并提出一种融合Xception的改进YOLOv5算法,完成异常实时检测,达到及时处理、提高打印成功率的目的。通过对YOLO算法头部、躯干部以及瓶颈块进行轻量化改进,提高识别帧率并减小参量;然后对输出部分进行改进,使特征相似的异常图像被收集后输入至Xception算法中,提升异常识别分类的准确率;最后利用Qt跨平台开发框架设计打印异常诊断系统人机交互界面软件。结果表明:改进的融合算法在自建3D打印异常数据集中识别准确率为88.75%,较原YOLOv5算法提高3.22%,同时识别平均帧率为28帧/s,提高了40.0%,可以满足实际打印中对识别准确率及实时性的要求。 展开更多
关键词 3D打印异常检测 诊断 轻量化算法 YOLOv5算法 Xception算法
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一种多通道2.4 GHz有源射频识别系统设计 被引量:3
10
作者 俞蕾 蒋斌 陈海进 《电讯技术》 北大核心 2021年第9期1102-1108,共7页
针对射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统在实际应用过程中存在的标签碰撞问题,设计了一种多通道2.4 GHz有源射频识别系统,采用时分与频分相结合的防碰撞算法,使得平均时延相较于传统的单通道系统降低了60.2%。系统采用... 针对射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统在实际应用过程中存在的标签碰撞问题,设计了一种多通道2.4 GHz有源射频识别系统,采用时分与频分相结合的防碰撞算法,使得平均时延相较于传统的单通道系统降低了60.2%。系统采用轻量化的高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)算法,经少量的改动后可变成国密算法,提高了信息安全性。读写器可通过串口、以太网口、4G等多种外部接口与控制终端进行通信,数据信息由Qt Creator开发平台设计的上位机显示。该系统具有读写距离可调、信息安全性能高、功耗低等优点,可广泛应用于对读写距离、读取速度、读写环境要求严格的应用场合。 展开更多
关键词 射频识别 防碰撞 定位识别 量化AES算法
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