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基于Anderson-Darling检验的恒虚警检测 被引量：6
1
作者 张维 于盛林 张弓 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期39-44,共6页
提出一种基于Anderson-Darling检验的恒虚警检测方法(AD-CFAR),根据输入杂波特性,实现干扰杂波块删除、杂波分布检测,具有参考单元数可变、检测策略可变的特点,提高了检测器复杂杂波环境下的鲁棒性。检测算法应用K样本Anderson-Darling... 提出一种基于Anderson-Darling检验的恒虚警检测方法(AD-CFAR),根据输入杂波特性,实现干扰杂波块删除、杂波分布检测,具有参考单元数可变、检测策略可变的特点,提高了检测器复杂杂波环境下的鲁棒性。检测算法应用K样本Anderson-Darling假设检验对输入杂波单元进行分块筛选,输出同分布杂波块,再经过单样本Anderson-Darling分布检验判断杂波分布类型,综合现有的检测技术,选择合理的检测策略。性能分析表明,在均匀杂波条件下,AD-CFAR具有近似CA-CFAR的检测性能,在多干扰目标、杂波边缘以及两者同时存在时具有良好的虚警性能和检测性能。 展开更多
关键词 恒虚警检测 anderson-darling检验 杂波边缘 多干扰目标
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基于深度学习的网络入侵检测系统综述 被引量：4
2
作者 邓淼磊 阚雨培 +3 位作者 孙川川 徐海航 樊少珺 周鑫 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期453-466,共14页
入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新... 入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先,简要概述当前几种IDS;其次,介绍基于深度学习的IDS中常用的数据集和评价指标;然后,总结网络IDS中常用的深度学习模型及其应用场景;最后,探讨当前相关研究面临的问题,并提出未来的发展方向。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 深度学习 异常检测 网络入侵检测系统
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改进YOLOv8的高速公路交通异常事件检测 被引量：6
3
作者 任安虎 李宇飞 陈洋 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期84-90,共7页
针对现有无人机航拍检测图像所存在的检测精度低,检测模型参数量过大影响检测速度,对小目标检测出现漏检误检等问题,以及满足对高速公路进行实时检测,提出了一种改进YOLOv8n的目标检测算法。在颈部网络结构中添加CBAM注意力机制,增加对... 针对现有无人机航拍检测图像所存在的检测精度低,检测模型参数量过大影响检测速度,对小目标检测出现漏检误检等问题,以及满足对高速公路进行实时检测,提出了一种改进YOLOv8n的目标检测算法。在颈部网络结构中添加CBAM注意力机制,增加对小目标的细节信息,提高特征提取精度;将原本的骨干网络替换为MobileNetV3网络结构,对整体网络进行轻量化改进,从而提高检测效率和检测精度;并采用Focal-EIoU Loss替换原本的CIoU损失函数,对损失函数进行性能优化,提高检测模型的泛化能力。在数据集上对模型进行实验验证,结果表明改进后的MCF_v8n检测模型性能优于原始模型,在参数量上减少了约23%,计算量下降了约30%,mAP@0.5和mAP@0.50∶0.95分别提高了5.0和2.4个百分点,整体表现出良好的检测性能。 展开更多
关键词 目标检测 航拍检测 YOLOv8 轻量化 注意力机制
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改进型YOLOv3的PCB缺陷检测研究 被引量：1
4
作者 张健滔 黄允 +1 位作者 汪鹏宇 瞿栋 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期172-177,共6页
为了准确快速进行PCB缺陷检测,文中针对常见的PCB缺陷铜面残渣(简称RE-CU)和铜面异物(简称FB-CU),利用YOLOv3模型进行缺陷识别实验。实验结果显示:YOLOv3模型在PCB缺陷识别中有较好的检测效果,在阈值为0.5时,有缺陷图片(简称NG图片)的... 为了准确快速进行PCB缺陷检测,文中针对常见的PCB缺陷铜面残渣(简称RE-CU)和铜面异物(简称FB-CU),利用YOLOv3模型进行缺陷识别实验。实验结果显示:YOLOv3模型在PCB缺陷识别中有较好的检测效果,在阈值为0.5时,有缺陷图片(简称NG图片)的漏检率低于15%,无缺陷图片(简称OK图片)的误检率只有5%左右。在深入分析检测的结果后,发现对于小缺陷的识别效果较差,于是增加了一个感受野更小的检测头,构建了具有四个检测头的网络结构。利用改进型的YOLOv3算法进行实验,结果表明:改进后的YOLOv3算法具有更好的检测性能,在阈值为0.5时,OK图片的误检率较改进前降低为0.25%,并且在阈值为0.7时更是达到了0%,NG图片的漏检率较改进前也有所降低。 展开更多
关键词 深度学习 PCB 缺陷检测 YOLOv3算法 目标检测
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基于改进YOLOv8的轻量化皮革缺陷检测方法 被引量：1
5
作者 方明 张娇 +1 位作者 徐晶 王绎覃 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期111-118,共8页
为了解决YOLOv8参数量过大影响检测速度等问题,本文以汽车座椅皮革为样本对汽车座椅表面进行缺陷检测,提出了一种轻量化的基于YOLOv8框架的皮革缺陷检测算法。首先,将YOLOv8原本的主干网络替换成轻量化网络StarNet, StarNet通过星型运... 为了解决YOLOv8参数量过大影响检测速度等问题,本文以汽车座椅皮革为样本对汽车座椅表面进行缺陷检测,提出了一种轻量化的基于YOLOv8框架的皮革缺陷检测算法。首先,将YOLOv8原本的主干网络替换成轻量化网络StarNet, StarNet通过星型运算实现了高维和非线性特征空间的映射,从而在紧凑的网络结构和较低的能耗下展示了出色的性能和低延迟。其次,将原本的检测头替换成轻量级共享卷积检测头,通过使用共享卷积,可以大幅减少参数数量,使得模型更轻便,以便于在资源受限的设备上部署。最后,将颈部网络的C2f模块替换成C2f_Star模块,在网络更加轻量化的同时,将不同尺度的特征图进行融合,提高目标检测的准确性和鲁棒性。在自制的HSV-Leather数据集上对模型进行实验验证,结果表明,改进后的YOLOv8-Leather检测模型性能优于YOLOv8n模型。对比YOLOv8n模型,改进后的模型在参数量上降低了57%,检测速度提升了20%,模型权重降低了52%,运算量降低了53%。实验验证了改进后的模型在解决皮革表面缺陷检测问题上的可行性。 展开更多
关键词 皮革缺陷检测 YOLOv8 目标检测 轻量化 StarNet
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基于KNN-SVM的混合气体检测方法研究 被引量：2
6
作者 孙超 胡润泽 +2 位作者 吴中旭 刘年松 丁建军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS 北大核心 2025年第1期117-124,共8页
当今混合气体检测的研究中,针对多组分气体数据进行分类预测的数学算法百花齐放,如何快速且准确的检测出气体的成分和浓度逐渐成为当今研究的热门。然而在一些研究中,气体数据特征难以捕捉和判断,泛化能力不足,对气体数据进行分类预测... 当今混合气体检测的研究中,针对多组分气体数据进行分类预测的数学算法百花齐放,如何快速且准确的检测出气体的成分和浓度逐渐成为当今研究的热门。然而在一些研究中,气体数据特征难以捕捉和判断,泛化能力不足,对气体数据进行分类预测的精度和效率表现较差。为此,针对一些数据偏差和泛化误差无界的问题,提出了一种K最近邻-支持向量机(KNN-SVM)算法,对一些难以作出分类的模糊气体数据进行二次分类,采用KNN和SVM两种算法共同抉择,更加全面的捕捉数据特征,根据实验确定各自算法的权重比从而提高判别气体类别的准确率,两种算法的集成也能提高算法的效率,对于不同种类的气体也能有良好的适应性的稳定性。该实验气体组分由12 mg·L^(-1)的C_(2)H_(2)、NO_(2)、SF_(6),10 mg·L^(-1)的NO_(2)、SF_(6)和5 mg·L^(-1)的C_(2)H_(2)(背景气体皆为N_(2))以及两瓶纯N_(2)的气瓶组成;通过互相混合和与N_(2)配比制备出实验设定的气体浓度。实验过程通过单一气体的检测可分别对三种气体获得60组训练集,并通过这60组数据可进行线性拟合得到每种气体的拟合线,得到气体浓度与气体吸收峰值的关系,通过实验检测得到的三种气体拟合线,其中C_(2)H_(2)拟合线的调整后R^(2)为0.991,NO_(2)拟合线的调整后R^(2)为0.981,SF_(6)拟合线的调整后R^(2)为0.987,可得气体检测的准确性。再通过互相混合进行检测可分别获得40组训练集,采用KNN-SVM算法对混合气体进行分类和预测,后通过拟合线即可反演出混合气体中每种气体的浓度。将该算法与传统SVM算法进行各种分类指标对比均可显示出该算法的有效性和优越性。实验结果表明,KNN-SVM算法在气体分类预测方面表现出卓越的性能,准确率高达99.167%,AUC(area under curve)值达99.375%。这一算法不仅提高了气体检测的准确性,还增强了泛化能力可适应多样化的气体组分,为实时气体检测系统提供了有力支持。 展开更多
关键词 光声光谱 气体检测 KNN-SVM 分类预测
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基于改进YOLOv5的密集行人检测算法 被引量：3
7
作者 胡倩 皮建勇 +2 位作者 胡伟超 黄昆 王娟敏 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期216-228,共13页
针对现有的行人检测方法对于密集行人或小目标行人检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的综合改进算法模型YOLOv5_Conv-SPD_DAFPN。首先,针对小目标或密集行人的特征信息易丢失这一问题,在骨干网络中引入Conv-SPD网络模块替代原有的跨... 针对现有的行人检测方法对于密集行人或小目标行人检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的综合改进算法模型YOLOv5_Conv-SPD_DAFPN。首先,针对小目标或密集行人的特征信息易丢失这一问题,在骨干网络中引入Conv-SPD网络模块替代原有的跨步卷积,有效缓解特征信息丢失的问题;其次,针对非相邻特征图不直接融合从而引起特征融合率较低的问题,提出新的双层渐进金字塔网络(DAFPN),提高行人检测的准确性和精度;最后,基于EIoU_Loss和CIoU_Loss引入EfficiCIoU_Loss定位损失函数,以调整和提高帧回归率,促进网络模型更快收敛。模型在CrowdHuman和WiderPerson行人数据集上相比于原YOLOv5模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了3.9、5.3百分点和2.1、2.1百分点;引入EfficiCIoU_Loss后,模型收敛速度分别提升了11%、33%。这些改进使得基于YOLOv5的密集行人检测在特征信息保留、多尺度融合和损失函数优化等方面都取得了显著进展,提高了其在实际应用中的性能和效率。 展开更多
关键词 密集行人检测 小目标行人检测 Conv-SPD网络 双层渐进特征金字塔网络 EfficiCIoU_Loss损失函数
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搭载磁检测装置的爬壁机器人系统设计 被引量：1
8
作者 胡博 邹子龙 +2 位作者 石文泽 陈宇 邱发生 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期57-61,共5页
为了实现高空壁面金属构件的自动化无损检测,设计了一套搭载磁检测装置的爬壁机器人系统。采用负压吸附技术提高了机器人对不同材质表面的适应性;控制系统配备了软件开发工具包接口,允许开发者根据特定应用场景进行二次开发。系统性能... 为了实现高空壁面金属构件的自动化无损检测,设计了一套搭载磁检测装置的爬壁机器人系统。采用负压吸附技术提高了机器人对不同材质表面的适应性;控制系统配备了软件开发工具包接口,允许开发者根据特定应用场景进行二次开发。系统性能测试结果表明,该爬壁机器人系统操作流程顺畅,各项功能完备,能够满足高空壁面无损检测的需求。 展开更多
关键词 无损检测 爬壁机器人 磁检测 系统集成
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核电站乏燃料水池水下ACFM焊缝缺陷检测系统研究 被引量：1
9
作者 沈光耀 张晓春 +2 位作者 朱加雷 李丛伟 田正磊 《精密成形工程》 北大核心 2025年第1期223-231,共9页
目的针对核电站乏燃料水池钢覆面焊缝缺陷的水下检测需求,开发一种基于交流电磁场检测(ACFM)技术的水下缺陷检测系统,以检测和识别焊缝中的微小漏点,进而确保乏燃料水池的结构完整性和运行安全。方法采用有限元模拟结合实验验证的研究... 目的针对核电站乏燃料水池钢覆面焊缝缺陷的水下检测需求,开发一种基于交流电磁场检测(ACFM)技术的水下缺陷检测系统,以检测和识别焊缝中的微小漏点,进而确保乏燃料水池的结构完整性和运行安全。方法采用有限元模拟结合实验验证的研究方法。首先,采用三代核电乏燃料水池钢覆面的主要材料S32101双向不锈钢作为研究对象,利用COMSOL Multiphysics软件建立ACFM的缺陷检测模型,并对激励频率、激励电流进行优化分析。其次,研制了适用于核电水下环境的ACFM缺陷检测设备,并通过水压、电磁干扰、辐照试验来验证设备的可靠性。结果当激励频率为1~5 kHz并采用较大的激励电流时,可以获得最佳的检测效果;试验结果表明,系统在辐照水下环境中具有良好的适用性,能够有效检测并识别出直径为0.1 mm的微孔贯穿缺陷及3 mm×0.2 mm×0.5 mm的浅表缺陷。结论综合仿真分析、设备研制和实验验证的结果可知,所开发的水下ACFM缺陷检测系统能够满足核电站乏燃料水池钢覆面焊缝缺陷的水下检测需求,为核设施水下缺陷的早期预警和漏点判定提供了有效的技术手段。 展开更多
关键词 乏燃料水池 S32101 水下缺陷检测 交流电磁场检测 试验
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基于电磁感应的油液铁磁性磨粒动态检测仿真研究 被引量：1
10
作者 张浩 魏海军 +1 位作者 梁寒钰 朱超 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期42-45,共4页
建立了基于电磁感应原理双螺管线圈的数学物理模型,通过仿真分析得到了线圈结构参数最优解。针对静态仿真模型与实际油液磨粒状态不符及精确较差问题,本文引入了斯托克斯颗粒自由沉淀公式,模拟磨粒在润滑油中的自由沉淀过程,分析了线圈... 建立了基于电磁感应原理双螺管线圈的数学物理模型,通过仿真分析得到了线圈结构参数最优解。针对静态仿真模型与实际油液磨粒状态不符及精确较差问题,本文引入了斯托克斯颗粒自由沉淀公式,模拟磨粒在润滑油中的自由沉淀过程,分析了线圈输出信号与运动磨粒相关特征的关系,得到了更接近实际的状态的仿真结果。验证结果表明:传感器的检测精度可以控制在±7.6%以内,并且可以识别不同尺寸的磨粒。 展开更多
关键词 油液检测 磨粒检测 电磁感应 线圈仿真
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改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测 被引量：2
11
作者 袁媛 赵鹏举 +1 位作者 孟文俊 王航 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期199-203,共5页
针对输送带在长期运转过程中易出现划伤、撕裂和破裂的损伤问题,提出了一种改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测方法。该检测方法在Faster-R-CNN神经网络的基础上,首选MobileNet网络进行图像轻量化特征提取,然后在RPN模块中引入ancho... 针对输送带在长期运转过程中易出现划伤、撕裂和破裂的损伤问题,提出了一种改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测方法。该检测方法在Faster-R-CNN神经网络的基础上,首选MobileNet网络进行图像轻量化特征提取,然后在RPN模块中引入anchor原始特征与卷积相融合的背景分类,以加强输送带的损伤特征信息;最后构建输送带表面损伤的数据集进行数据试验,并分别采用VGG-19,ResNet-18骨干网络进行试验对比,结果表明改进的Faster-R-CNN的算法,针对输送带划伤、撕裂和破损的损伤状态均能够有效识别。 展开更多
关键词 输送带 损伤检测 Faster-R-CNN MobileNet
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基于改进YOLOv8的矿卡司机疲劳驾驶检测 被引量：1
12
作者 顾清华 殷书檀 +2 位作者 王丹 李学现 尹慧民 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第1期60-66,共7页
为解决露天矿区卡车司机疲劳驾驶检测漏检率和误检率高、鲁棒性较差的问题,构建基于改进YOLOv8的露天矿卡车司机疲劳驾驶检测模型(EBS-YOLO),提高疲劳检测的整体性能。首先,以YOLOv8为疲劳检测基础模型,通过添加小目标检测层,增强模型... 为解决露天矿区卡车司机疲劳驾驶检测漏检率和误检率高、鲁棒性较差的问题,构建基于改进YOLOv8的露天矿卡车司机疲劳驾驶检测模型(EBS-YOLO),提高疲劳检测的整体性能。首先,以YOLOv8为疲劳检测基础模型,通过添加小目标检测层,增强模型对小目标关注;其次,引入瓶颈注意力(BAM)模块,强化模型对小目标特征提取能力,尤其是对眼部特征提取能力;最后,将主干网络中跨阶段聚合模块(C2f)全部替换为高效多尺度注意力(EMA)模块,进而有效降低模型参数量和计算开销,以满足模型轻量化需求。结果表明:改进后的YOLOv8模型检测效果较好,准确率、召回率、平均检测精度分别达到了93.6%、93.9%、96.5%,且模型内存大小仅有4.9 MB。相比于YOLOv8模型,改进后的模型能够快速准确识别出矿卡司机疲劳状态,满足实时性要求,从而有效预防疲劳驾驶事故发生。 展开更多
关键词 露天矿 疲劳驾驶检测 卡车司机 小目标检测 YOLOv8
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基于轻量级改进RT-DETR边缘部署算法的绝缘子缺陷检测 被引量：4
13
作者 姜香菊 王瑞彤 马彦鸿 《电工技术学报》 北大核心 2025年第3期842-854,共13页
随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量... 随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量级EMO作为算法特征提取主干,充分学习绝缘子目标的长距离特征交互及缺陷小目标的局部特征交互,并提出基于轻量级注意力的尺度内特征交互模块和轻量级跨尺度特征融合模块设计轻量级高效混合编码器;再次,在轻量级高效混合编码器中引入定位信息补充分支、使用DIoU损失函数结合迁移学习训练技巧,缓解轻量化造成的算法精度下降问题;最后,构建多天气条件绝缘子数据集进行训练验证。实验结果表明,相较于基线算法,所提算法检测精度达到97.2%,只损失0.7个百分点,而参数量和计算量分别下降67.8%和71.2%,检测速度提升2.5倍,满足多天气条件下的输电线路绝缘子状态巡检准确率及边缘部署轻量化要求。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 RT-DETR算法 轻量化 边缘部署 目标检测算法
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基于改进YOLOv8的果园复杂环境下苹果检测模型研究 被引量：2
14
作者 岳有军 漆潇 +1 位作者 赵辉 王红君 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期31-41,共11页
为了使采摘机器人能够在果园复杂环境下(如不同光照条件、叶子遮挡、密集的苹果群和超远视距等场景)对成熟程度各异的苹果果实进行快速且精确的检测,本文提出一种基于改进YOLOv8的苹果果实检测模型.首先,将EMA注意力机制模块集成到YOLOv... 为了使采摘机器人能够在果园复杂环境下(如不同光照条件、叶子遮挡、密集的苹果群和超远视距等场景)对成熟程度各异的苹果果实进行快速且精确的检测,本文提出一种基于改进YOLOv8的苹果果实检测模型.首先,将EMA注意力机制模块集成到YOLOv8模型中,使模型更加关注待检测果实区域,抑制背景和枝叶遮挡等一般特征信息,提高被遮挡果实的检测准确率;其次,使用提取特征更加高效的三支路DWR模块对原始C2f模块进行替换,通过多尺度特征融合方法提高小目标检测能力;同时结合DAMO-YOLO的思想,对原始YOLOv8颈部进行重构,实现高层语义和低层空间特征的高效融合;最后,使用Inner-SIoU损失函数对模型进行优化,提高识别精度.在复杂的果园环境中,以苹果作为检测对象,实验结果表明:本文所提算法在测试集下的查准率、召回率、mAP_(0.5)、mAP_(0.5~0.95)以及F1分数分别达到86.1%、89.2%、94.0%、64.4%和87.6%,改进后的算法在大部分指标上均优于原始模型.在不同数量果实场景下的对比实验结果表明,该方法具有优异的鲁棒性. 展开更多
关键词 模式识别 深度学习 目标检测 YOLOv8
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基于YOLOv8的煤矿安全帽和安全背心检测算法 被引量：1
15
作者 程磊 张俊展 +1 位作者 景国勋 王蒙 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期115-121,共7页
为了预防煤矿作业中因个人防护装备缺失导致的安全事故,提升工人安全帽和安全背心佩戴情况的智能检测能力。基于YOLOv8提出1种改进的目标检测算法SMT-YOLOv8s,该算法引入尺度感知调制模块(scale-aware modulation transformer,SMT)用于... 为了预防煤矿作业中因个人防护装备缺失导致的安全事故,提升工人安全帽和安全背心佩戴情况的智能检测能力。基于YOLOv8提出1种改进的目标检测算法SMT-YOLOv8s,该算法引入尺度感知调制模块(scale-aware modulation transformer,SMT)用于增强图像特征提取,设计跨通道增强通道注意力模块(cross-channel enhanced channel attention,C2ECA)以突出目标特征的表征能力,并提出增强型完全交并比(improved enhanced complete intersection over union,IE-CIoU),用于更精确地计算预测框与真实框之间的位置偏差。研究结果表明:提出的SMT-YOLOv8s算法相较于YOLOv8s模型在自建数据集上的mAP50和mAP50-95分别提高3.7百分点和2.7百分点。与其他算法相比,SMT-YOLOv8s兼具较高精度和计算效率。研究结果可为煤矿个人防护装备智能检测研究提供参考。 展开更多
关键词 YOLOv8 卷积神经网络 安全帽检测 安全背心检测 煤矿安全
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改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法 被引量：6
16
作者 梁燕 何孝武 +1 位作者 邵凯 陈俊宏 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期121-130,共10页
针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EF... 针对无人机航拍图像存在多个小目标聚集、目标尺度变化大的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法TS-YOLO(tiny and scale-YOLO)。在主干部分去除冗余的特征提取层,设计了一种高效特征提取模块(efficient feature extraction module,EFEM),避免小目标特征消失在冗余信息中。在颈部设计了一种双重跨尺度加权特征融合方法(dual cross-scale weighted feature-fusion,DCWF),融合多尺度信息的同时抑制噪声干扰,提升特征表达能力。通过构建一种参数共享检测头(parameter-shared detection header,PSDH),使回归和分类任务实现参数共享,保证检测精度的同时有效降低了模型的参数量。所提模型在VisDrone-2019数据集上的精度(P)和召回率(R)分别达到54.0%、42.5%;相比于原始YOLOv8s模型,mAP50提高了5.0个百分点,达到44.5%,且参数量减少了55.8%,仅有4.94×106;在DOTAv1.0遥感数据集上,mAP50达到71.9%,仍具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 目标检测 无人机航拍图像 YOLOv8 小目标 特征融合
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荧光碳点的制备及其在重金属离子检测中的应用研究进展 被引量：2
17
作者 郭永艳 杨萍 +1 位作者 党铭铭 田雁飞 《化工新型材料》 北大核心 2025年第1期73-78,共6页
碳点是一种新型荧光碳纳米材料,具有光致发光、荧光稳定、无光漂白和水溶性好等特点,被广泛应用于环境监测、分析检测及光电元器件等领域。介绍了荧光碳点的制备方法,如电化学合成法、激光烧蚀法、水热法、超声波法、微波法和模板法等,... 碳点是一种新型荧光碳纳米材料,具有光致发光、荧光稳定、无光漂白和水溶性好等特点,被广泛应用于环境监测、分析检测及光电元器件等领域。介绍了荧光碳点的制备方法,如电化学合成法、激光烧蚀法、水热法、超声波法、微波法和模板法等,分析了荧光碳点在检测重金属离子过程中出现荧光淬灭的主要原因,综述了荧光碳点在重金属离子检测中的应用,并对其未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 荧光碳点 制备 重金属离子检测 应用
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基于高光谱成像技术的包衣甘蓝种子色度检测 被引量：1
18
作者 吴龙国 马玲 +3 位作者 张瑶 田雨 朱彦哲 张祎洋 《分析测试学报》 北大核心 2025年第3期454-463,共10页
采用高光谱成像技术对包衣过程中4个不同品种的包衣甘蓝种子,3个不同浓度包衣剂处理的包衣甘蓝种子的包衣颜色均匀性以及包衣颜色深浅进行分析。提取出240个种子样本的平均光谱反射率,通过4种预处理方法对原始光谱进行预处理和优化,然... 采用高光谱成像技术对包衣过程中4个不同品种的包衣甘蓝种子,3个不同浓度包衣剂处理的包衣甘蓝种子的包衣颜色均匀性以及包衣颜色深浅进行分析。提取出240个种子样本的平均光谱反射率,通过4种预处理方法对原始光谱进行预处理和优化,然后用竞争自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除变换法(UVE)、遗传偏最小二乘法(GAPLS)4种方法提取特征波长。基于优选的特征波长建立了偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(MLR)以及主成分回归(PCR)模型。结果表明:羽衣甘蓝种子的包衣效果最明显,佳香口感型甘蓝次之,中甘15和紫甘蓝的包衣效果接近;优选Baseline法对色度值L*进行预处理,Normalize法对色度值a进行预处理,SNV法对色度值b进行预处理;GAPLS法提取的特征波长用于建立L^(*)、b的定量预测模型,UVE法提取的特征波长用于建立色度a值的定量预测模型。PLSR建立的L*模型效果最优(R_(C)=0.814,Rp=0.640;RMSEC=1.150,RMSEP=1.852);MLR建立的色度a值模型效果更优(R_(c)=0.981,Rp=0.964;RMSEC=2.563,RMSEP=3.243);PCR建立的色度b值模型效果最优(R_(C)=0.917,Rp=0.913;RMSEC=2.552,RMSEP=2.589)。研究结果可为种子色度的在线监测提供技术支撑。 展开更多
关键词 高光谱成像 包衣甘蓝种子 色度 检测
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基于YOLOv8目标检测器的对抗攻击方案设计 被引量：3
19
作者 李秀滢 赵海淇 +2 位作者 陈雪松 张健毅 赵成 《信息安全研究》 北大核心 2025年第3期221-230,共10页
目前,基于人工智能目标检测技术的摄像头得到了广泛的应用.而在现实世界中,基于人工智能的目标检测模型容易受到对抗样本攻击.现有的对抗样本攻击方案都是针对早版本的目标检测模型而设计的,利用这些方案去攻击最新的YOLOv8目标检测器... 目前,基于人工智能目标检测技术的摄像头得到了广泛的应用.而在现实世界中,基于人工智能的目标检测模型容易受到对抗样本攻击.现有的对抗样本攻击方案都是针对早版本的目标检测模型而设计的,利用这些方案去攻击最新的YOLOv8目标检测器并不能取得很好的攻击效果.为解决这一问题,针对YOLOv8目标检测器设计了一个全新的对抗补丁攻击方案.该方案在最小化置信度输出的基础上,引入了EMA注意力机制强化补丁生成时的特征提取,进而增强了攻击效果.实验证明该方案具有较优异的攻击效果和迁移性,将该方案形成的对抗补丁打印在衣服上进行验证测试,同样获得较优异的攻击效果,表明该方案具有较强的实用性. 展开更多
关键词 深度学习 对抗样本 YOLOv8 目标检测 对抗补丁
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基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测方法 被引量：1
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作者 张冬妍 陈诺 +2 位作者 张淇 吴晨旭 张榄翔 《农业工程学报》 北大核心 2025年第1期154-160,共7页
为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(foc... 为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(focal modulation)替换原模型中的SPPF模块增强特征融合能力,丰富特征提取的语义信息;最后,引入参数共享策略并实现轻量级检测头LDetect,满足了低功耗嵌入式设备部署需求。试验结果表明,优化后模型的平均检测精度达到97.2%,与原模型相比,检测精度提高了7.4个百分点;模型计算量降低了44.8%;模型参数数量减小了25.8%;部署在边缘计算设备Jetson Nano 4GB上,检测帧率达到了48.3帧/s。该研究所提出的方法能有效的解决复杂背景下果园李子的智能化检测,有助于促进李子智能化采摘技术的发展。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 轻量化 李子 LDetect
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