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基于DSG-ResNet34的聚乙烯燃气管道电熔焊接缺陷检测
1
作者 凌晓 刘露 +2 位作者 孙宝财 张正棠 徐晓刚 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期228-240,共13页
PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模... PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模型的缺陷检测方法,以实现对电熔焊接缺陷进行快速精准地检测。该网络模型由主干网络CBAM-ResNet34模块、动态稀疏门控金字塔DSG-FPN、多尺度检测头3个部分组成,首先通过主干网络CBAM-ResNet34结构从通道和空间两个维度提升网络模型对缺陷特征的关注度,然后通过动态稀疏门控金字塔DSG-FPN结构的动态稀疏门控模块、Inception模块、稀疏连接动态融合多尺度缺陷特征,有效保留小目标特征、抑制背景噪声,最后通过多尺度检测头结构将提取到的丰富特征转化为具体的检测结果。DSG-ResNet34模型的缺陷检测准确率最高可达95.5%、P2层精确率最高可达82.7%、小目标召回率最低为85.6%、检测速度可达68 fps、参数量为22.3×10^(6),该模型能快速定位识别孔洞、熔融面夹杂、结构畸变、冷焊这4类典型电熔焊接缺陷,检测性能与速度优于其他网络模型。为PE管道焊接质量智能化检测提供了高精度解决方案,对保障燃气管网安全运行具有重要意义。 展开更多
关键词 聚乙烯燃气管道 缺陷检测 电熔焊接 ResNet34模型 特征金字塔
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融合局部感知增强的投篮上肢动作分解与高精度识别算法
2
作者 任宇飞 刘海林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期119-124,共6页
为解决传统动作识别算法在处理篮球训练图像时存在的关节遮挡、感受野过大等问题,提出一种融合局部感知增强的高精度上肢动作分解识别模型。该模型通过轻量级HRNet分支提取人体全局结构特征,结合双流金字塔模块增强局部关节感知能力。... 为解决传统动作识别算法在处理篮球训练图像时存在的关节遮挡、感受野过大等问题,提出一种融合局部感知增强的高精度上肢动作分解识别模型。该模型通过轻量级HRNet分支提取人体全局结构特征,结合双流金字塔模块增强局部关节感知能力。空间流采用空洞卷积扩大手部感受野,时间流利用光流捕捉球员上肢的相对运动情况,显著提升了遮挡场景下的手部定位精度。同时,模型中还设计了时空分解模块进行空间与时序特征分析,强制网络聚焦并学习帧间的运动一致性,使数据处理的过程更具鲁棒性。最后引入自适应加权单元,最终输出高精度的关节点坐标。实验测试结果表明:所提模型的mAP@0.5达到86.9%,动作分类的F1值为95.3%,均优于目前的主流算法;且关键帧检出率为91.1%,帧率达到47 f/s,实时性良好,充分证明了该模型能够为篮球训练与赛事智能化分析提供可靠的技术手段。 展开更多
关键词 HRNet模型 双流金字塔 图卷积网络 时间卷积网络 人体动作识别 图像分析
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基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别
3
作者 毛清华 苏毅楠 +3 位作者 贺高峰 翟姣 王荣泉 尚新芒 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期11-20,103,共11页
针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换... 针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换主干网络C2f模块为C2fER模块,加强模型的细节特征提取能力,提升模型对小目标人员的识别性能;通过在颈部网络引入特征强化加权双向特征金字塔网络(FE-BiFPN)结构,提高模型的特征融合能力,从而提升模型对多尺度人员目标的识别效果;通过引入分离增强注意力模块(SEAM)增强模型在复杂背景下对局部特征的关注度,提升模型对遮挡目标人员的识别能力;通过引入WIoU损失函数增强训练效果,提升模型识别准确率。消融实验结果表明:改进YOLOv8模型的准确率较基线模型YOLOv8s提升2.3%,mAP@0.5提升3.4%,识别速度为104帧/s。人员识别实验结果表明:与YOLOv10m,YOLOv8s-CA、YOLOv8s-SPDConv和YOLO8n模型相比,改进YOLOv8模型对小目标、多尺度目标、遮挡目标的识别效果均更佳,识别准确率为90.2%,mAP@0.5为87.2%。人员入侵危险区域实验结果表明:井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统判别人员入侵危险区域的平均准确率为93.25%,满足识别需求。 展开更多
关键词 煤矿带式输送机 人员入侵危险区域 YOLOv8模型 遮挡目标检测 小目标检测 多尺度融合 C2fER模块 特征强化加权双向特征金字塔网络结构
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基于大模型的钻井现场人体姿态估计方法研究 被引量：1
4
作者 刘兆年 连远锋 +2 位作者 师印亮 王宁 姜彬 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期104-112,共9页
准确的人体姿态估计对钻井现场员工行为的监测和安全预警至关重要。针对钻井平台现场监控视频中存在高反光、高模糊和遮挡问题,提出一种基于双向特征融合的人体姿态估计模型,通过构建一种高效的双向特征融合机制,在ViT预训练模型的基础... 准确的人体姿态估计对钻井现场员工行为的监测和安全预警至关重要。针对钻井平台现场监控视频中存在高反光、高模糊和遮挡问题,提出一种基于双向特征融合的人体姿态估计模型,通过构建一种高效的双向特征融合机制,在ViT预训练模型的基础上引入空洞金字塔池化技术捕捉的图像多尺度空间特征。该机制可同时关注ViT预训练模型内部特征、多尺度空间特征以及两者间的交互特征,实现多类特征的高效集成。实验结果表明,通过与基准模型HRNet的对比,文章方法在KAP和KAR上分别实现了3.6%和4.1%的显著提升。同时,在南海某平台的智能监控系统中对所提出的模型进行应用测试,仍然显示出较高的准确性,为后续深入研究员工不安全行为的智能分析提供了精确的动作估计基础。 展开更多
关键词 人体姿态估计 预训练大模型 空洞金字塔池化 双向特征融合
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基于导航金字塔地震数据地质特征增强的相控建模方法研究及应用——以LHC地区长兴组生物礁为例
5
作者 杨恒 张航 +2 位作者 黄旭日 唐书航 张海峰 《石油物探》 北大核心 2025年第3期533-542,共10页
四川盆地川东北LHC地区长兴组生物礁是该地区天然气的主力产层,经过多年勘探已进入开发中后期,剩余潜力需通过地质建模进行开采潜力的精准评估。但深层生物礁因地震成像分辨率不足导致礁体边界模糊、内部结构响应不清,且生物礁与非礁体... 四川盆地川东北LHC地区长兴组生物礁是该地区天然气的主力产层,经过多年勘探已进入开发中后期,剩余潜力需通过地质建模进行开采潜力的精准评估。但深层生物礁因地震成像分辨率不足导致礁体边界模糊、内部结构响应不清,且生物礁与非礁体在相同阻抗背景下孔隙度存在显著差异,因此,传统地质建模方法难以实现储层参数的精准表征。为此,提出了基于导航金字塔地震数据地质特征增强的相控建模方法。首先,采用导航金字塔方法对地震数据进行多尺度、多方向分解及重构,从而增强地质特征,提升生物礁识别精度;然后,结合生物礁地震响应特征及古地貌恢复结果,建立生物礁三维有利相带模型;最后,提取储层反演结果并融合到地质模型,进行贝叶斯相控建模以提升地质规律和井中、地震信息一致性,实现礁体孔隙度精细刻画。将该方法应用于实际地震数据建模,得到的相控模型孔隙度分布呈点状,更符合生物礁分布特征,并且与测井结果吻合较好,可用于后续储量精细计算与描述。 展开更多
关键词 生物礁 导航金字塔 多尺度 储层建模 孔隙度
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BOP诱导叙利亚仓鼠胰腺癌动物模型建立和相关生物学特性的研究 被引量：1
6
作者 卫积书 张烨 +6 位作者 任华建 吕楠 蔡宝宝 吴鹏飞 彭云鹏 李强 苗毅 《南京医科大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1669-1673,共5页
目的:探讨N-亚硝酸2-双丙基胺[bis-(2-oxopropyl)-N-nitro samine,BOP]诱导建立叙利亚仓鼠胰腺癌动物模型的可行性和建模过程特点,初步分析模型胰腺癌的相关生物学特点,为胰腺癌动物模型研究提供一个可控性强、动态、全面的基础。方法:7... 目的:探讨N-亚硝酸2-双丙基胺[bis-(2-oxopropyl)-N-nitro samine,BOP]诱导建立叙利亚仓鼠胰腺癌动物模型的可行性和建模过程特点,初步分析模型胰腺癌的相关生物学特点,为胰腺癌动物模型研究提供一个可控性强、动态、全面的基础。方法:73只叙利亚仓鼠随机分为实验组和对照组,实验组予以生理盐水稀释成20 mg/ml的BOP按照20 mg/kg体重腹壁皮下注射每周1次,连续4周;相同条件注射生理盐水为对照组。连续监测各组仓鼠体重,注射结束后4周开始每2周依次收集两组叙利亚仓鼠组织标本,观测其形态特点。结果:注射后20周实验组开始出现胰腺肿瘤,注射后28周开始成瘤明显增加,病理观测为低分化腺癌,复种实验成功,部分实验结果与既往报道不一致。结论:BOP可以成功构建叙利亚仓鼠胰腺低分化腺癌动物模型,在注射后第28周后收集标本时间最佳,部分实验结果值得进一步深入研究。 展开更多
关键词 N-亚硝酸2-双丙基胺 叙利亚仓鼠 胰腺癌 动物模型
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CEEMDAN-Pyraformer-LSS模型在永定河径流预测中的应用
7
作者 孙祥瑜 王超 +4 位作者 杨一旸 张利娜 蔡思宇 康龙熙 王浩 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第2期363-374,共12页
为应对径流预测中多尺度性和模型复杂性对实时预测的影响,提出一种新型径流预测模型CEEMDANPyraformer-LSS,以确保模型的鲁棒性。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive no... 为应对径流预测中多尺度性和模型复杂性对实时预测的影响,提出一种新型径流预测模型CEEMDANPyraformer-LSS,以确保模型的鲁棒性。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)技术将复杂径流序列分解为多个本征模态函数,有效去除噪声并提高数据平稳性。利用金字塔注意力模型(Pyraformer)的多头自注意力机制对这些分解后的数据进行高效特征提取和预测。为增强模型在处理噪声和突发事件时的鲁棒性和适应性,结合局部随机敏感性(localized stochastic sensitivity,LSS)函数,动态调整对最新数据点和异常值的敏感度。针对永定河4个关键断面开展应用研究,结果表明:CEEMDAN-Pyraformer-LSS模型在径流预测中精度达到95%。与LSTM、BP模型相比,基于Pyraformer的预测模型在水资源管理和防洪预警等实际应用场景实现了高效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 降雨径流 实时预测 机器学习 金字塔注意力模型 局部随机敏感性
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考虑价格和服务联合决策的双渠道供应链BOPS模式选择 被引量：7
8
作者 刘斌 顾琼琼 石苗青 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第11期135-141,共7页
本文对线上线下双渠道模式以及线上购买线下取货的BOPS模式进行了供应链定价和服务联合决策分析,同时考虑线下消费者的额外消费。研究发现:1)在集中和分散结构中,除了单位补偿方案下,服务水平总是随额外消费的增加而提升,单位补偿额的... 本文对线上线下双渠道模式以及线上购买线下取货的BOPS模式进行了供应链定价和服务联合决策分析,同时考虑线下消费者的额外消费。研究发现:1)在集中和分散结构中,除了单位补偿方案下,服务水平总是随额外消费的增加而提升,单位补偿额的增加会降低零售商提供服务的积极性。2)当消费者服务敏感度较大时,产品价格随着额外消费额增加;在集中结构下,BOPS模式下零售价格和服务水平比基准模式下高,在分散结构下,销量计入线下服务水平最高,单位补偿方案下次之,基准模式下最低,单位补偿方案下零售价格最高。3)当消费者服务敏感度较大时,企业宜采用BOPS模式,且在分散型结构中宜采用销量计入线下方案;当消费者服务敏感度较小时,企业不适宜采用BOPS销售模式。 展开更多
关键词 渠道融合 bopS销售模式 供应链管理 服务
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基于改进EfficientDet的食品生产线核桃仁分选智能化研究
9
作者 秦新华 王义亮 +1 位作者 李玉贵 李晋 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期77-84,共8页
[目的]提高现有食品生产线核桃仁分选的效率和精度。[方法]基于核桃仁分拣的智能化生产线,提出一种改进的EfficientDet模型用于食品生产线核桃仁智能化分选。通过在主干网络引入卷积注意力机制模块,强化模型对食品区域的聚焦能力。通过... [目的]提高现有食品生产线核桃仁分选的效率和精度。[方法]基于核桃仁分拣的智能化生产线,提出一种改进的EfficientDet模型用于食品生产线核桃仁智能化分选。通过在主干网络引入卷积注意力机制模块,强化模型对食品区域的聚焦能力。通过改进双向特征金字塔网络,增强模型对不同尺度食品的检测能力。通过Dynamic ReLU激活函数对原激活函数进行优化,增强模型对食品的检测性能,并将优化后的模型部署于食品生产线进行试验验证。[结果]试验方法在核桃仁分选任务中实现对正常、碎壳、黑斑和干瘪核桃仁的精准识别与高效分类,单张图像检测时间为18 ms,平均精度均值达到97.92%,误检率降至1.0%,可有效提高食品生产线自动化水平。[结论]该智能化分选方法有效解决了传统分选效率低和精度差的问题,在食品生产线自动化领域具有良好的应用前景与推广价值。 展开更多
关键词 食品生产线 核桃仁分选 智能化 EfficientDet模型 双向特征金字塔网络 卷积注意力机制模块
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特征交叉融合和大模型修复的代码生成方法
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作者 李文静 顾乃杰 +1 位作者 杨戴原 王聪 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1025-1031,共7页
代码生成任务至今仍有很大探索空间,其挑战主要包括两个方面:首先,它需要理解和转换多种抽象表示之间的语义和语法规则,生成准确的候选代码片段;其次,从庞大的候选代码片段中搜索并合成正确的程序,需要同时考虑搜索效率、上下文关系和... 代码生成任务至今仍有很大探索空间,其挑战主要包括两个方面:首先,它需要理解和转换多种抽象表示之间的语义和语法规则,生成准确的候选代码片段;其次,从庞大的候选代码片段中搜索并合成正确的程序,需要同时考虑搜索效率、上下文关系和语义的一致性.对此,本文提出基于特征金字塔交叉融合的翻译模型和基于代码大模型修复的方法.在代码翻译阶段,引入特征金字塔网络,利用交叉融合方法提取不同尺度的特征与全局信息结合,提高候选代码片段的正确性.在搜索合成阶段,使用代码大模型修复错误程序.实验表明,当设置修复候选程序数n_(r)=1时,与目前最好的结果相比,本文方法最高提升6.1%的通过率.在n_(r)=10时,最高提升9.0%的通过率,平均提升6.0%的通过率. 展开更多
关键词 代码生成 程序修复 大语言模型 特征金字塔
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多感受野特征融合的遥感图像实例分割
11
作者 郑江华 孙一鸣 +2 位作者 曹利赛 李竺强 王蕴琦 《遥感信息》 北大核心 2025年第3期147-154,共8页
高空间分辨率的遥感图像具有背景复杂、目标分布不均匀以及小目标等特性,使得通常用以处理自然图像的传统算法对遥感图像中的小目标检测及分割存在挑战。针对上述问题,文章提出多感受野特征融合的特征增强网络提高小目标检测精度,并将... 高空间分辨率的遥感图像具有背景复杂、目标分布不均匀以及小目标等特性,使得通常用以处理自然图像的传统算法对遥感图像中的小目标检测及分割存在挑战。针对上述问题,文章提出多感受野特征融合的特征增强网络提高小目标检测精度,并将检测得到的目标框及相应的语义信息输入分割任意模型(segment anything model,SAM),从而实现SAM模型端到端的实例分割。通过在NWPU和SSDD数据集上的实验结果表明,所提出的方法对小目标的检测相较于Cascade R-CNN+PAFPN分别提升了5.9和1.4个百分点。而SAM模型依赖准确的点或框提示,故随着检测精度的提升,SAM模型的分割效果也会随之提升。 展开更多
关键词 实例分割 目标检测 SAM模型 特征金字塔 多尺度感受野
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基于改进扩散模型的高质量图像生成方法
12
作者 侯哲晓 李弼程 +1 位作者 蔡炳炎 许逸飞 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期449-457,共9页
图像生成是AI2.0时代下AIGC的研究重点,而生成模型的更新迭代促进了图像生成技术的发展。目前主流生成模型的样本质量较低,无法满足AIGC对于图像高保真度的要求,而新兴的扩散模型在无条件生成中不能实现高质量生成。因此,提出了一种基... 图像生成是AI2.0时代下AIGC的研究重点,而生成模型的更新迭代促进了图像生成技术的发展。目前主流生成模型的样本质量较低,无法满足AIGC对于图像高保真度的要求,而新兴的扩散模型在无条件生成中不能实现高质量生成。因此,提出了一种基于改进扩散模型的高质量图像生成方法。首先,采用训练稳定、具有优秀采样质量的扩散模型作为基准模型;其次,使用扩散模型中的自注意力机制来进一步引导噪声生成,进而还原图像中的低频内容,增强去噪过程的稳定性;最后,将递归特征金字塔融合到噪声预测器结构中,使图像特征信息反复提纯,从而捕获图像中的高频细节。在3个标准数据集和4个小型数据集上进行的对比实验和消融实验结果表明,该方法展现了比其他方法更为优秀的性能。 展开更多
关键词 图像生成 扩散模型 自注意力机制引导 递归特征金字塔
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基于EESP与ODConv的多尺度轴承故障诊断方法
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作者 任义 陈大鹏 +1 位作者 栾方军 袁帅 《机电工程》 北大核心 2025年第5期832-844,920,共14页
为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基... 为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基于EESP的空洞卷积金字塔模块,利用了多尺度空洞卷积结构增强了特征提取能力,有效地捕捉了不同尺度的特征信息,从而提升了模型对复杂信号的感知能力;其次,采用的ODConv模块使卷积核在多个维度上同时进行了高效运作,使用动态调整卷积核结构提升了模型的灵活性和适应性,使其能够更好地应对复杂数据中的多样化模式和特征;最后,在ODConv模块中引入了双跳跃连接机制,进一步强化了信息在深层网络中的传递效果,确保了特征信息的完整性和高效传递。研究结果表明:基于EESP和ODConv的多尺度模型在分类准确率方面得到较大的提高,在凯斯西储大学(CWRU)数据集上的准确率可达99.50%,表现出较高的准确性和稳定性,并在与其他对比方法的比较中展现出较高的优势。该研究可为工业设备的智能维护和故障诊断提供新的方法和思路,为实现更精确和更高效的故障诊断提供理论依据。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 多尺度特征提取 增强高效空间金字塔 多尺度全维动态卷积网络 双跳跃连接机制 故障诊断模型
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卷入征地情境的底层群体创业行为:基于BOP理论的分析
14
作者 韩璐 鲍海君 《财经论丛》 CSSCI 北大核心 2021年第5期102-112,共11页
本文依据金字塔底层(BOP)理论,通过1000份大样本的问卷调查数据,采用回归分析方法,对农民工和失地农民两种底层群体创业行为影响因素进行了同构性与差异性的比较分析,为助推城镇化进程中底层群体创业以及为实现真正脱贫与发展提供参考... 本文依据金字塔底层(BOP)理论,通过1000份大样本的问卷调查数据,采用回归分析方法,对农民工和失地农民两种底层群体创业行为影响因素进行了同构性与差异性的比较分析,为助推城镇化进程中底层群体创业以及为实现真正脱贫与发展提供参考依据。结果表明:征地情境特征是BOP特征中影响底层群体创业行为的关键所在。农民工主要受征地项目类型显著影响,失地农民主要受安置方式显著影响,而政策环境对失地农民创业行为影响更显著;自身禀赋特征对底层群体创业行为存在差异性影响;BOP策略对底层群体创业行为存在同构性与异质性影响。静态特征中价值主张和社会嵌入对两种群体创业行为都有显著性影响,动态特征中可持续能力对农民工的创业行为影响更为显著。为此,本文针对农民工群体和失地农民群体分别提出了差别化的创业扶持政策建议。 展开更多
关键词 底层群体创业行为 农民工 失地农民 征地情境 金字塔底层(bop)模型
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基于拉普拉斯金字塔残差网络的多尺度图像压缩研究
15
作者 田学军 章文强 +3 位作者 马梓轩 陈良哲 叶卉荣 舒忠 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2024年第5期33-44,共12页
为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核... 为了更好地进行图像重建,加强对图像多尺度特征表示和特征融合的处理,本研究提出一种新的多尺度特征融合图像重建网络模型。模型包括迭代降采样和迭代上采样过程。迭代降采样过程是通过在拉普拉斯金字塔残差控制网络模型中将高斯卷积核与子采样和高斯平滑滤波迭代操作规则相结合完成的。迭代上采样过程是通过使用拉普拉斯卷积核和二阶差分操作规则实现的。GJ-UNet深度学习网络模型通过其编码器下采样模块实现图像多尺度语义特征的精细分类,并在解码器上采样模块中应用反卷积和卷积操作规则,规范处理图像多尺度语义特征。实验表明,所提出的方法可以实现高精度的特征提取,同时对于图像特征融合的相关性更强,提取的图像边缘信息更清晰且相对噪声信息更低,重建图像的视觉效果基本与原始输入图像相同。本研究有望广泛应用于计算机图像视觉领域。 展开更多
关键词 压缩感知图像重构 图像多尺度特征 拉普拉斯金字塔模型 差分运算 GJ-UNet深度学习网络模型 Dice损失函数
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全景影像快速加载与精确量测算法研究
16
作者 刘冰 郭李丽 +2 位作者 刘如飞 苏辕 徐超 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期57-66,共10页
针对全景影像加载速度慢及量测精度低的问题,提出一种全景球金字塔切片模型动态约束加载算法。首先,基于格网球体投影模型构建三维全景场景;其次,对全景影像进行压缩与切片,并设计全景切片金字塔模型;然后,采用逆向墨卡托投影将全景切... 针对全景影像加载速度慢及量测精度低的问题,提出一种全景球金字塔切片模型动态约束加载算法。首先,基于格网球体投影模型构建三维全景场景;其次,对全景影像进行压缩与切片,并设计全景切片金字塔模型;然后,采用逆向墨卡托投影将全景切片作为纹理映射到球体内表面进行渲染,形成全景球金字塔切片模型;最后,按照可视区域约束对金字塔模型切片进行快速加载实现动态可视化,并结合深度图像实现全景影像的精确量测。实验结果表明,选用顶点数量为11904的全景球金字塔切片模型,量测中误差小于3 cm,同时提高了加载速度。 展开更多
关键词 加载速度 量测精度 全景球金字塔切片模型 全景影像 逆向墨卡托投影 深度图像
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基于改进YOLOv5s的复杂环境下新梅检测方法 被引量：5
17
作者 董耿耿 陈小康 +3 位作者 樊湘鹏 周建平 姜宏 崔超 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第14期118-125,共8页
为解决新梅在树干树叶遮挡、果实重叠情况下难以准确检测的问题,该研究建立了新梅目标检测模型SFFYOLOv5s。在真实果园环境下构建新梅数据集,以YOLOv5s模型作为基础网络,首先在Backbone骨干网络C3模块中引入CA(coordinate attention)注... 为解决新梅在树干树叶遮挡、果实重叠情况下难以准确检测的问题,该研究建立了新梅目标检测模型SFFYOLOv5s。在真实果园环境下构建新梅数据集,以YOLOv5s模型作为基础网络,首先在Backbone骨干网络C3模块中引入CA(coordinate attention)注意力机制以增强模型对新梅关键特征信息的提取能力并减少模型的参数量;其次在Neck层中引入加权双向特征金字塔网络,增强模型不同特征层之间的融合能力,从而提高模型的平均精度均值;最后使用SIoU损失函数替换原模型中的CIoU损失函数提高模型的检测准确率。试验结果表明,SSF-YOLOv5s模型对新梅检测准确率为93.4%,召回率为92.9%,平均精度均值为97.7%,模型权重仅为13.6MB,单幅图像平均检测时间12.1ms,与Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv7、YOLOv8s检测模型相比平均精度均值分别提升了3.6、6.8、13.1、0.6、0.4、0.5个百分点,能够满足果园复杂环境下对新梅进行实时检测的需求,为后续新梅采摘机器人的视觉感知环节提供了技术支持。 展开更多
关键词 图像处理 模型 新梅检测 YOLOv5s 注意力机制 双向特征金字塔 深度学习
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基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法 被引量：3
18
作者 魏昊坤 刘敬一 +3 位作者 陈金勇 楚博策 孙裕鑫 朱进 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第1期97-102,共6页
由于遥感图像拍摄的高度和设备不同导致每张图像的地面采样间隔(GSD)也不同,许多小目标往往易被忽略,遥感图像中旋转框目标检测成为当下研究热点。现有的旋转框检测算法主要面向通用场景下的多尺度目标检测,特征金字塔中特征融合计算操... 由于遥感图像拍摄的高度和设备不同导致每张图像的地面采样间隔(GSD)也不同,许多小目标往往易被忽略,遥感图像中旋转框目标检测成为当下研究热点。现有的旋转框检测算法主要面向通用场景下的多尺度目标检测,特征金字塔中特征融合计算操作复杂且耗时,部署到无人机上的边缘端设备时面临很大的挑战。因此本文针对该场景下的小目标检测提出基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法,首先依据图像的GSD信息进行尺度归一化,然后去除特征金字塔中冗余的高层特征图,最后针对小目标检测调整锚框的尺寸。本方法在DOTA数据集上进行训练验证,结果表明本文提出的基于L-FPN的无人机上小目标识别模型轻量化方法在识别精度与传统模型一致的情况下,模型参数量较原模型减少2.7%,模型大小减少28%,推理速度提升13.24%。 展开更多
关键词 目标检测 特征金字塔 模型轻量化 遥感图像 无人机
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基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法 被引量：1
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作者 王洪成 顾文娟 +2 位作者 刘孝保 阴艳超 王远强 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2024年第1期49-59,共11页
【目的】针对自然状态烟叶传统正副组分类速度慢、正副组易错分、特征提取困难的问题,提出了一种基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法(SAPMDSNet)。【方法】基于轻量级ShuffleNetV2网络,先通过降低网络卷积深度和进化激活函数... 【目的】针对自然状态烟叶传统正副组分类速度慢、正副组易错分、特征提取困难的问题,提出了一种基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法(SAPMDSNet)。【方法】基于轻量级ShuffleNetV2网络,先通过降低网络卷积深度和进化激活函数,加快网络模型的训练速度;再引入通道注意力机制SE模块,增强通道间的特征差异,提高网络模型的表征能力,避免正副组烟叶叶部区域化导致的组别错分;最后通过嵌入金字塔池化模块PPM充分融合烟叶显露特征与全局信息,增强对正副组烟叶上下文信息的聚合,并采用自行构建的烟叶数据集进行对比试验。【结果】SAPMDSNet网络模型的分类准确率为91.09%,计算量(FLOPs)为151.70 M,取得了相对较高的分类效果。与原网络ShuffleNetV2模型和轻量级GhostNet模型相比,SAPMDSNet网络模型的FLOPs分别升高2.65%和2.84%,而识别准确率则分别提高2.72和21.13个百分点;MobileNetV2、DenseNet和SqueezeNet模型的识别准确率分别为87.02%,89.53%和87.60%,虽均与SAPMDSNet模型的识别准确率接近,但其FLOPs明显较SAPMDSNet模型大。【结论】构建的SAPMDSNet模型能提高烟叶正副组分类精度且具有较好的整体性能,为烤烟烟叶品质初筛提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 自然状态烟叶 正副组分类 轻量化模型 注意力机制 金字塔池化
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改进的语义分割模型及其应用 被引量：1
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作者 王耀文 程军圣 杨宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期337-343,共7页
训练语义分割网络模型需要较为繁琐的人工标注作为训练标签,同时语义分割模型在构建和运行过程中也存在超参数较难确定以及模型过于庞大等问题。为解决这类问题,提出了一种基于标注框生成热点图的标签生成方法,简化了语义分割训练标签... 训练语义分割网络模型需要较为繁琐的人工标注作为训练标签,同时语义分割模型在构建和运行过程中也存在超参数较难确定以及模型过于庞大等问题。为解决这类问题,提出了一种基于标注框生成热点图的标签生成方法,简化了语义分割训练标签的人工标注过程。以及在可微分神经网络结构搜索方法的基础上提出了一种对硬件要求更低的神经网络结构搜索方法,并基于此种方法改进了特征金字塔结构,构建了一个改进的语义分割模型,并在安全帽与口罩检测数据集上进行了试验。与U-Net、FPN等模型比较,新的模型在参数量、计算速度以及精确度上都更有优势。 展开更多
关键词 语义分割模型 神经网络结构搜索 特征金字塔结构 安全帽与口罩检测
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