期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,940篇文章
< 1 2 … 97 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨行区识别
1
作者 刘嘉宁 赵才友 张银喜 《铁道建筑》 北大核心 2025年第2期139-145,共7页
为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量... 为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量级卷积神经网络MobileNetV2,引入注意力机制CBAM(Channel Attention Module)来提高网络对特征的感知能力,并改进ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)使其能编码多尺度信息。应用自制数据集验证本文方法的有效性,并与经典DeeplabV3+、U-net、MaskR-CNN算法进行对比分析。结果表明:本文算法精确率、准确率、召回率、平均交并比分别为94.57%、94.43%、93.49%、90.24%,训练时长6.5 h,单张图像预测时长51.78 ms,模型大小为23 MB,均优于其他三种算法。本文算法在提高对轨道区域图像分割性能的同时,增强了模型的训练和检测效率,具有运用于地铁轨道区域识别的可行性和实用性。 展开更多
关键词 地铁 轨道区域识别 深度学习 语义分割 deeplabv3+算法
在线阅读 下载PDF
基于改进DeepLabV3+的钢桥锈蚀检测方法
2
作者 黄海新 贺朝 +2 位作者 程寿山 许瑞宁 张连振 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期18-24,60,共8页
锈蚀检测算法是钢桥管养从人工视觉向机器视觉转型的关键,更是智能化钢桥检测机器人构建的技术基础。面向钢桥智能检测机器人对锈蚀检测算法低能耗和高精度的实际需求,针对DeepLabV3+模型加以改进,采用MobileNetV2主干网络替换原模型中... 锈蚀检测算法是钢桥管养从人工视觉向机器视觉转型的关键,更是智能化钢桥检测机器人构建的技术基础。面向钢桥智能检测机器人对锈蚀检测算法低能耗和高精度的实际需求,针对DeepLabV3+模型加以改进,采用MobileNetV2主干网络替换原模型中的Xception主干网络,使模型轻量化以易适配移动端设备,优化ASPP模块中的空洞率以提高网络对不同尺寸锈蚀的提取效果,添加CBAM注意力机制增强模型对关键特征的感知和捕捉;将改进后的DeepLabV3+模型与原DeepLabV3+模型、PSPNet模型和U-Net模型进行了对比,同时开展了消融实验;最后,将改进模型搭载于视觉机器人上,并开展实地工程测试。结果表明:相比于其它模型,改进的DeepLabV3+模型对钢桥锈蚀图像的分割准确率平均提高了7.5%,平均交并比平均提高了14.7%,召回率平均提高了9.1%。 展开更多
关键词 桥梁工程 deeplabv3+ 钢桥锈蚀检测 卷积神经网络 图像分割
在线阅读 下载PDF
基于ACSBL-DeepLabV3+的遥感图像地物分类方法研究
3
作者 冯丹亭 于淼 于晓鹏 《无线电工程》 2025年第3期548-557,共10页
针对高分辨率遥感图像分割中复杂环境下的遥感影像提取不精准及小型物体易被忽略,导致类别提取不完整、物体边界模糊的问题,提出一种基于DeepLabV3+网络改进的遥感图像语义分割方法。在编码器部分,采用MobileNetV2轻量级网络作为主干特... 针对高分辨率遥感图像分割中复杂环境下的遥感影像提取不精准及小型物体易被忽略,导致类别提取不完整、物体边界模糊的问题,提出一种基于DeepLabV3+网络改进的遥感图像语义分割方法。在编码器部分,采用MobileNetV2轻量级网络作为主干特征提取网络,使用非对称卷积空间金字塔池化模块(Asymmetric Spatial Pyramid Pooling Module,ACS-ASPP),将解码器进行细化,与主干网络提取的浅层特征加权融合,引入选择性大核注意力(Large Selective Kernel Attention,LSK)机制。在Vaihingen和Potsdam数据集高分辨率遥感影像数据集上的实验表明,该方法多项性能评价指标均优于U-Net、PSP-Net、全卷积网络(Fully Con-volutional Network,FCN)等多个语义分割网络,总体平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)分别达到69.13%、75.68%,F1-Score分别达到80.75%、85.84%。实验结果表明,该网络能够有效对各个类别进行分类,具备较高的实用价值。 展开更多
关键词 遥感图像多分类 语义分割 deeplabv3+ 选择性大核注意力机制 解码器细化
在线阅读 下载PDF
改进DeepLabv3+模型的混凝土坝表观裂缝特征提取方法
4
作者 王琳琳 孟良 +2 位作者 卜博雅 钟胜 李俊杰 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期929-936,共8页
为了解决混凝土坝环境复杂造成现有算法裂缝检测难度大、效果差的问题,提出了一种改进DeepLabv3+模型的混凝土坝裂缝特征提取方法.该方法以轻量型网络替换原始骨干网络提取图像特征,降低模型复杂度;扩充空洞空间金字塔池化模块,提升编... 为了解决混凝土坝环境复杂造成现有算法裂缝检测难度大、效果差的问题,提出了一种改进DeepLabv3+模型的混凝土坝裂缝特征提取方法.该方法以轻量型网络替换原始骨干网络提取图像特征,降低模型复杂度;扩充空洞空间金字塔池化模块,提升编码器感受野;采用多尺度特征融合策略,提高边缘信息利用率;优化模型损失函数,克服像素不均衡的困难.采用自制混凝土坝表观裂缝图像数据集对提出方法的有效性和优越性进行了验证与评估,结果表明:构建的改进网络能准确地实现复杂背景下混凝土坝表观裂缝特征的提取,分割裂缝图像的交并比与像素精度分别为72.85%与85.36%,裂缝分割效果也明显优于其他方法,可为长期混凝土坝面裂缝监测提供有效的技术手段. 展开更多
关键词 混凝土坝 裂缝检测 图像分割 deeplabv3+模型
在线阅读 下载PDF
基于DeepLabV3+结合无人机影像进行沉水植物盖度调查
5
作者 王飞 普运伟 +3 位作者 郭艳英 刘昱岑 李亚华 胡翀 《城市勘测》 2025年第1期14-20,共7页
为解决传统沉水植物盖度调查中采用人工实地调查效率低的问题,基于DeepLabV3+结合高分辨率无人机影像对滇池外海的沉水植物进行识别分割,并结合人工目视解译和现场调查对模型分割结果进行精度评价,在此基础上统计得到滇池外海沉水植物... 为解决传统沉水植物盖度调查中采用人工实地调查效率低的问题,基于DeepLabV3+结合高分辨率无人机影像对滇池外海的沉水植物进行识别分割,并结合人工目视解译和现场调查对模型分割结果进行精度评价,在此基础上统计得到滇池外海沉水植物的面积和盖度。实验结果表明,该方法能够快速、准确地获取目标区域内的沉水植物面积和盖度,其准确率达95.2%,可显著提高沉水植物盖度调查效率,可为滇池的保护治理提供重要支持。 展开更多
关键词 深度学习 deeplabv3+ 沉水植物 盖度 无人机影像 滇池
在线阅读 下载PDF
基于3D打印假人模型的运动文胸减振效果研究
6
作者 吴明洁 孙光武 +2 位作者 陈晓娜 曾恋 董海宇 《丝绸》 北大核心 2025年第3期81-88,共8页
穿戴运动文胸可减少乳房位移,缓解乳房疼痛并保护乳房。已有研究证明文胸的不同部件具有不同的减振机理。为了能有效控制由个体差异和实验动作等因素引起的实验结果不稳定性,进一步探究运动文胸各部件的减振机制,文章首先自主制备了30... 穿戴运动文胸可减少乳房位移,缓解乳房疼痛并保护乳房。已有研究证明文胸的不同部件具有不同的减振机理。为了能有效控制由个体差异和实验动作等因素引起的实验结果不稳定性,进一步探究运动文胸各部件的减振机制,文章首先自主制备了30件运动文胸,然后使用基于3D打印技术的运动假人模型替代真人实验,并对受试者进行了统一,最后通过动作捕捉设备监测运动假人穿戴不同运动文胸时的减振效果。采集5个不同位置处的乳房位移,评估其竖直方向的位移数据。通过系统地研究各部件的减振机制,为运动文胸的设计和材料选择提供建议。结果表明,在生产商制作和消费者选择运动文胸时,罩杯建议选用弹性模量较大的材料和高度较高的罩杯,肩带建议选用弹性模量较大的材料和长度较短的肩带,底围建议选择涤纶材料和围度较小的底围。 展开更多
关键词 运动文胸 3D打印假人模型 罩杯 肩带 底围 减振效果
在线阅读 下载PDF
基于YOLOv5和改进DeeplabV3+的青藏高原植被提取算法
7
作者 闫储淇 黄建强 《草业学报》 北大核心 2025年第1期41-54,共14页
青藏高原的植被覆盖度是生态研究和环境监测的重要指标。传统的植被覆盖度检测方法在地形简单且植被分布集中的区域效果较好,但在复杂地形下由于成本高、调查范围受限、耗时长等问题,导致植被提取精度受限。近年来,计算机视觉和深度学... 青藏高原的植被覆盖度是生态研究和环境监测的重要指标。传统的植被覆盖度检测方法在地形简单且植被分布集中的区域效果较好,但在复杂地形下由于成本高、调查范围受限、耗时长等问题,导致植被提取精度受限。近年来,计算机视觉和深度学习技术的飞速发展为青藏高原复杂地形下的植被精准提取开辟了新的可能性。本研究提出一种结合YOLOv5和改进DeeplabV3+的双阶段植被提取算法。算法引入基于YOLOv5的植被目标检测模型,以减少背景对第二阶段植被分割任务的干扰;设计新型的DeeplabV3+语义分割模型,以实现精准的植被分割提取。改进的模型引入了轻量级主干网络MobileNetV2、优化了ASPP模块膨胀卷积参数,并集成EMA和CloAttention注意力机制。在青藏高原无人机航拍数据集上的实验结果显示,本算法在交并比(IoU)和像素准确率(PA)上分别达到了90.40%和96.32%,显著超过现有技术,且大幅降低了模型参数。本算法在多种环境条件下均展示了高精度的植被提取能力,可以为青藏高原植被覆盖度的快速、精准测定提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 青藏高原 植被提取 深度学习 YOLOv5 deeplabv3+
在线阅读 下载PDF
一种改进DeepLabV3+的SAR图像建筑分割方法
8
作者 张文武 龙伟军 +1 位作者 陈虹廷 陈逸飞 《无线电工程》 2025年第3期475-483,共9页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相对于光学图像具有一定的穿透能力和全天候连续监测能力等优势,适合更多场景的应用。建筑分割图像对于城市规划、环境监测以及灾害评估等领域具有重要作用。针对SAR图像中建筑分割算法... 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像相对于光学图像具有一定的穿透能力和全天候连续监测能力等优势,适合更多场景的应用。建筑分割图像对于城市规划、环境监测以及灾害评估等领域具有重要作用。针对SAR图像中建筑分割算法特征提取能力不足、分割精度较低的问题,提出一种改进DeepLabV3+的语义分割模型——CFNet。CFNet将传统DeepLabV3+的主干网络Xception修改为MobileNetV2主干网络,以减少模型总参数量并提升运算速度;提出了一种新的结合通道注意力机制和空间注意力机制的交叉注意力机制,以提取浅层和深层特征;改进了网络中提取的浅层和深层特征的融合方式,分别将浅层和深层特征作为辅助引入进行二者的融合,最大程度地利用了网络中的浅层与深层特征,提升了算法的特征提取能力。在SARBuD 1.0数据集上的实验结果表明,CFNet的平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)为80.69%,精确率(Precision)为87.99%,召回率(Recall)为92.05%,F1因子为89.86%,相较于其他多种分割网络,CFNet在SAR图像建筑分割精度上有一定提升。 展开更多
关键词 deeplabv3+模型 合成孔径雷达图像 深度学习 语义分割 特征融合
在线阅读 下载PDF
基于改进DeepLabV3+模型的建筑物提取
9
作者 陈兵 《长江信息通信》 2024年第4期29-31,共3页
针对遥感影像建筑物提取仍然存在提取精度较低的问题,文章基于Deep-LabV3+模型构建了M2-CA-DeepLabV3+模型,该模型首先使用MobileNetV2作为特征提取网络,在很大程度上减少了模型的参数量,提升了模型的特征提取能力;其次通过坐标注意力... 针对遥感影像建筑物提取仍然存在提取精度较低的问题,文章基于Deep-LabV3+模型构建了M2-CA-DeepLabV3+模型,该模型首先使用MobileNetV2作为特征提取网络,在很大程度上减少了模型的参数量,提升了模型的特征提取能力;其次通过坐标注意力机制加强网络模型对建筑特征的学习和特征提取能力。结果表明:该文构建模型表现在不同区域背景下优于原始DeepLabV3+模型交并比、F1分数分别高于原始模型4.14%、3.52%。 展开更多
关键词 建筑物提取 坐标注意力机制 语义分割 deeplabv3+ MobileNetV2
在线阅读 下载PDF
基于改进DeepLabv3+的光伏电站道路识别方法 被引量：1
10
作者 李翠明 王华 +1 位作者 徐龙儿 王龙 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期776-782,I0010,共8页
针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融... 针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融合和空洞深度可分离卷积结合的策略改进空洞空间金字塔池化(ASPP)结构,提高ASPP的信息利用率和模型训练效率;最后,引入注意力机制,提升模型识别精度.结果表明,改进后模型的平均像素准确率为98.06%,平均交并比为95.92%,相比于DeepLabv3+基础模型分别提高了1.79个百分点、2.44个百分点,且高于SegNet、UNet模型.同时,改进后的模型参数量小,实时性好,能够更好地实现光伏电站移动清洁机器人的道路识别. 展开更多
关键词 光伏电站 道路识别 deeplabv3+模型 注意力机制 MobileNetv2
在线阅读 下载PDF
基于注意力机制改进的DeepLabV3+遥感图像分割算法 被引量：1
11
作者 侯艳丽 盖锡林 《微电子学与计算机》 2024年第8期53-61,共9页
DeepLabV3+分割算法具有高效的编解码结构,常用在图像分割任务中。针对DeepLabV3+高分辨率遥感图像语义分割中存在的分割目标边缘不精确和孔洞缺陷问题,提出了一种基于注意力机制改进的DeepLabV3+遥感图像分割算法。构建ECBA(Efficient ... DeepLabV3+分割算法具有高效的编解码结构,常用在图像分割任务中。针对DeepLabV3+高分辨率遥感图像语义分割中存在的分割目标边缘不精确和孔洞缺陷问题,提出了一种基于注意力机制改进的DeepLabV3+遥感图像分割算法。构建ECBA(Efficient Convolutional Block Attention Module)注意力机制,将ECBA添加至DeepLabV3+主干网络Xception,增强其特征提取能力,得到注意力加权的高层特征。同时,将ECBA添加至编码器和解码器的连接支路,得到注意力加权后的低层特征。解码器将两种特征进行特征融合,以增强网络对不同分割目标的边缘以及同一目标内部的感知。实验结果表明,改进后的算法在ISPRS Potsdam数据集上的平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)和F1指数分别达到了79.80%和75.88%,比DeepLabV3+算法提高了11.06%和6.32%。 展开更多
关键词 遥感图像分割 deeplabv3+ 注意力机制 神经网络 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于改进DeepLabv3的自然图像语义分割算法
12
作者 赵晓 王若男 +1 位作者 杨晨 李玥辰 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第2期182-188,共7页
针对DeepLabv3模型对自然图像语义分割时存在的图像局部细节信息丢失导致的误分割和物体边缘分割不完整的问题,提出了一种改进DeepLabv3模型的自然图像语义分割网络,能够以更高的准确率实现自然图像的语义分割.首先,使用ResNet101作为... 针对DeepLabv3模型对自然图像语义分割时存在的图像局部细节信息丢失导致的误分割和物体边缘分割不完整的问题,提出了一种改进DeepLabv3模型的自然图像语义分割网络,能够以更高的准确率实现自然图像的语义分割.首先,使用ResNet101作为骨干网络进行特征提取,把ResNet101网络最后两层提取到的特征图输入到设计的ACMix多重融合模块(ACMix Multiple Fusion Module,AMFM)中,有效获取不同尺度的空间特征信息,将融合之后的结果作为空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)的输入.其次,添加辅助分支模块(Auxiliary Branch Module,ABM),将ResNet101网络第三层提取到的特征图输入到ABM中,有效提取更丰富的边缘特征信息.最后,将主分支和辅助分支的结果融合作为输出,融合后的输出不仅追踪到了不同尺度的空间特征信息,而且提取到了完整的边缘特征信息,从而使模型更有效地提高分割精度.PASCAL VOC 2012数据集的结果表明,改进后的模型相比于原模型分割精度提升了3.21%,与其它网络模型相比,也具有较好的分割精度. 展开更多
关键词 语义分割 deeplabv3 多尺度特征融合
在线阅读 下载PDF
基于DeepLabv3+的船体结构腐蚀检测方法
13
作者 向林浩 方昊昱 +2 位作者 周健 张瑜 李位星 《船海工程》 北大核心 2024年第2期30-34,共5页
利用图像识别方法对无人机、机器人所采集的实时图像开展船体结构腐蚀检测,可有效提高检验检测效率和数字化、智能化水平,具有极大的应用价值和潜力,将改变传统的船体结构检验检测方式。提出一种基于DeepLabv3+的船体结构腐蚀检测模型,... 利用图像识别方法对无人机、机器人所采集的实时图像开展船体结构腐蚀检测,可有效提高检验检测效率和数字化、智能化水平,具有极大的应用价值和潜力,将改变传统的船体结构检验检测方式。提出一种基于DeepLabv3+的船体结构腐蚀检测模型,通过收集图像样本并进行三种腐蚀类别的分割标注,基于DeepLabv3+语义分割模型进行网络的训练,预测图片中腐蚀的像素点类别和区域,模型在测试集的精准率达到52.92%,证明了使用DeepLabv3+检测船体腐蚀缺陷的可行性。 展开更多
关键词 船体结构 腐蚀检测 深度学习 deeplabv3+
在线阅读 下载PDF
基于DeepLabv3+的太阳能电池板污染面积分割与计算算法研究
14
作者 耿欣 娄清辉 +3 位作者 冯康康 潘天航 杨玉 朱旻昊 《新能源科技》 2024年第3期20-24,共5页
在露天环境中运行的太阳能电池板易受积尘等污染物覆盖的影响,进而降低其发电效率。为了定量评估污染物对太阳能电池板表面污染的程度,文章采用DeepLabv3+语义分割模型对太阳能电池板污染面积进行分割与计算。首先,通过训练DeepLabv3+模... 在露天环境中运行的太阳能电池板易受积尘等污染物覆盖的影响,进而降低其发电效率。为了定量评估污染物对太阳能电池板表面污染的程度,文章采用DeepLabv3+语义分割模型对太阳能电池板污染面积进行分割与计算。首先,通过训练DeepLabv3+模型,实现对太阳能电池板图像的精确分割,从而提取出污染区域。然后,通过计算污染区域像素点总数占整块太阳能电池板图像像素点总数的比例,量化污染物的面积。最后,在实际场景中的实验表明,DeepLabv3+分割太阳能电池板污染物的精准率、F1得分和平均准确率分别达到97.17%、96.45%和96.79%。该方法为太阳能电池板的维护管理和效率优化提供了科学依据。 展开更多
关键词 deeplabv3+ 太阳能电池板 面积分割
在线阅读 下载PDF
自适应组合滤波算法在3D假肢模型中的应用
15
作者 崔凤英 李佩佩 曹梦龙 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期135-141,共7页
针对经典统计滤波算法无法自适应选取参数以及传统双边滤波算法难以兼顾保特征和光顺性的问题,提出一种自适应组合滤波算法。首先引入基于局部点云体积的自适应标准差倍数以灵活滤除假肢点云大尺度噪声;在滤除大尺度噪声的基础上,引入... 针对经典统计滤波算法无法自适应选取参数以及传统双边滤波算法难以兼顾保特征和光顺性的问题,提出一种自适应组合滤波算法。首先引入基于局部点云体积的自适应标准差倍数以灵活滤除假肢点云大尺度噪声;在滤除大尺度噪声的基础上,引入一种新的协方差矩阵加权方式,提高估计点云法向的准确性,并通过法向夹角变化程度的均值对特征权重因子进行改进,增强双边滤波因子的保特征性,旨在光顺三维假肢模型小尺度噪声。与单独使用统计滤波、双边滤波相比,所提算法在3个假肢模型的最大误差E_(max)至少降低了5%;平均误差E_(ave)至少降低了6.9%。仿真结果表明,该改进算法在有效剔除假肢模型大尺度噪声的同时又避免了过光顺和去噪不彻底,可以较好地保持模型中的几何特征。 展开更多
关键词 自适应策略 滤波算法 3D假肢 模型重建
在线阅读 下载PDF
基于DeepLabV3+的甲骨拓片图像文字分割方法
16
作者 史小松 代记圆 《信息技术与信息化》 2024年第4期216-220,共5页
为将甲骨拓片中的文字和背景有效分割,提出一种基于深度可分离卷积网络DeepLabV3+的甲骨文拓片图像文字分割方法,实验使用了包含9800张甲骨文拓片图像的数据集进行训练和测试。结果表明,提出的方法在进行甲骨文拓片文字分割时具有较高... 为将甲骨拓片中的文字和背景有效分割,提出一种基于深度可分离卷积网络DeepLabV3+的甲骨文拓片图像文字分割方法,实验使用了包含9800张甲骨文拓片图像的数据集进行训练和测试。结果表明,提出的方法在进行甲骨文拓片文字分割时具有较高的准确率,能为甲骨文字的识别、甲骨图片的缀合等提供一定的基础数据。 展开更多
关键词 甲骨文拓片 图像文字分割 深度学习 deeplabv3+ 数据集
在线阅读 下载PDF
基于机器学习模型FY⁃3D MWRI海面风速反演
17
作者 张云 韩天辉 +3 位作者 孟婉婷 杨树瑚 周绍辉 韩彦岭 《上海航天（中英文）》 CSCD 2024年第4期120-132,172,共14页
风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(MWRI)L1级亮温数据可用于全球海面风速反演,本文讨论了在晴空区和云区使用多元线性统计回归模型和机器学习模型反演海面风速的情况,在晴空区将4 d测试集分别放入多元线性统计回归模型,采用随机森林(RF),... 风云三号D星(FY-3D)微波成像仪(MWRI)L1级亮温数据可用于全球海面风速反演,本文讨论了在晴空区和云区使用多元线性统计回归模型和机器学习模型反演海面风速的情况,在晴空区将4 d测试集分别放入多元线性统计回归模型,采用随机森林(RF),支持向量回归(SVR),卷积神经网络(CNN)和Stacking融合(SF)模型对海面风速进行反演,最优的均方根误差(RMSE)分别为1.56、1.31、1.24、1.29和1.27 m/s;在云区2 d测试集上的最优RMSE分别为2.12、1.98、1.87、1.89和1.89 m/s。为了进一步验证晴空区海面风速反演的可靠性,选取美国国家浮标数据中心(NDBC)实测的浮标风速对海面反演风速进行验证,CNN反演风速与NDBC实测风速的RMSE为0.74 m/s,决定系数(R^(2))为0.80;SF反演风速与NDBC实测风速的RMSE为0.85 m/s,R^(2)为0.74。结果证实了通过机器学习模型能够很好地完成FY-3D MWRI亮温反演全球海面风速的任务。 展开更多
关键词 风云三号D星(FY-3D) 微波成像仪(MWRI) 海面风速反演 机器学习 Stacking融合(SF)模型
在线阅读 下载PDF
基于Delft3D的珠江前航道尸体模型漂移轨迹预测
18
作者 程香菊 陈泽海 +3 位作者 李斌 李旭 毕锦进 王龙威 《人民珠江》 2024年第5期65-74,共10页
为预测珠江前航道中尸体的漂移轨迹,帮助当地水警确定溺亡者尸体的具体位置,利用Delft3D构建珠江前航道水动力模型,并使用尸体模型进行了多次现场漂移试验。通过对珠江前航道表层流速进行拟合,建立了尸体模型漂移的预测模型,R^(2)为0.8... 为预测珠江前航道中尸体的漂移轨迹,帮助当地水警确定溺亡者尸体的具体位置,利用Delft3D构建珠江前航道水动力模型,并使用尸体模型进行了多次现场漂移试验。通过对珠江前航道表层流速进行拟合,建立了尸体模型漂移的预测模型,R^(2)为0.88。研究结果表明,珠江前航道释放的尸体模型受潮汐和径流作用沿河道做往复运动,并呈逐渐漂向下游的趋势;漂移模型验证中尸体模型的漂移速度和方向基本与潮流一致,模拟结果的误差在1 km以内,终点距离误差率小于15%;实例验证中成年女性尸体的模拟结果误差约为300 m;游船所引起的波浪力等外力导致漂移轨迹呈现出南北方向性的偏差,需要进一步提升模拟效果。该漂移模型的推导模式同样适用于其他感潮河段,可使尸体的漂移轨迹变得可测,为尸体打捞工作和警方的案件处理提供了便利和参考。 展开更多
关键词 Delft3D 感潮河段 漂移轨迹 预测模型 拟合
在线阅读 下载PDF
基于改进DeepLabV3+的引导式道路提取方法及在震源点位优化中的应用 被引量：1
19
作者 曹凯奇 张凌浩 +3 位作者 徐虹 吴蔚 文武 周航 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期128-142,共15页
为解决自动识别方法在道路提取时存在漏提、错提现象,提出一种引导式道路提取方法提高修正效率。在DeepLabV3+原有输入通道(3通道)的基础上添加额外输入通道(第4通道),将道路的4个极点转化为二维高斯热图后作为额外通道输入网络,网络以... 为解决自动识别方法在道路提取时存在漏提、错提现象,提出一种引导式道路提取方法提高修正效率。在DeepLabV3+原有输入通道(3通道)的基础上添加额外输入通道(第4通道),将道路的4个极点转化为二维高斯热图后作为额外通道输入网络,网络以极点作为引导信号,使网络适用于引导式道路提取任务;设计并行多分支模块,提取上下文信息,增强网络特征提取能力;融合类均衡二值交叉熵和骰子系数组成新的复合损失函数进行训练缓解正负样本不均衡问题。在公共Deepglobe数据集和西南某区域三维实际数据集上对本文网络进行验证,在Deepglobe上的像素精确度PA、交并比IOU、F1分数分别达到82.29%、68.81%和81.52%;在西南某区域三维数据集上PA、IOU、F1分别达到89.05%、81.01%和89.51%。实际应用表明:该方法能够有效提高道路识别精度,道路符合率达到85%以上,为后续震源点布设提供准确的信息。 展开更多
关键词 道路拾取 深度学习 deeplabv3+ 震源点布设
在线阅读 下载PDF
基于3D还原模型的驾驶舱眼位点反推
20
作者 蒋维安 刘茜 《科技通报》 2024年第2期95-100,共6页
为获得飞机驾驶舱眼位点数据,本文研究了驾驶舱眼位点的反推。首先,通过建立某综合程序训练器的3D还原模型和简易飞机驾驶员模型,反推实际眼位点;其次,对实际眼位点和标准要求的参考眼位点进行对比分析,得到预测误差;最后将真实驾驶舱... 为获得飞机驾驶舱眼位点数据,本文研究了驾驶舱眼位点的反推。首先,通过建立某综合程序训练器的3D还原模型和简易飞机驾驶员模型,反推实际眼位点;其次,对实际眼位点和标准要求的参考眼位点进行对比分析,得到预测误差;最后将真实驾驶舱实测数据与该训练器数据进行对比分析,得到实际误差进行验证。结果表明:预测误差与实际误差相符,在纵向上预测误差为105.2 mm,实际误差为80 mm,在垂直和水平方向上存在细微误差。通过3D还原模型反推眼位点的方法能够反应综合程序训练器与真实驾驶舱之间存在的误差,可作为综合程序训练器鉴定等工作的参考依据。 展开更多
关键词 3D还原模型 飞机驾驶舱眼位点 飞机综合程序训练器 设备鉴定
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 97 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部