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基于改进YOLOv4-tiny的无人机影像枯死树木检测算法
被引量：
2
1
作者
金远航
徐茂林
郑佳媛
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2023年第1期90-98,共9页
针对目前枯死树木检测主要依赖人工实地勘察,容易受到森林地形限制、勘察效率低、易发生危险等问题,提出一种引进注意力机制及空间金字塔池化的YOLOv4-tiny枯死树木检测算法。首先,该方法在模型的Backbone部分后引入空间金字塔池化(spat...
针对目前枯死树木检测主要依赖人工实地勘察,容易受到森林地形限制、勘察效率低、易发生危险等问题,提出一种引进注意力机制及空间金字塔池化的YOLOv4-tiny枯死树木检测算法。首先,该方法在模型的Backbone部分后引入空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)结构,融合局部和全局特征,丰富模型的特征表达能力;其次,使用ELU替换模型中原激活函数LeakyReLU,使得激活函数单侧饱和,能够更好地收敛,提升模型鲁棒性;最后,将注意力机制ECANet引入模型中,加强网络对图像中重要信息的学习,提升网络的性能。实验利用无人机采集辽南某风景区山林的树木影像,并使用不同模型对其中枯死树木进行检测。通过实验结果表明,改进算法检测精度达到93.25%,相比于YOLOv4-tiny,YOLOv4,SSD和文献[8]算法,精度分别提升9.58%,12.57%,10.54%和4.87%,能够较好地实现对于枯死树木的检测。
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关键词
枯死树木
YOLOv4-tiny
注意力机制
SPP
elu激活函数
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职称材料
基于ABiGRU的铣刀磨损监测方法研究
被引量：
1
2
作者
刘超
王宸
+1 位作者
张秀峰
鲁旭祥
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期679-686,共8页
为了准确监测铣削加工过程中刀具磨损程度,提出了一种基于双向门控循环神经网络融合注意力机制(ABiGRU)的刀具磨损监测模型。在该监测模型中,通过对振动、力和声发射传感器采集到的时序数据进行时域、频域和时频域分析,使用spearman相...
为了准确监测铣削加工过程中刀具磨损程度,提出了一种基于双向门控循环神经网络融合注意力机制(ABiGRU)的刀具磨损监测模型。在该监测模型中,通过对振动、力和声发射传感器采集到的时序数据进行时域、频域和时频域分析,使用spearman相关系数提取与后刀面平均磨损量强相关的20维特征。引入ELU激活函数来优化BiGRU网络,解决梯度消失问题;利用内部注意力机制提升模型对于重要特征信息的捕捉能力,快速实现从特征到刀具磨损值的映射。通过与RNN、LSTM、GRU、BiLSTM和BiGRU进行的对比分析,结果表明:该模型能够准确地表征刀具磨损程度,并使模型的精度和效率得到了较大的提高。
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关键词
计量学
刀具磨损监测
双向门控循环神经网络
注意力机制
特征提取
elu激活函数
梯度消失
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职称材料
题名
基于改进YOLOv4-tiny的无人机影像枯死树木检测算法
被引量：
2
1
作者
金远航
徐茂林
郑佳媛
机构
辽宁科技大学土木工程学院
出处
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2023年第1期90-98,共9页
基金
国家重点研发计划项目“金属非金属矿山重大灾害治灾机理及防控技术研究”(编号:2016YFC0801600)资助。
文摘
针对目前枯死树木检测主要依赖人工实地勘察,容易受到森林地形限制、勘察效率低、易发生危险等问题,提出一种引进注意力机制及空间金字塔池化的YOLOv4-tiny枯死树木检测算法。首先,该方法在模型的Backbone部分后引入空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)结构,融合局部和全局特征,丰富模型的特征表达能力;其次,使用ELU替换模型中原激活函数LeakyReLU,使得激活函数单侧饱和,能够更好地收敛,提升模型鲁棒性;最后,将注意力机制ECANet引入模型中,加强网络对图像中重要信息的学习,提升网络的性能。实验利用无人机采集辽南某风景区山林的树木影像,并使用不同模型对其中枯死树木进行检测。通过实验结果表明,改进算法检测精度达到93.25%,相比于YOLOv4-tiny,YOLOv4,SSD和文献[8]算法,精度分别提升9.58%,12.57%,10.54%和4.87%,能够较好地实现对于枯死树木的检测。
关键词
枯死树木
YOLOv4-tiny
注意力机制
SPP
elu激活函数
Keywords
dead tree
YOLOv4-tiny
attention mechanism
SPP
elu
activation function
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于ABiGRU的铣刀磨损监测方法研究
被引量：
1
2
作者
刘超
王宸
张秀峰
鲁旭祥
机构
湖北汽车工业学院
上海市智能制造与机器人重点实验室
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期679-686,共8页
基金
国家科技重大专项(2018ZX04027001)
教育部人文社科项目(20YJCZH150)
+2 种基金
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划(T2020018)
汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室基金(ZDK1201703)
湖北汽车工业学院博士基金(BK201905)。
文摘
为了准确监测铣削加工过程中刀具磨损程度,提出了一种基于双向门控循环神经网络融合注意力机制(ABiGRU)的刀具磨损监测模型。在该监测模型中,通过对振动、力和声发射传感器采集到的时序数据进行时域、频域和时频域分析,使用spearman相关系数提取与后刀面平均磨损量强相关的20维特征。引入ELU激活函数来优化BiGRU网络,解决梯度消失问题;利用内部注意力机制提升模型对于重要特征信息的捕捉能力,快速实现从特征到刀具磨损值的映射。通过与RNN、LSTM、GRU、BiLSTM和BiGRU进行的对比分析,结果表明:该模型能够准确地表征刀具磨损程度,并使模型的精度和效率得到了较大的提高。
关键词
计量学
刀具磨损监测
双向门控循环神经网络
注意力机制
特征提取
elu激活函数
梯度消失
Keywords
metrology
tool wear monitoring
bidirectional gated recurrent unit
attention mechanism
feature extraction
elu
activation function
gradient disappearance
分类号
TB92 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv4-tiny的无人机影像枯死树木检测算法
金远航
徐茂林
郑佳媛
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ABiGRU的铣刀磨损监测方法研究
刘超
王宸
张秀峰
鲁旭祥
《计量学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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