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基于改进HRNet和椭圆拟合的PDC钻头复合片磨损定级方法: 1; 作者程占波熊凌 +3 位作者丁昕陈刚叶道辉李姝凡《石油机械》北大核心 2025年第8期25-34,43,共11页; 针对目前PDC钻头复合片磨损定级存在效率低、标准性差、精度不足等问题,提出一种基于改进HRNet和椭圆拟合的磨损定级方法。使用语义分割算法对复合片轮廓进行提取,使用深度可分离卷积替换HRNet网络的普通卷积,对网络特征提取层的4个不... 展开更多; 关键词 PDC钻头复合片磨损定级 hrnet网络模型椭圆拟合 CGAF模块语义分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

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。... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CBAM-U-HRNet模型和Sentinel-2数据的棉花种植地块提取被引量：4: 3; 作者靳宁孙林 +3 位作者张东彦张选李毅姚宁《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期159-168,共10页; 棉花是我国重要的经济作物和战略储备物资,及时、准确地获取棉花空间分布信息对于棉花产量预测、农业政策的制定与调整具有重要意义。针对高分辨率遥感影像获取难度大以及传统机器学习对特征信息利用不足的问题,本文以新疆南部地区图木... 展开更多; 关键词棉花种植地块提取注意力机制 CBAM-U-hrnet模型 Sentinel-2; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型被引量：2: 4; 作者苏亚婷刘翠响《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期583-588,共6页; 针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络(HRNet)和图卷积网络(GCN)的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然... 展开更多; 关键词图卷积网络高分辨率网络人体重建多人线性蒙皮模型残差块; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进HRNet和椭圆拟合的PDC钻头复合片磨损定级方法: 1; 作者程占波熊凌丁昕陈刚叶道辉李姝凡; 机构武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北开放大学机电工程学院中石化江钻石油机械有限公司; 出处《石油机械》北大核心 2025年第8期25-34,43,共11页; 基金国家自然科学基金项目“参数整定量化控制系统分析与设计”(62173261) 湖北省重点研发计划项目“煤化工长寿命锁渣阀的研制”(2023BAB003)。; 文摘针对目前PDC钻头复合片磨损定级存在效率低、标准性差、精度不足等问题,提出一种基于改进HRNet和椭圆拟合的磨损定级方法。使用语义分割算法对复合片轮廓进行提取,使用深度可分离卷积替换HRNet网络的普通卷积,对网络特征提取层的4个不同分辨率输出通过CGAF模块进行特征融合,同时对融合特征图引入EMA注意力模块。通过RANSAC椭圆拟合算法进行数据预处理、拟合椭圆筛选及内点补充,进而提高分割复合片的拟合精度。并对复合片进行磨损定级。试验结果表明:改进后的HRNet网络平均交并比、类别平均像素准确率与原HRNet网络相比达到97.60%和98.79%,参数量降低72%,模型大小减小70%,定级准确率达到96.5%,单张复合片定级所需平均时间仅为0.261 s。所得结论可为油田降低钻井成本提供理论参考。; 关键词 PDC钻头复合片磨损定级 hrnet网络模型椭圆拟合 CGAF模块语义分割; Keywords PDC cutter wear grading hrnet network model ellipse fitting CGAF module semantic seg‐mentation; 分类号 TE921 [石油与天然气工程—石油机械设备]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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; 机构陕西交通职业技术学院陕西交通电子工程科技有限公司; 出处《现代电子技术》北大核心 2025年第18期119-124,共6页; 基金西安2025年度社会科学规划基金(25TY05)。; 文摘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。; 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; Keywords hrnet model two-stream pyramid graph convolutional network time convolutional network human motion recognition image analysis; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CBAM-U-HRNet模型和Sentinel-2数据的棉花种植地块提取被引量：4: 3; 作者靳宁孙林张东彦张选李毅姚宁; 机构山西能源学院资源与环境工程系安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心西北农林科技大学机械与电子工程学院新疆生产建设兵团第三师农业科学研究所西北农林科技大学水利与建筑工程学院; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期159-168,共10页; 基金山西省基础研究计划自然科学研究面上项目(202203021221231)。; 文摘棉花是我国重要的经济作物和战略储备物资,及时、准确地获取棉花空间分布信息对于棉花产量预测、农业政策的制定与调整具有重要意义。针对高分辨率遥感影像获取难度大以及传统机器学习对特征信息利用不足的问题,本文以新疆南部地区图木舒克市为目标区域,提出一种以U-HRNet为基本框架,融合CBAM注意力机制的CBAM-U-HRNet棉花种植地块提取模型。选择U-Net、HRNet和U-HRNet作为对比模型,评估CBAM-U-HRNet模型在Sentinel-2(10 m)和GF-2(1 m)2种空间分辨率数据集上的表现以及在棉花地块提取的优势。结果表明,基于Sentinel-2遥感影像的CBAM-U-HRNet组合模型对棉花地块的提取精度最优,mIoU和mPA分别达到92.78%和95.32%。与Sentinel-2数据集相比,空间分辨率更高的GF-2数据在HRNet、U-Net和U-HRNet网络上取得了更高的精度。对于两种不同空间分辨率的数据集,基于CBAM-U-HRNet模型的棉花地块提取精度较为接近,表明CBAM-U-HRNet模型能够减少由于数据集空间分辨率不同导致的错分。与随机森林算法相比,CBAM-U-HRNet模型对棉花地块提取的准确率更高。研究结果可以为干旱地区棉花识别与种植地块快速提取提供技术支撑。; 关键词棉花种植地块提取注意力机制 CBAM-U-hrnet模型 Sentinel-2; Keywords cotton planting area classification attention mechanism CBAM U hrnet model Sentinel 2; 分类号 S127 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型被引量：2: 4; 作者苏亚婷刘翠响; 机构河北工业大学电子信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期583-588,共6页; 基金河北省自然科学基金资助项目(F2020202045)。; 文摘针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络(HRNet)和图卷积网络(GCN)的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然后使用GCN来捕获特征之间隐式的空间线索以获得空间精确的特征表示,最后使用此特征来预测多人线性蒙皮模型(SMPL)的参数以得到更加准确的重建结果;同时为了有效解决人体头部姿态翻转的问题,对SMPL的关节点重新进行了定义,在原有关节的基础上增加对头部关节点的定义。实验结果表明,所提模型能够准确地重建出三维人体,在2D数据集LSP上的重建准确率达到了92.41%,在3D数据集MPI-INF-3DHP上的关节误差和重建误差也大幅降低,平均误差仅分别为97.73 mm和64.63 mm,验证了所提模型在人体重建领域的有效性。; 关键词图卷积网络高分辨率网络人体重建多人线性蒙皮模型残差块; Keywords Graph Convolutional Network(GCN) High-Resolution Net(hrnet) human reconstruction Skinned Multi-Person Linear model(SMPL) residual block; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进HRNet和椭圆拟合的PDC钻头复合片磨损定级方法	程占波熊凌丁昕陈刚叶道辉李姝凡	《石油机械》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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	任宇飞刘海林	《现代电子技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CBAM-U-HRNet模型和Sentinel-2数据的棉花种植地块提取	靳宁孙林张东彦张选李毅姚宁	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型	苏亚婷刘翠响	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料