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基于分层消息传递机制的低复杂度LDPC译码算法 被引量：6
1
作者 周帆 牛琳琳 田秉禾 《弹箭与制导学报》 北大核心 2020年第4期110-112,117,共4页
为加快LDPC译码的收敛速度,降低译码算法复杂度,将分层消息传递机制和NMS算法相结合,提出了一种基于分层消息传递机制的低复杂度LDPC译码算法,该算法从根本上改变了NMS算法的传递机制。仿真结果表明,该算法比传统LDPC译码算法收敛速度快... 为加快LDPC译码的收敛速度,降低译码算法复杂度,将分层消息传递机制和NMS算法相结合,提出了一种基于分层消息传递机制的低复杂度LDPC译码算法,该算法从根本上改变了NMS算法的传递机制。仿真结果表明,该算法比传统LDPC译码算法收敛速度快,且复杂度较低。 展开更多
关键词 LDPC码 收敛速度 低复杂度 nms算法
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Nelder-Mead单纯形算法改进及在气象上的应用 被引量：2
2
作者 张正秋 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期584-589,共6页
Nelder-Mead Simplex(NMS)算法是一种查找多元函数局地最小值的无微分算法,在现代科学计算中得到广泛应用,该文提出了一种对NMS算法的改进方法。改进后,大大简化了其计算过程,提高了该算法的收敛速度。利用改进后的算法对陆面过程参数... Nelder-Mead Simplex(NMS)算法是一种查找多元函数局地最小值的无微分算法,在现代科学计算中得到广泛应用,该文提出了一种对NMS算法的改进方法。改进后,大大简化了其计算过程,提高了该算法的收敛速度。利用改进后的算法对陆面过程参数进行了拟合计算,结果表明:改进的NMS算法对非线性公式具有非常高的拟合精度,可将其应用于气象学上非线性问题计算或非线性方程组求解。 展开更多
关键词 nms算法 改进 无微分 气象学 非线性应用
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基于MSRCR与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法 被引量：6
3
作者 孙卫红 杨程杰 +2 位作者 邵铁锋 梁曼 郑健 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期58-65,共8页
针对目前人工选茧误选率高、效率低的问题,本文以上车茧、黄斑茧、烂茧为研究对象,提出一种基于多尺度色彩恢复算法与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法。首先,将原始图像进行低通滤波,并乘以色彩恢复因子,在多尺度内恢复蚕茧色彩与表... 针对目前人工选茧误选率高、效率低的问题,本文以上车茧、黄斑茧、烂茧为研究对象,提出一种基于多尺度色彩恢复算法与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法。首先,将原始图像进行低通滤波,并乘以色彩恢复因子,在多尺度内恢复蚕茧色彩与表面细节信息,得到多尺度高频细节图像。其次,通过修改YOLOv3算法主干特征提取网络中的残差层引入注意力机制,对卷积后特征图中的分支特征重新标定,增大有效特征的权重。最后,在非极大值抑制算法基础上增加一项得分与相邻框重合度计算过程,筛除YOLOv3后期无效预测框,实现群体蚕茧种类识别。实验结果表明,本文算法的均值平均精度达到85.52%,相较于YOLOv3增加4.85%。 展开更多
关键词 蚕茧 智能识别 MSRCR算法 YOLOv3算法 注意力机制 nms算法
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基于Nelder-Mead算法的机器人主动嗅觉室内时变污染源定位 被引量：4
4
作者 周晅毅 王富玉 +1 位作者 杨流阔 顾明 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期812-820,共9页
将Nelder-Mead(NM)算法与机器人主动嗅觉相结合,对室内衰减型和周期型两种时变污染源开展定位研究。首先通过计算流体动力学(CFD)模拟得到这两种时变污染源的浓度场,然后利用NM算法对其定位。结果表明,两种时变污染源的定位成功率均在80... 将Nelder-Mead(NM)算法与机器人主动嗅觉相结合,对室内衰减型和周期型两种时变污染源开展定位研究。首先通过计算流体动力学(CFD)模拟得到这两种时变污染源的浓度场,然后利用NM算法对其定位。结果表明,两种时变污染源的定位成功率均在80%以上。对机器人数量、响应时间和最大搜索步数这三个影响因素进行讨论,通过分析发现当室内面积为100 m2左右时,机器人数量为5个、响应时间为2 s、最大搜索步数为50步定位效果最好。 展开更多
关键词 机器人主动嗅觉 nm算法 时变污染源 计算流体动力学模拟
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基于YOLO V3算法的输电线路鸟类检测 被引量：14
5
作者 邹聪 梁永全 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第10期164-167,241,共5页
为了精准检测输电线路周围的鸟类数目,及时驱鸟以确保线路的正常运行,对YOLO V3算法提出两点改进:将原网络中52×52尺度的特征图进行2倍上采样后与第二个残差块拼接,建立特征融合的检测层,提高算法对小目标的检测精确率;通过计算检... 为了精准检测输电线路周围的鸟类数目,及时驱鸟以确保线路的正常运行,对YOLO V3算法提出两点改进:将原网络中52×52尺度的特征图进行2倍上采样后与第二个残差块拼接,建立特征融合的检测层,提高算法对小目标的检测精确率;通过计算检测框对应的比例因子更新检测框的置信分数,对非极大值抑制算法NMS进行优化,提升模型对遮挡鸟类的检测能力。实验结果表明该模型精确率可达88.36%,可以有效地检测输电线路周围的鸟类数目。 展开更多
关键词 输电线路 鸟类检测 YOLO V3 特征融合 nms算法
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FS-YOLOv5:轻量化红外目标检测方法 被引量：26
6
作者 黄磊 杨媛 +2 位作者 杨成煜 杨威 李耀华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第9期215-224,共10页
针对传统目标识别算法复杂场景下的道路目标识别精度低、实时性差、小目标检测难度大等问题,提出了基于红外场景下FS-YOLOv5轻量化模型。采用单阶段目标检测网络YOLOv5s作为基础网络,提出了一种新的FSMobileNetV3网络代替原网络中的CSPD... 针对传统目标识别算法复杂场景下的道路目标识别精度低、实时性差、小目标检测难度大等问题,提出了基于红外场景下FS-YOLOv5轻量化模型。采用单阶段目标检测网络YOLOv5s作为基础网络,提出了一种新的FSMobileNetV3网络代替原网络中的CSPDarknet主干网络来提取特征图像;在原网络CIoU损失函数的基础上引入Power变换,替换为α-CIoU,提高网络对小目标的检测能力;将K-means++聚类算法应用在FLIR红外数据集上重新生成Anchor,最后利用DIoU-NMS替换原网络的NMS后处理方法,改善对遮挡物体的检测能力,降低了模型的漏检率。通过在FLIR红外数据集上的消融实验验证了FS-YOLOv5轻量化算法满足红外场景下的道路目标检测任务,与原网络相比,在平均精度仅降低0.37个百分点的前提下,FS-YOLOv5模型的大小减少了26%,参数量减少了29%,检测速度提升了11 FPS,满足了在不同场景下移动端部署的需求。 展开更多
关键词 轻量化 红外目标检测 损失函数 nms算法 YOLOv5
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基于深度学习和遥感影像的松材线虫病疫松树目标检测 被引量：18
7
作者 汪晨 张辉辉 +1 位作者 乐继旺 赵帅 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期84-89,共6页
针对传统的松材线虫病大范围监测方法耗费高、效率低的问题,研究基于高分辨率无人机遥感影像,采用深度学习方法对病疫区染病松树进行目标检测及地理定位.建立病疫松树样本数据集,采用YOLO目标检测模型,通过锚框尺寸重算、模型迁移学习... 针对传统的松材线虫病大范围监测方法耗费高、效率低的问题,研究基于高分辨率无人机遥感影像,采用深度学习方法对病疫区染病松树进行目标检测及地理定位.建立病疫松树样本数据集,采用YOLO目标检测模型,通过锚框尺寸重算、模型迁移学习等方法进行样本训练.将大幅影像进行滑窗分割、逐个检测、NMS重叠处理、坐标转换之后,得到研究区内染病松树的数量及其精确坐标.实验结果表明,本研究算法的准确率为84.8%,召回率为81.7%.本研究算法相比传统的目视解译方法,精度接近,但耗时仅为目视解译方法的1/4,更能满足管理部门对松材线虫病害防治大范围、高精度、快速识别的要求. 展开更多
关键词 松材线虫病 遥感影像 深度学习 YOLOv3 聚类统计 nms算法
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基于回归置信度的多尺度精确人脸检测 被引量：2
8
作者 于贤杰 张建伟 杨梦龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第1期59-64,共6页
在大多数受限情况下人脸检测已经有了许多有效方案,但对于人脸尺度变化极大、小人脸,以及模糊、遮挡、光照等非受限环境的人脸检测问题,仍面临更多挑战。针对以上问题,提出一种多尺度卷积神经网络模型。在R-FCN网络的基础上进行改进,以... 在大多数受限情况下人脸检测已经有了许多有效方案,但对于人脸尺度变化极大、小人脸,以及模糊、遮挡、光照等非受限环境的人脸检测问题,仍面临更多挑战。针对以上问题,提出一种多尺度卷积神经网络模型。在R-FCN网络的基础上进行改进,以多尺度特征替代单一特征,使网络对多尺度信息更加敏感,在预测阶段同时输出分类置信度与回归置信度,改进非极大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法,提出基于回归置信度的NMS算法。在WIDER FACE数据集上训练模型,在FDDB与WIDER FACE人脸评测库进行实验,实验结果表明,召回率、准确率等指标均优于其它人脸检测算法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 多尺度 回归置信度 nms算法 人脸检测
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基于深度学习的大型陨石坑识别方法研究 被引量：8
9
作者 郑磊 胡维多 刘畅 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期994-1004,共11页
陨石坑是天体表面最为显著的地形特征,传统陨石坑识别方法主要是对小型陨石坑正负样本的二分类问题研究,且效率和精度均不高。以星体宏观视角下的大型陨石坑作为研究对象,结合图像处理和神经网络等方面的知识,创建了来自不同数据源的陨... 陨石坑是天体表面最为显著的地形特征,传统陨石坑识别方法主要是对小型陨石坑正负样本的二分类问题研究,且效率和精度均不高。以星体宏观视角下的大型陨石坑作为研究对象,结合图像处理和神经网络等方面的知识,创建了来自不同数据源的陨石坑样本数据库,研究了数据源对网络模型泛化能力的影响,提出了一种效率更高的陨石坑多分类识别方法。在非极大值抑制(NMS)算法基础上,提出了一种精度更高的陨石坑检测算法。经过参数优化和实验验证,构建的基于深度学习的多尺度多分类陨石坑自动识别网络框架取得了较高的准确率,在同源验证集上识别率可达0.985,在异源验证集上识别率可达0.863,并且有效改善了目标检测时检测框冗余及误检测的问题。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 陨石坑识别 非极大值抑制(nms)算法 目标检测
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基于FPGA的LDPC译码器的设计与实现 被引量：3
10
作者 王兰珠 李锦明 《电子测量技术》 北大核心 2022年第1期22-27,共6页
为提高译码性能,基于CCSDS标准中应用于近地空间的(8176,7154)LDPC码,根据归一化最小和译码算法理论,设计实现了尺度因子可变的LDPC译码器。本次译码器的设计主要对校验结点量化数据进行优化处理,设计实现了尺度因子随迭代次数变化而变... 为提高译码性能,基于CCSDS标准中应用于近地空间的(8176,7154)LDPC码,根据归一化最小和译码算法理论,设计实现了尺度因子可变的LDPC译码器。本次译码器的设计主要对校验结点量化数据进行优化处理,设计实现了尺度因子随迭代次数变化而变化,且尺度因子值以2的倍数为基数,采用右移相加代替校验结点数据与尺度因子的乘法运算,简化硬件实现。此外,增加了译码校验模块来检验经校验结点与变量结点迭代计算后的码字是否译码成功,译码成功或到达设定的最大迭代次数后将数据发出。基于FPGA设计实现了LDPC译码器,其中硬件设计中采用部分并行的译码电路,合理利用硬件资源。在信噪比为1.8、最大迭代次数为15时,通过仿真及板级验证,并对比尺度因子值为0.5、0.75及尺度因子可变时的译码结果,证明了可变尺度因子NMS译码算法可以实现译码功能且具有较好的译码性能。 展开更多
关键词 LDPC码 译码器 可变尺度因子 nms译码算法 FPGA
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