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Optimization and Deployment of Memory-Intensive Operations in Deep Learning Model on Edge
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作者 Peng XU Jianxin ZHAO Chi Harold LIU 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第2期3-12,共10页
As a large amount of data is increasingly generated from edge devices,such as smart homes,mobile phones,and wearable devices,it becomes crucial for many applications to deploy machine learning modes across edge device... As a large amount of data is increasingly generated from edge devices,such as smart homes,mobile phones,and wearable devices,it becomes crucial for many applications to deploy machine learning modes across edge devices.The execution speed of the deployed model is a key element to ensure service quality.Considering a highly heterogeneous edge deployment scenario,deep learning compiling is a novel approach that aims to solve this problem.It defines models using certain DSLs and generates efficient code implementations on different hardware devices.However,there are still two aspects that are not yet thoroughly investigated yet.The first is the optimization of memory-intensive operations,and the second problem is the heterogeneity of the deployment target.To that end,in this work,we propose a system solution that optimizes memory-intensive operation,optimizes the subgraph distribution,and enables the compiling and deployment of DNN models on multiple targets.The evaluation results show the performance of our proposed system. 展开更多
关键词 Memory optimization Deep compiler Computation optimization model deployment Edge computing
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耦合优化蚁群算法与P-Median model的选址模型设计 被引量:2
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作者 顾梓程 胡新玲 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期109-114,共6页
为节省城建部门对于公共体育设施的投入成本以及提高城市人民生活质量,以运动场所优化选址为例,提出一种新型设施选址模型。该模型主要基于P-Median model(最小化阻抗模型)根据需求点数量从全部候选设施选址中选择设施空间位置,让用户... 为节省城建部门对于公共体育设施的投入成本以及提高城市人民生活质量,以运动场所优化选址为例,提出一种新型设施选址模型。该模型主要基于P-Median model(最小化阻抗模型)根据需求点数量从全部候选设施选址中选择设施空间位置,让用户达到离自己最近设施距离成本总和最小的目的,对选址的基本原则和实际情况提出要求,构造目标函数用于优化后蚁群算法求解进行选址工作。优化蚁群算法实现基于Python语言模块,通过改进蚁群原始信息素,提升原有算法的收敛速度,求出目标函数最优解,可以很好地模拟对于运动场所的选址。用二者耦合进行优势互补所设计的选址模型来搜寻研究区蚁群信息素浓度残留最大的栅格像元,从而确定未被已有设施点服务半径覆盖的最佳设施点建立位置。实验结果表明,该新型选址模型相较于最小化阻抗模型与最大化覆盖模型,新增优化设施点使整体服务半径覆盖率分别高出10.42%和6.95%,适合求解较为精确且小规模空间下的选址问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 p-median model 选址模型 GIS 运动场所 位置分配 PYTHON
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Dynamics and rebound behavior analysis of flexible tethered satellite system in deployment and station-keeping phases 被引量:2
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作者 Yue Zhang Xin Jiang +2 位作者 Zheng-feng Bai Jia-wen Guo Cheng Wei 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第3期509-523,共15页
The tether deployment of a tethered satellite system involves the consideration of complex dynamic properties of the tether,such as large deformation,slack,and even rebound,and therefore,the dynamic modelling of the t... The tether deployment of a tethered satellite system involves the consideration of complex dynamic properties of the tether,such as large deformation,slack,and even rebound,and therefore,the dynamic modelling of the tether is necessary for performing a dynamic analysis of the system.For a variablelength tether element,the absolute nodal coordinate formulation(ANCF)in the framework of the arbitrary Lagrange-Euler(ALE)description was used to develop a precise dynamic model of a tethered satellite.The model considered the gravitational gradient force and Coriolis force in the orbital coordinate frame,and it was validated through numerical simulation.In the presence of dynamic constraints,a deployment velocity of the tether was obtained by an optimal procedure.In the simulation,rebound behavior of the tethered satellite system was observed when the ANCF-ALE model was employed.Notably,the rebound behavior cannot be predicted by the traditional dumbbell model.Furthermore,an improved optimal deployment velocity was developed.Simulation results indicated that the rebound phenomenon was eliminated,and smooth deployment as well as a stable state of the station-keeping process were achieved.Additionally,the swing amplitude in the station-keeping phase decreased when a deployment strategy based on the improved optimal deployment velocity was used. 展开更多
关键词 Tethered satellite system Dynamic model REBOUND deployment ANCF-ALE
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Dynamic analysis and nonlinear identification of space deployable structure 被引量:1
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作者 郭宏伟 刘荣强 邓宗全 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第5期1204-1213,共10页
The dynamic equivalent continuum modeling method of the mast which is based on energy equivalency principle was investigated. And three kinds of mast dynamic model were established, which were equivalent continuum mod... The dynamic equivalent continuum modeling method of the mast which is based on energy equivalency principle was investigated. And three kinds of mast dynamic model were established, which were equivalent continuum model, finite element model and simulation model, respectively. The mast frequencies and mode shapes were calculated by these models and compared with each other. The error between the equivalent continuum model and the finite element model is less than 5% when the mast length is longer. Dynamic responses of the mast with different lengths are tested, the mode frequencies and mode shapes are compared with finite element model. The mode shapes match well with each other, while the frequencies tested by experiments are lower than the results of the finite element model, which reflects the joints lower the mast stiffness. The nonlinear dynamic characteristics are presented in the dynamic responses of the mast under different excitation force levels. The joint nonlinearities in the deployable mast are identified as nonlinear hysteresis contributed by the coulomb friction which soften the mast stiffness and lower the mast frequencies. 展开更多
关键词 deployable structure finite element model equivalent continuum model NONLINEAR dynamic analysis
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基于PLP-net轻量化模型的马铃薯捡拾收获中杂质检测方法 被引量:1
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作者 潘志国 邱保华 +4 位作者 杨然兵 张还 张健 李莹莹 邓志熙 《农业工程学报》 北大核心 2025年第12期208-218,共11页
针对目前马铃薯杂质检测算法存在的运算量高、内存占用大、实时性差等问题,该研究提出了一种基于PLP-net的轻量化检测模型。首先,通过重构骨干网络架构并优化检测头网络,显著降低模型运算量;其次,引入ECA(efficient channel attention)... 针对目前马铃薯杂质检测算法存在的运算量高、内存占用大、实时性差等问题,该研究提出了一种基于PLP-net的轻量化检测模型。首先,通过重构骨干网络架构并优化检测头网络,显著降低模型运算量;其次,引入ECA(efficient channel attention)注意力机制强化关键特征提取能力,并采用Focal-DIoU损失函数(focal and distance-IoU loss)优化边界框回归过程来解决数据集中杂质样本失衡的问题,构建基础模型PL-net。然后,基于模型稀疏化训练结果,精确剪除冗余通道,有效缩减运算量及内存占用,提升模型实时性,后经微调训练后构建PLP-net轻量化模型。为实现工程化应用,该研究采用TensorRT推理部署框架将PLP-net部署至嵌入式设备,并基于PyQt5(Python Qt5 binding)框架开发了可视化交互系统以满足马铃薯杂质检测的生产需求。试验结果表明:与YOLOv8n模型相比,PLP-net在计算效率方面明显提升,浮点运算量降低7.2 G,模型体积压缩2.1 MB,推理速度提升99.4帧/s。使用TensorRT加速和未使用TensorRT加速的PLP-net模型相较于YOLOv8n分别提升18.4帧/s和11.4帧/s。PLP-net模型可为后续马铃薯杂质智能分拣提供技术支撑。 展开更多
关键词 马铃薯杂质 PLP-net 轻量化 模型剪枝 模型部署
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基于PConv-CGLU与重参数检测头的轻量化膜下棉苗实时检测算法
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作者 赵静 李京谦 +5 位作者 杨蕾 崔文豪 韩国涛 周琦 鲁力群 兰玉彬 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期151-162,共12页
膜下棉苗的高效精准检测是实现智能化破膜作业的核心技术。针对复杂背景下膜下棉苗检测中常见的错检和漏检问题,该文提出了一种轻量化检测模型YOLOv11n-PRML。该模型在YOLOv11n基础上进行以下优化:1)提出PConvCGLU混合模块,结合FasterNe... 膜下棉苗的高效精准检测是实现智能化破膜作业的核心技术。针对复杂背景下膜下棉苗检测中常见的错检和漏检问题,该文提出了一种轻量化检测模型YOLOv11n-PRML。该模型在YOLOv11n基础上进行以下优化:1)提出PConvCGLU混合模块,结合FasterNet的PConv(partial convolution)和TransNext的CGLU(convolutional gated linear unit)的优势,重构C3k2模块,降低模型复杂度并增强特征提取能力;2)引入具有共享重参数策略的RSCD(rep shared convolutional detection)检测头,提高模型在小目标检测任务中的精度与速度;3)优化损失函数为MPDIoU(minimum points distance intersection over union),以提高密集场景下的检测性能;4)采用LAMP(layer-adaptive magnitude-based pruning)策略进行模型轻量化。为了全面评估模型性能,该文引入了TIDE(toolkit for identifying detection and segmentation errors)评价指标,并通过消融试验和与不同模型的对比试验验证了YOLOv11n-PRML模型在膜下棉苗检测中的优越性。试验结果表明,YOLOv11n-PRML模型的准确率和平均精度均值mAP_(0.5)分别为90.1%和89.6%,较原始YOLOv11n模型分别提高了1.8和1.0个百分点,检测速度提升至114.4帧/s,定位错误、漏检错误及模型大小分别为0.83、0.92和4.0 MB,较原模型分别降低了0.32、0.85和1.5 MB。与YOLOv5s-S(YOLOv5s-ShuffleNetV2)、YOLOv7-tiny-M(YOLOv7-tiny-MobileNetV3)、YOLOv8n-G(YOLOv8n-GhostNetV2)、YOLOv9t、YOLOv10n、YOLOv12n轻量化目标检测网络相比,改进模型在轻量化和检测精度方面均表现出优势,将改进模型部署于NVIDIA GeForce RTX 2070Ti移动端上进行测试,检测精度和速度分别为89.1%和80.3帧/s,能够满足膜下棉苗检测实时性与精准性的平衡。研究结果可为智能棉苗破膜机的视觉检测系统提供算法参考。 展开更多
关键词 棉苗 检测 覆膜 YOLOv11n模型 轻量化网络 剪枝策略 模型部署
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大模型落地的经济学逻辑与路径选择 被引量:4
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作者 纪玉山 《工业技术经济》 北大核心 2025年第4期5-13,共9页
在智能化浪潮的持续推进下,大模型已成为人工智能领域中备受瞩目的核心技术形态。大模型落地不仅是人工智能和实体经济的深度融合,涵盖了技术适配、场景挖掘、产业协同以及市场推广、私有化部署、政策引领等多个复杂环节,更是生产关系... 在智能化浪潮的持续推进下,大模型已成为人工智能领域中备受瞩目的核心技术形态。大模型落地不仅是人工智能和实体经济的深度融合,涵盖了技术适配、场景挖掘、产业协同以及市场推广、私有化部署、政策引领等多个复杂环节,更是生产关系调整、经济要素重新配置和经济价值创造过程,堪称复杂系统工程,其背后蕴含着深刻的经济学逻辑。大模型落地的路径选择,必须要创新引领,夯实大模型落地根基;系统推进,占领高端和国际竞争战略制高点;拓展应用场景,挖掘大模型商业价值;构建产业生态,促进大模型落地协同发展;更新发展理念,实现经济社会环境协同进步。 展开更多
关键词 大模型落地 AI智能体 AI技术创新 私有化部署 智能产业 融合经济性 产业生态 高低端产品价格剪刀差
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基于多重信息自注意力的综采工作面目标行为识别
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作者 杨艺 杨艳磊 +1 位作者 王田 王科平 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1425-1442,共18页
综采工作面关键设备和人员的行为识别是开采环境信息智能感知的基础和核心。然而,综采工作面光照条件普遍较差,煤尘和水雾等干扰容易引起视频画面模糊,导致识别目标行为的关键特征难以提取,使得设备和人员的行为识别准确度无法达到实际... 综采工作面关键设备和人员的行为识别是开采环境信息智能感知的基础和核心。然而,综采工作面光照条件普遍较差,煤尘和水雾等干扰容易引起视频画面模糊,导致识别目标行为的关键特征难以提取,使得设备和人员的行为识别准确度无法达到实际工程应用的标准。为此,基于ResT网络架构,建立一种包含空间、时间、通道的多重信息自注意力模型和特征融合机制,扩展了模型特征提取的信息源,将其从单纯的空间信息扩展到空间、时间和通道的多重信息,提升了模型对目标行为的表征能力。其中,空间信息是对目标行为在空间上的深度解析,展现了目标的纹理、位置和形状等一系列深层特征;时间信息是从连续的视频帧中提取目标行为的时序特征,反映了行为发生的顺序以及演变关系;通道信息则是对空间和时间层面上的扩展与深入,从多角度挖掘空间和时间信息,并将原始数据表征在特征通道上,提供了目标行为的全局特征。算法的有效性在综采工作面行为识别数据集上进行了验证和对比试验。结果表明:在真实综采工作面环境下,行为识别的准确度可达到96.90%。相较于Swin-Transformer、Timesformer等主流的行为识别算法,识别准确率分别提升了11.06%和10.62%。算法经过ONNX模型转换和TensorRT加速后,在GPU上实现了推理,具备工程应用价值。据此,研发了综采工作面行为识别系统,并将算法模型以插件的形式嵌入到行为识别系统的Pipeline中,实现在DeepStream框架下对综采工作面关键设备和人员行为的实时推理和准确识别。 展开更多
关键词 工作面 行为识别 空间−时间−通道信息 网络模型 工程部署
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对策论在雷达反辐射诱饵布设中的运用
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作者 李凌鹏 雷中原 刘永兰 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第4期57-63,共7页
着眼提高抗反辐射导弹攻击效果,对雷达反辐射诱饵的布设优化问题进行研究。综合考虑不同攻击模式和雷达信息截获、命中、毁伤概率建立了反辐射导弹攻击效果评估模型,针对不同诱饵布设方式建立非相干两点源、多点源系统诱偏效果评估模型... 着眼提高抗反辐射导弹攻击效果,对雷达反辐射诱饵的布设优化问题进行研究。综合考虑不同攻击模式和雷达信息截获、命中、毁伤概率建立了反辐射导弹攻击效果评估模型,针对不同诱饵布设方式建立非相干两点源、多点源系统诱偏效果评估模型,运用对策论建立反辐射导弹与雷达反辐射诱饵的对抗效果评估模型,提出了基于蒙特卡罗模拟对抗过程的诱偏系统布设方法。实例分析结果表明:所建模型和方法有效可行,可为雷达反辐射诱饵布设提供方法参考。 展开更多
关键词 对策论 反辐射导弹 反辐射诱饵 布设优化 评估模型 蒙特卡罗
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面向深度模糊的可部署单目3D目标检测方法
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作者 邓召学 郝丙森 +2 位作者 龚胜 刘万里 王景炎 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期108-119,共12页
单目3D目标检测任务面临深度模糊性问题,现有2D注意力机制难以有效解决,且计算量大,难以部署在车载移动设备上.针对这些问题,提出一种基于3D注意力机制和多目标边框策略的单目3D目标检测算法.考虑2D至3D映射的深度模糊性,在网络设计中融... 单目3D目标检测任务面临深度模糊性问题,现有2D注意力机制难以有效解决,且计算量大,难以部署在车载移动设备上.针对这些问题,提出一种基于3D注意力机制和多目标边框策略的单目3D目标检测算法.考虑2D至3D映射的深度模糊性,在网络设计中融入3D注意力机制,包含深度信息增强核心和低计算复杂度的位置增强核心.通过对深度标签进行扰动,多目标边框策略采用伪标签来缓解原有硬标签的严格限制.深度估计的精准性有所提升,增强了模型的3D空间感知能力以及泛化性能,适用于3D目标检测任务.在nuScenes数据集上的实验表明,该算法优于当前的单目3D目标检测算法.通过TensorRT工具进行模型转换及半精度加速,实现了在车载移动设备上的部署.在Jetson AGX Xavier与Jetson Orin NX(16 GB)嵌入式平台上,推理时间每帧分别为67 ms和89 ms,可实时精确检测3D目标. 展开更多
关键词 注意力机制 模型部署 深度模糊性 目标检测
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基于用户需求的上肢康复医疗机器人创新设计研究
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作者 李梁军 李星宇 张志鹏 《包装工程》 北大核心 2025年第16期560-574,587,共16页
目的上肢康复机器人是辅助上肢受伤患者开展康复训练的关键产品,秉持用户需求导向原则,综合患者、医护人员、设备运维人员三类上肢康复机器人产品核心用户群体需求,旨在精准设计出提升用户体验的产品。方法以用户体验设计的层次理论为视... 目的上肢康复机器人是辅助上肢受伤患者开展康复训练的关键产品,秉持用户需求导向原则,综合患者、医护人员、设备运维人员三类上肢康复机器人产品核心用户群体需求,旨在精准设计出提升用户体验的产品。方法以用户体验设计的层次理论为视角,借助问卷调研等手段,系统梳理上肢康复机器人用户的需求状况,进而构建与之相适配的指标体系。同时借助KANO模型对用户群体进行属性归类,完成用户需求的优先级排序。结果在此基础上,引入质量功能展开(QFD)方法,将抽象的用户需求转化为具体的设计要素,以实现对上肢康复医疗机器人的精细化设计优化。结论研究确立了科学严谨的上肢康复医疗机器人需求分析框架,建构了“工业工程-交互情感-智能算法”的QFD指标体系,针对产品系统的“鲁棒性”设计了检验方法,为上肢康复医疗机器人实现从机械化辅助到智能化陪伴的跨越夯实基础,也为同类型产品的后续开发提供了新思路。 展开更多
关键词 上肢康复医疗机器人 用户需求设计 KANO模型 质量功能展开(QFD)
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大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法 被引量:1
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作者 赵润豪 曾维新 +2 位作者 唐九阳 吴继冰 黄宏斌 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第2期172-180,共9页
为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题,提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法,通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计,可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多... 为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题,提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法,通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计,可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多个公共数据集和军事场景得到验证。为解决资源匮乏作战场景下部署难、生成难以控制的难题提供可行路径。 展开更多
关键词 资源匮乏作战场景 大小模型协同 OODA环思维链 低成本部署 准确可控生成
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基于AIC-YOLOv11n模型的砀山梨多表面缺陷检测方法
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作者 李成轩 赵春江 +4 位作者 张驰 黄文倩 李佳琪 何鑫 王庆艳 《农业工程学报》 北大核心 2025年第14期320-328,共9页
针对实际应用场景中砀山梨表面缺陷检测实时性要求较高,边缘设备计算能力受限等问题,以提高砀山梨表面缺陷检测精度并对模型进行有效轻量化为前提,该研究提出一种基于改进YOLOv11n的AIC-YOLOv11n模型。首先,在主干网络中引入Adown下采... 针对实际应用场景中砀山梨表面缺陷检测实时性要求较高,边缘设备计算能力受限等问题,以提高砀山梨表面缺陷检测精度并对模型进行有效轻量化为前提,该研究提出一种基于改进YOLOv11n的AIC-YOLOv11n模型。首先,在主干网络中引入Adown下采样模块,减少模型浮点计算量和参数量提高网络提取特征能力;其次,使用融合了倒置残差块注意力机制(inverted residual mobile block,iRMB)的C2PSA-iRMB模块替换原主干网络中的C2PSA模块,在保持模型轻量的同时捕捉和利用长距离依赖;然后,将原模型的颈部结构替换为跨尺度特征融合模块(cross-scale feature fusion module,CFFM)融合不同尺度特征以提高模型对小尺度对象的检测能力。试验结果表明,采用AIC-YOLOv11n模型能够对砀山梨的多种类表面缺陷进行有效检测,在测试集上的精确度为92.5%,召回率为87.5%,平均精度均值mAP_(0.5)和mAP_(0.50~0.95)分别为92.7%和70.5%,相较于原YOLOv11n模型分别提高0.3、5.5、5.1、2.4个百分点;模型浮点计算量为4.3 G,参数量为1.46 M,模型大小为3.11 MB,分别相较于原模型下降31.7%、43.4%、40.5%;最大显存占用量为4.83 GB,帧率为120.1帧/s,计算资源占用少且推理速度满足表面缺陷检测实时性要求。研究结果可为砀山梨表面缺陷在线检测提供模型参考。 展开更多
关键词 砀山梨 机器视觉 缺陷检测 YOLOv11 轻量化 注意力机制 模型部署
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A型架式绳牵引浮标布放机器人动力学建模与分析
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作者 张宸赫 王生海 +3 位作者 李建 韩广冬 雷舒媛 陈海泉 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第30期12909-12917,共9页
为解决传统起重机在浮标布放过程中无法控制其姿态,导致浮标入水角度过大,容易对浮标外表面及内部结构造成损害等问题,将绳牵引机器人应用于A型起重机,开发了一种新型的浮标布放装置。首先,通过矢量封闭理论分析了浮标布放装置的运动学... 为解决传统起重机在浮标布放过程中无法控制其姿态,导致浮标入水角度过大,容易对浮标外表面及内部结构造成损害等问题,将绳牵引机器人应用于A型起重机,开发了一种新型的浮标布放装置。首先,通过矢量封闭理论分析了浮标布放装置的运动学逆解问题,拟定浮标的规则运动轨迹及随机海浪轨迹,分析布放过程中绳索长度、速度的变化情况;其次,基于牛顿-欧拉法建立了浮标布放装置的动力学模型,对各绳索的张力情况进行分析;再次,通过MATLAB-ADAMS联合仿真,验证了运动学模型及动力学模型的准确性。结果表明:规则轨迹下,绳索长度的最大误差为43.93 mm,绳索速度的最大误差为2.04 mm/s,绳索张力的最大误差为34.35 N。两种随机海浪轨迹下,绳索长度的最大误差为58.57 mm,绳索速度的最大误差为30.07 mm/s,绳索张力的最大误差为3.96 N。上述误差值在允许范围内,验证了浮标布放装置结构的合理性及建模的准确性,为后续控制策略的设计及实船应用提供了理论基础。 展开更多
关键词 浮标布放 绳牵引机器人 动力学建模 联合仿真
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基于改进YOLOv7—tiny轻量化模型的复杂环境下柑橘果实识别方法
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作者 靳怡婷 李俊萩 张晴晖 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第9期153-162,F0002,共11页
果实检测是实现果实自动采摘的前期研究,在农业现代化领域中具有重要的研究意义。实际应用中对果实检测的实时性和精确度有较高要求,但又受嵌入式设备的算力及存储容量限制,因此,检测算法的研究需兼顾轻量化、实时性、精确度等方面。以... 果实检测是实现果实自动采摘的前期研究,在农业现代化领域中具有重要的研究意义。实际应用中对果实检测的实时性和精确度有较高要求,但又受嵌入式设备的算力及存储容量限制,因此,检测算法的研究需兼顾轻量化、实时性、精确度等方面。以柑橘为研究对象,提出一种基于YOLOv7—tiny改进的轻量化模型。该模型采用轻量化卷积运算PConv,减少模型参数量和计算量的同时保证模型预测效果。针对自然环境下柑橘自然生长导致形态各异、叶片以及果实之间相互遮挡、光照条件不同等情况,引入双向特征金字塔网络BiFPN,捕捉柑橘果实不同尺度的特征信息,提升网络模型对于小目标物体的检测能力,从而实现对距离较远的小柑橘果实的高效检测;通过使用上采样算子CARAFE,更有效地保留和传递图像中的细节和语义信息,从而提高光线较弱以及有遮挡的情况下柑橘果实检测准确率;选取meta—ACON自适应激活函数,从而增强多种视觉场景下网络模型的自适应特征能力。试验表明,改进后的模型相比于原始模型,减少391 104个参数,模型占用内存和计算量分别下降6.5%、6.0%,检测速度提升约33%。同时,精确率和召回率分别由95.1%、95.3%提升至97.3%、97.1%,mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95分别由97.8%、77.5%提升至99.0%、79.3%。将改进前后的模型分别部署到Jestson Nano移动端开发板上,实际测试表明,改进后的模型检测帧率为18.38帧/s,比原模型提升约12.9%。改进后的模型在降低参数量和计算量、加快推理速度的同时,仍保证较高的检测精度,为农业机器人的智能化发展提供参考。 展开更多
关键词 柑橘检测 果实识别 轻量化模型 移动端部署 复杂环境
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模块化可展开天线结构刚柔耦合设计与驱动力分析
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作者 田大可 张昊 +4 位作者 王永滨 方纪收 金路 石祖玮 范小东 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期144-153,共10页
模块化可展开天线具有通用性好、适应性强、拓展灵活等特点,是满足未来大尺度天线在轨装配、在轨建造等需求的一种具有较大发展潜力的构型形式。为更好地掌握六棱柱模块化可展开天线在轨展开过程中结构的力学特性,开展了天线结构刚柔耦... 模块化可展开天线具有通用性好、适应性强、拓展灵活等特点,是满足未来大尺度天线在轨装配、在轨建造等需求的一种具有较大发展潜力的构型形式。为更好地掌握六棱柱模块化可展开天线在轨展开过程中结构的力学特性,开展了天线结构刚柔耦合设计及驱动力分析。首先,开展了模块化可展开天线结构方案设计,阐述了结构组成及展收原理。其次,基于解析几何方法,建立了等效包络圆数学模型,求得了肋单元夹角等关键参数,并建立了可展开天线结构三维模型。再次,对上弦杆、斜腹杆、下弦杆等径向长杆进行柔性化处理,采用多体动力学仿真软件建立了模块化可展开天线机构刚柔耦合多体动力学模型。最后,分别从有重力、无重力两个方面对单模块、多模块天线在不同约束位置下的展开驱动力的变化规律进行了分析。研究结果表明:展开过程若存在重力,则约束位置的选择对驱动力影响较大;若不存在重力,则天线约束位置对展开影响较小。所开展的结构设计及多方案驱动力分析可为该型天线的样机研制及工程化应用提供一定的借鉴和参考。 展开更多
关键词 可展开天线 模块化结构 刚柔耦合结构 空间几何建模 驱动力分析
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面向深度学习编译器的多粒度量化框架支持与优化
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作者 魏铭康 李嘉楠 +3 位作者 韩林 高伟 赵荣彩 王洪生 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期62-72,共11页
随着各大厂商对大模型应用部署需求的激增,深度学习编译器TVM(Tensor Virtual Machine)的单一量化方式精度下降,已无法满足部署需求。设计并构建一种可选粒度的模型量化框架,具体包括逐层与逐通道量化流程的支持,以及阈值搜索与自适应... 随着各大厂商对大模型应用部署需求的激增,深度学习编译器TVM(Tensor Virtual Machine)的单一量化方式精度下降,已无法满足部署需求。设计并构建一种可选粒度的模型量化框架,具体包括逐层与逐通道量化流程的支持,以及阈值搜索与自适应舍入优化算法的实现。首先,基于量化模块“relay.quantize”构建信息标注、阈值校准与量化图实现的框架流程,并添加粒度属性以显式识别量化方式。其次,针对预定义校准方法无法确定有效量化信息的问题,对量化中的阈值校准、权重舍入进行调优,提高量化后模型精度。实验采用ImageNet数据集对视觉网络进行测试,针对MobileNetV1新量化方案将8 bit量化后模型精度损失降低到2.3%,调优后该损失降低到0.7%,实验结果表明多粒度量化框架可有效降低量化误差。 展开更多
关键词 模型量化 模型部署 模型压缩 推理加速 深度学习编译器
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支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署研究 被引量:7
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作者 黄琳 黄劼 蒋平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期102-106,共5页
5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机... 5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机制结合有限双协议栈模型,在模型下构建5G通信网络结构,并通过高架立体交叉网优化IPv4/IPv6双栈的5G通信网络组网结构,提升IPv4/IPv6双栈5G通信网络的通信速度。采用冗余路径算法,实现5G网络IPv4/IPv6双栈通信中的服务功能链编排,解决IPv4/IPv6双栈通信中的冗余问题。实验结果表明,该方法能够构建一种更稳定、更高效的5G通信网络组网结构,提高了网络频谱效率,优化了网络环境。 展开更多
关键词 5G通信网络 IPV4/IPV6双栈 可靠性组网部署 服务功能链 冗余路径算法 有限双协议栈模型
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基于多目标进化和逻辑回归的供水管网水质传感器优化布置
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作者 王宏玉 徐腾 +3 位作者 鲁春辉 谢一凡 叶逾 杨杰 《水资源保护》 北大核心 2025年第1期198-204,共7页
针对利用有限传感器监测数据无法高效识别供水管网中污染事件的问题,提出一种基于多目标进化算法(MOEA)和逻辑回归模型(LRM)优化供水管网水质传感器布置的方法——MOEA-LRM算法,并通过Anytown和Fosspoly1管网系统对该算法进行了验证。MO... 针对利用有限传感器监测数据无法高效识别供水管网中污染事件的问题,提出一种基于多目标进化算法(MOEA)和逻辑回归模型(LRM)优化供水管网水质传感器布置的方法——MOEA-LRM算法,并通过Anytown和Fosspoly1管网系统对该算法进行了验证。MOEA-LRM算法以最小化传感器数量、平均和最坏情况冲击风险为主要目标构建MOEA算法的数学模型以实现Pareto均衡,从而降低对管网系统带来的风险;在此基础上,MOEA-LRM算法再利用LRM筛选出传感器的最优布局,进一步提高管网全域内污染源识别的准确性。验证结果表明,该方法确定的最佳传感器布置方案能够较准确地保证管网全域内识别污染源的准确性,降低外源性突发水污染事件对用户的影响。 展开更多
关键词 供水管网 多目标进化算法 逻辑回归模型 水质传感器优化布置
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海上风电机组关键温度测点虚拟感知及应用方法
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作者 程逸 张杨宇 +3 位作者 胡阳 胡耀宗 刘冰冰 刘吉臻 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期735-745,共11页
针对东南沿海高温高湿环境下海上风电机组易发生超温故障的运行难题,提出一种有限差分域-深度神经网络(FDDDNN)的关键温度测点虚拟感知及应用方法。首先,提出机理分析与孤立森林算法融合的高维异常运行数据识别方法、高维相似工况联合... 针对东南沿海高温高湿环境下海上风电机组易发生超温故障的运行难题,提出一种有限差分域-深度神经网络(FDDDNN)的关键温度测点虚拟感知及应用方法。首先,提出机理分析与孤立森林算法融合的高维异常运行数据识别方法、高维相似工况联合的缺失数据填补方法;然后,定义可表征机组运行工况和时滞特性的有限差分回归向量,引入软间隔支持向量机(SSVM)划分差分动态运行域;在此基础上提出基于深度神经网络(DNN)的分域时序动态建模方法,完成全工况运行特性下的关键温度测点精细化表征及虚拟感知。最后,提出虚拟感知模型部署及应用的工程方法。以海上风电机组的主轴温度为例,结果表明:所提出的方法各项评价指标均有提升。 展开更多
关键词 海上风电机组 温度测点 深度神经网络 有限差分域 虚拟感知 模型部署
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