改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法

1

作者 刘春霞 张凯强 +2 位作者 潘理虎 龚大立 谢斌红 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1832-1840,共9页

为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备... 为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备多种感知能力的动态检测头提升模型表现力。实验结果表明,改进后的模型mAP提升了3.2%,同时模型的参数量和计算量分别减少了0.59 MB和2.2 G。检测速度达到了18.1 ms,保证了高精度,满足实时监测的需求。 展开更多

关键词 目标检测 空间语义信息转换 注意力机制 边界框回归函数 动态检测头 煤矿烟火 轻量化网络

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一种基于Subject-Action-Object三元组的知识基因提取方法 被引量：16

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作者 许琦 顾新建 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期385-399,共15页

以专利引证网络为载体,从知识基因稳定性、遗传性以及变异性等基本特征出发,提出一种基于subject-action-object三元组的知识基因提取方法.应用连接度算法分析专利引证关系,挖掘引证专利和被引专利之间继承和发展的知识流,建立知识进化... 以专利引证网络为载体,从知识基因稳定性、遗传性以及变异性等基本特征出发,提出一种基于subject-action-object三元组的知识基因提取方法.应用连接度算法分析专利引证关系,挖掘引证专利和被引专利之间继承和发展的知识流,建立知识进化轨迹;利用文本语法分析技术,从专利权利要求书中提取subject-action-object三元组;基于语义词库WordNet进行语义加工,计算语义相似度,合并同义的subject-action-object三元组,绘制知识基因图谱.从美国专利数据库中采集了5 073项1975—1999年授权的数据挖掘领域的相关专利,分析了专利的地区分布情况和年度分布情况.从NBER(National Bureau of Economic Research)的专利数据集中查询得到专利引证关系,利用网络分析软件Pajek构建专利引证网络,作为实验数据样本,对所提出的知识基因提取方法进行验证.实验结果表明:所提取的subject-action-object三元组具备了知识基因稳定性、遗传性和变异性等特征,可以作为知识基因的一种表现形式. 展开更多

关键词 知识基因 subject-action-object三元组 专利引证网络 知识进化 语义相似度

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结合目标特征增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测

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作者 宋巍 倪舟 +2 位作者 梁纪辰 张明华 王建 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期93-110,共18页

针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge featur... 针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge features module,MSI-Edge),将边缘信息注入深层网络中,强化了模型对小目标的感知能力;同时,提出了全局-局部特征增强模块(global-local feature enhancement module,GLF-Enhance)来替代编码器中的传统多头自注意力机制,增强对目标全局和局部信息的学习能力,并加速模型推理;进而,设计了一种新的结合语义-位置路径聚合网络(semantic-location path aggregation network,SL-PAN),利用高层特征作为权重来指导低层特征中的语义信息学习,再使用低层特征作为权重来指导高层特征中的位置信息学习,从而有效缓解多尺度特征融合过程中信息传递退化的问题。在公开水下数据集上进行实验验证,相较基准模型RT-DETR(ResNet50主干网络),在URPC数据集上AP、AP^(50)、AP^(75)指标分别提升了约3.2、3.0和2.7个百分点;在DUO数据集上分别提升了2.9、2.7、3.0个百分点,同时有效降低了误检和漏检率。消融实验验证了各模块的有效性。整体性能与主流目标检测器及最新水下目标检测器相比,达到了较好水平。 展开更多

关键词 水下目标检测 语义-位置路径聚合网络 边缘特征多尺度注入 RT-DETR模型 全局-局部特征增强

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融合边界注意力的特征挖掘息肉小目标网络

4

作者 刘国奇 陈宗玉 +2 位作者 刘栋 常宝方 王佳佳 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1092-1101,共10页

从结肠图像中分割息肉小目标病变区域对于预防结直肠癌至关重要,它可以为结直肠癌的诊断提供有价值的信息。然而目前现有的方法存在2个局限性:一是不能稳健捕获全局上下文信息,二是未能充分挖掘细粒度细节特征信息。因此,提出融合边界... 从结肠图像中分割息肉小目标病变区域对于预防结直肠癌至关重要,它可以为结直肠癌的诊断提供有价值的信息。然而目前现有的方法存在2个局限性:一是不能稳健捕获全局上下文信息,二是未能充分挖掘细粒度细节特征信息。因此,提出融合边界注意力的特征挖掘息肉小目标网络(transformer feature boundary network,TFB-Net)。该网络主要包括3个核心模块:首先,采用Transformer辅助编码器建立长程依赖关系,补充全局信息;其次,设计特征挖掘模块进一步细化特征,学习到更好的特征;最后,使用边界反转注意力模块加强对边界语义空间的关注,提高区域辨别能力。在5个息肉小目标数据集上进行广泛实验,实验结果表明TFBNet具有优越的分割性能。 展开更多

关键词 息肉小目标分割 TRANSFORMER 卷积神经网络 特征挖掘 注意力机制 边界注意力 语义信息 全局特征

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基于语义一致性监督金字塔网络的目标检测方法 被引量：1

5

作者 代睿 徐鹏越 +1 位作者 李洁 何立火 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期959-968,共10页

特征金字塔广泛应用于基于多尺度特征学习的图像理解任务中,最新多尺度特征学习侧重于特征在语义特征和细节特征的交互融合,特征金字塔通过相邻层特征插值和求和来补充多尺度信息语义特征和细节特征,由于非线性运算的存在和不同输出维... 特征金字塔广泛应用于基于多尺度特征学习的图像理解任务中,最新多尺度特征学习侧重于特征在语义特征和细节特征的交互融合,特征金字塔通过相邻层特征插值和求和来补充多尺度信息语义特征和细节特征,由于非线性运算的存在和不同输出维数的卷积层,不同能级之间关系复杂,逐像素求和并不是最有效的方法。因此,提出了基于语义一致性监督金字塔网络的目标检测方法。该网络模型由多语义特征增强模块和非对称卷积侧接模块组成,其中非对称卷积侧接模块通过学习不同感受野的特征图,提升特征对各种姿态目标泛化性,多语义特征增强模块通过为高层特征图补全底层信息,提升高层特征的细节表达能力,同时在准确性和检测性能之间实现更好的权衡。在基准测试集MSCOCO上进行的实验结果表明,所提出的目标检测方法在不增加FLOPs的基础上,将检测平均精确度提高了2.6%,显著提高了目标检测的性能。 展开更多

关键词 目标检测 语义一致性 特征金字塔网络

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基于RSSD的遥感图像目标检测算法 被引量：3

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作者 吕向东 彭超亮 +3 位作者 陈治国 孙鹏飞 赵晓楠 徐旸 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期49-53,共5页

针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标... 针对SSD算法检测遥感图像目标时存在容易漏检且检测精度低的问题,提出基于残差SSD网络的遥感图像目标检测算法。该算法在SSD网络结构的基础上,将基准网络模型VGG替换为残差网络模型ResNet-50,通过增加网络深度,充分提取遥感图像小目标数据集的底层特征,引入注意力模块,使感受野更关注目标特征,增强低层网络的信息表征能力,采用特征金字塔融合方法融合网络结构的高层语义特征和低层视觉特征,增强检测目标的定位能力。实验结果表明,该算法增强了复杂背景的干扰抑制性,提高了小目标的检测精度,比传统的SSD算法具有更强的检测性能。 展开更多

关键词 SSD 残差网络 注意力模块 金字塔融合 遥感图像 小目标 高层语义特征 低层视觉特征

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基于编码记忆网络的半监督视频目标分割方法

7

作者 尹亮 张钊 张宝鹏 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第3期11-21,共11页

视频目标分割是计算机视觉中的一项关键任务,在自动驾驶、视频编码等领域具有重要意义。针对视频目标分割任务,提出使用一种高效的编码记忆网络(EMNet)实现半监督视频目标分割任务。该方法包含自适应参考帧选取模块、双路径匹配模块、... 视频目标分割是计算机视觉中的一项关键任务,在自动驾驶、视频编码等领域具有重要意义。针对视频目标分割任务,提出使用一种高效的编码记忆网络(EMNet)实现半监督视频目标分割任务。该方法包含自适应参考帧选取模块、双路径匹配模块、特征处理模块以及特征聚合模块。自适应参考帧选取模块综合考虑掩码置信度和相似度,选择包含丰富信息的参考帧。双路径匹配模块实现查询帧和参考帧之间的双向和双尺度匹配,提高目标特征匹配准确率。特征处理模块分别包含语义强化模块和特征细化模块,通过低通和高通滤波增强目标的语义和细节信息。并由特征聚合模块对各特征进行融合利用。最后通过在DAVIS2017数据集上的评估,证明所提出模型的有效性。 展开更多

关键词 视频目标分割 编码记忆网络 注意力机制 语义分割 深度学习

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基于多层级特征融合的线状柔性体分割方法

8

作者 张长勇 李玉洲 张轩铖 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期3103-3110,共8页

为解决线状柔性体分割精度低、速度慢的问题,提出一种改进DeepLabV3+网络。利用轻量化且易收敛的MobileNetV2作为主干特征提取网络,通过CA注意力模块对输入特征进行关键信息的集中关注,提出一种多尺度空洞金字塔池化结构,提升网络的感... 为解决线状柔性体分割精度低、速度慢的问题,提出一种改进DeepLabV3+网络。利用轻量化且易收敛的MobileNetV2作为主干特征提取网络,通过CA注意力模块对输入特征进行关键信息的集中关注,提出一种多尺度空洞金字塔池化结构,提升网络的感受野和模型训练效率,在解码层提出改进的级联特征融合模块融合三层浅层特征,提升语义信息的表征能力。实验结果表明,改进网络相比未改进网络MIOU、IOU分别提高2.82%、3.46%,预测时间减少5.2 ms,能够实现复杂背景下线状柔性体的准确分割。 展开更多

关键词 语义分割 轻量化网络 注意力机制 特征融合 线状柔性体分割 空洞卷积 级联特征融合

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深度卷积神经网络图像实例分割方法研究进展 被引量：16

9

作者 胡伏原 万新军 +3 位作者 沈鸣飞 徐江浪 姚睿 陶重犇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期10-24,共15页

图像实例分割是图像处理和计算机视觉技术中关于图像理解的重要环节,随着深度学习和深层卷积神经网络日趋成熟,基于深度卷积神经网络的图像实例分割方法取得了跨越性进展。实例分割任务实际上是目标检测和语义分割两项任务的结合,可以... 图像实例分割是图像处理和计算机视觉技术中关于图像理解的重要环节,随着深度学习和深层卷积神经网络日趋成熟,基于深度卷积神经网络的图像实例分割方法取得了跨越性进展。实例分割任务实际上是目标检测和语义分割两项任务的结合,可以在像素层面完成识别图像中目标轮廓的任务。实例分割不仅可以定位图像中目标的位置,从像素层面上分割所有目标,还可以标注出图像中同一类别的不同个体,既是对图像的像素级分割,又是实例级理解。首先,阐述了图像实例分割产生的原因和深度卷积神经网络的作用。然后,根据图像实例分割方法的过程和特征,分别从两阶段和单阶段的角度介绍了图像实例分割的研究进展,详细阐述了两类方法的优势和不足,进而总结了各类实例分割方法对区域、特征提取和掩膜的设计思路。此外,归纳了图像实例分割方法的性能评价标准和常用的公开数据集,并在此基础上对比和评估了主流的图像实例分割模型的分割精度。最后,指出了当前图像实例分割存在的问题及解决思路,并对其未来发展进行了总结和展望。 展开更多

关键词 实例分割 深度卷积神经网络 目标检测 语义分割 两阶段 单阶段

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基于弱语义注意力的遥感图像可解释目标检测 被引量：9

10

作者 周勇 陈思霖 +2 位作者 赵佳琦 张迪 王瀚正 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期679-689,共11页

近些年来随着遥感技术的快速发展,遥感图像目标检测成为了当前的研究热点.针对遥感图像背景复杂以及现有目标检测模型缺乏可解释性等问题,本文提出了一种基于弱语义注意力的遥感图像可解释目标检测方法.具体地,首先通过多层级特征金字... 近些年来随着遥感技术的快速发展,遥感图像目标检测成为了当前的研究热点.针对遥感图像背景复杂以及现有目标检测模型缺乏可解释性等问题,本文提出了一种基于弱语义注意力的遥感图像可解释目标检测方法.具体地,首先通过多层级特征金字塔来解决遥感图像中目标尺度变化范围大的问题.其次,利用检测框的角度回归来解决遥感图像目标定向的问题.然后,基于弱语义分割网络产生强化目标特征的注意力权重值,抑制背景噪声.最终用网络剖析的分析方法,获取模型中卷积核对应的可解释性语义概念.实验结果表明,本文提出的算法在遥感图像目标检测的准确性以及对背景噪声抑制上有较好的表现,并且通过可解释性算法在一定程度上使本文提出的模型易于理解. 展开更多

关键词 目标检测 遥感图像 注意力网络 弱语义 深度学习可解释性

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基于Unix电网集成数据管理环境设计和实现 被引量：2

11

作者 路广 王永福 +2 位作者 张伯明 孙宏斌 郭庆来 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2001年第11期37-39,共3页

面向电网数据一体化管理的需求 ,设计并实现了基于Unix平台的电网数据集成管理环境 ,它是可视化、面向对象及开放的。将SQL数据库与实时数据库的访问接口封装成开放式数据对象的中间件 ;根据电网数据的逻辑限制和相互依赖关系定义数据模... 面向电网数据一体化管理的需求 ,设计并实现了基于Unix平台的电网数据集成管理环境 ,它是可视化、面向对象及开放的。将SQL数据库与实时数据库的访问接口封装成开放式数据对象的中间件 ;根据电网数据的逻辑限制和相互依赖关系定义数据模板 ,通过模板访问数据库时审核数据有效性 ;设计并实现树、表单等高级控件以实现图形化管理数据 ;资源文件与数据库模板对应实现无编程的设备参数管理界面 ;分解用户指令为语素的引导型查询模式。它不依赖于电网特性 ,可在更广泛的领域中应用。 展开更多

关键词 数据管理 面向对象 数据模板 语义网络 电网调度自动化系统 UNIX

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基于分层语义网络的设计资源库建模及实现 被引量：8

12

作者 蔡鸿明 何援军 刘胡瑶 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期73-78,共6页

为了解决资源库系统内容重用难及管理效率低的问题,采用分层语义网络结构提出了一种提高资源关联性及利用率的资源库系统模型。网络模型的基本节点为基于二进制大对象(BLOB)的设计资源元,以适应分布式资源抽取及数据库存储的要求。给出... 为了解决资源库系统内容重用难及管理效率低的问题,采用分层语义网络结构提出了一种提高资源关联性及利用率的资源库系统模型。网络模型的基本节点为基于二进制大对象(BLOB)的设计资源元,以适应分布式资源抽取及数据库存储的要求。给出四类语义关系的形式化表述以构造分层语义网络,建立了资源组织、管理的逻辑模式。提出了覆盖资源特征及功能描述等的资源元相似度计算方法,实现了联想导航及评价筛选算法。该模型开发的系统已在实际企业中应用并集成,增强了设计资源数据间的关联性,提高了利用率。 展开更多

关键词 设计资源库 资源元 分层语义网络 二进制大对象 相似度计算

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动态语义网及其上浸润的面向对象设计 被引量：7

13

作者 危辉 朱平 何新贵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第3期46-60,69,共16页

浸润现象是普遍存在的，它的形式化定义（称之为浸润理论）是对这一现象本质内涵的抽象，它反应了一种由某些相关关系联系起来的网络结点间的数据驱动动态模式。一旦将这样一个相关网络赋予某种语义定义，就能以浸润理论为数学模型，刻... 浸润现象是普遍存在的，它的形式化定义（称之为浸润理论）是对这一现象本质内涵的抽象，它反应了一种由某些相关关系联系起来的网络结点间的数据驱动动态模式。一旦将这样一个相关网络赋予某种语义定义，就能以浸润理论为数学模型，刻画并模拟网络的动态演化过程。由于结点状态、行为的高度独立性和互异性，用面向对象的方法来描述网络是很合适的。 展开更多

关键词 动态分析法 语义学 网络 程序设计 人工智能

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结合目标检测的小目标语义分割算法 被引量：5

14

作者 胡太 杨明 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期73-84,共12页

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)可以提供比传统分类算法更强大的分类器并且能够自学习得到深层特征,有效地提高了图像语义分割的准确性.然而,基于CNN的语义分割算法依然存在一些挑战,例如在复杂场景中现有较优的方法... 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)可以提供比传统分类算法更强大的分类器并且能够自学习得到深层特征,有效地提高了图像语义分割的准确性.然而,基于CNN的语义分割算法依然存在一些挑战,例如在复杂场景中现有较优的方法较难分割小目标.为了解决复杂场景下小目标分割的难题,提出一种结合目标检测的小目标语义分割算法.与现有较优方法不同的是,该方法没有直接利用单个神经网络模型同时分割单幅图像中的小尺寸和较大尺寸目标,而是将小目标分割任务从完整图像的分割任务中分离.算法首先训练一个目标检测模型以获取小目标图像块,然后设计一个小目标分割网络得到图像块的分割结果,最终根据该结果修正整体图像的分割图.该算法提升了语义分割数据集的总体性能,同时能够有效地解决小目标分割的难题. 展开更多

关键词 图像语义分割 小目标分割 卷积神经网络 目标检测

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语义网络在开发工程数据库管理系统CIMS/EDBMS中的应用 被引量：1

15

作者 张云涛 龚玲 周伯鑫 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1997年第8期616-620,共5页

商品化数据库管理系统往往不能有效地满足ＣＡＤ等工程应用的要求．本文根据作者成功开发的工程数据库管理系统ＣＩＭＳ／ＥＤＢＭＳ讨论在ＯＲＡＣＬＥ上采用语义网络模型，引入面向对象的概念和方法开发满足工程应用需要的数据库管理... 商品化数据库管理系统往往不能有效地满足ＣＡＤ等工程应用的要求．本文根据作者成功开发的工程数据库管理系统ＣＩＭＳ／ＥＤＢＭＳ讨论在ＯＲＡＣＬＥ上采用语义网络模型，引入面向对象的概念和方法开发满足工程应用需要的数据库管理系统的原理和方法． 展开更多

关键词 数据库 工程数据库 语义网络 CIMS EDBMS

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语义神经网络与自然语言深层语义的计算 被引量：3

16

作者 罗慧慧 周经野 刘玲 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第1期126-129,共4页

本文依照语义神经网络、语义神经元及其上深层语义计算的形式化定义,基于深层语义计算需要分布式并行处理的特点,提出运用多线程技术来模拟实现神经元的同步并行计算。我们描述了如何利用多线程中单个线程实现神经元的独立自主运行,以... 本文依照语义神经网络、语义神经元及其上深层语义计算的形式化定义,基于深层语义计算需要分布式并行处理的特点,提出运用多线程技术来模拟实现神经元的同步并行计算。我们描述了如何利用多线程中单个线程实现神经元的独立自主运行,以及如何利用多线程中的同步机制实现神经元之间的消息传递。 展开更多

关键词 自然语言理解 语义神经网络 分布式对象系统 多线程

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采用深度级联卷积神经网络的三维点云识别与分割 被引量：19

17

作者 杨军 党吉圣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1187-1199,共13页

三维目标识别和模型语义分割在自动驾驶、机器人导航、3D打印和智能交通等领域均有着广泛应用。针对PointNet++未能结合三维模型的上下文几何结构信息的问题,提出一种采用深度级联卷积神经网络的三维点云识别与分割方法。首先,通过构建... 三维目标识别和模型语义分割在自动驾驶、机器人导航、3D打印和智能交通等领域均有着广泛应用。针对PointNet++未能结合三维模型的上下文几何结构信息的问题,提出一种采用深度级联卷积神经网络的三维点云识别与分割方法。首先,通过构建深度动态图卷积神经网络捕捉点云的深层语义几何特征;其次,通过将深度动态图卷积神经网络作为深度级联卷积神经网络的子网络递归地应用于输入点集的嵌套分区,以充分挖掘三维模型的深层细粒度几何特征;最后,针对点集特征学习中的点云采样不均匀问题,构建一种密度自适应层,利用循环神经网络编码每个采样点的多尺度邻域特征以捕捉上下文细粒度几何特征。实验结果表明,本算法在三维目标识别数据集ModelNet40和MoelNet10上的识别准确率分别为91.9%和94.3%,在语义分割数据集ShapeNet Part,S3DIS和vKITTI上的平均交并比分别为85.6%,58.3%和38.6%。该算法能够提高三维点云目标识别和模型语义分割的准确率,且具有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 三维点云 目标识别 语义分割 卷积神经网络 循环神经网络

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语义网络引导的遥感图像分类 被引量：2

18

作者 张建廷 张立民 徐涛 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2016年第1期38-42,共5页

为将领域知识与基于对象的图像分析范式有效地结合起来,以解决遥感图像分析中的语义鸿沟问题,提出了一种语义网络引导的遥感图像分类方法。该方法包含分割、预分类、结果修正3个步骤。采用语义网络引导的分类方法进行预分类,使用定性匹... 为将领域知识与基于对象的图像分析范式有效地结合起来,以解决遥感图像分析中的语义鸿沟问题,提出了一种语义网络引导的遥感图像分类方法。该方法包含分割、预分类、结果修正3个步骤。采用语义网络引导的分类方法进行预分类,使用定性匹配度进行图像对象与概念匹配判定,定义了一种定量匹配度,并将其用于对预分类结果的修正。方法减小了图像对象与概念进行匹配的搜索空间,降低了运算复杂度。实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 基于对象图像分析 遥感图像分类 语义网络 匹配度 图像分割

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一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法 被引量：5

19

作者 李策 张亚超 +1 位作者 蓝天 杜少毅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期9-16,共8页

针对大幅面高分辨率光学遥感图像目标检测尚存在着检测精度和效率低的问题,提出了一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法。该算法首先通过显著区域有选择性的引导获取场景中的子区域,将计算资源转移到可能包含目标的区域中,以降低计... 针对大幅面高分辨率光学遥感图像目标检测尚存在着检测精度和效率低的问题,提出了一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法。该算法首先通过显著区域有选择性的引导获取场景中的子区域,将计算资源转移到可能包含目标的区域中,以降低计算复杂度;然后,利用基于单次检测器(YOLO)卷积神经网络目标检测模型获取预选目标;最后,提出目标语义关联抑制对获取的预选目标进行筛选得到有效目标,能够减少虚假目标的干扰,降低虚警率。所提算法在公开NWPU_VHR-10数据集上的平均检测精度为0.865,高于对比算法,在包含更多高分辨率的LUT_VHRVOC-2数据集上,比YOLO的检测效果更好。实验结果表明,所提算法提高了大幅面高分辨率遥感图像的目标检测精度。 展开更多

关键词 高分辨率遥感图像 目标检测 目标语义关联抑制 卷积神经网络

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一种面向对象的自主网络管理模型 被引量：1

20

作者 杨雅辉 王行刚 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期7-13,共7页

针对SNMP协议的局限性，将网络管理信息在被管对象和网管对象两个层次上进行抽象；给出了网管对象的语义及自主网管代理Agent的形式化描述；并基于此设计了一种实现高层网管功能的自主网络管理模型。使用这一网管模型，能使网络管理的... 针对SNMP协议的局限性，将网络管理信息在被管对象和网管对象两个层次上进行抽象；给出了网管对象的语义及自主网管代理Agent的形式化描述；并基于此设计了一种实现高层网管功能的自主网络管理模型。使用这一网管模型，能使网络管理的结构规范、清晰；便于扩充网管功能；并易于实现两个网管系统间的交互和合作。 展开更多

关键词 网络管理 网络管理协议 自主Agent SNMP协议

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