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Shi-tomasi角点检测算法在高压断路器机械特性测试中的应用
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作者 李松磊 张宝强 +3 位作者 苏戈 陈怀亮 骆常璐 秦政敏 《高压电器》 北大核心 2025年第8期67-73,共7页
操作机构的机械特性测试可以有效诊断高压断路器的机械故障,常用的机械特性测试方法有安装直线位移传感器和角度传感器两种。这两种传感器都需要固定安装在操作机构上,不同断路器可能需要不同的工装和传感器,通用性差,并且固定安装可能... 操作机构的机械特性测试可以有效诊断高压断路器的机械故障,常用的机械特性测试方法有安装直线位移传感器和角度传感器两种。这两种传感器都需要固定安装在操作机构上,不同断路器可能需要不同的工装和传感器,通用性差,并且固定安装可能会增加机械故障发生的概率。目前,利用非接触式的图像识别方法,测试高压断路器的机械行程受到研究人员的广泛关注。文中介绍了一种非接触式测量方法,在高压断路器操作机构活动拉杆位置贴具有反光功能的对角扇形标识物,利用高速相机拍摄高压断路器动作过程中标识物,采用Shi-tomasi角点检测方法,识别每张图像中扇形标识物中心点坐标,对物理距离和像素距离进行标定,从而获得触头运动坐标点集,绘制触头运动曲线。结果证明,与圆形标识物图像识别方法相比,本研究方法简单高效,结果可靠。与传统传感器相比,该方法得到的机械行程曲线更加光滑,并且真实反应了操作机构的机械特性。具有推广应用于断路器在线监测和停电检修中机械特性测试的良好前景。 展开更多
关键词 高压断路器 机械特性 shi-tomasi角点检测 图像识别
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基于轻量级改进RT-DETR边缘部署算法的绝缘子缺陷检测 被引量:3
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作者 姜香菊 王瑞彤 马彦鸿 《电工技术学报》 北大核心 2025年第3期842-854,共13页
随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量... 随着新型电力系统的不断发展建设,输电线路绝缘子状态智能化巡检成为必然趋势。为方便“云-边-端协同架构”进行边缘部署,该文提出一种轻量级RT-DETR目标检测算法。首先,采用RT-DETR作为基线算法降低优化难度,提高鲁棒性;其次,选择轻量级EMO作为算法特征提取主干,充分学习绝缘子目标的长距离特征交互及缺陷小目标的局部特征交互,并提出基于轻量级注意力的尺度内特征交互模块和轻量级跨尺度特征融合模块设计轻量级高效混合编码器;再次,在轻量级高效混合编码器中引入定位信息补充分支、使用DIoU损失函数结合迁移学习训练技巧,缓解轻量化造成的算法精度下降问题;最后,构建多天气条件绝缘子数据集进行训练验证。实验结果表明,相较于基线算法,所提算法检测精度达到97.2%,只损失0.7个百分点,而参数量和计算量分别下降67.8%和71.2%,检测速度提升2.5倍,满足多天气条件下的输电线路绝缘子状态巡检准确率及边缘部署轻量化要求。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 RT-DETR算法 轻量化 边缘部署 目标检测算法
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改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标检测算法 被引量:3
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作者 侯颖 吴琰 +4 位作者 寇旭瑞 黄嘉超 庹金豆 王裕旗 黄晓俊 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期83-92,共10页
无人机拍摄影像存在大量分布密集的小目标,针对通用目标检测方法对小目标容易造成漏检和错检的问题,提出了一种改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标检测算法。利用高分辨率浅层特征信息具有较小的感受野和更精细的空间信息特性,改进算法... 无人机拍摄影像存在大量分布密集的小目标,针对通用目标检测方法对小目标容易造成漏检和错检的问题,提出了一种改进YOLOv8的无人机航拍图像小目标检测算法。利用高分辨率浅层特征信息具有较小的感受野和更精细的空间信息特性,改进算法增加小目标物体检测头,采用四个特征检测头提升小目标检测率。设计构造ConvSPD卷积模块和BiFormer注意力增强模块的小目标检测模块组改进YOLOv8骨干网络,有效增强小目标浅层细节特征信息的捕获能力。为确保模型的硬件终端部署需求,采用可重参数化的Rep-PAN模型优化Neck网络。Head网络采用Focaler-CIoU损失函数优化回归定位损失,提高定位精度。在VisDrone-2019数据集上,改进算法平均检测精度达到51.2%,比YOLOv8提高10.9个百分点,检测速度为63.7 FPS,具有良好的实时性。 展开更多
关键词 无人机(UAV) 目标检测 深度学习 YOLOv8算法 注意力机制 Focaler-CIoU损失函数
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YOLO-LDD:轻量级无人机检测算法 被引量:1
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作者 邵剑飞 蔡世军 刘杰 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期867-877,共11页
针对在无人机目标检测中现有检测算法模型过大、速度较慢、复杂度过高等问题,提出一种基于YOLOv5n的改进型轻量级无人机检测算法YOLO-LDD.首先,在YOLOv5n基础上引入多样化分支模块DBB和C3模块融合重构为C3_DBB模块,增强单个卷积的表征能... 针对在无人机目标检测中现有检测算法模型过大、速度较慢、复杂度过高等问题,提出一种基于YOLOv5n的改进型轻量级无人机检测算法YOLO-LDD.首先,在YOLOv5n基础上引入多样化分支模块DBB和C3模块融合重构为C3_DBB模块,增强单个卷积的表征能力;其次,在颈部网络中引入重参数化结构卷积RepConv,提升检测速度;最后,通过层自适应幅度剪枝(LAMP)方法压缩模型,减少参数数量.实验结果表明,该算法可在保持良好检测性能的同时,降低计算和存储需求,并提高模型的效率和推理速度,平均精度达96.7%,参数量较YOLOv5n压缩73%,运算量减少60%,检测速度提升至原来的1.6倍. 展开更多
关键词 无人机 目标检测 YOLOv5n算法 轻量级 深度学习
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基于改进YOLOv5的苹果轻量化检测算法
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作者 王红君 刘紫宾 +1 位作者 赵辉 岳有军 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期65-71,共7页
为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的... 为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的关键位置引入注意力机制,以提高算法对苹果不同特征的提取能力;最后,使用CIoU作为改进网络的损失函数,以提升模型的检测效果。试验结果表明:改进模型的检测精度为91.5%,相较于SSD、Faster R-CNN,检测精度分别提高了2.35%、3.07%,相比于YOLOv5s检测精度提高了8.20%,且模型大小约为YOLOv5s的1/3。 展开更多
关键词 苹果 检测算法 YOLOv5 轻量化 注意力机制
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HD-YOLO:复杂场景下安全帽佩戴检测算法 被引量:1
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作者 邱云飞 腰瑞琳 +1 位作者 金海波 张嘉宁 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期165-174,共10页
针对目标密集、有遮挡的复杂施工场景下安全帽佩戴检测存在漏检、误检的问题,提出了一种基于YOLOv8的HD-YOLO安全帽佩戴检测算法。首先,设计了GRC-C2f结构,使用多分支结构捕获多尺度特征,兼顾训练阶段的特征提取能力和推理阶段的计算效... 针对目标密集、有遮挡的复杂施工场景下安全帽佩戴检测存在漏检、误检的问题,提出了一种基于YOLOv8的HD-YOLO安全帽佩戴检测算法。首先,设计了GRC-C2f结构,使用多分支结构捕获多尺度特征,兼顾训练阶段的特征提取能力和推理阶段的计算效率。其次,设计了DSASF颈部结构,结合动态上采样和多尺度特征融合,精准识别和定位图像中的小目标,以提高检测性能。然后,引入Focal Modulation模块替换原有的快速空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling-Fast,SPPF)结构模块,捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息,聚焦于复杂背景中的目标。最后,采用空间增强注意力模块(Spatially Enhanced Attention Module,SEAM)解决小目标遮挡问题。试验结果表明,HD-YOLO算法在同一数据集上平均精度均值为81.8%,相比原始YOLOv8算法提高了5.0百分点。设计的HD-YOLO算法有效提高了复杂场景中佩戴安全帽的检测精度。 展开更多
关键词 安全社会工程 安全帽检测 YOLOv8算法 GRC-C2f模块 DSASF颈部结构 Focal Modulation模块 空间增强注意力模块
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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法
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作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期691-702,共12页
基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多
关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值
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改进YOLOv7算法的钢板表面缺陷检测方法
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作者 孙超 刘均学 +3 位作者 陈正超 周永康 张承瑞 丁建军 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第1期19-23,29,共6页
针对钢板表面不同种类缺陷特征难以辨别的问题,提出了一种基于改进YOLOv7算法的钢板表面缺陷检测方法。使用特征提取网络(C2f)加强特征信息的提取,在不影响原始梯度路径的情况下提高神经网络对重要特征的学习能力,避免缺陷的误检。结合... 针对钢板表面不同种类缺陷特征难以辨别的问题,提出了一种基于改进YOLOv7算法的钢板表面缺陷检测方法。使用特征提取网络(C2f)加强特征信息的提取,在不影响原始梯度路径的情况下提高神经网络对重要特征的学习能力,避免缺陷的误检。结合空间自适应注意力机制(CA)构建了多路径特征和通道交叉注意力机制(MPCC),提高对细微缺陷的敏感性,避免缺陷的漏检。在此基础上,采用距离交并比损失函数DIoU作为损失函数,降低模型损失函数的复杂度,从而提高模型的实时性和鲁棒性。钢板表面检测实验结果表明,改进YOLOv7算法在NEU-DET数据集上的检测精度达到了83.7%。与YOLOv7算法相比,改进后的算法在检测精度和速度上都有显著提升。 展开更多
关键词 钢板表面缺陷检测 空间自适应注意力机制 改进算法
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感兴趣区域YOLO_BFROI的扶梯乘客安全检测算法
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作者 侯颖 胡鑫 +3 位作者 赵瑞瑞 张楠 徐艳红 马莉 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期84-95,共12页
自动扶梯智能化监控是预防乘客事故发生的重要手段,然而扶梯运行环境较复杂,背景干扰严重,远距离小目标乘客的检测容易造成漏检和误检问题,提出一种基于感兴趣区域改进YOLOv8的轻量化自动扶梯乘客摔倒检测算法。改进算法设计了基于感兴... 自动扶梯智能化监控是预防乘客事故发生的重要手段,然而扶梯运行环境较复杂,背景干扰严重,远距离小目标乘客的检测容易造成漏检和误检问题,提出一种基于感兴趣区域改进YOLOv8的轻量化自动扶梯乘客摔倒检测算法。改进算法设计了基于感兴趣区域的BiFormer_ROI注意力机制模块,构造SPD-Conv和BiFormer_ROI的小目标检测模块组改进YOLOv8骨干网络,屏蔽非扶梯背景区域的复杂环境干扰,有效提高小目标检测率。考虑实际应用需要采用GhostSlimPAFPN轻量化结构优化Neck网络,在保持检测精度的同时有效减少模型参数量。采用具有目标尺寸自适应惩罚因子的PIoU v2损失函数改进Head网络,从而实现更快的收敛和更高的检测精度。在自建扶梯乘客摔倒数据集上,改进算法乘客摔倒平均检测精度达到94.2%,检测帧率为87.7 FPS,检测性能显著提高,能有效减少漏检和误检问题,且具有良好的实时性,可以更好地保障乘客安全乘梯。 展开更多
关键词 深度学习 自动扶梯 摔倒检测 YOLOv8算法 感兴趣区域 轻量化
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基于参数优化VMD的心率检测去噪算法
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作者 肖剑 张现国 +2 位作者 宋烨 杨小苑 程鸿亮 《现代雷达》 北大核心 2025年第6期46-55,共10页
针对毫米波雷达的非接触式生命体征信号检测中存在静态杂波和呼吸谐波干扰噪声等问题,文中提出一种基于改进浣熊优化算法的变分模态分解(ICOA-VMD)噪声抑制算法。浣熊优化算法采用混沌种群初始化和自适应函数分布提高算法的种群多样性... 针对毫米波雷达的非接触式生命体征信号检测中存在静态杂波和呼吸谐波干扰噪声等问题,文中提出一种基于改进浣熊优化算法的变分模态分解(ICOA-VMD)噪声抑制算法。浣熊优化算法采用混沌种群初始化和自适应函数分布提高算法的种群多样性和全局搜索能力,文中利用ICOA对VMD的最佳适应度参数进行搜索,确定惩罚参数和分量个数,对心跳信号进行重构,从而实现心跳信号的干扰噪声去除。实验结果表明,ICOA-VMD方法具有收敛速度快、精度高的特点,信噪比和均方误差的评估和时域分析验证了该算法相较于小波变换和经验模态分解具有更好的性能。在不同距离的常规环境下,该方法针对不同受试者的心率检测平均精确度可以达到95.40%。 展开更多
关键词 毫米波雷达 信号处理 心率检测 浣熊优化算法 变分模态分解
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SDH-DETR轻量化绝缘子缺陷检测算法
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作者 周景 刘心 +1 位作者 唐振洋 董晖 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期88-104,共17页
为解决无人机在输电线路绝缘子巡检中目标检测算法面临的模型复杂度高、小目标缺陷检测精度不足和上下采样过程中容易造成特征丢失等挑战,本文提出了一种基于轻量化改进的RT-DETR绝缘子缺陷检测算法(SDH-DETR)。首先,以RT-DETR作为基线... 为解决无人机在输电线路绝缘子巡检中目标检测算法面临的模型复杂度高、小目标缺陷检测精度不足和上下采样过程中容易造成特征丢失等挑战,本文提出了一种基于轻量化改进的RT-DETR绝缘子缺陷检测算法(SDH-DETR)。首先,以RT-DETR作为基线算法,降低优化难度并提高鲁棒性;其次,采用轻量级StarNet作为主干网络,在显著降低模型复杂度的同时提升特征提取能力;接着,引入DySample动态上采样模块,通过基于采样点的自适应上采样方法,有效减少细节丢失与图像失真;最后,利用Harr小波变换下采样模块(HWD),实现低频与高频信息的高效融合,抑制复杂背景干扰并增强对小目标的检测能力。在复杂背景数据集上的验证实验表明,SDH-DETR的平均精度达98.5%,较基线算法提升0.9%,参数量和计算量分别减少43%和46.1%,检测速度达78.6 fps。这表明该算法在保证高准确性的同时,实现了轻量化设计,满足了输电线路巡检对效率和性能的实际需求。 展开更多
关键词 输电线路 目标检测 绝缘子缺陷检测 复杂背景 轻量化 RT-DETR算法
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基于灰狼算法的桥梁检测车伸缩臂结构的优化设计
12
作者 蔡池兰 周嘉裔 《机械设计》 北大核心 2025年第1期78-84,共7页
针对桥梁检测车伸缩臂结构的轻量化问题,文中以最小结构质量为目标,提出一种改进灰狼算法(Ameliorated Grey Wolf Algorithm, AGWO)。根据问题特征建立了伸缩臂结构的数学模型,针对灰狼算法的缺陷,引入混沌策略和反向学习生成灰狼初始种... 针对桥梁检测车伸缩臂结构的轻量化问题,文中以最小结构质量为目标,提出一种改进灰狼算法(Ameliorated Grey Wolf Algorithm, AGWO)。根据问题特征建立了伸缩臂结构的数学模型,针对灰狼算法的缺陷,引入混沌策略和反向学习生成灰狼初始种群,提高初始解的质量,同时,将自适应步长加入到灰狼算法的优化过程中,提高算法的收敛速度,并在满足可靠性的前提下,使其达到轻量化的效果。最后,应用有限元分析,检验了改进后算法的可行性,得出优化后的质量减小了18.33%,对实际工程结构的设计有指导意义。 展开更多
关键词 桥梁检测 伸缩臂 灰狼算法 优化设计
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雾天遥感小目标检测的双子网算法
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作者 宋存利 杨佳俊 张雪松 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期128-138,共11页
针对雾天场景下遥感小目标检测的漏检错检问题,提出了基于双子网多任务协同训练的GFFA-YOLO算法。利用门控融合的GFFA网络去雾来恢复目标信息。设计SD-SCConv和RepNCSPELAN-SD-SCConv模块,该模块通过融合空间到深度层,同时利用自校正机... 针对雾天场景下遥感小目标检测的漏检错检问题,提出了基于双子网多任务协同训练的GFFA-YOLO算法。利用门控融合的GFFA网络去雾来恢复目标信息。设计SD-SCConv和RepNCSPELAN-SD-SCConv模块,该模块通过融合空间到深度层,同时利用自校正机制来提高特征提取能力。增加了选择注意力LSK模块来增强多尺度特征融合。实验结果表明,所提算法在不同雾浓度的NWPU VHR-10数据集上的mAP分别达到85.6%和74.3%,在雾处理后的DOTA v1.0数据集上mAP达到82.1%,相较主流算法表现出更高的检测能力。 展开更多
关键词 YOLO 小目标检测 去雾算法 注意力机制
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融合视觉标定与斑点检测算法的PCB钻孔定位方法
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作者 杨铎 张书晨 +2 位作者 陈昕 易鹏飞 吴宏伟 《应用光学》 北大核心 2025年第1期178-185,共8页
为了解决目前PCB(printed circuit board)钻孔定位方法中多次标定的问题,提出了一种新的PCB钻孔定位方法,融合了视觉标定和斑点检测算法,能适应动态变化的拍摄环境,提高了PCB钻孔定位时的鲁棒性。这一方法基于张正友标定法,通过多视角... 为了解决目前PCB(printed circuit board)钻孔定位方法中多次标定的问题,提出了一种新的PCB钻孔定位方法,融合了视觉标定和斑点检测算法,能适应动态变化的拍摄环境,提高了PCB钻孔定位时的鲁棒性。这一方法基于张正友标定法,通过多视角拍摄标定板以获取相机参数和畸变系数。之后,利用这些参数校正PCB图像,并运用多尺度空间斑点检测算法提取PCB图像中的钻孔点中心坐标。最终,借助相机参数和PCB钻孔点的图像坐标,成功地还原了PCB钻孔点的三维空间坐标,实现了高效的钻孔点定位。通过实验得出,本文方法的定位精度可在0.1 mm上下浮动,平均定位误差可以控制在0.05 mm~0.07 mm。结果表明,本文方法具备一定的操作灵活性和鲁棒性,符合PCB机械钻孔加工需求。 展开更多
关键词 PCB 视觉标定 斑点检测算法 三维坐标 多点定位
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基于果蝇优化算法的虚拟现实碰撞检测
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作者 王大虎 张艳伟 +1 位作者 侯伟华 张新科 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第2期126-134,共9页
为了解决虚拟现实场景中碰撞检测性能不高的问题,本研究采用包围盒与果蝇优化算法相结合的混合碰撞检测技术。首先根据物体的形状选择合适的包围盒将物体进行包围,当检测到A、B物体生成的包围盒发生重叠,则完成包围盒碰撞检测;根据包围... 为了解决虚拟现实场景中碰撞检测性能不高的问题,本研究采用包围盒与果蝇优化算法相结合的混合碰撞检测技术。首先根据物体的形状选择合适的包围盒将物体进行包围,当检测到A、B物体生成的包围盒发生重叠,则完成包围盒碰撞检测;根据包围盒交叉空间对待检测物体进行特征点提取,根据提取的特征点进行果蝇种群的构建;然后以待检测物体的同类特征距离的倒数作为果蝇群体的实物浓度适应度函数,通过果蝇优化算法迭代,选择出最小特征距离;根据最小特征距离与设定的阈值进行对比,判断待检测的物体是否发生碰撞,实现待检测物体的混合碰撞检测。结果表明,通过设置果蝇的个体搜索步长,可以大大提高碰撞检测的精度。与虚拟现实中常用的碰撞检测技术相比,该算法的碰撞检测精度最高。 展开更多
关键词 虚拟现实 包围盒 果蝇优化算法 混合碰撞检测
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基于超分辨率生成对抗网络的混凝土裂缝检测算法
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作者 李响 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期111-116,共6页
随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围... 随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围内精准检测裂缝的方法。因此,本文首先提出了一种基于超分辨率生成对抗网络的学习结构,适用于任何分割网络,然后提出了一种有效构建训练数据的方法,应用于所提出的学习结构,最后对本文方法在1606张质量随机退化的裂缝图像上进行了性能评估,结果表明,本文所提出的学习结构下,裂缝检测IoU及F1分数分别达63.686%和77.811%,方差分别为0.9008和0.5015,有效提高了裂缝的检测性能,且对输入数据具有较高的稳健性。 展开更多
关键词 混凝土隧道 裂缝检测 超分辨率生成对抗网络 分割算法
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基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法
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作者 张震 葛帅兵 +2 位作者 陈可鑫 李友好 黄伟涛 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期40-46,共7页
针对传统基于背景减法的遗留物品检测算法难以应对人流拥挤、小目标、物品遮挡和光线变化等环境,以及基于深度学习方法中的模型准确率低等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法。首先,使用动态上采样DySample替换最近邻上采... 针对传统基于背景减法的遗留物品检测算法难以应对人流拥挤、小目标、物品遮挡和光线变化等环境,以及基于深度学习方法中的模型准确率低等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的遗留物品检测算法。首先,使用动态上采样DySample替换最近邻上采样,优化上采样过程,增强模型的泛化能力。其次,将高效轻量的ADown下采样模块替代普通的下采样卷积,在降低整个模型参数量的同时,提升算法的检测精度。最后,引入EMA注意力机制,优化特征提取过程,增强特征提取能力,提升对小目标检测的效果。实验结果表明:改进后的模型YOLO-DAE在自建数据集上取得的准确率P、召回率R、mAP@50和mAP@50:95分别为93.4%,87.7%,91.7%和80.2%,相比于改进前的YOLOv8s模型在模型参数量和计算量减少的同时,分别提高了1.8百分点、1.6百分点、1.2百分点和2.1百分点,并且mAP@50和mAP@50:95均高于YOLOv5s r6.0、YOLOv6s v3.0、YOLOv7s AF和YOLOv9s,有效提升了遗留物品检测能力。 展开更多
关键词 遗留物品检测 YOLOv8算法 EMA注意力机制 DySample模块 ADown模块
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基于多分辨率模块度的约束Louvain社区检测算法
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作者 张震 靳金帅 +1 位作者 陈可鑫 田鸿朋 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2335-2340,共6页
针对Louvain算法的分辨率存在极限的问题,提出一种基于多分辨率模块度(multi-resolution modularity,MRQ)的Louvain社区检测算法,在Louvain算法中加入一个可变分辨率模块MRQ,有效解决了Louvain算法分辨率存在极限的问题。在此基础上,针... 针对Louvain算法的分辨率存在极限的问题,提出一种基于多分辨率模块度(multi-resolution modularity,MRQ)的Louvain社区检测算法,在Louvain算法中加入一个可变分辨率模块MRQ,有效解决了Louvain算法分辨率存在极限的问题。在此基础上,针对Louvain算法会得出某些不满足社区条件的划分结果,增加社区划分的约束条件,提高了社区划分的精度。最后,在真实数据集和计算机生成网络上对该算法进行实验验证。实验结果表明,具有MRQ的约束Louvain算法在模块度、覆盖度和调制度指标上都优于Louvain、标签传播(LPA)、Kernighan-Lin(KL)和贪心模块度等主流社区检测算法。 展开更多
关键词 复杂网络 社区检测 Louvain算法 多分辨率模块度 约束条件
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基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法
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作者 秦学斌 许爱珍 周毓凡 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期181-188,共8页
由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-t... 由于矿山道路没有路肩且道路边界线十分模糊,因此区分道路边界线之内的可行驶区域与边界线以外的非可行驶区域成为亟待解决的问题。为提升露天矿车行驶的安全性,提出了一种基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法。首先利用kd-tree算法和基于体素化的八叉树滤波算法构成的复合索引结构对点云数据进行精简和滤波,剔除点云数据中的异常点和高噪声点;再通过基于K-means聚类对精简后的点云数据进行图卷积神经网络运算提取出地面点,非地面点通过聚类方法寻找邻域构成三角面,利用三角面的法向量拟合非地面即得到曲面;最后计算拟合最优地面和非地面的交线即为所求的道路边界线。试验结果表明:提出的道路边界检测算法能很好地检测出边界线,为矿山道路无人驾驶提供安全范围,有助于提升无人运行矿车驾驶的安全性。 展开更多
关键词 点云滤波 kd-tree算法 K-MEANS聚类 图卷积网络 边界线检测
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基于改进YOLOv7的无人机图像小目标检测算法
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作者 金涛 李昭蒂 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第7期118-124,143,共8页
针对无人机图像背景复杂、遮挡及尺度变化导致的小目标错检和漏检问题,提出基于YOLOv7算法的小目标检测改进模型。该模型通过引入坐标注意力机制(CA)优化特征提取,使用自适应激活函数(ACON)增强网络非线性表达能力;同时,采用NWD作为新... 针对无人机图像背景复杂、遮挡及尺度变化导致的小目标错检和漏检问题,提出基于YOLOv7算法的小目标检测改进模型。该模型通过引入坐标注意力机制(CA)优化特征提取,使用自适应激活函数(ACON)增强网络非线性表达能力;同时,采用NWD作为新度量改进损失函数,以更精确衡量边界框相似性。此外,使用轻量级上采样算子CARAFE扩大感受野并聚合上下文信息。在VisDrone2019和NWPU VHR-10数据集上的实验表明,改进算法与原算法相比,mAP0.5和mAP0.5∶0.95指标均有显著提升,且与其他主流算法相比,检测精度也有明显优势。该方法为复杂环境下无人机图像小目标检测的实际应用提供了技术支撑,有助于推动相关领域的技术进步。 展开更多
关键词 无人机图像 YOLOv7算法 小目标检测 注意力机制 激活函数
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