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基于EESP与ODConv的多尺度轴承故障诊断方法: 1; 作者任义陈大鹏 +1 位作者栾方军袁帅《机电工程》北大核心 2025年第5期832-844,920,共14页; 为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基... 展开更多; 关键词轴承故障诊断多尺度特征提取增强高效空间金字塔多尺度全维动态卷积网络双跳跃连接机制故障诊断模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法: 2; 作者王海群王炳楠葛超《计算机工程与科学》北大核心 2025年第2期317-326,共10页; PCB板的缺陷检测是保证其质量的重要手段。为了避免漏检、误检现象的发生,并提高PCB缺陷检测速度,提出了一种改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法。引入ESP网络结构,通过ESPblock实现下采样,并改进特征提取模块,采用更轻量的网络结构实现特... 展开更多; 关键词 PCB缺陷检测 espnet SimAM RFB BiFPN YOLOv5s; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于声谱图时间分辨率优化与残差空间金字塔网络的车辆识别被引量：1: 3; 作者刘伟娜赵红东 +2 位作者史剑锋张学志赵一鸣《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期376-385,共10页; 车辆分类是智能交通系统的关键技术之一,是道路交通监控系统的一个重要研究领域。由于声学传感器具有效率高、成本低、可昼夜工作、隐蔽性强等优势,因此基于车辆声音特征的车辆分类引起了研究人员的广泛关注。然而,现有研究中的车辆声... 展开更多; 关键词车辆识别声音信号重建卷积循环神经网络高效空间金字塔模块时间卷积神经网络时间分辨率优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进DBNet与CRNN的面标识别方法被引量：2: 4; 作者董维振陈燕梁海玲《计算机工程与设计》北大核心 2023年第1期116-124,共9页; 为解决板坯喷涂面标实时识别问题,构建文本检测和识别模型。改进可微二值化算法网络,引入高效通道注意力模块SENet,进行自适应空间特征融合(ASFF),增强特征金字塔预测多尺度目标的能力。识别模型改进卷积递归神经网络的VGG网络,将卷积... 展开更多; 关键词板坯喷涂面标可微二值化高效通道注意力机制特征金字塔自适应空间特征融合卷积递归神经网络联合训练反向传播迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EESP与ODConv的多尺度轴承故障诊断方法: 1; 作者任义陈大鹏栾方军袁帅; 机构沈阳建筑大学计算机科学与工程学院; 出处《机电工程》北大核心 2025年第5期832-844,920,共14页; 基金国家自然科学基金资助项目(62073227) 辽宁省科学技术厅基金资助项目(1668585108607)。; 文摘为了解决轴承故障诊断中多尺度特征提取准确性和稳定性不足的问题,提出了一种融合增强高效空间金字塔(EESP)与全维动态卷积(ODConv)的多尺度轴承诊断方法,即基于多尺度全维动态卷积网络(MSODConvNet)的轴承故障诊断模型。首先,采用了基于EESP的空洞卷积金字塔模块,利用了多尺度空洞卷积结构增强了特征提取能力,有效地捕捉了不同尺度的特征信息,从而提升了模型对复杂信号的感知能力;其次,采用的ODConv模块使卷积核在多个维度上同时进行了高效运作,使用动态调整卷积核结构提升了模型的灵活性和适应性,使其能够更好地应对复杂数据中的多样化模式和特征;最后,在ODConv模块中引入了双跳跃连接机制,进一步强化了信息在深层网络中的传递效果,确保了特征信息的完整性和高效传递。研究结果表明:基于EESP和ODConv的多尺度模型在分类准确率方面得到较大的提高,在凯斯西储大学(CWRU)数据集上的准确率可达99.50%,表现出较高的准确性和稳定性,并在与其他对比方法的比较中展现出较高的优势。该研究可为工业设备的智能维护和故障诊断提供新的方法和思路,为实现更精确和更高效的故障诊断提供理论依据。; 关键词轴承故障诊断多尺度特征提取增强高效空间金字塔多尺度全维动态卷积网络双跳跃连接机制故障诊断模型; Keywords bearing fault diagnosis multi-scale feature extraction extremely efficient spatial pyramid(EESP) multi-scale full-dimensional dynamic convolution network(MSODConvNet) dual-skip jumping connection mechanism fault diagnosis model; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化] TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法: 2; 作者王海群王炳楠葛超; 机构华北理工大学电气工程学院; 出处《计算机工程与科学》北大核心 2025年第2期317-326,共10页; 基金河北省自然科学基金(F2021209006)。; 文摘 PCB板的缺陷检测是保证其质量的重要手段。为了避免漏检、误检现象的发生,并提高PCB缺陷检测速度,提出了一种改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法。引入ESP网络结构,通过ESPblock实现下采样,并改进特征提取模块,采用更轻量的网络结构实现特征提取,解决PCB缺陷检测模型较大并且难以部署的问题;引入一种无参数注意力机制SimAM,在不增加网络参数的同时提高复杂环境中算法对目标的关注度,解决由于背景复杂导致的PCB缺陷漏检问题;引入RFB多尺度特征提取模块,扩大算法感受野并提高多尺度特征提取能力,解决由于缺陷大小差异导致的漏检问题;引入可学习参数特征融合模块BiFPN,提高融合特征图的特征表达能力。实验结果显示,ESP-YOLO算法的参数量和GFLOPs分别为5.32×106和11.2,相比YOLOv5s算法分别降低了23.8%和29.1%;平均精度为97.8%,相比于原YOLOv5s算法提升了3.2%。; 关键词 PCB缺陷检测 espnet SimAM RFB BiFPN YOLOv5s; Keywords PCB defect detection efficient spatial pyramid network(espnet) simple and parameter-free attention module(SimAM) receptive field block(RFB) bi-directional feature pyramid network_add(Bi-FPN) YOLOv5s; 分类号 TP391.4 [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

题名基于声谱图时间分辨率优化与残差空间金字塔网络的车辆识别被引量：1: 3; 作者刘伟娜赵红东史剑锋张学志赵一鸣; 机构河北工业大学电子信息工程学院电磁空间安全全国重点实验室河北晶禾电子技术股份有限公司; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期376-385,共10页; 基金天津市科技计划项目(企业科技特派员项目)(21YDTPJC00050) 电磁空间安全全国重点实验室项目(2021JCJQLB055008)。; 文摘车辆分类是智能交通系统的关键技术之一,是道路交通监控系统的一个重要研究领域。由于声学传感器具有效率高、成本低、可昼夜工作、隐蔽性强等优势,因此基于车辆声音特征的车辆分类引起了研究人员的广泛关注。然而,现有研究中的车辆声音信号仅包含单一车辆,对于混合的双车辆声音信号的分类缺乏讨论。为此,设计一种网络模型对单车辆和双车辆共12种类别的噪声信号进行分类。针对声音频谱特征的固定分辨率并非最优的问题,基于网络训练得出的注意力得分和时间转换矩阵,控制噪声频谱时间大小,设计频谱时间分辨率优化模型。分类网络依据卷积递归神经网络(CRNN)架构,卷积网络部分(多尺度信号分析模块)参考高效空间金字塔模块对特征进行双分支融合处理,由于循环神经网络(RNN)等不利于并行化,运算速度慢,因此将因果时间卷积网络(TCN)转换为非因果循环TCN。在自制数据集中进行实验,结果表明,该模型的平均精度均值(mAP)达到0.98,远高于相当参数量下的CRNN网络,与MobileNetV3性能相当,但是相比MobileNetV3参数量减少了1.7×10^(6)。分析结果表明,所提模型适用于长时间声音信号处理任务,能提取深层次的特征。; 关键词车辆识别声音信号重建卷积循环神经网络高效空间金字塔模块时间卷积神经网络时间分辨率优化; Keywords vehicle recognition sound signal reconstruction Convolutional Recurrent Neural network(CRNN) efficient spatial pyramid(ESP)module Time Convolutional Neural network(TCN) time resolution optimization; 分类号 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

题名改进DBNet与CRNN的面标识别方法被引量：2: 4; 作者董维振陈燕梁海玲; 机构广西大学计算机与电子信息学院广西中烟工业有限责任公司; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2023年第1期116-124,共9页; 基金国家自然科学基金项目(31771775) 广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA159090) 国家重点研发计划专项基金项目(2017YFB0304002)。; 文摘为解决板坯喷涂面标实时识别问题,构建文本检测和识别模型。改进可微二值化算法网络,引入高效通道注意力模块SENet,进行自适应空间特征融合(ASFF),增强特征金字塔预测多尺度目标的能力。识别模型改进卷积递归神经网络的VGG网络,将卷积与循环神经网络联合训练。实验结果表明,检测模型的精确率、召回率和调和平均值达到93.30%、86.45%、89.85%,提升显著;识别模型平均准确率达到86.01%,精度提升4.99%。模型满足实时与准确性要求。; 关键词板坯喷涂面标可微二值化高效通道注意力机制特征金字塔自适应空间特征融合卷积递归神经网络联合训练反向传播迁移学习; Keywords surface mark of slab spraying differentiable binarization efficient channel attention mechanism feature pyramid networks adaptive spatial feature fusion convolutional recurrent neural network joint training back propagation transfer learning; 分类号 TP391.9 [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EESP与ODConv的多尺度轴承故障诊断方法	任义陈大鹏栾方军袁帅	《机电工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法	王海群王炳楠葛超	《计算机工程与科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于声谱图时间分辨率优化与残差空间金字塔网络的车辆识别	刘伟娜赵红东史剑锋张学志赵一鸣	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进DBNet与CRNN的面标识别方法	董维振陈燕梁海玲	《计算机工程与设计》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料