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基于改进YOLOv5的无人船视角目标检测方法: 1; 作者隋江华沈凡 +2 位作者孙宇许文凯白春鹏《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第3期158-165,共8页; 针对复杂海况下无人船小尺度水面目标检测效果不佳及无人船数据集出现的样本不均衡的情况,本文提出一种改进YOLOv5的无人船水面目标检测方法。首先,将YOLOv5中主干网络部分替换为GhostNet轻量化网络。其次,在特征提取网络中加入全局空... 展开更多; 关键词 GhostNet YOLOv5 无人船全局自适应模块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法被引量：3: 2; 作者余萍胡旭欣《电子测量技术》北大核心 2022年第20期88-94,共7页; 为了提升有监督学习的单目深度估计网络对于实际场景测距任务的准确性和适用性,提出了一种基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法。首先通过引入多元注意力模块和优化设计网络结构,构建了一种融合全局上下文和空间注意力机制的网络(... 展开更多; 关键词单目深度估计卷积神经网络全局上下文模块空间注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

SMS和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测技术被引量：3: 3; 作者曾伟辉陈亚飞 +2 位作者胡根生鲍文霞梁栋《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期280-287,共8页; 柑橘黄龙病严重影响柑橘的产量和品质。在自然背景下,柑橘叶片之间存在相互遮挡以及尺寸变化大的问题,使得遮挡及小尺寸的黄龙病叶片容易漏检,而且由于黄龙病叶片的颜色、纹理特征与柑橘其他病害十分相似,容易存在误检的问题,导致现有... 展开更多; 关键词柑橘黄龙病检测自然背景全局上下文模块可变形卷积双向特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于差分-变分模态分解与全局信息分析网络的辐射源个体识别方法被引量：10: 4; 作者韦建宇彭来献 +2 位作者俞璐王华力曾维军《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第10期2092-2101,共10页; 为了解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-HuangTransform)辐射源个体识别方法中的模态混叠分解不充分以及低信噪比下效果较差的问题,本文将信号处理与深度学习相结合提出了一种新的辐射源个体识别方法。首先,对信号进行差分处理,并通... 展开更多; 关键词射频指纹无线通信安全变分模态分解全局模块希尔伯特谱; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOX-s的机场跑道冰雪状态感知被引量：2: 5; 作者邢志伟阚犇 +2 位作者刘子硕李彪罗谦《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1292-1304,共13页; 针对机场冰雪跑道安全性和适航性状态感知能力不足及跑道表面状况报告交互的新需求,提出一种面向多尺度特征融合的机场跑道冰雪状态感知模型.以YOLOX-s模型为基础,在主干特征提取网络中引入全局上下文模块,获取更丰富的浅层与深层特征;... 展开更多; 关键词跑道冰雪状态感知 YOLOX-s 全局上下文模块双向特征金字塔网络自适应空间特征融合结构 α-EIoU损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv5的无人船视角目标检测方法: 1; 作者隋江华沈凡孙宇许文凯白春鹏; 机构大连海洋大学航海与船舶工程学院; 出处《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第3期158-165,共8页; 基金辽宁省教育厅2021年度科学研究经费项目(LJKZ0726)。; 文摘针对复杂海况下无人船小尺度水面目标检测效果不佳及无人船数据集出现的样本不均衡的情况,本文提出一种改进YOLOv5的无人船水面目标检测方法。首先,将YOLOv5中主干网络部分替换为GhostNet轻量化网络。其次,在特征提取网络中加入全局空间自适应模块,以限制检测图空间维度上的影响。最后,损失函数部分基于多分类交叉熵损失函数加入可训练的噪声参数,降低样本不平衡带来的影响。通过无人船视角数据集试验结果表明,改进的方法mAP达到86.1%,相比于原始YOLOv5提升6.9%,网络的参数值降低43.4%,检测速度达到69.44帧数/秒,符合无人船等嵌入式设备的需求。改进的YOLOv5方法在检测无人船视角水面目标等情况,具有更好的检测效果。; 关键词 GhostNet YOLOv5 无人船全局自适应模块; Keywords GhostNet YOLOv5 unmanned vessel global context block; 分类号 U674.8 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法被引量：3: 2; 作者余萍胡旭欣; 机构华北电力大学; 出处《电子测量技术》北大核心 2022年第20期88-94,共7页; 文摘为了提升有监督学习的单目深度估计网络对于实际场景测距任务的准确性和适用性,提出了一种基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法。首先通过引入多元注意力模块和优化设计网络结构,构建了一种融合全局上下文和空间注意力机制的网络(GSNet),然后制定校准参数以建立场景的预测距离与实际距离的比例关系,从而获得校准后的距离值。实验证明,融合网络GSNet和校准参数可以有效减小单目深度估计方法在实际测算距离的误差。相比于使用单目深度估计直接预测距离信息,本文方法测算距离的平均绝对误差小于0.15 m,平均相对误差小于10%,具有很好的可行性和准确性。; 关键词单目深度估计卷积神经网络全局上下文模块空间注意力机制; Keywords monocular depth estimation convolutional neural network global context block spatial attention mechanism; 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SMS和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测技术被引量：3: 3; 作者曾伟辉陈亚飞胡根生鲍文霞梁栋; 机构安徽大学互联网学院科大国创软件股份有限公司中央研究院安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期280-287,共8页; 基金安徽省自然科学基金项目(2108085MC95) 安徽省科技重大专项(202003a06020016) +1 种基金农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放项目(AE202004); 文摘柑橘黄龙病严重影响柑橘的产量和品质。在自然背景下,柑橘叶片之间存在相互遮挡以及尺寸变化大的问题,使得遮挡及小尺寸的黄龙病叶片容易漏检,而且由于黄龙病叶片的颜色、纹理特征与柑橘其他病害十分相似,容易存在误检的问题,导致现有的算法对自然背景柑橘黄龙病检测的精度不高。本研究提出了一种结合剪切混合拼接(Shearing mixed splicing, SMS)增广算法和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测方法,该方法通过SMS、镜像翻转和旋转方法对训练集和验证集进行了增广,增加了训练集和验证集图像中背景目标的数量和多样性;为了自适应地改变柑橘黄龙病检测中的局部采样点,增大有效感受野,使用可变形卷积替换骨干网络后3个卷积层中所有的标准卷积;为了减小自然背景的影响,使用全局上下文模块对骨干网络后3个卷积层输出的特征图进行特征增强,来建立有效的长距离依赖,以便更好的学习到全局上下文信息;使用双向融合特征金字塔,改善浅层特征和深层特征的信息交流路径,用以降低因柑橘黄龙病叶片尺寸变化大导致的漏检,提高小尺寸的柑橘黄龙病叶片的检测精度。实验结果表明,本研究提出的方法用于自然背景柑橘黄龙病的检测,平均精度可达84.8%,性能优于SSD、RetinaNet、YOLO v3、YOLO v5s、Faster RCNN、Cascade RCNN等目标检测方法。; 关键词柑橘黄龙病检测自然背景全局上下文模块可变形卷积双向特征融合; Keywords citrus Huanglongbing detection natural background global context block deformable convolution two-way feature fusion; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] S436.66 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于差分-变分模态分解与全局信息分析网络的辐射源个体识别方法被引量：10: 4; 作者韦建宇彭来献俞璐王华力曾维军; 机构中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第10期2092-2101,共10页; 基金国家自然科学基金(61802425,62001515)。; 文摘为了解决基于希尔伯特黄变换(HHT,Hilbert-HuangTransform)辐射源个体识别方法中的模态混叠分解不充分以及低信噪比下效果较差的问题,本文将信号处理与深度学习相结合提出了一种新的辐射源个体识别方法。首先,对信号进行差分处理,并通过变分模态分解得到对应的模态分量;接着,对各模态分量进行希尔伯特变换得到希尔伯特谱;最后,针对希尔伯特谱的稀疏性特点,本文运用改进的全局信息分析模块对其进行全局细微特征提取。本文实验采用ORACLE公开数据集对所提方法进行性能测试,实验结果表明,该方法识别性能优于4种现有的基于希尔伯特黄变换的辐射源识别方法,其不仅有较低的计算复杂度,而且在5 dB信噪比下有着90%以上的识别效果。; 关键词射频指纹无线通信安全变分模态分解全局模块希尔伯特谱; Keywords radio frequency fingerprinting wireless communication security variational mode decomposition global context block Hilbert spectrum; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOX-s的机场跑道冰雪状态感知被引量：2: 5; 作者邢志伟阚犇刘子硕李彪罗谦; 机构中国民航大学电子信息与自动化学院天津航空机电有限公司中国民航局第二研究所工程技术研究中心; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1292-1304,共13页; 基金国家重点研发计划(2018YFB1601200)资助项目。; 文摘针对机场冰雪跑道安全性和适航性状态感知能力不足及跑道表面状况报告交互的新需求,提出一种面向多尺度特征融合的机场跑道冰雪状态感知模型.以YOLOX-s模型为基础,在主干特征提取网络中引入全局上下文模块,获取更丰富的浅层与深层特征;将颈部结构中路径聚合网络替换为双向特征金字塔,以提升特征融合能力;在加强特征提取网络尾部添加自适应空间特征融合结构,进一步增强特征融合效果;使用α-EIoU优化损失函数,提高模型收敛速度与精度.实验结果表明,改进后的YOLOX-s模型在跑道冰雪实验系统所得的冰雪污染物数据集上平均精度达到了91.53%,比原始的YOLOX-s模型提高了4.68%,能够为机场跑道除冰雪作业提供决策支持.; 关键词跑道冰雪状态感知 YOLOX-s 全局上下文模块双向特征金字塔网络自适应空间特征融合结构 α-EIoU损失函数; Keywords pavement snow and ice state perception YOLOX-s global context block(GC block) bi-directional feature pyramid network(BiFPN) adaptive spatial feature fusion(ASFF) α-EIoU loss function; 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	基于改进YOLOv5的无人船视角目标检测方法	隋江华沈凡孙宇许文凯白春鹏	《中国航海》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于单目深度估计和校准参数的距离测算方法	余萍胡旭欣	《电子测量技术》北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	SMS和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测技术	曾伟辉陈亚飞胡根生鲍文霞梁栋	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于差分-变分模态分解与全局信息分析网络的辐射源个体识别方法	韦建宇彭来献俞璐王华力曾维军	《信号处理》 CSCD 北大核心	2022	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进YOLOX-s的机场跑道冰雪状态感知	邢志伟阚犇刘子硕李彪罗谦	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料