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Heading control method and experiments for an unmanned wave glider 被引量:3
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作者 LIAO Yu-lei LI Yi-ming +2 位作者 WANG Lei-feng LI Ye JIANG Quan-quan 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第11期2504-2512,共9页
The control system designing of unmanned wave glider(UWG) is challenging since the control system is weak maneuvering, large time-lag and large disturbance, which is difficult to establish accurate mathematical model.... The control system designing of unmanned wave glider(UWG) is challenging since the control system is weak maneuvering, large time-lag and large disturbance, which is difficult to establish accurate mathematical model. The control system for the "Ocean Rambler" UWG is studied in this work. A heading control method based on S-surface controller is designed. For the "rudder zero drift" problem in trials, an improved S-surface control method based on rudder angle compensation is proposed, which can compensate the adverse effects from environmental forces and installation error. The tank test and sea trial results prove that the proposed control method has favorable control performance, and the feasibility and reliability of the designed control system are also verified. 展开更多
关键词 unmanned wave glider heading control S-surface control control system
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Heading constraint algorithm for foot-mounted PNS using low-cost IMU 被引量:3
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作者 GUI Jing ZHAO Heming XU Xiang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第3期727-736,共10页
Foot-mounted pedestrian navigation system(PNS)is a common solution to pedestrian navigation using micro-electro mechanical system(MEMS)inertial sensors.The inherent problems of inertial navigation system(INS)by the tr... Foot-mounted pedestrian navigation system(PNS)is a common solution to pedestrian navigation using micro-electro mechanical system(MEMS)inertial sensors.The inherent problems of inertial navigation system(INS)by the traditional algorithm,such as the accumulated errors and the lack of observation of heading and altitude information,have become obstacles to the application and development of the PNS.In this paper,we introduce a heuristic heading constraint method.First of all,according to the movement characteristics of human gait,we use the generalized likelihood ratio test(GLRT)detector and introduce a time threshold to classify the human gait,so that we can effectively identify the stationary state of the foot.In addition,based on zero velocity update(ZUPT)and zero angular rate update(ZARU),the cumulative error of the inertial measurement unit(IMU)is limited and corrected,and then a heuristic heading estimation is used to constrain and correct the heading of the pedestrian.After simulation and experiments with low-cost IMU,the method is proved to reduce the localization error of end-point to less than 1%of the total distance,and it has great value in application. 展开更多
关键词 pedestrian navigation system(PNS) zero velocity update(ZUPT) gait detection heading constraint
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Unmanned wave glider heading model identification and control by artificial fish swarm algorithm 被引量:2
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作者 WANG Lei-feng LIAO Yu-lei +2 位作者 LI Ye ZHANG Wei-xin PAN Kai-wen 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第9期2131-2142,共12页
We introduce the artificial fish swarm algorithm for heading motion model identification and control parameter optimization problems for the“Ocean Rambler”unmanned wave glider(UWG).First,under certain assumptions,th... We introduce the artificial fish swarm algorithm for heading motion model identification and control parameter optimization problems for the“Ocean Rambler”unmanned wave glider(UWG).First,under certain assumptions,the rigid-flexible multi-body system of the UWG was simplified as a rigid system composed of“thruster+float body”,based on which a planar motion model of the UWG was established.Second,we obtained the model parameters using an empirical method combined with parameter identification,which means that some parameters were estimated by the empirical method.In view of the specificity and importance of the heading control,heading model parameters were identified through the artificial fish swarm algorithm based on tank test data,so that we could take full advantage of the limited trial data to factually describe the dynamic characteristics of the system.Based on the established heading motion model,parameters of the heading S-surface controller were optimized using the artificial fish swarm algorithm.Heading motion comparison and maritime control experiments of the“Ocean Rambler”UWG were completed.Tank test results show high precision of heading motion prediction including heading angle and yawing angular velocity.The UWG shows good control performance in tank tests and sea trials.The efficiency of the proposed method is verified. 展开更多
关键词 unmanned wave glider artificial fish swarm algorithm heading model parameters identification control parameters optimization
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Error analysis on heading determination via genetic algorithms 被引量:1
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作者 Zhong Bing Xu Jiangning Ma Heng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第3期673-676,共4页
A new error analysis method is presented via genetic algorithms for high precise heading determination model based on two total positioning stations (TPSs). The method has the ability to search all possible solution... A new error analysis method is presented via genetic algorithms for high precise heading determination model based on two total positioning stations (TPSs). The method has the ability to search all possible solution space by the genetic operators of elitist model and restriction. The result of analyzing the error of this model shows that the accuracy of this model is precise enough to meet the need of calibration for navigation systems on ship, and the search space is only 0. 03% of the total search space, and the precision of heading determination is 4" in a general dock. 展开更多
关键词 heading determination SGA genetic algorithms.
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Numerical Simulation of Turret Moored Ship Performance in Variable Ice Drift Based on Heading Control
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作者 周利 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第S1期75-84,共10页
The frequent change in ice drift direction poses a significant challenge for turret moored ship in ice. Variability in ice drift is mainly caused by the winds and currents. To solve this problem, a new method with num... The frequent change in ice drift direction poses a significant challenge for turret moored ship in ice. Variability in ice drift is mainly caused by the winds and currents. To solve this problem, a new method with numerical simulation based on heading control is applied to reduce the risk of operation of The Arctic Tandem Offloading Terminal(ATOT),which includes an offloading icebreaker(OIB) moored to a submerged turret and a shuttle tanker moored at the stern of the OIB in this paper. An icebreaking tanker, MT Uikku, was modeled in a simulation program. Then the level ice load on the tanker was calculated with different ice thicknesses and drift speeds, after which a heading controller assisted with mooring system is used to simulate the horizontal motion of the tanker under the ice action. 展开更多
关键词 Numerical simulation Mooring system heading control Ice drift Ice loads
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基于YOLOv5s的复杂场景下高效烟火检测算法YOLOv5s-MRD 被引量:2
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作者 侯阳 张琼 +2 位作者 赵紫煊 朱正宇 张晓博 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1317-1324,共8页
现有的烟火检测方法主要依赖员工现场巡视,效率低且实时性差,因此,提出一种基于YOLOv5s的复杂场景下的高效烟火检测算法YOLOv5s-MRD(YOLOv5s-MPDIoU-RevCol-Dyhead)。首先,采用MPDIoU(Maximized Position-Dependent Intersection over U... 现有的烟火检测方法主要依赖员工现场巡视,效率低且实时性差,因此,提出一种基于YOLOv5s的复杂场景下的高效烟火检测算法YOLOv5s-MRD(YOLOv5s-MPDIoU-RevCol-Dyhead)。首先,采用MPDIoU(Maximized Position-Dependent Intersection over Union)方法改进边框损失函数,以适应重叠或非重叠的边界框回归(BBR),从而提高BBR的准确性和效率;其次,利用可逆柱状结构RevCol(Reversible Column)网络模型思想重构YOLOv5s模型的主干网络,使它具有多柱状网络架构,并在模型的不同层之间加入可逆链接,从而最大限度地保持特征信息以提高网络的特征提取能力;最后,引入Dynamic head检测头,以统一尺度感知、空间感知和任务感知,从而在不额外增加计算开销的条件下显著提高目标检测头的准确性和有效性。实验结果表明:在DFS(Data of Fire and Smoke)数据集上,与原始YOLOv5s算法相比,所提算法的平均精度均值(mAP@0.5)提升了9.3%,预测准确率提升了6.6%,召回率提升了13.8%。可见,所提算法能满足当前烟火检测应用场景的要求。 展开更多
关键词 目标检测 RevCol网络 YOLOv5 Dynamic head检测头 MPDIoU 烟火检测
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基于改进YOLOv8n模型的辣椒病害检测方法 被引量:2
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作者 李芳 危疆树 +2 位作者 王玉超 张尧 谢宇鑫 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第2期323-334,共12页
为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块... 为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块(GSConv)和跨阶段部分网络(VoVGSCSP)模块,并利用辅助训练头Aux Head(Auxiliary head)融合原有的检测头,构建改进的YOLOv8n模型(YOLOv8n-ATA模型)。最后利用辣椒炭疽病、褐斑病、脐腐病和细菌性叶斑病等4种病害影像数据集对改进后的模型性能进行分析。结果表明,改进后模型的浮点计算量和模型大小比原YOLOv8n模型增加19.5%和10.2%,但模型对辣椒病害的识别精确率、平均精度均值mAP_(50)和mAP_(50∶95)分别提升2.6个百分点、2.9个百分点和2.9个百分点,同时每1 s传输帧数增加15.1%。因此,改进后的模型能够对辣椒病害进行有效识别,较好实现模型识别准确度与效率的平衡。 展开更多
关键词 辣椒病害 YOLOv8n模型 目标检测 Adown下采样模块 SlimNeck模块 Aux Head检测头
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SD-YOLO:一种多尺度小目标检测算法 被引量:1
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作者 赵滨淋 孙玲 +2 位作者 陈功 钟剑丹 付琳 《电光与控制》 北大核心 2025年第7期21-26,共6页
针对无人机航拍图像中小目标样本数量多且尺度变换范围大导致的漏检和误检现象严重等问题,提出一种基于YOLOv8s改进的小目标检测算法SD-YOLO。首先,使用DCNv2模块对C2f进行重构,使模型能够有效地捕捉目标的细粒度细节,自适应地调整卷积... 针对无人机航拍图像中小目标样本数量多且尺度变换范围大导致的漏检和误检现象严重等问题,提出一种基于YOLOv8s改进的小目标检测算法SD-YOLO。首先,使用DCNv2模块对C2f进行重构,使模型能够有效地捕捉目标的细粒度细节,自适应地调整卷积核的采样位置,从而能够准确地定位目标位置;其次,改进SPD-Conv模块,提升模型捕捉局部特征的能力,从而使模型能够保留更多的空间信息;最后,增加一个小目标检测头,并引入Dynamic head模块,提升模型在多尺度场景下的检测性能。在VisDrone2019数据集上的实验结果显示,SD-YOLO的mAP50为0.495,相较于原始YOLOv8s网络提升了0.1,并且能够保持较高帧率,对多尺度小目标的检测性能有显著提高。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv8s 细粒度细节 Dynamic head
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基于改进YOLOv8n的松材线虫病疫木检测方法
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作者 王余康 黄雷君 李洋 《林草资源研究》 北大核心 2025年第1期114-125,共12页
松材线虫病对全球松树资源和生态环境造成严重威胁,准确检测疫木对于控制疫情蔓延具有重要意义。借助无人机遥感技术,能够高效获取覆盖广泛、分辨率高的森林影像数据,为松材线虫病疫木检测提供了关键的数据支持。针对复杂森林环境下无... 松材线虫病对全球松树资源和生态环境造成严重威胁,准确检测疫木对于控制疫情蔓延具有重要意义。借助无人机遥感技术,能够高效获取覆盖广泛、分辨率高的森林影像数据,为松材线虫病疫木检测提供了关键的数据支持。针对复杂森林环境下无人机遥感影像中松材线虫病疫木检测识别能力受限的问题,提出一种改进的YOLOv8n检测模型(YOLOv8n-RCD)。使用RepVit作为主干网络,提升特征提取能力;通过引入跨尺度特征融合模块(CCFM),增强模型对多层次特征的提取;采用动态头(Dynamic Head)替换原有检测头,提高模型在复杂背景下的目标识别能力和适应性。结果表明:改进后的YOLOv8n-RCD在精确率(P)、召回率(R)和F1分数上比基准模型(YOLOv8n)分别提升了3.37%、3.00%和3.19%,AP50和AP50-95分别提升了1.93%和1.49%。改进后的模型提升了在复杂森林环境下的识别精度和能力,为松材线虫病疫木的精确化检测和无人机遥感驱动的智能化动态防控提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 松材线虫病 YOLOv8n RepVit CCFM Dynamic Head
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改进YOLOv8的铸件多肉缺陷检测
10
作者 刘琦 马行 穆春阳 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期131-135,共5页
针对铸造生产过程中铸件表面多肉缺陷数据集少、复杂环境下人工检测困难以及检测效率较低等问题,文中基于YOLOv8提出改进算法。对数据进行增强处理,以便提升模型的鲁棒性,更贴合实际环境;引入残差网络Resnet替换网络主干部分,提高模型... 针对铸造生产过程中铸件表面多肉缺陷数据集少、复杂环境下人工检测困难以及检测效率较低等问题,文中基于YOLOv8提出改进算法。对数据进行增强处理,以便提升模型的鲁棒性,更贴合实际环境;引入残差网络Resnet替换网络主干部分,提高模型提取目标特征的能力;对Neck部分进行重构,避免参数量的增加;在网络的输出末端加入具有注意力机制的Dynamic Head检测头,将模型对目标感知和表达的能力进一步提高;在训练模型能力过程中加入MPDIoU损失函数,强化模型对于目标边框的处理,提高模型对铸件多肉缺陷的识别精准度。实验结果表明,改进的YOLOv8模型在检测铸件多肉缺陷数据集上的mAP相比原模型提升2.2%,提升了小目标识别精度,正确检测率提高了16.1%。 展开更多
关键词 缺陷检测 铸件多肉缺陷 YOLOv8 注意力机制 Resnet Dynamic Head
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基于YOLOv5n-CND的矿用输送带异物检测 被引量:2
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作者 孙奥然 赵培培 +2 位作者 杨迪 张君逸 于洪健 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期38-44,共7页
针对异物图像背景复杂、特征提取能力弱、粘连小目标的检测精度低、检测框定位及尺度失真等问题,提出了一种基于YOLOv5n-CND的矿用输送带目标检测算法。首先,采用C2f对特征金字塔进行优化,使用更少参数解决在井下异物图像采集背景复杂... 针对异物图像背景复杂、特征提取能力弱、粘连小目标的检测精度低、检测框定位及尺度失真等问题,提出了一种基于YOLOv5n-CND的矿用输送带目标检测算法。首先,采用C2f对特征金字塔进行优化,使用更少参数解决在井下异物图像采集背景复杂且存在复杂目标干扰对小目标检测不敏感的问题;然后,采用归一化高斯瓦萨斯坦距离(NWD)回归损失函数替代CIoU,改善多尺度异物检测效果不佳的问题,实现粘连小目标的精准检测;最后,添加目标检测头(Dy Head),将尺度、空间和任务3种注意力机制结合,提高对异物轮廓的特征提取能力,增强对多尺度目标的适应能力。实验结果表明:YOLOv5n-CND的mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95、参数量及检测速度分别为87.9%,55.9%,4.49×106个,85.5帧/s,满足煤矿井下异物检测需求;YOLOv5n-CND的mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95较YOLOv5n分别提高了2.6%和3.4%,较YOLOv5s-CBAM分别提高了1.7%和3.8%;模型参数量在YOLOv5n的基础上略有提升,但较其他模型参数量均有所降低。选取异物与背景相近的细长检测物、光照比较低的锚杆检测物、大量煤矸石混杂的检测物、含有多个异物4种场景进行测试,结果表明:基于YOLOv5n-CND的矿用输送带异物检测算法未出现误检及重复检测的情况,漏检较少,检测框定位准确,对粘连小目标的处理效果更好,能够实现输送带异物的准确检测。 展开更多
关键词 矿用输送带 异物检测 粘连小目标检测 YOLOv5n C2f模块 归一化高斯瓦萨斯坦距离模块 Dy Head检测头
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一种适用于复杂环境的高密度鱼苗实时计数方法
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作者 宋丽俏 田云臣 +1 位作者 李青飞 权佳宁 《渔业现代化》 北大核心 2025年第4期169-180,共12页
在水产养殖中,精确实时计数鱼苗对于优化饲喂策略和提升养殖效率至关重要。然而,高密度鱼群的重叠、复杂背景和实时性要求使得传统计数方法存在显著局限性。为解决这一问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的鱼苗自动计数方法。通过在... 在水产养殖中,精确实时计数鱼苗对于优化饲喂策略和提升养殖效率至关重要。然而,高密度鱼群的重叠、复杂背景和实时性要求使得传统计数方法存在显著局限性。为解决这一问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的鱼苗自动计数方法。通过在主干网络中引入通道先验卷积注意力(CPCA)机制,动态分配通道和空间维度的注意力权重,提高特征提取和目标识别能力。同时,设计轻量化计数检测头(EffiCount Head),结合耦合设计与部分卷积技术,降低模型复杂度并提升推理速度。结果显示,改进模型在鱼苗计数任务中的平均精确率达到98.2%,相比原模型提升了4.0%,参数量减少了13.6%,推理速度提升了15.8%。该方法在复杂背景和高密度场景下具备较高的精确率和鲁棒性,能够高效实现实时鱼苗计数,显著提升水产养殖的生产效率。 展开更多
关键词 鱼苗自动计数 YOLOv8s CPCA EffiCount Head
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煤矿井下暗光环境人员行为检测研究 被引量:1
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作者 董芳凯 赵美卿 黄伟龙 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期21-30,144,共11页
煤矿井下环境复杂,对部分作业现场人员行为进行检测时易出现漏检与误检问题。针对该问题,提出了一种煤矿井下暗光环境人员行为检测方法,包括暗光环境图像增强和行为检测2个部分。暗光环境图像增强基于自校准光照学习(SCI)进行改进,由图... 煤矿井下环境复杂,对部分作业现场人员行为进行检测时易出现漏检与误检问题。针对该问题,提出了一种煤矿井下暗光环境人员行为检测方法,包括暗光环境图像增强和行为检测2个部分。暗光环境图像增强基于自校准光照学习(SCI)进行改进,由图像增强网络和校准网络构成。人员行为检测通过引入Dynamic Head检测、跨尺度融合模块和Focal-EIoU损失函数来改进YOLOv8n模型。SCI+网络增强后的图像作为人员行为检测模型检测的对象,完成井下暗光环境人员行为的检测任务。实验结果表明:(1)井下暗光环境人员行为检测方法的m AP@0.5为87.6%,较YOLOv8n提升了2.5%,较SSD,Faster RCNN,YOLOv5s,RT-DETR-L分别提升了15.7%,11.5%,0.9%,4.3%。(2)井下暗光环境人员行为检测方法的参数量为3.6×106个,计算量为11.6×109,检测速度为95.24帧/s。(3)在公开数据集EXDark上,井下暗光环境人员行为检测方法的mAP@0.5为74.7%,较YOLOv8n提升了1.5%,表明该方法具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 暗光环境 井下人员行为检测 自校准光照学习 图像增强 SCI+网络 Dynamic Head 跨尺度融合模块 Focal-EIoU损失函数 YOLOv8n
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YOLO-SCDI:基于改进YOLOv8的车辆检测算法
14
作者 吴林 曹雯 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3967-3978,共12页
针对城市复杂道路环境中车辆检测面临的多尺度目标、密集车流遮挡等难题,该文提出了一种轻量化YOLO-SCDI车辆检测算法。首先,采用改进的C2f-SCSA模块替换骨干网络中的C2f模块,通过动态融合多尺度卷积核提取的局部与全局特征,同时结合空... 针对城市复杂道路环境中车辆检测面临的多尺度目标、密集车流遮挡等难题,该文提出了一种轻量化YOLO-SCDI车辆检测算法。首先,采用改进的C2f-SCSA模块替换骨干网络中的C2f模块,通过动态融合多尺度卷积核提取的局部与全局特征,同时结合空间-通道双维度注意力机制,从而实现精准的特征选择。其次,创新性地在颈部网络引入跨尺度特征融合模块(CCFM),通过4个卷积同步完成通道压缩与跨通道信息融合,显著增强了模型对不同尺度目标的适应性,同时降低了模型参数。再次,用Dynamic Head检测头替换传统检测头,通过尺度-空间-任务三维注意力机制动态调节特征响应,并引入动态卷积核生成网络,自适应调整检测头参数配置。最后,提出了Inner-ShapeIoU度量方法以优化边界框回归过程。实验结果表明,在精简后的UA-DETRAC数据集上,YOLO-SCDI在mAP@0.5和精确度(P)上分别达到了95.8%和95.9%,同时模型的参数量为2.37M,相较于基准模型YOLOv8n,精度分别提升了2.5%和4.1%,参数量减少了21.0%,具有更高的检测精度和更精简的模型参数。 展开更多
关键词 车辆检测 SCSA CCFM Dynamic Head
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Drivable generalized NeRF-based head model
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作者 Yue Wang Yudong Guo 《中国科学技术大学学报》 北大核心 2025年第1期46-57,45,I0001,I0002,共15页
In recent years,the concept of digital human has attracted widespread attention from all walks of life,and the modelling of high-fidelity human bodies,heads,and hands has been intensively studied.This paper focuses on... In recent years,the concept of digital human has attracted widespread attention from all walks of life,and the modelling of high-fidelity human bodies,heads,and hands has been intensively studied.This paper focuses on head modelling and proposes a generic head parametric model based on neural radiance fields.Specifically,we first use face recognition networks and 3D facial expression database FaceWarehouse to parameterize identity and expression semantics,respectively,and use both as conditional inputs to build a neural radiance field for the human head,thereby improving the head model’s representation ability while ensuring editing capabilities for the identity and expression of the rendered results;then,through a combination of volume rendering and neural rendering,the 3D representation of the head is rapidly rendered into the 2D plane,producing a high-fidelity image of the human head.Thanks to the well-designed loss functions and good implicit representation of the neural radiance field,our model can not only edit the identity and expression independently,but also freely modify the virtual camera position of the rendering results.It has excellent multi-view consistency,and has many applications in novel view synthesis,pose driving and more. 展开更多
关键词 neural radiance fields head parametric model semantic disentanglement novel view synthesis
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基于LSTM-MHKAN的离散制造业物料需求预测方法研究
16
作者 吴小芳 成益盈 +1 位作者 杨美怡 杨磊 《河南科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期48-58,M0005,共12页
在工业生产中,物料需求量受到众多因素的影响,表现出高度复杂且多变的动态特性。这些动态特性包括非线性关系、短期波动以及潜在的长期趋势,从而导致传统预测方法无法精确应对这些挑战。针对这一问题,设计了一种结合长短期记忆网络(LSTM... 在工业生产中,物料需求量受到众多因素的影响,表现出高度复杂且多变的动态特性。这些动态特性包括非线性关系、短期波动以及潜在的长期趋势,从而导致传统预测方法无法精确应对这些挑战。针对这一问题,设计了一种结合长短期记忆网络(LSTM)与Kolmogorov-Arnold网络(KAN)以及多头注意力机制(MHA)的LSTM-MHKAN物料需求预测方法。该方法通过3个步骤来优化物料需求预测过程。首先,利用LSTM捕捉物料需求数据中的时序依赖,识别短期变化并调整模型参数以适应动态波动。其次,引入MHA对LSTM输出结果进行加权,增强模型对关键需求波动的敏感性。最后,KAN算法对加权后的注意力输出进行建模,捕捉非线性关系并自适应预测未来需求。实验结果表明,与传统预测算法相比,LSTM-MHKAN能有效降低均方误差和平均绝对误差,并提高决定系数。这些结果验证了LSTM-MHKAN算法在离散制造业物料需求预测中的有效性,为减少制造业成本提供了有力的决策支持。 展开更多
关键词 物料预测 LSTM神经网络 Multi Head Attention Kolmogorov-Arnold网络 时间序列预测
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Impact of the head cavity and submerged nozzle on corner vortices and pressure oscillations in a solid rocket motor with a backward- facing step
17
作者 Hongbo Xu Jie Hu +2 位作者 Chao Huo Yifang He Peijin Liu 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第7期405-416,共12页
Taking a C1x motor with a backward-facing step which can generate a typical corner vortex as a reference,a numerical methodology using large eddy simulation was established in this study.Based on this methodology,the ... Taking a C1x motor with a backward-facing step which can generate a typical corner vortex as a reference,a numerical methodology using large eddy simulation was established in this study.Based on this methodology,the position of the backward-facing step of the motor was computed and analyzed to determine a basic configuration.Two key geometrical parameters,the head cavity angle and submerged nozzle cavity height,were subsequently introduced.Their effects on the corner vortex motion and their interactions with the acoustic pressure downstream of the backward-facing step were analyzed.The phenomena of vortex acoustic coupling and characteristics of pressure oscillations were further explored.The results show that the maximum error between the simulations and experimental data on the dominant frequency of pressure oscillations is 5.23%,which indicates that the numerical methodology built in this study is highly accurate.When the step is located at less than 5/8 of the total length of the combustion chamber,vortex acoustic coupling occurs,which can increase the pressure oscillations in the motor.Both the vorticity and the scale of vortices in the downstream step increase when the head cavity angle is greater than 24°,which increases the amplitude of the pressure oscillation by maximum 63.0%.The submerged nozzle cavity mainly affects the vortices in the cavity itself rather than those in the downstream step.When the height of the cavity increases from 10 to 20 mm,the pressure oscillation amplitude under the main frequency increases by 39.1%.As this height continues to increase,the amplitude of pressure oscillations increases but the primary frequency decreases. 展开更多
关键词 Solid rocket motor Backward-facing step Head cavity Submerged nozzle Large eddy simulation Pressure oscillation
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基于改进YOLOv8的道路病害视觉识别算法 被引量:3
18
作者 张强 杜海强 +1 位作者 赵伟康 崔冬 《现代电子技术》 北大核心 2024年第23期119-124,共6页
道路病害检测对于确保道路的安全性和可持续性至关重要,对城市和社会的发展具有积极作用。为提高目前道路病害检测模型的性能,文中提出一种基于改进YOLOv8的道路病害检测算法。设计一种新型高效的特征融合模块(DWS),提高模型获取特征信... 道路病害检测对于确保道路的安全性和可持续性至关重要,对城市和社会的发展具有积极作用。为提高目前道路病害检测模型的性能,文中提出一种基于改进YOLOv8的道路病害检测算法。设计一种新型高效的特征融合模块(DWS),提高模型获取特征信息和全局上下文信息的能力;提出将ECABlock、LeakyReLU激活函数与卷积相结合的新模块ELConv来提高深层网络对目标的定位能力;另外,使用Dynamic Head检测头替换原始YOLOv8的头部,结合尺度、空间和任务三种注意力机制提升模型头部表征能力;最后,采用WIoU损失函数代替原损失函数来改善边界框精确度和匹配度。相比基线模型,改进模型在road damage detection数据集和RDD2022_Japan数据集上都得到了有效的验证,表明改进模型满足当下道路病害检测的需求,展示了高灵活性、准确性和效率。 展开更多
关键词 道路病害检测 深度学习 YOLOv8 特征融合 激活函数 Dynamic Head WIoU损失函数
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面向热轧带钢表面缺陷检测的YOLOv5算法优化分析 被引量:3
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作者 马冬梅 朱佳浩 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第6期153-160,共8页
单阶段目标检测网络YOLOv5在处理热轧带钢表面缺陷的特征提取与感受特征融合时存在一定不足。文章提出一种适用于热轧带钢表面缺陷检测的优化YOLOv5算法,该算法通过IOUK-means++算法调整Anchor聚类锚框设定,并增加Dynamic Head目标检测... 单阶段目标检测网络YOLOv5在处理热轧带钢表面缺陷的特征提取与感受特征融合时存在一定不足。文章提出一种适用于热轧带钢表面缺陷检测的优化YOLOv5算法,该算法通过IOUK-means++算法调整Anchor聚类锚框设定,并增加Dynamic Head目标检测头,引入通道注意力机制(C3_CA),同时结合Hard Swish激活函数与WIoU_Loss边界框回归函数,有效提高热轧带钢表面缺陷检测的综合精度。由NEU-DET数据集测试结果表明,相较于单阶段YOLOv5算法融合结果,优化后的YOLOv5网络模型的均值平均精度(mAP)可提高至75.7%,且网络约束率可有效提升6.1%。上述优化YOLOv5算法对热轧带钢表面缺陷位置勘定、分类指向与影响评估具有有益参考,同时也为金属表面的高精度筛检提供重要支持。 展开更多
关键词 热轧带钢表面缺陷 YOLOv5 IOU-K-means++ Dynamic Head 注意力机制
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融合MacBERT和Talking⁃Heads Attention实体关系联合抽取模型 被引量:1
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作者 王春亮 姚洁仪 李昭 《现代电子技术》 北大核心 2024年第5期127-131,共5页
针对现有的医学文本关系抽取任务模型在训练过程中存在语义理解能力不足,可能导致关系抽取的效果不尽人意的问题,文中提出一种融合MacBERT和Talking⁃Heads Attention的实体关系联合抽取模型。该模型首先利用MacBERT语言模型来获取动态... 针对现有的医学文本关系抽取任务模型在训练过程中存在语义理解能力不足,可能导致关系抽取的效果不尽人意的问题,文中提出一种融合MacBERT和Talking⁃Heads Attention的实体关系联合抽取模型。该模型首先利用MacBERT语言模型来获取动态字向量表达,MacBERT作为改进的BERT模型,能够减少预训练和微调阶段之间的差异,从而提高模型的泛化能力;然后,将这些动态字向量表达输入到双向门控循环单元(BiGRU)中,以便提取文本的上下文特征。BiGRU是一种改进的循环神经网络(RNN),具有更好的长期依赖捕获能力。在获取文本上下文特征之后,使用Talking⁃Heads Attention来获取全局特征。Talking⁃Heads Attention是一种自注意力机制,可以捕获文本中不同位置之间的关系,从而提高关系抽取的准确性。实验结果表明,与实体关系联合抽取模型GRTE相比,该模型F1值提升1%,precision值提升0.4%,recall值提升1.5%。 展开更多
关键词 MacBERT BiGRU 关系抽取 医学文本 Talking⁃Heads Attention 深度学习 全局特征 神经网络
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