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基于反向瓶颈和LCBAM设计的X光违禁品检测 被引量：8
1
作者 董乙杉 郭靖圆 +2 位作者 李明泽 孙嘉傲 卢树华 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第5期1259-1270,共12页
针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进... 针对X光违禁品图像姿态与角度变化易漏检误检及困难样本检测准确率低等问题,以YOLOv5网络为基线模型,提出一种融合了反向瓶颈结构和轻量化卷积块注意力模块设计的违禁品检测模型。在主干网络采用反向瓶颈结构设计注重细节特征信息,改进网络应对检测目标大角度变化问题;采用轻量化卷积块注意力机制抑制复杂背景干扰,降低模型参数量;此外,采用高斯误差线性单元激活函数和改进的置信度损失函数增强模型的非线性表达能力,加大对置信度预测的惩罚力度,优化网络对困难样本的检测性能。所提模型在三个大型公开数据集OPIXray、SIXray、HiXray上进行训练和测试,mAP分别达到了91.9%、93.4%和82.2%。结果表明,所提模型能够有效解决基线模型应对X光违禁品角度变化问题,具有较高的检测准确性和稳健性。 展开更多
关键词 X光图像 违禁品检测 反向瓶颈 轻量化卷积块注意力模块(lcbam)
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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究
2
作者 付景枝 马悦 +4 位作者 宏观 刘云平 吴文宇 丁明明 尹泽凡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期42-52,共11页
针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型. 展开更多
关键词 小麦 发育期 DenseNet 卷积块注意模块(CBAM)
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基于改进扩散模型结合条件控制的文本图像生成算法
3
作者 杜洪波 薛皓元 朱立军 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第5期611-623,共13页
针对现有的文本图像生成方法存在图像保真度低、图像生成操作难度大、仅适用于特定的任务场景等问题,提出一种新型的基于扩散模型的文本生成图像方法.该方法将扩散模型作为主要网络,设计一种新型结构的残差块,有效提升模型生成性能;通... 针对现有的文本图像生成方法存在图像保真度低、图像生成操作难度大、仅适用于特定的任务场景等问题,提出一种新型的基于扩散模型的文本生成图像方法.该方法将扩散模型作为主要网络,设计一种新型结构的残差块,有效提升模型生成性能;通过添加注意力模块CBAM来改进噪声估计网络,增强了模型对图像关键信息的提取能力,进一步提高了生成图像质量;结合条件控制网络,有效地实现了特定姿势的文本图像生成.与KNN-Diffusion、CogView2、text-StyleGAN、SimpleDiffusion等方法在数据集CelebA-HQ上做了定性、定量分析以及消融实验,根据评价指标以及生成结果显示,本文方法能够有效提高文本生成图像的质量,FID平均下降36.4%,Inception Score(IS)和结构相似性指数(SSIM)分别平均提高11.4%和3.9%,验证了本文算法的有效性.同时,本文模型结合了ControlNet网络,实现了定向动作的文本图像生成. 展开更多
关键词 扩散模型 文本图像生成 条件控制 残差块 CBAM
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噪声背景下梅尔频率倒谱系数与多注意力网络在电机故障诊断中的应用
4
作者 宋恩哲 朱仁杰 +2 位作者 靖海国 姚崇 柯赟 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期475-485,共11页
针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模... 针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模块的自适应调节能力及多特征融合策略进一步减少噪声对故障诊断的干扰。通过电机台架数据验证了该方法在噪声条件下诊断的可行性,然而该方法受梅尔频率倒谱系数参数与网络结构的直接影响,因此具体分析了不同参数条件对抗噪性能的影响。实验结果表明:在信噪比-10 dB噪声背景下,梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络相结合的故障诊断方法仍保持90%以上的诊断精度。 展开更多
关键词 电机 故障诊断 噪声环境 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络 多尺度 卷积注意力模块 特征融合
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基于CBAM-CNN的CPS负荷重分配攻击检测定位方法设计
5
作者 陆玲霞 马朝祥 +1 位作者 闫旻睿 于淼 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期78-89,共12页
负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷... 负荷重分配攻击是一种特殊的虚假信息注入攻击。对于电力信息物理系统,基于模型的方法难以检测定位多类型负荷重分配攻击,且针对多类型负荷重分配攻击的数据驱动检测定位方法研究较少。为此,设计了一种以双层规划模型为基础的,基于带卷积注意力模块神经网络的负荷重分配攻击定位检测方法。首先对电力信息物理系统中的信息系统进行建模,总结得到三种信息侧负荷重分配攻击行为。随后建立考虑攻击者和调度中心管理者博弈关系的双层规划模型,针对不同攻击场景生成负荷重分配攻击数据集。为了检测定位不同类型的攻击,将所研究问题转化为多标签分类问题,利用卷积神经网络的卷积结构特性挖掘并学习具有稀疏标签数据的邻域信息,引入卷积注意力模块,从通道信息和空间信息两个角度增强网络对于重点信息的学习能力,改善了网络漏判率较高的问题,提高了网络检测定位性能。在38节点电力信息物理系统算例上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性。与对比方法相比,所提方法对于三种攻击类型都有较低的误判率和漏判率,检测定位性能更加出色。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 负荷重分配攻击 双层规划模型 数据驱动 卷积注意力模块 卷积神经网络
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融合注意力机制与贝叶斯优化卷积网络的机场无人机检测
6
作者 张伟 常本强 +2 位作者 杨旭 杨雪 张添龙 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2633-2642,共10页
声学探测技术可用于机场“黑飞”无人机监测,但易受复杂环境中的噪声影响。为解决这一问题,提出了一种融合卷积块注意力机制及贝叶斯优化卷积神经网络(Convolutional Block Attention Module-Bayesian Optimization-Convolutional Neura... 声学探测技术可用于机场“黑飞”无人机监测,但易受复杂环境中的噪声影响。为解决这一问题,提出了一种融合卷积块注意力机制及贝叶斯优化卷积神经网络(Convolutional Block Attention Module-Bayesian Optimization-Convolutional Neural Network, CBAM-BO-CNN)的机场无人机声学信号检测模型。该模型通过引入CBAM模块,对输入的数据从通道和空间两个独立的维度依次提取特征以增强网络对无人机梅尔频谱图的特征提取能力,并采用贝叶斯优化算法搜寻网络模型的最优超参数组合。经数据集验证,该模型实现了98.8%的识别准确率,且在低信噪比条件下仍能保持高于94%的准确率。后通过自主搭建简易的16阵元麦克风阵列,采集了60个不同方位的无人机音频数据用以验证模型的实用性。试验结果表明,应用CBAM-BO-CNN检测模型的声学监测设备在100 m范围内对无人机信号的识别准确率达94%。所提出的无人机声学信号检测模型可应对机场日益严重的无人机入侵问题,为机场安全运营提供强有力的技术支持。 展开更多
关键词 安全工程 无人机检测 声学探测 卷积块注意力机制 贝叶斯优化
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基于改进域对抗网络的齿轮箱跨工况故障诊断
7
作者 贾宝惠 苏家成 高源 《电子测量技术》 北大核心 2025年第3期83-91,共9页
针对不同工况下采集的齿轮箱振动数据特征分布不一致和噪声成分影响迁移效果的问题,本文提出了一种结合注意力机制的域对抗迁移网络的深度迁移学习故障诊断方法。首先,将带标签的振动信号和未带标签的振动信号通过固定长度的数据分割方... 针对不同工况下采集的齿轮箱振动数据特征分布不一致和噪声成分影响迁移效果的问题,本文提出了一种结合注意力机制的域对抗迁移网络的深度迁移学习故障诊断方法。首先,将带标签的振动信号和未带标签的振动信号通过固定长度的数据分割方法构建成数据集;其次,为减少噪声样本带来的负迁移影响,采用卷积注意力模块(CBAM)以及判别损失项辅助特征提取器提取具有区分度的特征,加强分类决策边界;最后,为解决数据特征分布不一致的问题,采用多核最大均值差异(MK-MMD)对齐源域和目标域的全局分布,并利用对抗机制对齐两域的子领域分布。在公开的变工况齿轮箱故障数据集上进行试验验证,结果表明,所提方法的平均识别准确率达到96.25%以上,并通过与其他诊断方法的对比分析,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 判别损失项 卷积注意力模块 域对抗迁移网络 迁移学习 故障诊断
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考虑新能源的暂态功角与电压稳定一体化评估 被引量：3
8
作者 步雨洛 吴俊勇 +1 位作者 史法顺 季佳伸 《中国电力》 北大核心 2025年第6期122-136,共15页
暂态功角失稳与暂态电压失稳大多共同发生且相互影响,增加了稳定评估与紧急控制的难度。为实现稳定评估对紧急控制的全面指导性,提出了失稳模式识别方法。该方法以故障极限切除时间描述故障严重程度,通过功角失稳与电压失稳发生的先后... 暂态功角失稳与暂态电压失稳大多共同发生且相互影响,增加了稳定评估与紧急控制的难度。为实现稳定评估对紧急控制的全面指导性,提出了失稳模式识别方法。该方法以故障极限切除时间描述故障严重程度,通过功角失稳与电压失稳发生的先后标志主导性,以二者时间差描述耦合程度,构建了失稳模式识别四象限图。为实现在线的一体化评估,构建了基于融合卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)的改进卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型,提出了基于该模型的两阶段一体化稳定评估方案。最后,以新英格兰10机39节点系统为例进行仿真验证,结果表明该方法兼顾全面性、有效性及准确性;以含新能源的改进后10机39节点系统为例,说明所提方法在含新能源系统的适用性。 展开更多
关键词 暂态功角稳定 暂态电压稳定 卷积块注意力模块 失稳模式 卷积神经网络
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融合CBAM的违法犯罪类安卓恶意软件检测与分类模型研究 被引量：1
9
作者 刘红玉 高见 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期317-327,共11页
针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的... 针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的深度学习模型。收集6181个违法犯罪类APP并整理划分为4个家族;对违法APP软件进行灰度图、RGB以及RGBA三种图像可视化处理;利用融合CBAM注意力机制的深度模型进行家族检测分类。在违法犯罪APP数据集上的实验表明,融合CBAM机制的Resnet18模型在RGBA图像上与未引入该机制的灰度图图像相比,准确度提升了4.04%,达到93.52%。融合CBAM机制的模型在公开Drebin数据集上进行了验证,引入CBAM深度学习模型VGG16在RGBA图像上取得了96.35%的准确率。 展开更多
关键词 违法犯罪 安卓恶意软件 RGBA图像 可视化处理 卷积块注意力模块(CBAM) 深度学习
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基于CBAM-STCN的齿轮箱故障智能诊断方法
10
作者 万志国 王治国 +1 位作者 赵伟 窦益华 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第9期3760-3768,共9页
针对齿轮箱在多种工况下故障特征存在差异,故障诊断易受噪声干扰,导致故障诊断模型泛化性差和识别准确率低的问题,提出一种端到端的具有混合注意力机制和软阈值化特点的时间卷积神经网络(convolutional block attention module-sparse t... 针对齿轮箱在多种工况下故障特征存在差异,故障诊断易受噪声干扰,导致故障诊断模型泛化性差和识别准确率低的问题,提出一种端到端的具有混合注意力机制和软阈值化特点的时间卷积神经网络(convolutional block attention module-sparse temporal convolutional network with soft thresholding,CBAM-STCN)齿轮箱故障诊断模型识别分类方法。首先,利用希尔伯特变换将齿轮故障振动信号转换为包络谱信号;然后,将其输入CBAM-STCN故障诊断模型中;该模型嵌入的混合注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM),能够自适应学习通道和空间注意力的权重,提取与故障特征相关的敏感信息;嵌入的软阈值函数能够最小化模型输出和原输入之间的差异;最后,利用所提出的方法对两种工况、不同类型的齿轮故障进行识别分类。结果表明:CBAM-STCN故障诊断模型对齿轮故障智能诊断的平均准确率为98.95%。该方法对于齿轮箱故障的智能诊断具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障智能诊断 混合注意力机制 软阈值化 时间卷积神经网络
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基于CNN和CBAM的钢材表面缺陷检测研究
11
作者 徐吉高 陈江义 +1 位作者 秦东晨 沈鹏 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期149-152,共4页
为了针对钢材表面缺陷尺度小、有用的特征信息少,提出了在卷积神经网络(CNN)的基础架构上添加卷积注意力模块(CBAM),改进后的网络模型对于数据集进行更层次的特征提取,更加关注特征信息的位置以及意义,使提取到的特征更加精炼,加强特征... 为了针对钢材表面缺陷尺度小、有用的特征信息少,提出了在卷积神经网络(CNN)的基础架构上添加卷积注意力模块(CBAM),改进后的网络模型对于数据集进行更层次的特征提取,更加关注特征信息的位置以及意义,使提取到的特征更加精炼,加强特征重复利用,提升模型的表现力。实验结果表明:在数据集特征信息少、分类对象较为单一的情况下,本文所提出方法相较于更深层次的网络模型对于分类任务取得更好的效果,缺陷检测分类准确率可达99%,平均检测速度8.21ms,满足实时检测需求。 展开更多
关键词 钢材表面缺陷检测 卷积神经网络 卷积注意力模块
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多源信息融合的电机小样本故障诊断
12
作者 贾晗 尚前明 金华标 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第5期847-856,共10页
在实际的工程应用中,电机故障发生的频率极低,电机的故障数据通常较少,正常数据与故障数据存在严重的比例失衡,这对基于数据驱动的电机故障诊断方法提出了挑战。针对这一问题,该文提出一种多源信息融合的电机故障诊断方法。首先,采用快... 在实际的工程应用中,电机故障发生的频率极低,电机的故障数据通常较少,正常数据与故障数据存在严重的比例失衡,这对基于数据驱动的电机故障诊断方法提出了挑战。针对这一问题,该文提出一种多源信息融合的电机故障诊断方法。首先,采用快速谱峭度的特征提取方法将电机定子电流信号和振动加速度信号转化为谱峭度特征图像;其次,搭建一种双通道残差网络模型融合振动信号和电流信号的故障特征并完成故障分类;最后,利用实验台架所采集的5种故障电机数据对多源信息融合的故障诊断方法进行了验证。研究结果表明:在故障数据严重缺失的情况下,故障诊断准确度可以达到95%以上,远高于传统的基于数据驱动的故障诊断方法,同时该方法还可以同样应用于旋转机械设备的故障诊断,具备良好的泛化性。 展开更多
关键词 故障诊断 信息融合 快速谱峭度法 残差神经网络 卷积注意力模块
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基于深度可分离卷积与注意力机制的单导联心房颤动轻量级分类网络
13
作者 洪永 张鑫 +2 位作者 林铭俊 吴秋岑 陈超敏 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第3期650-660,共11页
目的设计一个深度学习模型,实现模型复杂度和模型性能的平衡,以便于集成到可穿戴心电监护设备上,实现本地的房颤自动诊断。方法从公开数据集LTAFDB、AFDB和NSRDB上分别收集了84例、25例房颤患者和18例无明显心律失常受试者的数据进行实... 目的设计一个深度学习模型,实现模型复杂度和模型性能的平衡,以便于集成到可穿戴心电监护设备上,实现本地的房颤自动诊断。方法从公开数据集LTAFDB、AFDB和NSRDB上分别收集了84例、25例房颤患者和18例无明显心律失常受试者的数据进行实验和测试。提出了一个基于深度可分离卷积并融合通道空间信息的轻量级注意网络—DSC-AttNet,引入深度可分离卷积代替标准卷积,降低模型参数量和计算量,实现模型的高效和轻量化;并嵌入多层混合注意力机制以在不同尺度上计算通道信息和空间信息的注意权重,提高模型的特征表达能力。在LTAFDB上进行十折交叉验证,并在AFDB和NSRDB上进行外部独立测试。结果DSC-AttNet在测试集上的十折平均准确率达到97.33%,精确率达到97.30%,均优于其他4个对比模型以及3个经典模型。模型在外部测试集上的准确率分别达到92.78%和99.97%,优于3个经典模型。且DSC-AttNet的参数量为1.01M,计算量为27.19 G,小于3个经典模型。结论该房颤分类方法具有较小的复杂度,达到了更好的分类性能,并且泛化能力较好,具有良好的临床应用前景和推广能力。 展开更多
关键词 心电图 心房颤动 卷积块注意模块 MobileNet 轻量级卷积神经网络
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基于改进YOLOv10的盒装食品生产线包装缺陷检测方法
14
作者 王静蕾 赵英杰 +1 位作者 李峰 王春雨 《食品与机械》 北大核心 2025年第4期236-241,共6页
[目的]解决传统食品生产中包装缺陷检测方法存在的检测精度低和实时性差等问题。[方法]在分析食品自动化生产线的基础上,应用改进的YOLOv10模型作为盒装食品生产线包装缺陷检测方法。在骨干层和颈部层的C2f模块后引入注意力机制CBAM,以... [目的]解决传统食品生产中包装缺陷检测方法存在的检测精度低和实时性差等问题。[方法]在分析食品自动化生产线的基础上,应用改进的YOLOv10模型作为盒装食品生产线包装缺陷检测方法。在骨干层和颈部层的C2f模块后引入注意力机制CBAM,以增强模型在复杂背景中的特征目标定位能力。在骨干层和颈部层引入全维动态卷积,以减少计算冗余,提高检测精度。在头部层引入P2并去除P5,以提高小目标检测性能。在头部层优化损失函数,以提高模型收敛性能。[结果]试验方法有效提高了盒装食品包装缺陷的检验精度,满足实时性要求,检测准确率>98.00%,检测平均时间<0.02 s。[结论]深入学习与机器视觉相结合可以实现盒装食品包装缺陷的快速准确检测。 展开更多
关键词 食品生产 包装缺陷 YOLOv10模型 注意力机制CBAM 全维动态卷积
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基于样本优化与深度特征提取的滑坡易发性评价
15
作者 徐金鸿 李清泉 +1 位作者 韦春桃 赵芹 《水土保持通报》 北大核心 2025年第2期190-200,210,共12页
[目的]探究滑坡易发性评价中准确的非滑坡样本采样方法和特征提取优异的评价模型,为区域滑坡防控工作提供理论支持和科学指导。[方法]在缓冲区采样策略的基础上提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto-encoder,CAE)的非滑坡样... [目的]探究滑坡易发性评价中准确的非滑坡样本采样方法和特征提取优异的评价模型,为区域滑坡防控工作提供理论支持和科学指导。[方法]在缓冲区采样策略的基础上提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto-encoder,CAE)的非滑坡样本优化方法。该方法通过学习滑坡样本的特征,利用重构误差筛选和优化非滑坡样本。在评价模型方面,引入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)到残差网络(ResNet)中,构建ResNet-CBAM滑坡易发性评价模型,以捕捉更深层次、更复杂且更具代表性的特征。试验以三峡库区重庆市万州区为研究区域,选取高程等12个影响因子,采用SVM,DNN,CNN和ResNet-CBAM 4种模型,对缓冲区采样和基于CAE优化采样的评价精度和结果进行对比分析。[结果]在相同评价模型下,基于CAE优化的非滑坡样本采样策略具有更高的可靠性与准确性;在相同采样策略下,ResNet-CBAM模型在准确率、精确率、召回率、F_(1)分数和AUC等指标上均优于其他模型;各模型的评价结果具有相似性,高易发区和极高易发区主要分布在长江沿岸等植被覆盖度低、人类活动频繁的区域,使用了基于CAE优化采样的ResNet-CBAM模型表现出更优的预测效果,更适宜于该区域的滑坡易发性评价研究。[结论]万州区滑坡易发性指数较高,区域内存在大量潜在滑坡风险区。基于CAE优化的非滑坡样本采样策略和ResNet-CBAM评价模型能有效提高滑坡易发性评价的精度。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 非滑坡样本 卷积自编码器 残差网络 卷积注意力模块
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应用改进型YOLOv5算法对杉木幼苗的精准检测
16
作者 魏嘉豪 李昀芊 +4 位作者 唐桉琦 李杨卓 侯晓龙 李勇 张厚喜 《东北林业大学学报》 北大核心 2025年第12期70-78,共9页
为准确快速获取杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.)幼苗植株信息,利用杉木幼苗顶芽向上生长特性,针对顶芽尺寸差异及背景复杂等问题,提出依据改进型YOLOv5算法的幼苗精准识别方法。采用MobileNetv3-Small轻量化主干网络替代原... 为准确快速获取杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.)幼苗植株信息,利用杉木幼苗顶芽向上生长特性,针对顶芽尺寸差异及背景复杂等问题,提出依据改进型YOLOv5算法的幼苗精准识别方法。采用MobileNetv3-Small轻量化主干网络替代原有网络,降低模型参数量及计算量,实现实时检测。在模型颈部引入卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制,增加对较小顶芽的感知能力,提高模型泛化能力。结果表明:在自建的杉木幼苗顶芽数据集上,改进后的YOLOv5模型与标准版YOLOv5模型相比,有较大提升。改进后的YOLOv5模型在NVIDIA 2060上检测速度达到28.7帧·s^(-1),检测速度提升68.9%,模型大小减少63.8%,计算量减小77.2%;在精度评价指标上,精确度达到88.4%,查全率为87.2%。与其他目标检测模型(YOLOv3、Faster R-CNN)及标准版YOLOv5相比,改进后的YOLOv5模型平均精确率提升8.2%~28.8%。轻量化结合注意力机制的改进型YOLOv5模型能够准确及快速地识别杉木幼苗,为实现杉木苗大规模及自动化的精准培育提供技术支持。 展开更多
关键词 杉木 YOLOv5 深度学习 目标检测 卷积块注意力模块(CBAM)
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结合ResNet和CBAM的静态图像行为识别方法
17
作者 高晗 万方杰 马明旭 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期65-71,共7页
针对静态图像行为识别缺乏大规模训练数据集和无法利用时空特征所导致的识别效果不佳问题,提出一种结合残差神经网络(residual neural network,ResNet)和卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)的静态图像行为识别... 针对静态图像行为识别缺乏大规模训练数据集和无法利用时空特征所导致的识别效果不佳问题,提出一种结合残差神经网络(residual neural network,ResNet)和卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)的静态图像行为识别方法。使用特定数据增强技术对数据集进行扩充,采用迁移学习方法对模型初始化,并进行微调训练提升对静态图像行为识别的特征表达能力。通过将CBAM嵌入ResNet的第1个卷积层后来调整模型注意力,利用Grad-CAM方法提取模型识别图像时关注区域并进行可视化,对精度提升进行了解释。在PPMI数据集上,所提方法在演奏乐器类、持有乐器类和总类的平均识别精度分别达到88.30%、81.94%和77.93%,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 残差网络 行为识别 卷积注意力模块 静态图像 迁移学习
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基于改进YOLOv8s模型的隧道火灾检测 被引量：1
18
作者 王春源 刘权捷 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第3期69-76,共8页
为准确高效地检测复杂环境隧道火灾,提出一种基于改进YOLOv8s的隧道火灾检测算法。首先,引入跨阶段部分变换器模块(CSP-PTB)重构主干网络结构,在降低计算复杂度的同时保持特征提取能力;其次,融入卷积注意力(CBAM)增强模型对关键区域的... 为准确高效地检测复杂环境隧道火灾,提出一种基于改进YOLOv8s的隧道火灾检测算法。首先,引入跨阶段部分变换器模块(CSP-PTB)重构主干网络结构,在降低计算复杂度的同时保持特征提取能力;其次,融入卷积注意力(CBAM)增强模型对关键区域的感知能力,提升特征表征的判别性;最后,采用归一化高斯瓦瑟斯坦距离(NWD)损失函数优化训练过程,有效解决小目标检测精度不足的问题。检测试验结果表明:改进后的YOLOv8s模型平均精度均值(mAP)为0.848,比原版YOLOv8s模型提升2%;召回率为0.812,较原模型大幅提升9.3%;同时模型计算量(GFLOPS)减少6.7%,实现性能提升与效率优化的双重目标。与主流目标检测模型比,改进模型的mAP较快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)、单发多框检测(SSD)和YOLOv5s分别提升7.3%、10.1%和4.2%。 展开更多
关键词 YOLOv8模型 隧道火灾检测 卷积神经网络(CNN) 卷积注意力(CBAM) 损失函数
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基于CBAM-GLU-ISF的多模态融合恶意软件检测方法
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作者 彭飞鸿 刘万平 黄东 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第20期306-314,共9页
恶意软件普遍结合代码混淆技术,基于单特征的检测方法特征信息受限,相对多特征检测方法存在检测准确率偏低的问题。不同模态之间潜在的关联性信息可以提高检测效果上限,目前的多特征检测方法在特征融合时缺乏对特征之间关联性的建模,导... 恶意软件普遍结合代码混淆技术,基于单特征的检测方法特征信息受限,相对多特征检测方法存在检测准确率偏低的问题。不同模态之间潜在的关联性信息可以提高检测效果上限,目前的多特征检测方法在特征融合时缺乏对特征之间关联性的建模,导致其检测准确率欠佳。为了更全面地表征恶意软件并提高检测精度,提出一种基于卷积神经网络CNN和门控线性单元GLU的多模态融合恶意软件检测方法CBAM-GLU-ISF。以恶意软件两种模态:灰度图和字节序列为分析对象,在卷积神经网络中添加卷积块注意力模块(CBAM),结合通道注意力和空间注意力实现对灰度图的关键特征提取。字节序列是软件在计算机上最直接的表示,门控线性单元结合加性注意力机制(additive attention)在高效地捕获长序列依赖关系的基础上,实现对字节序列关键特征的提取。多模态特征融合模块(ISF)对并行特征提取网络的两种模态特征进行融合,挖掘利用两种模态特征之间存在的关联性信息,将恶意软件表征为一个更全面的多模态特征。最后,通过检测层完成恶意软件识别。实验结果表明,所提方法检测准确率达到99.1%,AUC达到了99.8%,对比现有工作中的单特征和多特征检测算法有明显提升,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 恶意软件检测 多模态融合 卷积神经网络(CNN) 卷积块注意力模块 门控线性单元(GLU)
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基于CNN-BiLSTM-CBAM的多特征融合恶意PDF文档检测方法
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作者 王友贺 孙奕 《信息网络安全》 北大核心 2025年第10期1579-1588,共10页
为应对现有恶意PDF文档检测方法忽视特征之间语义关系以及局限于单一类型的特征分析等问题,文章提出一种检测方案,将CNN-BiLSTM-CBAM的模型和多特征融合应用于恶意PDF文档检测中。该方法不仅融合了静态分析中提取的常规信息和结构信息,... 为应对现有恶意PDF文档检测方法忽视特征之间语义关系以及局限于单一类型的特征分析等问题,文章提出一种检测方案,将CNN-BiLSTM-CBAM的模型和多特征融合应用于恶意PDF文档检测中。该方法不仅融合了静态分析中提取的常规信息和结构信息,还结合了动态分析捕获的API序列信息,构建了一个全面多维的特征集。首先,该模型利用卷积神经网络提取特征集中的局部特征;然后,利用双向长短时记忆(BiLSTM)网络捕获特征间的依赖性和上下文语义关系特征,通过卷积块注意力模块(CBAM)为不同特征分配不同的权重,筛选出较具区分性的关键特征;最后,利用Softmax分类器计算检测结果。实验结果表明,与现有方法相比,该模型在准确率、召回率和F1分数等关键性能指标上均展现出显著优势,有效提升了恶意PDF文档的检测性能。 展开更多
关键词 恶意PDF文档检测 多特征融合 卷积块注意力模块 双向长短时记忆网络
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