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改进YOLOv11n的无人机小目标检测算法 被引量：14
1
作者 李彬 李生林 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期96-104,共9页
为了有效应对无人机航拍中小目标检测面临的复杂背景、目标密集、目标微小化和移动端部署等挑战,对YOLOv11n模型进行了改进。使用RFCBAMConv模块改进C3k2,增强了特征提取能力。设计了膨胀特征金字塔卷积(dilated featurepyramidconvolut... 为了有效应对无人机航拍中小目标检测面临的复杂背景、目标密集、目标微小化和移动端部署等挑战,对YOLOv11n模型进行了改进。使用RFCBAMConv模块改进C3k2,增强了特征提取能力。设计了膨胀特征金字塔卷积(dilated featurepyramidconvolution,DFPC)模块,替代了原有的SPPF层。通过多尺度膨胀卷积,加强了对无人机小目标细节特征的提取。提出了一种新的特征金字塔结构,在P2层增加160×160尺寸的特征图输出,以提取小目标特征信息。该方法替代了传统通过添加P2小目标检测头的做法。引入了CSPOK模块和ContextGuidedBlock_Down(CGBD)卷积,显著提升了全局特征的提取能力和多尺度特征的融合能力。采用动态检测头(DyHead)替代了原有的检测头,提升了模型的目标检测精度。实验结果表明,改进模型在VisDrone数据集上的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标分别提高了0.071和0.049。此外,在AI-TOD和SODA-A等数据集上的泛化实验也显示,改进模型在mAP@0.5上分别获得0.055和0.048的提升,充分验证了模型的有效性和泛用性。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv11 特征提取 感受野注意力
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基于RFCARep-YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法 被引量：3
2
作者 张冀 王文彬 余洋 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期131-143,共13页
针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模... 针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模块进行特征提取,扩大对全局信息的关注度提高语义表达能力,抑制遮掩物和复杂背景的干扰;在快速空间金字塔池化后添加可分离大核聚集模块,通过提高长距离特征依赖增强全局特征信息融合;在特征融合部分使用多尺度序列特征融合颈部网络,结合多尺度辅助检测头,减少细节特征丢失,提高小目标缺陷检测能力。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC数据集中较基准模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升2.3和2.1个百分点,同时在光伏缺陷数据集中mAP@0.5达到87.6%,较基准模型提升3.5个百分点,参数量为3.23×10^(6),保持了基准模型的轻量参数同时提高检测性能。 展开更多
关键词 光伏缺陷 YOLOv8n 感受野注意力 特征融合 重参数
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基于大内核自适应融合的小目标检测算法 被引量：1
3
作者 王磊 胡君红 任洋 《计算机工程》 北大核心 2025年第6期65-73,共9页
针对当前基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法(YOLO系列、VFNet等)在高空拍摄场景下目标背景复杂、检测精度低、特征混叠等问题,提出一种端到端的目标检测算法CSPENet。首先,采用基于大内核深度卷积CSPNeXt作为模型主干,提高模型捕捉... 针对当前基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法(YOLO系列、VFNet等)在高空拍摄场景下目标背景复杂、检测精度低、特征混叠等问题,提出一种端到端的目标检测算法CSPENet。首先,采用基于大内核深度卷积CSPNeXt作为模型主干,提高模型捕捉全局上下文的能力;其次,通过引入特征细化模块(FRM)在空间和通道维度上生成自适应权重,可有效抑制混叠特征,并在特征融合阶段添加基于移动网络的感受野注意力(RFA)机制解决大内核参数共享问题;最后,采用EIoU损失函数作为模型的回归损失函数,并拆分预测框和真实框纵横比的影响因子,以提高模型收敛速度并改善定位效果。实验结果表明,CSPENet在VisDrone-DET数据集上相对于DINO算法平均准确率均值提升4.4百分点,为小目标检测算法的研究及其应用提供新的参考方案。 展开更多
关键词 大内核 小目标 上下文信息 特征细化 自适应融合 感受野
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上下文感知多感受野融合网络的定向遥感目标检测 被引量：1
4
作者 姚婷婷 肇恒鑫 +1 位作者 冯子豪 胡青 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期233-243,共11页
以广距鸟瞰视角拍摄获取的遥感图像通常具有目标种类多、尺度变化大以及背景信息丰富等特点,为目标检测任务带来巨大挑战。针对遥感图像成像特点,该文设计一种上下文感知多感受野融合网络,通过充分挖掘深度网络中遥感图像在不同尺寸特... 以广距鸟瞰视角拍摄获取的遥感图像通常具有目标种类多、尺度变化大以及背景信息丰富等特点,为目标检测任务带来巨大挑战。针对遥感图像成像特点,该文设计一种上下文感知多感受野融合网络,通过充分挖掘深度网络中遥感图像在不同尺寸特征描述下所包含的上下文关联信息,提高图像特征描述力,进而提升遥感目标检测精度。首先,在特征金字塔前4层网络中构建了感受野扩张模块,通过扩大网络在不同尺度特征图上的感受野范围,增强网络对不同尺度遥感目标的感知能力;进一步,构建了高层特征聚合模块,通过将特征金字塔网络中高层语义信息聚合到低层特征中,从而将特征图中所包含的多尺度上下文信息进行有效融合;最后,在双阶段定向目标检测框架下设计了特征细化区域建议网络。通过对一阶段提案进行精细化处理,提升提案准确性,进而提高二阶段兴趣区域对齐网络得到的不同成像方向下的遥感目标检测性能。在公测数据集DIOR-R和HRSC2016上的定性和定量的对比实验结果证明,所提方法对不同种类和尺度大小的遥感目标均能实现更加准确的检测。 展开更多
关键词 遥感图像 深度学习 目标检测 多感受野融合
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自适应采样与重影多尺度特征融合的轻量化焊缝缺陷检测
5
作者 鲁斌 杨烜 +1 位作者 杨振宇 高啸天 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第8期1978-1990,共13页
为提升焊接缺陷识别的准确率和速度,并实现模型的轻量化,提出了一种基于YOLOv8的轻量化焊缝缺陷检测网络LAW-YOLO(light adaptive-weight sampling-YOLO)。设计了一种轻量级自适应权重采样LAWS模块,通过学习感受野区域内交互的特征来构... 为提升焊接缺陷识别的准确率和速度,并实现模型的轻量化,提出了一种基于YOLOv8的轻量化焊缝缺陷检测网络LAW-YOLO(light adaptive-weight sampling-YOLO)。设计了一种轻量级自适应权重采样LAWS模块,通过学习感受野区域内交互的特征来构建自适应权重注意力特征图。采用优化的高效加权双向特征金字塔网络作为LAW-YOLO中的特征提取网络,设计重影多尺度采样模块并引用了混合注意力机制,以增强对小目标缺陷的检测能力。实验结果表明:该方法在SteelTube数据集中mAP0.5达到97.6%,处理数据速度可达91帧/s,比基线模型提高了5.5%的平均精度及4.6%的处理速度,在保持高效性能的同时减少了25.3%的计算量和50%的模型大小,更便于部署在边缘设备上进行场景作业。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8 重影多尺度卷积 感受野空间特征 混合注意力机制
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基于改进YOLO的光伏组件缺陷检测算法
6
作者 王红君 杨溢 +1 位作者 赵辉 岳有军 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3317-3325,共9页
针对光伏组件红外图像检测中的误检、漏检和低精度问题,提出改进的YOLOv8算法。使用VanillaNet简化主干网络,提出双层transformer的DBoTNet提升场景理解能力,结合感受野注意力、CBAM和V7DownSampling模块增强特征提取能力,改用Focaler-W... 针对光伏组件红外图像检测中的误检、漏检和低精度问题,提出改进的YOLOv8算法。使用VanillaNet简化主干网络,提出双层transformer的DBoTNet提升场景理解能力,结合感受野注意力、CBAM和V7DownSampling模块增强特征提取能力,改用Focaler-WIoU损失函数进一步提升检测性能。在Solar2024数据集上的实验结果表明,改进模型mAP提升4.6%至75.5%,参数量仅1.92 M,验证了方法有效性。 展开更多
关键词 无人机 缺陷检测 深度学习 多头自注意力机制 损失函数 感受野注意力机制 轻量化
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自然环境下改进YOLOv5对小目标苹果的检测
7
作者 刘子龙 张磊 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第8期2124-2138,共15页
针对苹果的分布通常会存在遮挡、小目标,以及密集目标等问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测算法。在YOLOv5的基础上加入了坐标注意力机制、感受野模块,以及自适应空间特征融合,加强了对小目标检测的能力。将YOLOv5中使用的CIoU替换为... 针对苹果的分布通常会存在遮挡、小目标,以及密集目标等问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测算法。在YOLOv5的基础上加入了坐标注意力机制、感受野模块,以及自适应空间特征融合,加强了对小目标检测的能力。将YOLOv5中使用的CIoU替换为了SIoU,提高了目标检测框的位置预测精度。将部分普通卷积替换为了深度可分离卷积,减少了计算量。实验结果表明:改进YOLOv5的综合性能要优于原始YOLOv5及其他算法,mAP值相比原始YOLOv5提升了9.6%。 展开更多
关键词 智能农业 坐标注意力机制 感受野 自适应空间特征融合 小目标检测 YOLOv5
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基于YOLO-RMFP的光伏板缺陷检测方法研究
8
作者 李莹 孙钰鑫 +1 位作者 张强 王淦源 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第8期178-188,共11页
针对光伏板内部缺陷目标小且尺寸差异大的问题,提出了一种基于YOLOv8n的改进模型YOLO-RMFP。首先,将高效多尺度注意力机制与感受野注意力相结合,提出了一种感受野混合注意力机制,使模型聚焦不同尺度的特征,并解决高效多尺度注意力机制... 针对光伏板内部缺陷目标小且尺寸差异大的问题,提出了一种基于YOLOv8n的改进模型YOLO-RMFP。首先,将高效多尺度注意力机制与感受野注意力相结合,提出了一种感受野混合注意力机制,使模型聚焦不同尺度的特征,并解决高效多尺度注意力机制参数共享问题,提升光伏板微小缺陷检测精度。其次,将感受野混合注意力机制与空间金字塔池化模块结合,增强模型对多尺度特征的捕捉能力及对复杂特征区域的关注度,使模型在复杂背景下能够有效剔除噪声并增强鲁棒性,进一步增强光伏板缺陷小目标的检测精度。然后,将YOLOv8n主干网络中不同分辨率的特征映射与改进后的多尺度特征融合金字塔网络相结合,进一步增强了特征信息的交互性,以实现更全面的特征提取并增强目标检测的检测性能。最后,在PIoU的基础上,通过改变缺陷样本难易的权重,提升目标定位的精确度,有效缓解了光伏板缺陷样本不平衡问题。通过消融实验和对比实验的结果表明,YOLO-RMFP网络模型的检测精度mAP@0.5和mAP@0.5:0.95值分别提高3.1%和6.5%,精准度和召回率分别提升了4.2%和3.5%。满足了光伏板缺陷检测的评估要求。 展开更多
关键词 光伏板缺陷 目标检测 YOLOv8n 感受野混合注意力机制 多尺度特征融合金字塔网络
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基于加权跳动多级特征融合的小目标检测算法
9
作者 吕学强 刘梦可 +1 位作者 韩晶 董志安 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期79-88,共10页
目前目标检测技术虽然趋向于成熟,但是对航拍图像的检测仍然存在挑战。针对航拍图像中目标排列密集、背景复杂、小目标数量多导致目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv7改进的加权跳动多级特征融合网络WBMFF-YOLO。首先构建多尺度... 目前目标检测技术虽然趋向于成熟,但是对航拍图像的检测仍然存在挑战。针对航拍图像中目标排列密集、背景复杂、小目标数量多导致目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv7改进的加权跳动多级特征融合网络WBMFF-YOLO。首先构建多尺度通道分割模块,增强浅层特征图中的空间位置等细节信息;设计加权跳动多级特征融合结构,将之前的Concat采用加权方式进行替换,使不同层级的特征相互补充,增强特征表达的丰富性和鲁棒性;使用感受野协调注意力机制模块对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失;为了解决小目标漏检问题,设计新的解耦头加强对小目标的检测能力。实验证明,在VisDrone2021和DOTA1.5数据集上,提出的方法检测精度分别达到56.2%、77.6%。相比于原始YOLOv7,分别提高了7.3%和2.2%,证明了改进方法在航拍图像中的有效性。 展开更多
关键词 目标检测 多尺度通道分割 加权跳动多级特征融合 感受野协调注意力 解耦网络
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融合感受野的CT图像多类型小目标病灶检测
10
作者 张茜 李若宣 郑冰洁 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1227-1233,共7页
针对目前相关研究存在只检测特定类型病灶及传统目标检测框架存在固有局限等问题,提出一种针对多类型小目标病灶的检测网络。基于Mask R-CNN进行改进,以融合注意力机制的卷积网络为主干网络,通过计算有效感受野与真实标注框的匹配程度... 针对目前相关研究存在只检测特定类型病灶及传统目标检测框架存在固有局限等问题,提出一种针对多类型小目标病灶的检测网络。基于Mask R-CNN进行改进,以融合注意力机制的卷积网络为主干网络,通过计算有效感受野与真实标注框的匹配程度进行正负样本的标签分配,级联多个检测器循环修正回归框。将提出的方法在DeepLesion数据集和外部验证集上进行实验,其结果表明,该模型可以快速准确地对多类型小目标病灶进行检测。 展开更多
关键词 深度学习 感受野 注意力机制 级联结构 多类型 小目标 病灶检测
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基于改进YOLOv7tiny的无人机小目标检测
11
作者 倪健 申奥 王峥 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3065-3073,共9页
针对航拍图像中小目标密集遮挡等问题,提出一种基于YOLOv7tiny改进的小目标检测算法。增加一个微小目标检测层,增强模型对特征的捕捉能力;使用自适应空间融合改进FPN结构,促进主干网络输出的非相邻层特征图融合;提出多尺度感知卷积MSACo... 针对航拍图像中小目标密集遮挡等问题,提出一种基于YOLOv7tiny改进的小目标检测算法。增加一个微小目标检测层,增强模型对特征的捕捉能力;使用自适应空间融合改进FPN结构,促进主干网络输出的非相邻层特征图融合;提出多尺度感知卷积MSAConv,增强卷积神经网络捕获目标特征信息的能力;引入RFCA注意力机制模块,解决参数共享问题,增强特征提取能力。实验结果表明,改进后模型在VisDrone2019数据集上mAP50达到了40.6%,较基准模型提升了5.2%。 展开更多
关键词 无人机 YOLOv7tiny 小目标检测 自适应空间融合 感受野注意力 多尺度特征信息 深度学习
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基于MRF-GCN-Transformer的滚动轴承剩余寿命预测
12
作者 李耀华 张宇 +1 位作者 杨通江 石瑞勃 《振动与冲击》 北大核心 2025年第20期328-337,共10页
针对传统神经网络在处理滚动轴承振动信号时,由于信号的非线性和非平稳性导致的预测精度不高的问题,提出了一种基于多感受野图卷积网络(multi receptive field graph convolutional networks,MRF-GCN)Transformer的滚动轴承剩余寿命预... 针对传统神经网络在处理滚动轴承振动信号时,由于信号的非线性和非平稳性导致的预测精度不高的问题,提出了一种基于多感受野图卷积网络(multi receptive field graph convolutional networks,MRF-GCN)Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法,结合MRF-GCN和Transformer网络对轴承的振动信号进行特征提取和寿命预测。相较于传统GCN忽视邻居节点重要性差异且采用固定的感受野,MRF-GCN方法通过引入多个感受野,有效捕捉图结构中的多尺度信息,并通过可学习的权重参数优化模型对复杂关系的捕捉。同时提出一种基于邻接矩阵调整注意力得分的图注意力机制,可以自动构建时间与特征相关的图结构,并在训练过程中自适应学习连接权重,从而优化模型对复杂关系的捕捉并提升预测准确性。试验结果表明,该模型在PHM2012公开数据集上的预测性能表现良好,具有较高的准确性和鲁棒性,与卷积神经网络-Transformer和Transformer-BiLSTM等网络相比,平均绝对误差和均方根误差分别平均降低了12.7%和37.39%,决定系数平均提高了5.90%。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 多感受野图卷积网络(MRF-GCN) TRANSFORMER 图注意力机制
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基于改进YOLOv7的MODF端口状态检测算法
13
作者 胡朝举 郭凤仪 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期78-85,共8页
人工巡检的管理方式导致光纤总配线架(MODF)端口状态的信息准确率较低,无法区分占用端口与虚占端口。针对MODF资源管理中的端口状态识别问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。鉴于数据集采集困难且类别不均衡,采用多种数据增强方法... 人工巡检的管理方式导致光纤总配线架(MODF)端口状态的信息准确率较低,无法区分占用端口与虚占端口。针对MODF资源管理中的端口状态识别问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测模型。鉴于数据集采集困难且类别不均衡,采用多种数据增强方法来扩充数据集;在骨干网络中使用共享权重的感受野扩大模块(RFEM),扩大端口目标的感受野,减少训练过程中的过拟合风险;提出F-EMA注意力模块,以提高对空间上下文信息的利用率,减少因端口接近或被遮挡而导致的漏检、误检等情况;使用NWD损失函数替代交并比(IoU)度量,减轻对小目标位置偏差的敏感性,提升密集小物体检测准确率。实验结果表明,改进模型的mAP@0.5值达到98.8%,相比原Yolov7模型提升了2百分点,mAP@0.5∶0.95值达到63.8%,提升了9.5百分点,提高了MODF端口资源利用率,满足智能巡检系统对于端口占用状态识别准确率的基本要求。 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv7算法 光纤总配线架 损失函数 感受野扩大模块 注意力模块
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采用感受野优化与渐进特征融合的图像超分辨率算法 被引量：3
14
作者 吴洪伍 盖绍彦 达飞鹏 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期136-147,共12页
针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用... 针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用像素注意力机制与大感受野卷积相结合的方式,设计两条渐进路径将输入表征为不同层次的特征抽象,增强网络捕获上下文信息的能力,同时减少了网络参数冗余。通过分层卷积和多重感受野分支,在保持轻量卷积的前提下,于分层的多路径上学习不同尺度的融合特征,增强网络重建边缘细节和复杂纹理特征的能力。实验结果表明:相比于先进算法,所提算法在基准测试集Set5上的峰值信噪比达到32.47 dB,在测试集Set14上达到28.81 dB,优于现有的先进算法,且网络参数更少,实现了9%的参数缩减,从而验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 超分辨率 注意力机制 感受野优化 特征融合
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DMF-YOLOv11:基于改进YOLOv11n的无人机航拍图像目标检测算法 被引量：2
15
作者 贺智轩 陈里里 +1 位作者 王翔 李荣华 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期88-100,共13页
针对无人机航拍视角下目标检测中存在的小尺寸目标密集、多尺度变化显著及复杂场景干扰导致的检测精度不足问题,提出一种基于YOLOv11n改进的无人机航拍图像目标检测算法DMF-YOLOv11。设计双重双向辅助特征金字塔网络(dual bidirectional... 针对无人机航拍视角下目标检测中存在的小尺寸目标密集、多尺度变化显著及复杂场景干扰导致的检测精度不足问题,提出一种基于YOLOv11n改进的无人机航拍图像目标检测算法DMF-YOLOv11。设计双重双向辅助特征金字塔网络(dual bidirectional auxiliary feature pyramid network,DBAFPN)作为Neck结构,通过多层级特征双向融合机制增强极小目标与常规小目标的特征表征能力;构建多分支混合卷积模块(multi-branch hybrid convolution,MBHConv),采用并行异构卷积路径提升模型对小尺度目标的感知灵敏度;将自调特征聚合网络(self-modulating feature aggregation network,SMFANet)与主干网络C3K2模块深度融合,提出C3K2_FMB模块以协同提取局部细节与非全局上下文特征。在VisDrone2019数据集上的实验表明,DMF-YOLOv11的mAP50与mAP50-95分别达到46.2%和28.4%,较基准模型YOLOv11n分别提升11.5和8.3个百分点,召回率提升9.4个百分点至44.6%。改进算法有效提升了无人机航拍场景下的目标检测精度。 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv11 特征金字塔 感受野 特征调制
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多尺度特征优化的实时Transformer在无人机航拍中的研究 被引量：3
16
作者 向毅伟 蒋瑜 +1 位作者 王琪凯 罗熔熔 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期221-229,共9页
针对无人机目标检测场景中的目标尺度小、遮挡严重、样本分布不均匀等问题,提出了一种改进实时检测Transformer(real-time detection Transformer,RT-DETR)的MSM-DETR检测器。在颈部网络中设计并引入了DSSF特征融合结构,通过结合维度感... 针对无人机目标检测场景中的目标尺度小、遮挡严重、样本分布不均匀等问题,提出了一种改进实时检测Transformer(real-time detection Transformer,RT-DETR)的MSM-DETR检测器。在颈部网络中设计并引入了DSSF特征融合结构,通过结合维度感知选择性整合(DASI)模块以及尺度序列特征融合(SSFF)模块丰富特征融合阶段小目标信息,提高检测精度。针对遮挡严重和样本分布不均匀的问题,提出多核并行尺度间融合(multi-core parallel scale fusion,MCPSF)模块,通过利用尺度间融合思想改进多核分组卷积带来的尺度间信息不平衡问题,为模型提供多尺度感受野,同时利用EMA注意力进一步增强组内上下文信息,提升检测精度。将Inner思想融入原损失函数中,通过引入不同尺度的辅助边框计算损失,加速收敛。实验结果表明,改进后的模型在VisDrone2019数据集中的验证集和测试集的mAP为49.5%、38.9%,较原模型分别提升2.5、2.4个百分点。 展开更多
关键词 RT-DETR 航拍图像 多尺度 感受野
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基于扩张重参数化和空洞卷积架构的步态识别方法 被引量：2
17
作者 霍丽娜 薛乐仁 +3 位作者 戴钰俊 赵新宇 王世行 王威 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1285-1292,共8页
步态识别旨在通过人们的步行姿态进行身份识别。针对步态识别中有效感受野(ERF)与人体轮廓区域匹配不佳的问题,提出一种基于空洞卷积的步态识别方法DilatedGait。首先,采用空洞卷积扩大神经元感受野,缓解下采样和模型深度增加导致的分... 步态识别旨在通过人们的步行姿态进行身份识别。针对步态识别中有效感受野(ERF)与人体轮廓区域匹配不佳的问题,提出一种基于空洞卷积的步态识别方法DilatedGait。首先,采用空洞卷积扩大神经元感受野,缓解下采样和模型深度增加导致的分辨率下降,以提高轮廓结构的辨识度;其次,提出扩张重参数化模块(DRM),通过重参数化方法融合多尺度卷积核参数,优化ERF聚焦范围,使模型捕获更多的全局上下文信息;最后,通过特征映射提取判别性步态特征。在户外数据集Gait3D和GREW上的实验结果表明,对比目前的先进方法GaitBase,DilatedGait在Gait3D的Rank-1和平均逆负惩罚(mINP)上分别提升了9.0和14.2个百分点,在GREW的Rank-1和Rank-5上分别提升了11.6和8.8个百分点。可见,DilatedGait消除了复杂协变量带来的不利影响,能进一步提升户外场景下步态识别的准确率。 展开更多
关键词 步态识别 有效感受野 重参数化 空洞卷积 步态轮廓序列
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基于改进YOLOv8s模型的机械零件视觉检测算法 被引量：1
18
作者 荣国林 晁永生 +1 位作者 蒋潇 王传钊 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期31-35,40,共6页
针对非结构环境下机械零件检测任务高精度的需求,提出了一种改进YOLOv8s目标算法。通过引入可变形卷积优化骨干C2f结构(C2f_DCNV2),帮助模型快速地提取更细粒的空间特征;引入空间注意力改造空间金字塔池化层(SPPF_RFA),增加不同层级特... 针对非结构环境下机械零件检测任务高精度的需求,提出了一种改进YOLOv8s目标算法。通过引入可变形卷积优化骨干C2f结构(C2f_DCNV2),帮助模型快速地提取更细粒的空间特征;引入空间注意力改造空间金字塔池化层(SPPF_RFA),增加不同层级特征间的信息交融能力和识别复杂细节的能力,提升目标零件的检测精度;使用α-DIoU改进边界框回归损失函数,提高模型边界框定位的精确性和收敛速度。实验结果表明,改进YOLOv8s算法在98帧/秒(FPS)下实现了97.6%的平均精度均值(mAP),相较原算法表现出了更高的准确率和更快的推理速度。 展开更多
关键词 机械零件 目标检测 YOLOv8s 感受野注意力 可变形卷积
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基于改进YOLOv8的印刷电路板缺陷检测模型 被引量：1
19
作者 范博淦 王淑青 陈开元 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期144-150,共7页
针对当前PCB缺陷检测目标较小、检测精度低、速度慢等问题,文中提出一种基于改进YOLOv8的PCB缺陷检测模型。该模型以YOLOv8n为框架,引入结合感受野注意力卷积RFAConv和CBAM注意力机制产生的RFCBAMConv模块,提升骨干网络的特征提取能力... 针对当前PCB缺陷检测目标较小、检测精度低、速度慢等问题,文中提出一种基于改进YOLOv8的PCB缺陷检测模型。该模型以YOLOv8n为框架,引入结合感受野注意力卷积RFAConv和CBAM注意力机制产生的RFCBAMConv模块,提升骨干网络的特征提取能力。引入小目标分割算法ASF-YOLO中的三重特征编码器TFE和尺度序列特征融合模块SSFF改进颈部网络,并结合SSFF模块构建融合多尺度特征的小目标检测头,采用NWD损失函数优化对小目标识别存在的缺陷。实验结果表明,改进后的模型相较于原始模型的准确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升1.7%、2.9%、1.8%、3.8%,模型尺寸减小了10%,参数量降低了13%,可有效应用于PCB缺陷检测任务。 展开更多
关键词 缺陷检测 PCB 感受野注意力 损失函数 YOLOv8 小目标
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基于高灵敏度探测器的水下光通信系统
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作者 陈姝 祁攀 +3 位作者 管朝鹏 王俊涛 沈天浩 艾勇 《应用光学》 北大核心 2025年第4期929-936,共8页
目前,水下高速无线光通信技术已成为水下无线数据通信的研究热点,受到越来越多的学者青睐。针对水下光通信远距离、易于对准的技术难点,基于蓝绿发光二极管(LED)光源,设计实现了一种大接收视场角度与高灵敏度探测电路的水下光通信系统:... 目前,水下高速无线光通信技术已成为水下无线数据通信的研究热点,受到越来越多的学者青睐。针对水下光通信远距离、易于对准的技术难点,基于蓝绿发光二极管(LED)光源,设计实现了一种大接收视场角度与高灵敏度探测电路的水下光通信系统:发射光功率达到1.2W,接收视场角度大于60°,探测灵敏度优于-60dBm。对原理工程样机进行测试,结果显示:在水质衰减度为0.85dBm·m^(-1)的水域环境,系统可实现文字、图片、实时视频数据流的高速传输等功能,数据传输速率为10Mb/s,通信距离为40m,通信误码率为0。 展开更多
关键词 水下光通信 高灵敏度 大视场接收 大功率调制
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