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Prediction Model of Soil Nutrients Loss Based on Artificial Neural Network
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作者 WANG Zhi-liang,FU Qiang,LIANG Chuan (Hydroelectric College,Sichuan University) 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2001年第1期37-42,共6页
On the basis of Artificial Neural Network theory, a back propagation neural network with one middle layer is building in this paper, and its algorithms is also given, Using this BP network model, study the case of Mal... On the basis of Artificial Neural Network theory, a back propagation neural network with one middle layer is building in this paper, and its algorithms is also given, Using this BP network model, study the case of Malian-River basin. The results by calculating show that the solution based on BP algorithms are consis- tent with those based multiple - variables linear regression model. They also indicate that BP model in this paper is reasonable and BP algorithms are feasible. 展开更多
关键词 SOIL Prediction Model of Soil Nutrients loss Based on Artificial Neural network
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Packet-loss-dependent stabilization of NCSs with network-induced delay and packet dropout 被引量:1
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作者 Yan Song Jingcheng Wang +1 位作者 Yuanhao Shi Chuang Li 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2012年第3期408-413,共6页
This paper is concerned with controller design of net- worked control systems (NCSs) with both network-induced delay and arbitrary packet dropout. By using a packet-loss-dependent Lyapunov function, sufficient condi... This paper is concerned with controller design of net- worked control systems (NCSs) with both network-induced delay and arbitrary packet dropout. By using a packet-loss-dependent Lyapunov function, sufficient conditions for state/output feedback stabilization and corresponding control laws are derived via a switched system approach. Different from the existing results, the proposed stabilizing controllers design is dependent on the packet loss occurring in the last two transmission intervals due to the network-induced delay. The cone complementary lineara- tion (CCL) methodology is used to solve the non-convex feasibility problem by formulating it into an optimization problem subject to linear matrix inequality (LMI) constraints. Numerical examples and simulations are worked out to demonstrate the effectiveness and validity of the proposed techniques. 展开更多
关键词 networked control systems (NCSs) network-induced delay packet dropout packet-loss-dependent cone complemen- tary linearation (CCL).
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基于改进CycleGAN与YOLOv8s的混凝土坝水下裂缝识别方法 被引量:1
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作者 赵阳 康飞 万刚 《水电能源科学》 北大核心 2025年第4期158-162,共5页
针对受水下环境影响造成的混凝土坝水下裂缝图像获取困难、样本稀缺,裂缝检测效率低、精度差、主观性强等问题,提出基于生成对抗网络CycleGAN和目标检测网络YOLOv8s的水下裂缝检测方法。首先,引入梯度惩罚WGAN-GP损失与相似性度量LPIPS... 针对受水下环境影响造成的混凝土坝水下裂缝图像获取困难、样本稀缺,裂缝检测效率低、精度差、主观性强等问题,提出基于生成对抗网络CycleGAN和目标检测网络YOLOv8s的水下裂缝检测方法。首先,引入梯度惩罚WGAN-GP损失与相似性度量LPIPS损失,提出一种改进的CycleGAN图像风格迁移网络,以此生成高质量水下裂缝图像,解决数据样本不足的问题;之后,添加SimAM无参注意力并引入WIoU损失,提出改进的YOLOv8s水下裂缝识别网络,以提高水下裂缝图像识别的精度。试验结果表明,改进CycleGAN方法起到了良好的数据扩充作用,能有效提升后续检测任务的精度;改进YOLOv8s方法在消融、对比试验中,裂缝识别精度较原网络、Faster R-CNN、YOLOX-s、YOLOv5s分别提高2.4%、5.4%、2.4%、1.2%,检测效果满足高效、精确的要求,可为混凝土坝水下裂缝识别提供技术支持。 展开更多
关键词 水下裂缝识别 生成对抗网络 数据扩充 损失函数 注意力机制
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基于一致损失生成对抗网络的冷水机组故障诊断 被引量:1
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作者 高学金 吴浩宁 +1 位作者 高慧慧 齐咏生 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期285-297,共13页
冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分,当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此,针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据,但带标签的故障... 冷水机组是供暖通风与空气调节系统的重要组成部分,当冷水机组发生故障时将造成能源浪费甚至安全事故。因此,针对冷水机组的故障诊断对于暖通风与空气调节等系统至关重要。基于数据驱动的故障诊断方法依赖大量历史数据,但带标签的故障数据往往难以收集,导致模型的诊断准确率下降。为此,提出了一种基于一致损失生成对抗网络(CLGAN)的故障诊断方法。首先,利用少量带标签样本和大量无标签样本训练CLGAN,并生成故障数据;然后,利用生成数据与历史数据构建一个包含各类故障的平衡数据集;最后,利用该数据集训练故障分类器并对冷水机组进行实时诊断。CLGAN通过在判别器中引入一致性损失函数,能够有效利用无标签数据辅助模型训练,提升了数据利用率。同时,CLGAN迫使生成器在多个尺度上满足判别器的要求,这种多维度的反馈机制使得模型在面对扰动时,依然能生成高质量的样本,进而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。基于ASHRAE和HY-31C数据集的实验结果表明,在各类别仅有5个带标签样本的情况下,CLGAN分别获得了92.8%和95.9%的故障诊断准确率,展现了良好的故障诊断性能。此外,在噪声和跨工况实验中,CLGAN相比于其他对比方法也展现出了良好的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 故障诊断 生成对抗网络 冷水机组 一致损失函数 无标签数据
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基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测 被引量:3
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作者 吴迪 赵品懿 +2 位作者 甘升隆 沈学军 万琴 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期221-232,共12页
针对小目标检测中卷积操作导致检测特征缺失和不同尺度语义隔阂的问题,提出一种基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测方法。1)提出一种多尺度三角动态颈(Tri-Neck)网络结构,用于融合多尺度特征语义隔阂及弥补小目标特征缺失的... 针对小目标检测中卷积操作导致检测特征缺失和不同尺度语义隔阂的问题,提出一种基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测方法。1)提出一种多尺度三角动态颈(Tri-Neck)网络结构,用于融合多尺度特征语义隔阂及弥补小目标特征缺失的问题。2)提出一种分组批量动态自适应通道注意力模块,增强弱语义小目标特征同时抑制无用信息,且在动态自适应通道注意力模块中设计新的激活函数和交并比损失函数,提升通道注意力表征能力。3)采用ResNet50作为骨干网络依次连接特征金字塔网络和Tri-Neck网络。实验结果表明,该方法在Pascal Voc 2007、Pascal Voc 2012上比YOLOv8算法mAP分别提升5.3%和6.2%,在MS COCO 2017数据集上AP和AP_S分别提升1.6%和2%,在SODA-D数据集上比YOLOv8算法AP提升0.9%。 展开更多
关键词 小目标检测 多尺度融合特征 特征金字塔 动态通道注意力 交并比损失函数
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基于CDD-YOLO的轻量级低光照目标检测算法 被引量:3
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作者 史丽晨 杨超 +1 位作者 刘雪超 周星宇 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期106-117,共12页
针对低照度场景下目标检测算法面临的检测精度不高、计算成本以及内存消耗大等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级低光照目标检测网络模型CDD-YOLO。提出一个基于坐标注意力机制的多尺度卷积模块,提取不同感受野纹理特征并捕获空间位置之... 针对低照度场景下目标检测算法面临的检测精度不高、计算成本以及内存消耗大等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级低光照目标检测网络模型CDD-YOLO。提出一个基于坐标注意力机制的多尺度卷积模块,提取不同感受野纹理特征并捕获空间位置之间的远程依赖关系;将动态头部框架集成到检测头中,减少复杂背景和尺度变化的干扰;基于动态非单调聚焦机制设计边界框回归损失函数,提升锚框回归路径和质量,提高模型对光照变化和噪声的适应能力;通过剪枝算法修剪模型中的冗余参数,实现模型轻量化。采用自建数据集、ExDark和VOC数据集进行实验验证,实验结果表明该方法与主流算法相比具有更好的检测效果,在计算复杂度与检测精度之间实现了更好的平衡。 展开更多
关键词 低照度 YOLOv8 注意力机制 损失函数 轻量化网络
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基于改进YOLOv5的密集行人检测算法 被引量:5
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作者 胡倩 皮建勇 +2 位作者 胡伟超 黄昆 王娟敏 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期216-228,共13页
针对现有的行人检测方法对于密集行人或小目标行人检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的综合改进算法模型YOLOv5_Conv-SPD_DAFPN。首先,针对小目标或密集行人的特征信息易丢失这一问题,在骨干网络中引入Conv-SPD网络模块替代原有的跨... 针对现有的行人检测方法对于密集行人或小目标行人检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的综合改进算法模型YOLOv5_Conv-SPD_DAFPN。首先,针对小目标或密集行人的特征信息易丢失这一问题,在骨干网络中引入Conv-SPD网络模块替代原有的跨步卷积,有效缓解特征信息丢失的问题;其次,针对非相邻特征图不直接融合从而引起特征融合率较低的问题,提出新的双层渐进金字塔网络(DAFPN),提高行人检测的准确性和精度;最后,基于EIoU_Loss和CIoU_Loss引入EfficiCIoU_Loss定位损失函数,以调整和提高帧回归率,促进网络模型更快收敛。模型在CrowdHuman和WiderPerson行人数据集上相比于原YOLOv5模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了3.9、5.3百分点和2.1、2.1百分点;引入EfficiCIoU_Loss后,模型收敛速度分别提升了11%、33%。这些改进使得基于YOLOv5的密集行人检测在特征信息保留、多尺度融合和损失函数优化等方面都取得了显著进展,提高了其在实际应用中的性能和效率。 展开更多
关键词 密集行人检测 小目标行人检测 Conv-SPD网络 双层渐进特征金字塔网络 EfficiCIoU_loss损失函数
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典型电能质量扰动下新能源配电网附加损耗量化分析
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作者 王亭岭 李帅 +2 位作者 熊军华 侯永辉 许鹏辉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期176-184,共9页
分别推导出谐波、三相不平衡和电压偏差扰动下新能源配电网附加损耗计算模型,通过仿真对这3种扰动下新能源配电网附加损耗进行量化分析。利用基波和谐波的三相不平衡度以及电压偏差推导出一种计及3种电能质量共同扰动下新能源配电网损... 分别推导出谐波、三相不平衡和电压偏差扰动下新能源配电网附加损耗计算模型,通过仿真对这3种扰动下新能源配电网附加损耗进行量化分析。利用基波和谐波的三相不平衡度以及电压偏差推导出一种计及3种电能质量共同扰动下新能源配电网损耗计算模型,通过仿真和现场试验对所推导计算模型进行验证,对典型电能质量共同扰动下新能源配电网损耗进行量化分析。结果证明:在计及3种电能质量扰动下配网附加损耗计算模型误差与仿真和实验平台对比分别能保持在2%和3%以内;不同电能质量共同扰动下不同附加损耗之间存在耦合,不满足叠加定理。 展开更多
关键词 电能质量 新能源配电网 电能损耗 谐波 三相不平衡 电压偏差
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基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法 被引量:1
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作者 李博通 孙铭阳 +5 位作者 张婧 陈发辉 陈晓龙 王永祺 武娇雯 魏然 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第5期123-134,共12页
针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑... 针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑辨识判据。然后,针对量测信息缺失时的多环拓扑辨识问题,研究了利用深度神经网络融合欧氏距离判据的拓扑辨识方法。最后,在Matlab中利用MatPower搭建32节点“蜂巢”电网模型,在缺失不同比例的量测数据情况下验证方法的准确性。结果表明,当缺失大量量测数据时,所提方法仍有较高的拓扑辨识准确率。 展开更多
关键词 欧氏距离 多环配电网 深度神经网络 拓扑辨识 量测信息缺失
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一种基于改进YOLOv8的织物缺陷检测算法
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作者 杨祥 王圣凯 董明刚 《桂林理工大学学报》 北大核心 2025年第3期416-425,共10页
为了解决织物缺陷检测中尺度变化大、面积占比小导致识别难的问题,提出一种基于改进YOLOv8的织物缺陷目标检测算法。首先引入SimAM无参注意力优化YOLOv8m的C2f模块,提升对织物缺陷的特征提取能力;再参考Rep-BiFPN结构,引入BiC模块重构... 为了解决织物缺陷检测中尺度变化大、面积占比小导致识别难的问题,提出一种基于改进YOLOv8的织物缺陷目标检测算法。首先引入SimAM无参注意力优化YOLOv8m的C2f模块,提升对织物缺陷的特征提取能力;再参考Rep-BiFPN结构,引入BiC模块重构骨干网络与颈部网络的连接(Concat)模块,同时参照Bi-FPN金字塔跨层连接的思想对原颈部网络的FPN-PAN进行改进,提升颈部网络的特征融合能力;最后使用Wise-IoUv3替换YOLOv8m的CIoU计算模型边界框损失,通过降低模型对纵横比较大缺陷的惩罚力度提高检测精度。实验结果表明,改进YOLOv8m的平均精确度的均值mAP达到了94.1%,相较于YOLOv8m提高了8.6百分点,并且对于各类织物缺陷算法的检测精度都保持在90%以上,满足工业对织物缺陷检测的实际需求。 展开更多
关键词 织物缺陷 目标检测 YOLOv8 颈部网络 边界框损失
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基于轻量化Mask R⁃CNN的车型检测算法
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作者 许超 杨丰熙 +1 位作者 李博 王浩宇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第21期127-136,共10页
车型检测对智能交通系统具有重要意义,其为智能交通系统的车辆管理能力提供了有效保障。针对现有算法通常较为复杂,并不能较好地适配于实际应用中的车型检测,文中提出一种基于改进Mask R⁃CNN的轻量化车型检测算法。首先,将特征提取网络... 车型检测对智能交通系统具有重要意义,其为智能交通系统的车辆管理能力提供了有效保障。针对现有算法通常较为复杂,并不能较好地适配于实际应用中的车型检测,文中提出一种基于改进Mask R⁃CNN的轻量化车型检测算法。首先,将特征提取网络替换为FasterNet特征提取网络,在降低算法复杂度的同时提升算法精度;其次,构建基于DO卷积的改进FPN特征融合网络,使算法既降低复杂度又提升精度;最后,将损失函数替换为Smooth L_(1)损失函数,在不改变当前算法复杂度的情况下对算法精度实现了进一步提升。实验结果表明,所提算法兼顾精度与实时性需求,且具有较好的泛化能力,更适配于实际应用中的车型检测。 展开更多
关键词 Mask R⁃CNN 车型检测 主干网络 特征融合 损失函数 轻量化
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BDD-DETR:高效感知小目标的锂电池表面缺陷检测
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作者 邢远秀 刘颛玮 +1 位作者 邢玉峰 王文波 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期370-379,共10页
针对锂电池外壳端面缺陷尺度和形状差异大而导致小目标缺陷识别困难等问题,提出BDD-DETR(battery defects detection-detection transformer)的锂电池表面缺陷检测算法。BDD-DETR架构在通用的特征提取模块和检测头模块间融入全新的模块... 针对锂电池外壳端面缺陷尺度和形状差异大而导致小目标缺陷识别困难等问题,提出BDD-DETR(battery defects detection-detection transformer)的锂电池表面缺陷检测算法。BDD-DETR架构在通用的特征提取模块和检测头模块间融入全新的模块特征感知与融合网络,通过自适应特征感知模块和特征融合路径从多个方向融合网络的深层与浅层特征,增强关键特征信息响应并抑制冗余特征,进一步提升模型多尺度特征融合能力和小目标感知能力;此外,为了减小缺陷边界框回归时的距离偏差和形状偏差,采用Shape IoU(shape intersection over union)损失函数训练网络模型。实验结果表明,在构建的锂电池端面缺陷数据集上,与CoDETR(collaborative-detection transformer)比较,BDD-DETR平均精度提升了3.7%,小尺度目标检测精度提升了8.9%,平均召回率提升了1.1%,在锂电池的小目标缺陷检测性能上优于目前一些先进的目标检测方法。 展开更多
关键词 锂离子电池 缺陷检测 Co-DETR 特征感知与融合网络 Shape IoU损失
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计及非理想传输的虚拟电厂设备异构通信网络接入选择算法
13
作者 陈智雄 唐逸凡 苏新鹏 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第13期105-116,共12页
虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可利用异构网络实现分布式新能源聚合调度,实现综合效益提升。为了提高VPP在不同网络下的丢包与时延等非理想传输能力,提出面向异构通信网络的设备接入优化算法。首先,分析总结了VPP设备充放电容量、... 虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可利用异构网络实现分布式新能源聚合调度,实现综合效益提升。为了提高VPP在不同网络下的丢包与时延等非理想传输能力,提出面向异构通信网络的设备接入优化算法。首先,分析总结了VPP设备充放电容量、出力特性、接入网络时延、网络承载能力等约束条件,考虑异构网络下设备接入的丢包率和时延理论性能构建了以收益损失最小化为目标的优化模型。然后,利用分层求解和贪婪算法进行模型求解,获得设备的接入方式。最后,仿真验证了所提模型和算法的有效性和可靠性。结果表明,所提算法可提高网络接入容量并降低系统收益损失,实现收益最大化。 展开更多
关键词 虚拟电厂 功率调度 无线接入 异构通信网络 数据丢包 通信时延
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基于改进YOLOv8的复杂果园环境下杏果的目标检测
14
作者 买买提·沙吾提 阿尔庆·西力克 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第3期246-252,270,共8页
为解决复杂果园环境中,因遮挡、重叠导致杏果识别误检率较高、检测精度较低的问题,提出一种基于改进YOLOv8n网络模型的杏果检测算法。该算法采用轻量化模块MobileViT—XS替换原有骨干网络,保证特征提取能力,同时降低模型的参数量与计算... 为解决复杂果园环境中,因遮挡、重叠导致杏果识别误检率较高、检测精度较低的问题,提出一种基于改进YOLOv8n网络模型的杏果检测算法。该算法采用轻量化模块MobileViT—XS替换原有骨干网络,保证特征提取能力,同时降低模型的参数量与计算量,并且将原始的损失函数CIoU替换为WIoUv3,动态优化损失权重提高模型的检测精度。为验证改进方法的有效性,选取6种主流的目标检测模型、5种骨干网络的轻量化改进模型以及5种不同的损失函数进行对比试验。结果表明,改进后的模型相比原始模型在F 1、平均精度均值mAP上提升1.25%、1.48%,参数量、浮点运算量、模型大小分别降低28.06%、0.1 G、1.48 MB。改进后的算法能够精准、快速地在复杂的果园环境中识别出杏果。 展开更多
关键词 杏果 目标检测 复杂果园环境 轻量化网络 YOLOv8算法 损失函数
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电网N-1下融合CNN与Transformer的综合能源系统静态安全校核
15
作者 陈厚合 丁唯一 +2 位作者 刘光明 李雪 张儒峰 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第5期1-9,18,共10页
风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推... 风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推广到天然气系统,并形成IEGS综合安全指标以划分子系统的运行状态;构建卷积神经网络(CNN)-Transformer神经网络以适应量测数据与校核目标的非线性关系,实现快速校核;考虑到系统数据的量纲和数值差异大以及系统状态离散化的特点,分别对数据进行Z-score标准化和独热编码数值化以提升校核精度,并设计改进焦点损失函数以进一步提取不同的场景下天然气系统运行状态的变化规律。以含高比例新能源的综合能源系统(E5G5、E39G20系统)为算例,验证所提方法的高效性和准确性。 展开更多
关键词 电-气综合能源系统 N-1安全校核 深度学习 卷积神经网络 Transformer神经网络 改进焦点损失函数
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共享随机丢包信道下多输入系统均方可镇定–调度与控制协同设计
16
作者 邬依林 沈志萍 +2 位作者 赵倩 张谦 张菲菲 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期989-998,共10页
借助有限容量信道进行设备间信息交互的网络化系统,其整体性能依赖于控制策略和通信机制.本文基于调度与控制协同设计思想,解决多个输入在共享数量有限的通信信道场景下,所面临的网络化系统反馈控制镇定问题.其中,每个通信信道建模为随... 借助有限容量信道进行设备间信息交互的网络化系统,其整体性能依赖于控制策略和通信机制.本文基于调度与控制协同设计思想,解决多个输入在共享数量有限的通信信道场景下,所面临的网络化系统反馈控制镇定问题.其中,每个通信信道建模为随机丢包模型.首先,根据多控制器系统性质,将多输入系统通过共享信道状态反馈可镇定问题,转化为切换线性系统在一个调度周期内可镇定问题.其次,针对多个输入共享单个随机丢包信道的情况,采用等价转变思想,将闭环系统的稳定性问题转化为易于求解的线性算子的稳定性问题.进一步,根据系统旺纳姆分解技术和系统最优补灵敏度,构造出适当的调度策略和控制器,从而推导出网络化系统可镇定的充分条件,该条件用丢包率与系统不稳定度关系来表示.然后,将上述结论推广到多个输入共享多个随机丢包信道情况.接下来,根据控制不等式理论、线性编码和解码技术,给出均匀调度策略下网络化系统可镇定时丢包率需要满足的条件.最后,通过数值算例和仿真结果,验证了所得结论的合理性. 展开更多
关键词 网络化控制系统 随机丢包 均方可镇定 协同设计 调度
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基于自适应遮挡恢复与拓扑姿态双向感知的三维手部重建方法
17
作者 刘佳 黄楠瑄 +1 位作者 陈大鹏 魏李娜 《液晶与显示》 北大核心 2025年第6期867-880,共14页
现有的三维手部网格重建方法面临多个挑战,尤其在处理遮挡和高灵活度手部姿态时,会出现手部几何信息缺失与拓扑结构错误的问题。为使三维手部重建在遮挡情况下仍能保持准确和高效,本文提出了一种利用单目RGB图像实时高效地重建手部三维... 现有的三维手部网格重建方法面临多个挑战,尤其在处理遮挡和高灵活度手部姿态时,会出现手部几何信息缺失与拓扑结构错误的问题。为使三维手部重建在遮挡情况下仍能保持准确和高效,本文提出了一种利用单目RGB图像实时高效地重建手部三维网格的两阶段网络框架。在第一阶段,通过在注意力机制中引入可学习的注意力权重掩码和区域一致性损失,设计了自适应遮挡恢复模块。该模块针对遮挡区域进行信息自适应恢复,显著增强遮挡情况下的特征表达能力。在第二阶段,结合静态拓扑建模和动态姿态感知,以及双向传递图卷积和新颖的关节旋转感知注意力间的特征信息,提出了拓扑-姿态双向感知模块。该模块实现了静态和动态特征的互补增强,提升了关节特征的细节捕捉能力。本文方法在FreiHAND和InterHand2.6M数据集上与现有的优秀方法进行定性与定量实验比较。实验结果表明,在FreiHAND数据集上,本文方法的PA-MPVPE降低至6.1 mm,推理速度达到了39 FPS;在InterHand2.6M数据集上,本文方法的MPJPE降低至8.07 mm,MPVPE降低至8.22 mm。本文方法满足三维手部重建的抗遮挡、实时且高效、姿态准确等要求。 展开更多
关键词 三维手部网格重建 注意力机制 图卷积网络 区域一致性损失 深度学习
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基于时空交互网络的人体行为检测方法研究 被引量:1
18
作者 田青 张浩然 +2 位作者 楚柏青 张正 豆飞 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期156-165,共10页
针对现有的人体行为检测方法中,存在特征融合能力较差、时序信息相关性不强和行为边界不明确等问题,提出一种基于时空交互网络的人体行为检测方法。重新设计了双流特征提取模块,在空间流和时空流两个网络之间添加连接层;分别在空间流和... 针对现有的人体行为检测方法中,存在特征融合能力较差、时序信息相关性不强和行为边界不明确等问题,提出一种基于时空交互网络的人体行为检测方法。重新设计了双流特征提取模块,在空间流和时空流两个网络之间添加连接层;分别在空间流和时间流网络中引入改进的空间变换网络和视觉注意力模型;设计基于像素筛选器的特征融合模块,用于重点区域时序信息相关性的计算和两类不同维度特征的聚合;对网络的损失函数进行了优化。在AVA数据集上的实验结果表明该方法在检测精度、速度以及泛化能力上具有优越性。 展开更多
关键词 时空交互网络 人体行为检测 视觉注意力 特征融合 损失函数
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基于邻域搜索粒子群算法的无线传感网络丢包节点定位方法
19
作者 徐辉 张顺香 《传感技术学报》 北大核心 2025年第9期1698-1703,共6页
无线传感网络环境中的障碍物、干扰信号等阻碍或干扰了信号传输,造成节点间通信质量下降,导致数据包丢失。为此,提出基于邻域搜索粒子群算法的无线传感网络丢包节点定位方法。通过DV-Hop算法初步定位丢包节点并分析定位误差;利用粒子群... 无线传感网络环境中的障碍物、干扰信号等阻碍或干扰了信号传输,造成节点间通信质量下降,导致数据包丢失。为此,提出基于邻域搜索粒子群算法的无线传感网络丢包节点定位方法。通过DV-Hop算法初步定位丢包节点并分析定位误差;利用粒子群算法将定位误差最小问题转化为粒子的全局寻优问题,得到的最优粒子位置即为丢包节点位置;基于邻域搜索策略缩小粒子搜索空间,提高粒子群算法全局寻优能力,实现无线传感网络丢包节点定位。仿真结果表明,该方法的丢包节点定位误报率平均值为0.45%,15个丢包节点的定位中仅有1个节点的定位结果与真实坐标存在较小偏差,邻域搜索策略应用后在第20次迭代后适应度函数值迅速降低至0.2,保证了无线传感网络通信质量。 展开更多
关键词 无线传感网络 丢包节点定位 邻域搜索 粒子群算法 DV-HOP算法
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考虑热阻和风电不确定性变化影响的多重随机电热耦合系统优化调度 被引量:1
20
作者 张磊 杨子龙 +3 位作者 叶婧 杨宸 陶千惠 王满康 《高压电器》 北大核心 2025年第5期41-52,共12页
热网热损特性对于热力系统热网管道温度动态过程影响巨大,且在电热联合调度中受热阻的不确定性变化影响显著。针对实际工况中热网热阻的不确定性变化,分析了热损特性对于热网管道温度影响机理,研究其差异性变化,提出了一种考虑热阻不确... 热网热损特性对于热力系统热网管道温度动态过程影响巨大,且在电热联合调度中受热阻的不确定性变化影响显著。针对实际工况中热网热阻的不确定性变化,分析了热损特性对于热网管道温度影响机理,研究其差异性变化,提出了一种考虑热阻不确定性变化热损特性影响的热网管道温度动态过程约束模型。基于此,建立了同时考虑热网热阻和风电不确定性影响的多重随机电热耦合系统调度模型及其信息间隙鲁棒优化求解策略,最后通过算例验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 电热耦合调度 热网热损特性 热阻不确定性 风电不确定性 调度决策
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