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基于多路径增强特征的早期烟雾检测算法
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作者 司盼召 何丽 +1 位作者 王宏伟 冉腾 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期142-151,共10页
早期烟雾检测是及时消除火灾隐患的有效手段,然而火灾早期的烟雾尺度小且扩散形式复杂,这使得其检测极具挑战性。针对以上问题,提出了一种基于多路径增强特征的早期烟雾检测算法MEF-YOLO。该算法采用QA-ELAN改进了骨干网络,实现了模型... 早期烟雾检测是及时消除火灾隐患的有效手段,然而火灾早期的烟雾尺度小且扩散形式复杂,这使得其检测极具挑战性。针对以上问题,提出了一种基于多路径增强特征的早期烟雾检测算法MEF-YOLO。该算法采用QA-ELAN改进了骨干网络,实现了模型复杂度和精度兼顾优化;并设计了FGCA自主增强样本区域间的特征差异,以有效捕捉烟雾的空间信息;且通过MEFAN优化特征融合路径,实现了跨层次特征间的直接交互,有效缓解了细节信息损失;又引入Wise-IOU损失函数,通过权重调整机制全面考虑位置和尺度信息,进而提高其在复杂场景的鲁棒性。实验结果表明,在不同光照以及小尺度烟雾、烟雾扩散等实验场景中,本研究提出的算法对早期烟雾的检测准确率高达92.5%,并且更具轻量化优势,参数量和GFLOPs分别下降了27.5%和30.6%。 展开更多
关键词 早期烟雾 YOLOv5 多路径增强特征聚合网络 注意力机制
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基于多路径传输的城市轨道交通带宽聚合
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作者 胡传搏 刘小勇 +2 位作者 邹劲柏 刘虎 王森 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第3期290-294,共5页
[目的]城市轨道交通广泛采用LTE-M(地铁长期演进)系统,以支持多种业务。但随着视频业务数据量的快速增长,该系统面临带宽压力,需设计一种适应城市轨道交通网络环境的多路径传输系统,以达到聚合多网络带宽的目的。[方法]基于MPQUIC(多路... [目的]城市轨道交通广泛采用LTE-M(地铁长期演进)系统,以支持多种业务。但随着视频业务数据量的快速增长,该系统面临带宽压力,需设计一种适应城市轨道交通网络环境的多路径传输系统,以达到聚合多网络带宽的目的。[方法]基于MPQUIC(多路径快速用户数据报网络连接)协议设计了一种动态冗余的城市轨道交通多路径传输系统,该系统采用两种传输模式:在常规模式下,为缩短路径间完成传输的时间差异,使用基于预分配数据包的多路径调度算法,降低网络异构性对传输性能的影响,以适应异构网络环境;在越区切换发生时,为了克服移动场景下越区切换造成的网络波动对传输性能的影响,从信令层面进行并行调度与冗余调度切换的判决,并及时转换为冗余传输,以保证切换发生时传输性能的稳定。介绍了该系统的设计及其调度算法的设计,并通过仿真试验进行了验证。[结果及结论]在模拟的城市轨道交通网络场景中,基于冗余和预分配的多路径调度方法相比最低RTT(往返时延)优先调度方法,在较好和较差的网络条件下,网络的平均吞吐量分别提升了28.7%和33.9%的,验证了所设计的动态冗余的城市轨道交通多路径传输系统的有效性和优越性。 展开更多
关键词 地铁 通信网络 多路径传输 带宽聚合
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结合目标特征增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测
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作者 宋巍 倪舟 +2 位作者 梁纪辰 张明华 王建 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期93-110,共18页
针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge featur... 针对水下图像质量差、目标多尺度和严重遮挡导致的漏检和误检等问题,提出一种结合目标信息增强与语义-位置路径聚合的水下目标检测模型。该模型以RT-DETR框架为基础,提出了边缘特征多尺度注入模块(multiscale injection for edge features module,MSI-Edge),将边缘信息注入深层网络中,强化了模型对小目标的感知能力;同时,提出了全局-局部特征增强模块(global-local feature enhancement module,GLF-Enhance)来替代编码器中的传统多头自注意力机制,增强对目标全局和局部信息的学习能力,并加速模型推理;进而,设计了一种新的结合语义-位置路径聚合网络(semantic-location path aggregation network,SL-PAN),利用高层特征作为权重来指导低层特征中的语义信息学习,再使用低层特征作为权重来指导高层特征中的位置信息学习,从而有效缓解多尺度特征融合过程中信息传递退化的问题。在公开水下数据集上进行实验验证,相较基准模型RT-DETR(ResNet50主干网络),在URPC数据集上AP、AP^(50)、AP^(75)指标分别提升了约3.2、3.0和2.7个百分点;在DUO数据集上分别提升了2.9、2.7、3.0个百分点,同时有效降低了误检和漏检率。消融实验验证了各模块的有效性。整体性能与主流目标检测器及最新水下目标检测器相比,达到了较好水平。 展开更多
关键词 水下目标检测 语义-位置路径聚合网络 边缘特征多尺度注入 RT-DETR模型 全局-局部特征增强
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边缘计算下的绝缘子缺陷小样本检测研究
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作者 李旭涛 李宏杰 +3 位作者 贾璐萌 邓若宇 杜剑锋 王安红 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期76-84,共9页
为解决传统目标检测算法在输电线路上进行小样本绝缘子缺陷检测时存在的精度低、鲁棒性差等问题,并实现无人机巡检的高效性,提出一种基于边缘计算的特征距离差异小样本绝缘子自爆检测算法。首先,通过高低频信息融合(AHiLo)和分层路径聚... 为解决传统目标检测算法在输电线路上进行小样本绝缘子缺陷检测时存在的精度低、鲁棒性差等问题,并实现无人机巡检的高效性,提出一种基于边缘计算的特征距离差异小样本绝缘子自爆检测算法。首先,通过高低频信息融合(AHiLo)和分层路径聚合网络(HS-PAN)改进RT-DETR编码器,实现对绝缘子串高低频局部信息的提取;其次,引入距离嵌入模块(DX),以在映射特征空间中获取原型代理与查询特征的最优度量距离,从而实现对小样本绝缘子自爆的准确检测。实验结果表明,改进后模型在PC端仅使用150张样本,检测精度达到86.4%,参数量为2.06×10~7,检测速度达到了66.1 f/s,满足了小样本检测的要求。与其他主流算法相比,改进算法在检测精度和实时性方面都表现出了较高水平。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷 小样本检测 RT-DETR编码器 边缘计算 距离嵌入模块 路径聚合网络
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成像制导运动模糊目标检测算法
5
作者 赵春博 莫波 +1 位作者 李大维 赵洁 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期265-274,共10页
为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机... 为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机理构建了专用的运动模糊图像数据集。在不增加网络参数的前提下,采用共享权重的孪生网络设计,并引入先验知识,将清晰图像的特征学习用于模糊图像的特征提取,以同时实现对清晰与模糊图像的精准检测。此外,设计了部分深度可分离卷积替代普通卷积,显著减少了网络的参数量与计算量,并提升了学习性能。为进一步优化特征融合质量,提出跨层路径聚合特征金字塔网络,有效利用低级特征的细节信息和高级特征的语义信息。实验结果表明,所提LEMBD网络在运动模糊图像目标检测任务中的性能优于传统目标检测方法和主流运动模糊检测算法,能够为精确制导任务提供更精准的目标相对位置信息。 展开更多
关键词 精确目标检测 运动模糊 轻量化 部分深度可分离卷积 跨层路径聚合特征金字塔网络
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融合路径聚合网络的Swin Transformer的故障诊断方法研究 被引量:1
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作者 刘晨宇 李志农 +1 位作者 熊鹏伟 谷丰收 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期258-266,共9页
针对Transformer在航空发动机故障诊断中存在空间信息特征建模能力不足、计算复杂度较高的问题,提出一种基于路径聚合网络的Swin Transformer的故障诊断方法。该方法将路径聚合网络嵌入到Swin Transformer网络中,提高模型多尺度融合特... 针对Transformer在航空发动机故障诊断中存在空间信息特征建模能力不足、计算复杂度较高的问题,提出一种基于路径聚合网络的Swin Transformer的故障诊断方法。该方法将路径聚合网络嵌入到Swin Transformer网络中,提高模型多尺度融合特征金字塔顶层信息和底层信息的效率,并采用窗口多头自注意力模块和移动窗口多头自注意力模块,有效降低提取空间信息特征的计算复杂度,并促进信息的流动和特征的传递。最后,将提出的方法应用到航空发动机滚动轴承故障诊断中。试验结果表明,提出的方法明显优于Transformer和传统Swin Transformer方法,在保证识别精度的同时,提高了模型的识别速度。 展开更多
关键词 故障诊断 Swin Transformer 路径聚合网络 航空发动机 滚动轴承
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改进YOLOv5算法的多类苹果叶片病害检测 被引量:1
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作者 李昱达 吴正平 +3 位作者 孙水发 林淼 伍箴燎 沈虹杜 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第12期230-237,F0003,共9页
针对多类苹果叶片病害准确率差异大、检测精度不高的问题,提出一种改进YOLOv5准确判别苹果叶片病害的检测算法(YOLOv5-CSEP)。首先,引入C3Ghost模块替换原YOLOv5主干网络C3模块,减少模型的参数量与计算量;其次,将混合注意力模块C-SAM加... 针对多类苹果叶片病害准确率差异大、检测精度不高的问题,提出一种改进YOLOv5准确判别苹果叶片病害的检测算法(YOLOv5-CSEP)。首先,引入C3Ghost模块替换原YOLOv5主干网络C3模块,减少模型的参数量与计算量;其次,将混合注意力模块C-SAM加入主干网络中,提高主干网络的特征提取能力,在颈部网络中加入CA注意力模块,抑制复杂背景干扰关注目标信息;最后,引入增强型路径聚合网络(E-PANet)充分融合多尺度特征,提升网络对多类苹果叶片病害检测的准确性与鲁棒性。试验表明,改进后算法的各项性能指标均有提升,精确率达到93.2%,平均精度均值mAP@0.5达到87.9%,与原YOLOv5算法相比分别提高3.4%与1.7%,计算量减少11%。 展开更多
关键词 苹果叶片 病害检测 注意力机制 增强路径聚合网络 YOLOv5
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基于YOLOv8算法改进的小目标交通标志检测 被引量:1
8
作者 王斌 徐洪华 +1 位作者 孙兜成 俞泳帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期274-279,共6页
为解决现有的目标检测模型在处理小目标交通标志时精度不足以及漏检率较高的问题,提出一种基于YOLOv8算法的改进型目标检测模型。首先,融合残差网络(ResNet)的设计理念,在Backbone中引入残差连接机制使模型更有效地整合多层特征信息,从... 为解决现有的目标检测模型在处理小目标交通标志时精度不足以及漏检率较高的问题,提出一种基于YOLOv8算法的改进型目标检测模型。首先,融合残差网络(ResNet)的设计理念,在Backbone中引入残差连接机制使模型更有效地整合多层特征信息,从而增强对小目标的识别能力;其次,逆转Neck部分的路径聚合特征金字塔网络(PAFPN)结构,提出I-PAFPN(Inverse PAFPN)结构,从而使网络更集中地捕捉目标的关键特征;再次,将原先的3级检测扩展为4级检测,使模型关注并更细致地提取小目标的特征,从而提高模型对小目标的敏感度;最后,引入WIoU(Wise Intersection over Union)损失函数弱化低质量样例对模型的影响,提高模型准确率。在数据增强后的TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)数据集上的实验结果表明,经过改进的YOLOv8模型的mAP_(50)和mAP_(50:95)相较于原始的YOLOv8模型分别提高17.1和12.5个百分点,验证了改进YOLOv8模型在小目标交通标志检测方面的有效性和优越性。 展开更多
关键词 交通标志检测 小目标 YOLOv8 残差连接 路径聚合特征金字塔网络 WIoU
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基于改进YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统研究 被引量:2
9
作者 衣振兴 詹振飞 +2 位作者 毛青 孙博文 王菊 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期1-6,共6页
为提升碰撞预警系统对周围环境的感知能力,提出一种基于YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统。首先,通过通道注意力模块提高模型的判别能力和准确性,然后,使用路径聚合网络与空间金字塔池化提高模型对多尺度特征的提取能力,最后,通过引... 为提升碰撞预警系统对周围环境的感知能力,提出一种基于YOLOv5及危险区域判断的碰撞预警系统。首先,通过通道注意力模块提高模型的判别能力和准确性,然后,使用路径聚合网络与空间金字塔池化提高模型对多尺度特征的提取能力,最后,通过引入预警激活区域过滤相对安全的目标,提高了预警系统的预警精确度。结果表明,引入预警激活区域后,与无预警激活区域相比,预警系统的准确度、精度和召回率分别提高20%、50%和26.7%,运行速度提升49.1%,进一步证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 YOLOv5 通道注意力模块 路径聚合网络 空间金字塔池化 预警激活区域 碰撞预警系统
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一种基于能耗度量的融合树构建算法 被引量:6
10
作者 孙大洋 刘衍珩 王爱民 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期104-109,共6页
基于传感器节点能耗情况对数据压缩以及数据融合进行了分析,针对在非完全融合情况下,贪婪增长树(GIT)算法构建融合树时并不能很好选择最优路由的问题,提出了一种基于能耗度量的融合树构建算法,通过融合节点反馈能耗以及到达Sink节点的... 基于传感器节点能耗情况对数据压缩以及数据融合进行了分析,针对在非完全融合情况下,贪婪增长树(GIT)算法构建融合树时并不能很好选择最优路由的问题,提出了一种基于能耗度量的融合树构建算法,通过融合节点反馈能耗以及到达Sink节点的跳数信息,对多个路由的能耗进行评估,进而选择低能耗路由.同时提出了一种由信息源节点进行路径加强的策略,减小了路径加强信息量以及多路径记录带来的负担.模拟实验数据表明,该算法在数据融合压缩比较小的情况下节能效果优于贪婪增长树GIT算法,并且随着信息源与Sink节点距离的增大,路径加强信息的数量也有很大降低. 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据融合 节能 贪婪增长树 路径加强
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基于时间聚合图的DTN网络最短时延路由算法 被引量:8
11
作者 王鹏 李红艳 +1 位作者 张焘 李朋云 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第A01期1-8,共8页
DTN(delay tolerant network)网络时变特征导致静态网络的路由算法无法求解该网络中给定业务的快速传输问题。时变路由算法CGR(contact graph routing)利用链路最早连通时段获得最短路径,由于连通时段先后顺序影响导致其算法链路利用率... DTN(delay tolerant network)网络时变特征导致静态网络的路由算法无法求解该网络中给定业务的快速传输问题。时变路由算法CGR(contact graph routing)利用链路最早连通时段获得最短路径,由于连通时段先后顺序影响导致其算法链路利用率低下。针对该问题,对端到端最短路径的路由方法进行了研究,在时间聚合图中增加节点缓存时间序列表征同一链路不同时间段之间的联系,采用深度优先搜索从目的点向源节点反向找路,求解出已知业务需求端到端最短时延算法。用样例证明了算法的可行性。 展开更多
关键词 DTN网络 时间聚合图 最短路径 CGR算法
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基于路径可靠性估计的无线传感网络数据融合 被引量:3
12
作者 舒坚 葛旭 +1 位作者 刘琳岚 洪明 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期1756-1760,共5页
针对无线传感网络中,能量有效路径的数据传输可靠性较低和链路失效的问题,提出一种动态可调的基于路径可靠性估计的数据融合方法。该方法根据路径平均收包率、冗余变化粒度以及平均能耗,对路径可靠性估计曲线上的可靠突变点进行动态定位... 针对无线传感网络中,能量有效路径的数据传输可靠性较低和链路失效的问题,提出一种动态可调的基于路径可靠性估计的数据融合方法。该方法根据路径平均收包率、冗余变化粒度以及平均能耗,对路径可靠性估计曲线上的可靠突变点进行动态定位,监测人员能够对当前的路径可靠性进行实时估计;然后通过一种冗余传输的方法来提高整体的路径可靠性和平衡网络能耗。实测结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 无线传感网络 数据融合 路径可靠性估计 冗余变化粒度
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基于分式聚合过程神经网络的发动机气路参数偏差值预测 被引量:5
13
作者 钟诗胜 崔智全 王体春 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1071-1077,共7页
为解决航空发动机气路参数偏差值时间序列中突变值难以预测的问题,基于有理式函数具有更好的非线性逼近能力的理论,提出一种分式非线性聚合过程神经网络模型。该网络结构在隐层中存在一个过程神经元对偶层,通过分式非线性空间聚合的方式... 为解决航空发动机气路参数偏差值时间序列中突变值难以预测的问题,基于有理式函数具有更好的非线性逼近能力的理论,提出一种分式非线性聚合过程神经网络模型。该网络结构在隐层中存在一个过程神经元对偶层,通过分式非线性空间聚合的方式,分别实现信号对神经元的激励和抑制作用。根据采样点离散化的特点,采用离散Walsh变换对的内积运算替代积分算子,在简化计算过程的同时消除了数据拟合中的精度损失。采用基于离散Walsh变换LM算法进行网络训练,将训练好的模型应用在气路参数偏差值时间序列预测中。从预测结果可以看出,该模型对存在突变值的时间序列预测具有更高的效率和灵敏性。 展开更多
关键词 分式聚合 过程神经网络 航空发动机 气路参数偏差值 时间序列预测
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基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络突发事件监测研究 被引量:3
14
作者 袁凌云 王兴超 +1 位作者 赵艳芳 甘健侯 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1312-1317,共6页
针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法。其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取... 针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法。其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取决于节点到簇头的跳数和节点的度,通过计算每个节点的融合等待时间,以获取最小延迟融合路径。仿真实验表明,该算法能有效节省能量,且能显著减少网络延迟,为无线传感器网络应用于突发事件监测提供了一种适用的方法。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据融合 事件驱动 最小延迟融合路径 突发事件监测
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基于改进YOLOv5s的综采工作面人员检测算法 被引量:23
15
作者 张磊 李熙尉 +2 位作者 燕倩如 王浩盛 雷伟强 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期82-89,共8页
为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题,避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先,在颈部网络部分,... 为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题,避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先,在颈部网络部分,采用深度可分离卷积(DwConv)替换普通卷积,降低参数量和计算量;然后,引入改进的路径聚合网络(PANet)提升特征提取能力,替换边界框损失函数完全交并比(CIOU)为有效交并比(EIOU),提升检测准确率;最后,选取综采工作面视频中的人员图像进行检测,选取煤矿井下人员闯入和安全帽佩戴监控视频作为检测数据集,并进行训练和验证。结果表明:对比初始YOLOv5s算法模型,YOLOv5s-DPE算法模型的参数量下降14.2%,浮点数计算量下降7.6%,算法网络模型大小下降12.5%,均值平均精度(mAP)@0.5提升到93.7%,mAP@0.5∶0.95提升到65.8%,YOLOv5s-DPE模型对小目标检测效果更好,误检漏检等情况有所减少。 展开更多
关键词 YOLOv5s 综采工作面 检测算法 深度可分离卷积(DwConv) 有效交并比(EIOU) 路径聚合网络(PANet)
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基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法 被引量:3
16
作者 张昕 严沛 +1 位作者 郭阳 王慧慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期54-60,共7页
复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低,不适用于大规模复杂网络,而现有近似算法通用性有限,且计算准确率不理想,不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此,提出基于 k -shell的复杂网络最短路径近似算法。算法... 复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低,不适用于大规模复杂网络,而现有近似算法通用性有限,且计算准确率不理想,不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此,提出基于 k -shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的k -shell值进行网络划分并引导搜索路径,利用超点聚合处理k -shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模,通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明,算法通用性较好,在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。 展开更多
关键词 复杂网络 最短路径 k -shell 超点聚合 双向搜索树
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基于混合路径聚合网络的点云目标识别 被引量:1
17
作者 梁正友 陈子奥 +1 位作者 蔡俊民 孙宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3208-3213,共6页
针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特... 针对目前点云目标识别通常强调提取点云数据中的语义特征,但是忽视了原始点云中的定位特征的问题,提出一种基于混合路径聚合网络的点云目标识别方法。使用改进的坐标注意力模块增强数据集的点云定位特征,设计一种混合路径聚合的残差特征金字塔提取点云语义特征,将定位特征与语义特征融合。在KITTI数据集进行实验,可视化实验结果表明,该模型可以有效解决定位错误的问题,数据结果也表明该方法在KITTI点云数据集上的cyclist类别优于现有方法。 展开更多
关键词 点云目标识别 残差网络 特征融合 注意力机制 深度学习 金字塔网络 路径聚合网络
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综合式拥塞控制机制的研究
18
作者 赖成瑜 《工矿自动化》 北大核心 2012年第9期75-78,共4页
针对无线传感器网络中的SFB拥塞控制算法在网络流量大时,其分类机制受影响而导致TCP流传输性能下降的问题,介绍了一种综合式拥塞控制机制的算法实现,并在NS-2平台上对该机制的性能进行了仿真研究。综合式拥塞控制机制通过建立新路径对... 针对无线传感器网络中的SFB拥塞控制算法在网络流量大时,其分类机制受影响而导致TCP流传输性能下降的问题,介绍了一种综合式拥塞控制机制的算法实现,并在NS-2平台上对该机制的性能进行了仿真研究。综合式拥塞控制机制通过建立新路径对数据包分流来解决拥塞问题;当新路径建立失败时,采用公平汇聚算法,按比例减少源节点的发送率,保证每个源节点公平发送数据;对于轻度拥塞情况,采用一种节能算法,即设置拥塞时间阈值,只有当拥塞时间超过阀值时才启动新路径查找机制。仿真结果表明,综合式拥塞控制机制能够减少丢包率,有效缓解拥塞,并能够根据数据权重的不同可靠发送重要数据。 展开更多
关键词 无线传感器网络 拥塞控制 新路径查找 数据包分流 公平汇聚算法 丢包率
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基于改进RetinaNet-GHM算法的钢板表面缺陷检测 被引量:3
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作者 李雪露 杨永辉 储茂祥 《电子测量技术》 北大核心 2023年第6期100-105,共6页
针对传统钢板表面缺陷检测方法效果差、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于改进RetinaNet-GHM的深度学习检测算法。首先,引入路径聚合特征金字塔网络融合浅层和深层语义信息,提升网络对小目标的检测效果;然后,使用GHMC和GHMR损失函数对... 针对传统钢板表面缺陷检测方法效果差、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于改进RetinaNet-GHM的深度学习检测算法。首先,引入路径聚合特征金字塔网络融合浅层和深层语义信息,提升网络对小目标的检测效果;然后,使用GHMC和GHMR损失函数对缺陷进行分类和定位;最后,引入高斯形式的软化非极大值抑制算法,提高检测精度。实验结果表明,改进的RetinaNet-GHM算法的平均精度均值为76.7%,裂纹、夹杂、斑块、麻点、压入氧化铁皮以及划痕六类缺陷的平均精度分别为45.2%、88.2%、94.2%、86.1%、65.1%和87.4%。通过与其他经典算法相比,改进的RetinaNet-GHM算法具有较好的检测效果. 展开更多
关键词 目标检测 路径聚合特征金字塔网络 GHM损失函数 软化非极大值抑制
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基于数据聚合的无线传感器网络多径路由算法研究 被引量:1
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作者 李羿 李军义 黄铎 《科学技术与工程》 2006年第20期3295-3301,3309,共8页
由于传感器网络具有严格的资源限制、低速数据传输率及多对一的通信模式等独特的特征,传统用于无线移动自主网Ad-hoc的路由协议通常不能直接应用于该类网络;尤其是针对节点数目庞大的传感网,要处理的传感数据量大,在设计路由算法时必须... 由于传感器网络具有严格的资源限制、低速数据传输率及多对一的通信模式等独特的特征,传统用于无线移动自主网Ad-hoc的路由协议通常不能直接应用于该类网络;尤其是针对节点数目庞大的传感网,要处理的传感数据量大,在设计路由算法时必须保证其能效较高、能耗及负载均衡,以最大限度地延长整个网络的生命周期。结合数据中心及多路径路由特征,提出了一种基于数据聚合的多径路由算法。新算法不仅能在路由过程中实现能耗及负载均衡,而且能有效地消除数据冗余。理论分析和实验表明,该算法在节省能耗等方面具有一定的优势。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据聚合 能量有效 多径路由
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