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融合多方位注意力信息聚合与网络剪枝的链式绝缘子检测方法
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作者 汤永恒 孙水发 李旭琛 《高压电器》 北大核心 2025年第10期168-178,共11页
电力无人机巡检图像中复杂的背景、异物的遮挡以及多种天气下的光照影响使得绝缘子的准确识别仍是一个具有挑战性的任务。同时,现有的绝缘子检测算法不能有效表征多姿态和大长宽比的绝缘子串目标且算法参数量过大。因此,文中提出一种融... 电力无人机巡检图像中复杂的背景、异物的遮挡以及多种天气下的光照影响使得绝缘子的准确识别仍是一个具有挑战性的任务。同时,现有的绝缘子检测算法不能有效表征多姿态和大长宽比的绝缘子串目标且算法参数量过大。因此,文中提出一种融合多方位注意力信息聚合与网络剪枝的链式绝缘子检测方法来检测复杂背景下的绝缘子目标。首先,该方法采用点—链式结构有效表征了多姿态的绝缘子串目标;其次,网络模型使用Drn-c42骨干网络从无人机巡检图像中提取绝缘子串图像特征;然后,通过多方位注意力聚合网络对图像进行特征细化并使网络模型以局部—全局—局部的方式更加关注于绝缘子目标的特征信息;此外,在兼顾模型性能的前提下为降低模型的复杂度,选定了合适的位置进行网络剪枝使得网络模型更加轻量化。在构建的绝缘子检测数据集上的实验结果表明,文中所提方法能有效检测绝缘子的位置和排列方向,也可以很容易扩展到其他工业领域链状目标检测任务中。 展开更多
关键词 绝缘子检测 链状目标 多方位注意力信息聚合 网络剪枝
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三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型 被引量:6
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作者 靳专 胥焘 +5 位作者 黄应平 肖敏 张家璇 周爽爽 席颖 熊彪 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2464-2478,共15页
三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算... 三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型(Radial Basis Function Neural Network)与CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach)的新方法(RBF-CASA)。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示:RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.730(P<0.01,n=32)。对比原始CASA模型,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)降低10.991,均方根误差(Root mean square error,RMSE)降低了23.861,相对均方根误差(Relative root mean square error,RRMSE)降低5.10%,平均绝对百分误差(Mean absolute percentage error,MAPE)降低1.12%。使用提出的RBF-CASA模型在库区水位落干期(7—8月份)进行固碳量估算,结果表明:NPP月均值在66.234—134.144g C/m^(2)之间,NPP随着高程的增加呈现起伏变化,其总量在150—155m之间达到峰值,均值在170m以上区域最高。在2021年9月植被NPP均值为35.883g C/m^(2),2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m^(2),由于降雨量减少、长江水位下降,在2021—2022年间植被恢复情况较差。研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。 展开更多
关键词 基于过程的遥感模型(CASA) 机器学习 植被净初级生产力(NPP) 无人机 环境影响因子模型
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边缘-分割交叉引导的伪装目标检测网络
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作者 陈鹏 李旭 +1 位作者 向道岸 余肖生 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期1001-1010,共10页
基于边缘感知的模型是伪装目标检测的主流方法之一,其核心是在早期阶段输出边缘预测,能更好地定位和分割伪装目标。而在伪装目标数据集中,由于伪装目标与背景环境有很高的视觉相似性,对早期的边缘预测质量要求很高,错误的前景预测会导... 基于边缘感知的模型是伪装目标检测的主流方法之一,其核心是在早期阶段输出边缘预测,能更好地定位和分割伪装目标。而在伪装目标数据集中,由于伪装目标与背景环境有很高的视觉相似性,对早期的边缘预测质量要求很高,错误的前景预测会导致分割不完整,甚至缺失目标,进而造成伪装目标分割效果不佳。为了解决这一问题,提出了一种边缘-分割交叉引导网络ECGNet。利用ConvNeXt模型作为骨干网络,通过1×1卷积对特征通道进行统一处理,在多尺度上提取全局上下文信息。设计了一个分割诱导边缘融合模块和一个边缘感知引导完整性聚合模块交叉融合,关注伪装目标的整体结构,不断细化分割特征和边缘特征。通过引导残差通道注意模块利用这些连接和卷积更好地提取低层特征中的结构细节。在CAMO、COD10K以及NC4K数据集上的实验结果表明,ECGNet性能优于其他22个具有代表性的模型,比HitNet在S_(α)、E_(ϕ)、F^(ω)_(β)和M方面的性能平均提升了0.019、0.019、0.018和0.009。 展开更多
关键词 伪装目标检测 上下文信息 交叉细化 边缘感知
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用于TRUS图像分割的语义约束双向时序去噪算法
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作者 石勇涛 李伟 +2 位作者 尤一飞 高超 雷帮军 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期220-227,235,共9页
为实现前列腺超声图像的快速定位分割,提出一种语义约束双向时序去噪的分割算法。通过点分布模型和主成分分析构建形状空间,获得中心化形状,并由定位卷积网络获取的变换定位矩阵对其进行定位;将定位后的形状用语义约束矩阵表达;使代价... 为实现前列腺超声图像的快速定位分割,提出一种语义约束双向时序去噪的分割算法。通过点分布模型和主成分分析构建形状空间,获得中心化形状,并由定位卷积网络获取的变换定位矩阵对其进行定位;将定位后的形状用语义约束矩阵表达;使代价函数和双向时序去噪算法相结合,得到最终的分割图像。实验结果表明,相比于深度学习算法如Unet、DeepLabV3+等,该方法有更优秀的分割效果,其Dice相似系数(DSC)平均值为0.9679。由此可见,该方法在真实边界和噪声区域达到了良好的平衡,降低了成本并保证了分割精度和分割速度。 展开更多
关键词 前列腺分割 医学图像 点分布模型 图像去噪
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基于BIM和3D LST的高拱坝施工进度监控及预警
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作者 黄建文 雷聪 +3 位作者 万晨 王兴霞 王宇峰 杨葛 《人民长江》 北大核心 2025年第8期153-161,共9页
高拱坝大多建于高山峡谷地区,受环境与资源影响大,施工过程复杂,进度控制困难。为实现高拱坝浇筑过程中计划和实际进度的信息集成、管理、查询和分析,以及实时进度监控及预警,提出将建筑信息模型技术(BIM)与三维激光扫描技术(3D LST)融... 高拱坝大多建于高山峡谷地区,受环境与资源影响大,施工过程复杂,进度控制困难。为实现高拱坝浇筑过程中计划和实际进度的信息集成、管理、查询和分析,以及实时进度监控及预警,提出将建筑信息模型技术(BIM)与三维激光扫描技术(3D LST)融合的方法,构建基于BIM和3D LST的高拱坝施工进度监控及预警平台,并应用于工程实例进行分析。结果表明:该平台能一键查询、下载高拱坝各个浇筑仓、不同时间、不同高程以及整个浇筑周期的施工进度数据,可以实现大坝施工进度动态模拟,及时发现进度偏差并进行预警。研究成果可为加快高拱坝施工进度和提高现场施工管理效率提供参考。 展开更多
关键词 施工进度 监控及预警 高拱坝 BIM 3D LST 白鹤滩水电站
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一种单视图江豚三维模型重建方法
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作者 黄志勇 杨晨龙 +5 位作者 石小涛 华喜锋 涂法宪 丁妥君 佘雅丽 向梦丽 《水生生物学报》 北大核心 2025年第4期88-98,共11页
在江豚三维重建领域,存在水下图像色偏失真、江豚数据集不足、获取江豚多视角图像困难等问题,而新兴方法尚未出现针对江豚的应用研究。为了解决这些难题,文章提出了一种结合扩散模型和神经辐射场的单视图江豚三维模型重建方法。首先,改... 在江豚三维重建领域,存在水下图像色偏失真、江豚数据集不足、获取江豚多视角图像困难等问题,而新兴方法尚未出现针对江豚的应用研究。为了解决这些难题,文章提出了一种结合扩散模型和神经辐射场的单视图江豚三维模型重建方法。首先,改进水下图像增强方法,有效地解决水下图像色偏失真的问题。其次,自制江豚多视角图像数据集,微调视角条件扩散模型,实现由单视图合成多视角图像,为单张图像重建江豚提供了新思路。最后,由神经辐射场进行重建,得到江豚三维模型。对江豚三维重建的结果使用平均倒角距离和法向量一致性进行了对比评估,平均倒角距离低于现有方法,法向量一致性高于现有方法,表明文章方法能够有效重建出符合江豚体色及形态的三维模型,合成新视角图像PSNR、SSIM、LPIPS值分别为38.968、0.972和0.294,效果优于现有方法,经过水下图像增强的重建结果的平均倒角距离值最低为0.428,法向量一致性最高达到0.882。 展开更多
关键词 扩散模型 新视角合成 神经辐射场 三维重建 长江江豚
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介质金属复合目标的电磁散射高效建模
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作者 覃琴 周锋 化梦博 《电讯技术》 北大核心 2025年第1期127-133,共7页
为解决各向异性介质与金属复合目标电磁散射计算困难等问题,提出了一种高效的混合算法,用于模拟各向异性介质涂覆复杂目标的电磁散射。该方法基于阻抗边界条件,通过表面阻抗向量来描述介质的电磁特性,充分发挥了低频矩量法(Method of Mo... 为解决各向异性介质与金属复合目标电磁散射计算困难等问题,提出了一种高效的混合算法,用于模拟各向异性介质涂覆复杂目标的电磁散射。该方法基于阻抗边界条件,通过表面阻抗向量来描述介质的电磁特性,充分发挥了低频矩量法(Method of Moments,MoM)和高频物理光学法(Physical Optics,PO)的各自优势,以实现对介质金属复合目标进行高精度和快速的电磁仿真。通过采用阻抗边界条件(Impedance Boundary Conditions,IBC)和等效原理,研究将薄层介质涂覆目标的电磁散射问题等效为阻抗面上等效电磁流的辐射问题,从而实现了对各向异性介质涂覆复杂目标雷达截面(Radar Cross Section,RCS)的高精度快速计算。为了验证算法性能,选取了方形平板、简化飞行器及复杂卫星模型进行仿真测试。经过对比分析,所提算法的仿真结果与数值解之间的均方根误差分别为0.82 dB、1.56 dB和2.64 dB,均优于3 dB的工程应用标准误差。此外,该算法在计算消耗内存和计算时长等计算资源方面实现了超过50%的显著提升,充分验证了其准确性和实用价值。 展开更多
关键词 介质金属复合目标 电磁散射 各向异性 混合算法
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基于改进TransUNet的肺部图像分割
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作者 石勇涛 邱康齐 +1 位作者 柳迪 杜威 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期27-36,共10页
语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度... 语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度边缘特征融合的神经网络(MSB-AffTransU2Net)用于肺部图像的分割。首先,替换了TransUNet中的编解码器,采用U2-Net的RSU模块来增强特征提取的性能;然后,使用注意力特征融合机制替换原本的Concat方法,以减少模型参数并且提升特征的融合效果;接着,加入了多尺度特征提取器以及边界引导的上下文聚合模块,以融合提取更加精确的肺部边缘特征;最后,为优化模型损失函数,采纳了Dice损失与交叉熵损失,创建了一个新颖的损失函数。在COVID-19 Radiography Database的COVID类数据集上验证了所提算法的有效性。实验结果证明,MSB-AffTransU2Net在COVID数据集上的前景交并比(pIoU)和平均准确率(mAcc)与TransUNet算法相比,分别提高了3.03%和0.72%,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 COVID-19 肺部图像分割 TransUNet 边缘特征 边界引导的上下文聚合模块 注意力特征融合
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基于多层次图对比学习的序列推荐模型
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作者 余肖生 王智鑫 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期106-114,共9页
针对现有的基于对比学习的序列推荐模型只考虑了项目和项目或者序列和序列这一个层级的表示学习,而没有办法学习到精细的、易于区分的用户与项目表示的问题,提出一种基于多层次图对比学习的序列推荐(MLGCL-SR)模型。首先,根据用户点击... 针对现有的基于对比学习的序列推荐模型只考虑了项目和项目或者序列和序列这一个层级的表示学习,而没有办法学习到精细的、易于区分的用户与项目表示的问题,提出一种基于多层次图对比学习的序列推荐(MLGCL-SR)模型。首先,根据用户点击项目的顺序构建项目转移图,并对它进行嵌入表示;其次,利用优化后的双向门控图神经网络(BI-GGNN)在嵌入的项目转移图上进行用户的表示学习;最后,对主要推荐预测任务通过交叉熵损失函数进行参数更新,并使用多层次对比学习任务在嵌入层、节点层、序列层三个层次辅助推荐预测任务进行参数更新,其中在嵌入层和节点层辅助推荐预测任务进行更好的项目表示,而在序列层辅助推荐预测任务进行更好的用户表示。在3个基准数据集Sports、Beauty、Toys上的实验结果表明,相较于对比的最优模型MCLRec(Meta-optimized Contrastive Learning for sequential Recommendation),MLGCL-SR模型在命中率(HR)和归一化折损累计增益(NDCG)指标上有了显著的提升,在能较好反映推荐效果的NDCG@10指标上分别提升了14.2%、19.1%和23.1%,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 推荐系统 序列推荐 对比学习 双向门控图神经网络
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DCSplat:一种深度约束的稀疏视角三维重建方法
10
作者 黄志勇 佘雅丽 +3 位作者 华喜锋 向梦丽 杨晨龙 丁妥君 《图学学报》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页
针对稀疏视角三维重建中的挑战,尤其是高斯椭球数量不足引起的重建孔洞和精度衰减等问题,提出了一种深度约束的3D Gaussian splatting(3DGS)稀疏视角三维重建方法(DCSplat),利用深度约束自适应的补全3DGS初始化时所需的点云,设计了一种... 针对稀疏视角三维重建中的挑战,尤其是高斯椭球数量不足引起的重建孔洞和精度衰减等问题,提出了一种深度约束的3D Gaussian splatting(3DGS)稀疏视角三维重建方法(DCSplat),利用深度约束自适应的补全3DGS初始化时所需的点云,设计了一种随机结构相似性损失,实现了稀疏视角图像的快速高精质量重建。其核心在于利用提出的前馈神经网络来完善SFM过程中产生的稀疏点云。首先,通过预训练的单目深度估计网络从图像中预测深度信息。其次,利用相机参数构建投影矩阵,将稀疏点云投影到图像上,建立点云z值与深度值关联关系,进一步构建和训练图像像素深度值与点云z值映射的深度神经网络,用于优化和补全3DGS所需的点云信息。再次,为克服3DGS逐点优化损失的局限性,引入了一种随机结构相似性损失函数,该函数将对应于像素的多个高斯视为整体来处理,能够全局考虑点云结构,促进更连贯和精确的三维重建。DCSplat在LLFF,DTU和MipNeRF360标准数据集上的测试结果表明,其在关键评价指标上,包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)以及学习感知图像块相似度(LPIPS),均达到甚至超越了现有方法的性能水平,能够有效提升重建质量。此外,该方法基于深度约束完成点云补全,从全局到局部利用深度信息优化重建质量,并在多项指标上表现出良好的性能提升,展现了一定的应用潜力。 展开更多
关键词 三维重建 稀疏视角 DCSplat 3DGS 深度信息
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融合语义分割与模糊推理的无人机应急降落选址算法 被引量:1
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作者 李迪 肖敏 +2 位作者 任东 谢咏昶 姚远 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期174-185,共12页
随着无人机的应用领域从娱乐摄影拓展到物流、军事和灾害响应,对于无人机的自主智能化要求也越来越高。针对无人机紧急情况下自主降落区域复杂难以保证着陆安全的问题,提出了一种实时语义分割网络与模糊推理相结合的降落选址算法(STDC-L... 随着无人机的应用领域从娱乐摄影拓展到物流、军事和灾害响应,对于无人机的自主智能化要求也越来越高。针对无人机紧急情况下自主降落区域复杂难以保证着陆安全的问题,提出了一种实时语义分割网络与模糊推理相结合的降落选址算法(STDC-LSSNet)。考虑到潜在危险因素在航拍图像上占比小、易被错误分割的问题,提出了小目标特征提取模块(small target feature capture module,STFCM),通过计算不同尺度特征的相似性并进行权重分配,强化小目标特征的表达。考虑到安全区域与危险区域边界混淆会导致无人机降落存在巨大风险,提出了边界特征融合模块(boundary feature fusion module,BFFM),将浅层网络由拉普拉斯卷积得到的边界信息与深层网络的语义信息进行特征融合,引入注意力机制,增强边界区域特征的表达。通过对分割得到的图像进行模糊推理,从而精确识别应急降落地点。所提算法在公开数据集Semantic Drone和AeroScapes上与最先进的算法进行了广泛的对比实验,mIoU提升1.72个百分点和3.89个百分点,实时分割速度达到210 FPS,选址的速度达到58.62 ms,实现了无人机在复杂情况下的应急降落选址。 展开更多
关键词 无人机 自主降落 实时语义分割 模糊推理 注意力机制
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基于微服务架构质量追溯平台的负载均衡算法 被引量:3
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作者 陈开奇 张上 +2 位作者 张卓 吴迪 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期345-352,共8页
为解决物联网平台在高并发场景中负载失衡等问题,从平台架构和负载均衡算法出发,设计一种基于微服务架构与MQTT协议的质量追溯平台。通过将功能模块拆分为多个微服务,较大程度地提高平台的稳定性和可拓展性。对负载均衡算法进行改进,从... 为解决物联网平台在高并发场景中负载失衡等问题,从平台架构和负载均衡算法出发,设计一种基于微服务架构与MQTT协议的质量追溯平台。通过将功能模块拆分为多个微服务,较大程度地提高平台的稳定性和可拓展性。对负载均衡算法进行改进,从优先级调度入手,分析用户请求的关键影响因素,采取AHP中的算术平均法计算影响因素的权重,以此设计响应指数函数,根据此函数计算请求响应值。提出服务器综合权重计算模型,结合集群节点负载状况的实时性,对用户请求进行动态调度,充分利用集群节点资源。实验结果表明,改进后算法可以有效减少请求响应时间。 展开更多
关键词 物联网平台 微服务 高并发 响应指数 服务器综合权重计算模型 负载均衡 集群
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面向物联网的改进拜占庭容错共识算法 被引量:1
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作者 谢勇 孙传恒 +1 位作者 罗娜 邢斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期360-367,共8页
为更好提升区块链和物联网的融合度,提出一种基于信任和主节点选取的拜占庭容错容错共识算法(trusted and primary node election Byzantine fault tolerance,TBFT)。对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)算法... 为更好提升区块链和物联网的融合度,提出一种基于信任和主节点选取的拜占庭容错容错共识算法(trusted and primary node election Byzantine fault tolerance,TBFT)。对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)算法进行改进,优先选择快速节点作为主节点;加入直接信任模型实现拜占庭节点、宕机节点的剔除机制,优化一致性协议和视图切换协议。实验及分析结果表明,当网络中的诚实节点数量为34个、宕机和拜占庭节点共16个时,该算法相比PBFT,共识时延下降72%,吞吐量高约37%,系统安全性和稳定性得到了提升。 展开更多
关键词 区块链 共识算法 信任模型 快速节点 物联网 拜占庭容错 仿真实验
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改进YOLOv8n的无人机航拍小目标检测算法 被引量:3
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作者 雷帮军 余翱 +1 位作者 吴正平 余快 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期26-34,共9页
针对无人机航拍图像目标密集、尺度小、特征信息易丢失、漏检和误检严重,提出一种基于YOLOv8n改进的航拍小目标检测算法GI⁃YOLOv8n。GI⁃YOLOv8n重新设计网络结构,改进特征融合网络,加入跨层连接,最大化保留小目标位置细节信息和语义信息... 针对无人机航拍图像目标密集、尺度小、特征信息易丢失、漏检和误检严重,提出一种基于YOLOv8n改进的航拍小目标检测算法GI⁃YOLOv8n。GI⁃YOLOv8n重新设计网络结构,改进特征融合网络,加入跨层连接,最大化保留小目标位置细节信息和语义信息,新增极小目标检测层,提高检测精度;引入基于注意力机制的动态检测头,并用轻量化卷积模块GSConv进行改进,在尺度感知、空间感知、任务感知方面加强小目标的定位性能;最后引入Inner⁃CIoU损失函数,使用辅助边界框计算损失,加快模型回归速度,提高检测性能。实验结果表明,在VisDrone2019数据集上,GI⁃YOLOv8n的精确率、召回率、平均检测精度分别为50.7%、39.8%、41.5%,相较于YOLOv8n分别提高了7.1%、7.4%、8.7%,检测速度为81 f/s,满足航拍目标检测实时性要求。对比其他航拍目标检测算法,检测精度和速度均有提升。 展开更多
关键词 无人机航拍 特征融合 小目标检测层 注意力机制 动态检测头 损失函数
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QMDF-YOLO11:复杂场景下水稻害虫检测算法 被引量:3
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作者 熊干 陈慈发 张上 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期113-123,共11页
在复杂场景下的水稻害虫检测中,传统YOLOv11模型面临小目标识别能力不足和多尺度特征融合效果不佳的挑战。为解决这些问题,提出了一种基于YOLOv11的改进检测模型QMDF-YOLO11。提出了全新的特征融合网络(QS-RepGFPN),替换原模型的neck结... 在复杂场景下的水稻害虫检测中,传统YOLOv11模型面临小目标识别能力不足和多尺度特征融合效果不佳的挑战。为解决这些问题,提出了一种基于YOLOv11的改进检测模型QMDF-YOLO11。提出了全新的特征融合网络(QS-RepGFPN),替换原模型的neck结构,通过多层次特征的高效融合,显著增强了对小目标的感知能力和检测效果。主干网络引入调制可变形卷积(MDConv),增强了网络对变形目标的鲁棒性和表达能力,同时采用动态上采样(DySample)替代传统上采样方法,提高了多尺度特征融合过程中的插值精度。此外,结合QS-RepGFPN结构创新设计了四检测头——QASFFHead(quadruple adaptive spatial fusion head),进一步优化了多尺度特征的利用和融合,提升了模型在不同尺度目标检测中的精度和效率。实验结果表明,改进后的模型在RicePests数据集上的mAP@0.5达到94.57%(提升了5.26个百分点),P(精度)和mAP@0.5:0.95分别提升了5.89个百分点和7.46个百分点,在复杂背景和密集小目标场景中表现尤为突出。同时,模型参数量和计算量的增加保持在合理范围内,确保了高效的推理速度。实验结果表明改进模型适用于资源有限的农业监测平台,具备实时目标检测的潜力,为智慧农业的进一步发展提供参考。 展开更多
关键词 水稻害虫检测 小目标检测 多尺度特征融合 YOLOv11 智慧农业
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基于上下文空间感知的遥感图像旋转目标检测 被引量:2
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作者 雷帮军 朱涵 《电光与控制》 北大核心 2025年第3期69-75,共7页
遥感图像处理旋转目标检测任务存在尺度变化大、背景复杂、目标方向任意的特点,给自动目标检测带来了挑战。针对上述问题,结合YOLOv5s检测器,提出了基于上下文空间感知的旋转目标检测框架。首先,设计了上下文空间感知模块(CSPM)构造主... 遥感图像处理旋转目标检测任务存在尺度变化大、背景复杂、目标方向任意的特点,给自动目标检测带来了挑战。针对上述问题,结合YOLOv5s检测器,提出了基于上下文空间感知的旋转目标检测框架。首先,设计了上下文空间感知模块(CSPM)构造主干网络,获取更全面的局部上下文信息与全局空间感知信息,解决网络模型对多尺度目标的特征提取能力不足的问题;其次,在特征融合部分引入无参数注意力机制SimAM,基于神经元抑制原理自适应融合重要信息,解决模型在复杂背景下的误检和漏检问题;最后,增加角度参数回归旋转目标方向,解决任意方向目标回归的问题,同时采用GWDL(Gaussian Wasserstein Distance Loss)计算旋转框损失,参数联合优化,提升检测精度。提出的目标检测算法在HRSC2016数据集上的Recall、Precision和mAP_(50)分别达到了0.955、0.916、0.904,具有最优的检测效果,同时检测速度达到了140.8帧/s,具有实时性。 展开更多
关键词 遥感图像 上下文模块 注意力机制 旋转目标检测
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强化学习驱动的多机器人协同路径规划算法
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作者 唐庭龙 胡胜朋 +1 位作者 刘馨琼 陈明 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第5期359-368,共10页
多机器人系统在救援任务中具有重要意义,本研究以动态灭火任务为应用背景,基于多智能体深度强化学习算法,提出一种能够适应动态未知环境的多机器人协同路径规划算法LA-MASAC。首先,以动态扩散火源为任务模型,引入机器人的动力学方程,在... 多机器人系统在救援任务中具有重要意义,本研究以动态灭火任务为应用背景,基于多智能体深度强化学习算法,提出一种能够适应动态未知环境的多机器人协同路径规划算法LA-MASAC。首先,以动态扩散火源为任务模型,引入机器人的动力学方程,在满足障碍物约束与灭火能力约束的条件下,将该问题建模为部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)。使用人工势场法(APF)设计多智能体软演员-评论家(MASAC)算法的奖励函数,并将长短时记忆网络(LSTM)集成到MASAC算法的Actor-Critic结构之中,加快算法的收敛速度,解决了稀疏奖励的问题,提供一种近似最优策略。通过仿真实验,本研究算法有效且具有一定的优越性。 展开更多
关键词 多机器人协同 深度强化学习 任务分配 路径规划
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基于迁移学习及通道先验注意力机制的地质构造识别
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作者 刘俊杰 马凯 +4 位作者 黄泽华 田苗 邱芹军 陶留锋 谢忠 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期107-120,共14页
针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题,本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构,并使用通道先验注意力(cha... 针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题,本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构,并使用通道先验注意力(channel prior convolution attention,CPCA)模块替换EfficientNet特征提取模块MBConv中的压缩和激励网络(squeeze-and-excitation net,SENet),使模型能够动态地分配通道和空间注意力权重,更准确地捕捉到图像中的重要区域和空间结构;其次对顶层预测模块进行改进,引入Swish激活函数和Dropout层,加强模型的泛化性能;最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度,并利用迁移学习实现特征参数共享。通过在地质构造数据集GeoStr18上进行训练及测试,实验结果表明,MsAttenEfficientNet模型对地质构造的识别精准率为96.92%,召回率为96.89%,F 1分数为96.90%,优于ResNet50、ShuffleNetV2和DenseNet121等主流分类识别模型,可有效用于地质构造识别。 展开更多
关键词 图像识别 地质构造 EfficientNet网络 通道先验注意力 迁移学习
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融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割 被引量:6
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作者 夏平 任强 +1 位作者 吴涛 雷帮军 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期940-948,共9页
声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了... 声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了该方向纹理特征,依据低频子带的统计峰值选取FCM初始聚类中心,应用小波域FCM聚类算法对声纳图像进行预分割,抑制噪声的影响,提高了预分割的准确性;构建初分割后图像的多尺度MRF模型,尺度间节点标记的相关性采用1阶Markov性表征,尺度内构建2阶邻域系统描述系数间的标记联系,标记场采用双点多级逻辑模型建模,同一标记的系数特征场采用高斯模型建模,弥补了MRF算法中层次信息和轮廓信息描述的不足;应用迭代条件模型算法求其最小能量下的标记场,实现声纳图像分割。从视觉主观效果和客观评价指标两方面的实验结果验证表明,该算法分割声纳图像均优于FCM聚类算法和MRF算法,分割的声纳图像边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。 展开更多
关键词 信息处理技术 声纳图像分割 模糊C均值聚类 MARKOV随机场 小波域 迭代条件模型算法
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基于一致性几何绕射理论的曲面目标谐振散射机理研究
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作者 李远龙 张云华 +2 位作者 魏学李 何思远 朱国强 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期72-79,共8页
位于谐振区的雷达目标可由极点特征进行识别,但极点特征的物理意义及其对应的谐振机理并不明确。针对该问题,本文利用一致性几何绕射理论(uniform geometrical theory of diffraction,UTD),研究了曲面绕射的谐振机理,并提出了一种用于... 位于谐振区的雷达目标可由极点特征进行识别,但极点特征的物理意义及其对应的谐振机理并不明确。针对该问题,本文利用一致性几何绕射理论(uniform geometrical theory of diffraction,UTD),研究了曲面绕射的谐振机理,并提出了一种用于谐振区含曲面目标识别的极点正向推算方法。首先,用投影递推寻迹算法在目标表面获取爬行波的闭合路径及几何参数;然后,基于UTD给出曲面绕射场表达式,推导出用于预测极点的谐振方程;最后,通过对理想导体球及椭球进行极点预测,与频域仿真提取的极点进行对比,综合误差在5%以内,验证了建模方法的准确性。 展开更多
关键词 谐振区 目标识别 一致性几何绕射理论(UTD) 爬行波 极点预测
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