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DMU-YOLO:机载视觉的多类异常行为检测算法 被引量:1
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作者 韩佰轩 彭月平 +1 位作者 郝鹤翔 叶泽聪 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期128-140,共13页
针对无人机航拍图像的检测算法中存在小目标识别精度低和特征提取能力不足的问题,设计了一种改进YOLOv9的多类别异常行为检测算法。该算法在模型头部加入改进的维度感知选择性集成模块,进行了有效的通道分割和融合策略,并在主干部分添... 针对无人机航拍图像的检测算法中存在小目标识别精度低和特征提取能力不足的问题,设计了一种改进YOLOv9的多类别异常行为检测算法。该算法在模型头部加入改进的维度感知选择性集成模块,进行了有效的通道分割和融合策略,并在主干部分添加多维协同注意力机制,同时引入最大特征池化,强化了针对自建数据集的特征提取能力,而后将通用倒置残差模块与原网络的特征提取模块融合,形成了UIB-RepELAN特征提取模块,有效提升了模型检测的鲁棒性,针对难易样本不均匀分布导致的数据集长尾分布等问题,采用数据增强方法对异常类别样本进行扩充,并使用Focaler-IoU对损失函数进行重构,提高模型泛化能力。结果表明,相较于基线模型,在Vis-Drone2019数据集上的检测精度由0.046提高到0.048;针对自建数据集的检测精度由0.909提高到0.960,平均检测用时为28 ms,满足了高效率高精度的检测要求。 展开更多
关键词 YOLOv9算法 多类异常行为检测 特征提取 无人机航拍数据集 深度学习
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卫星通信地面站虚拟仿真教学平台设计
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作者 龚鑫 黄莹 赵志远 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第5期116-120,共5页
为解决设备数量不足的导致教学质量不佳和进度滞后等问题,探讨虚拟仿真技术在卫星通信地面站教学训练中的应用,通过设计平台功能模块、总体架构及场景使用流程,构建了卫星通信地面站虚拟仿真教学平台,利用三维场景和虚拟现实技术,营造... 为解决设备数量不足的导致教学质量不佳和进度滞后等问题,探讨虚拟仿真技术在卫星通信地面站教学训练中的应用,通过设计平台功能模块、总体架构及场景使用流程,构建了卫星通信地面站虚拟仿真教学平台,利用三维场景和虚拟现实技术,营造出高度沉浸感的学习环境,有助于学生快速掌握通信设备知识,并提升其实践操作能力。应用效果显示,学生在教学过程中有身临其境之感,训练的真实感和体验感显著强。这不仅提高了学习效率和质量,为卫星通信地面站的教学训练开拓了新的路径。 展开更多
关键词 卫星地面站 车载站 虚拟仿真 教学训练
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巅峰式神经反馈训练提升射击表现效果和无应答者特性分析 被引量:1
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作者 龚安民 蔄辉杰 +3 位作者 宋晓鸥 周雅兰 南文雅 伏云发 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第20期8454-8462,共9页
为探索神经反馈训练在提升射击表现方面的应用效果和训练过程中的无应答者特性,开展一项用于提升射击表现的神经反馈训练(neurofeedback training for sport performance,SP-NFT)实验研究,招募20名受试者,进行2周4次的“巅峰”范式SP-N... 为探索神经反馈训练在提升射击表现方面的应用效果和训练过程中的无应答者特性,开展一项用于提升射击表现的神经反馈训练(neurofeedback training for sport performance,SP-NFT)实验研究,招募20名受试者,进行2周4次的“巅峰”范式SP-NFT,采集受试者前、后测隐显目标射击表现和相关脑电(electroencephalograph,EEG)数据,检验SP-NFT对射击表现的提升效果、静息态EEG特征、SP-NFT期间正常组和无应答组EEG特性变化情况。结果表明:受试者后测射击成绩显著高于前测(P<0.01),静息态theta频带功率显著降低(P<0.01);相对正常受试者,无应答者在SP-NFT期间的努力程度更高,theta频段功率和SMR功率的变化程度更低,SP-NFT能够有效提升受试者射击表现,进一步揭示了无应答者的相关生理机制。研究成果为用于提升射击表现的SP-NFT技术进一步发展提供理论支撑和实验证据。 展开更多
关键词 神经反馈训练 射击表现 无应答者 脑电信号(EEG)
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一种EtherCAT主站存取网络结构设计 被引量:4
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作者 胡鑫明 蒋大海 +3 位作者 雷妮 巩芫芳 宁少楠 冯武彤 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期91-96,共6页
针对EtherCAT主站存储和读取网络结构信息较为复杂的问题,设计一种先将网络结构信息与源代码分离,之后再将这些信息集成到可执行程序文件内部的方法。该方法在网络设计阶段通过配置软件将从站型号信息、型号索引、设备选型信息保存为文... 针对EtherCAT主站存储和读取网络结构信息较为复杂的问题,设计一种先将网络结构信息与源代码分离,之后再将这些信息集成到可执行程序文件内部的方法。该方法在网络设计阶段通过配置软件将从站型号信息、型号索引、设备选型信息保存为文本文件;在软件构建阶段将上述文件与源代码一并处理生成程序;程序运行后通过型号索引直接寻址查询到设计方案中从站的ID,通过ID、从站数量对比实际部署的网络结构与所设计的方案是否一致。经测试验证,程序中存储的从站型号信息、型号索引及从站选型信息完整正确;在线检查网络结构功能可高效查询到方案中每个节点的型号信息并对比型号是否匹配。该方法实现简单且运行高效,有效降低主站和配套的网络结构设计工具的开发难度,同时改善了EtherCAT主站产品的用户体验和经济效益。 展开更多
关键词 EtherCAT主站 网络结构 在线检查 从站选型 SOEM 配置文件
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基于EEG脑网络下肢动作视觉想象识别研究 被引量:4
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作者 李昭阳 龚安民 伏云发 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期570-580,共11页
基于想象的脑机接口(Brain‐Computer Interface,BCI)在运动障碍康复中有潜在的应用.传统的想象任务是运动想象(Motor Imagery,MI),但MI不易习得和控制,且存在“BCI(Brain Computer Interface)盲”现象,使得该类BCI的实用化受限.为寻找... 基于想象的脑机接口(Brain‐Computer Interface,BCI)在运动障碍康复中有潜在的应用.传统的想象任务是运动想象(Motor Imagery,MI),但MI不易习得和控制,且存在“BCI(Brain Computer Interface)盲”现象,使得该类BCI的实用化受限.为寻找下肢运动障碍的康复方法,采用一种较少被研究且易完成的心理想象,即“视觉想象(Visual Imagery,VI)”来构建BCI,但该类BCI的分类难度较大,需要探索有效的特征提取方法.招募18名被试参加两种动态图片的视觉想象任务并采集脑电(Electroencephalogram,EEG)数据;采用EEG互信息构建功能网络,利用图论分析方法计算脑网络的网络属性特征,分别以网络属性特征、不同维度邻接矩阵空间特征与网络属性与邻接矩阵组合特征构建特征向量;最后采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对两类视觉想象任务进行分类.结果显示,采用八维互信息邻接矩阵构建的空间特征集具有较好的可分性,平均分类精度为90.12%±5.43%,表明基于EEG互信息邻接矩阵空间特征是识别所设计的VI任务的有效特征,可望为构建新型的在线视觉想象脑机接口用于下肢运动障碍康复提供思路. 展开更多
关键词 视觉想象 脑机交互 互信息 邻接矩阵
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基于门控网络的军事装备控制指令语音识别研究 被引量:6
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作者 柏财通 高志强 +1 位作者 李爱 崔翛龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期301-306,共6页
军事装备无感控制是军事装备智能化建设进程中的一个重要研究方向,其中语音控制技术作为无人装备无感控制手段的关键组成部分,受到了越来越多的重视。为完成军事装备语音控制任务,设计一种基于门控网络的中文语音识别网络,并构建军事装... 军事装备无感控制是军事装备智能化建设进程中的一个重要研究方向,其中语音控制技术作为无人装备无感控制手段的关键组成部分,受到了越来越多的重视。为完成军事装备语音控制任务,设计一种基于门控网络的中文语音识别网络,并构建军事装备控制指令数据集,实现基于控制指令语音识别技术的军事装备控制。在传统卷积神经网络的结构基础上引入深度残差门控卷积网络,提高识别网络的准确性,同时通过多途径构建军事装备控制指令数据集,设计一套针对军事装备无感控制的语音识别方案。实验结果表明,该语音识别网络军事语音控制指令识别率可达87%,外接语言模型后可达92%,语音识别准确率高、误差率低,可完成军事装备的语音控制任务。 展开更多
关键词 语音识别 门控卷积神经网络 装备无感控制 长短时记忆网络 残差网络
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基于模型压缩的YOLOV3实时枪支识别方法 被引量:2
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作者 叶泽聪 高志强 +1 位作者 崔翛龙 蒋镕圻 《图学学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期198-205,共8页
以枪支为代表的危险目标检测一直是安防领域的重要研究之一。针对当前人工通过监控视频检查枪支等危险物效率低且准确率易受检查人员工作时长影响的问题,提出了利用剪枝方法对YOLOV3模型做压缩的实时枪支检测方法。采用K-means++算法对... 以枪支为代表的危险目标检测一直是安防领域的重要研究之一。针对当前人工通过监控视频检查枪支等危险物效率低且准确率易受检查人员工作时长影响的问题,提出了利用剪枝方法对YOLOV3模型做压缩的实时枪支检测方法。采用K-means++算法对图像样本进行锚定框Anchor大小聚类,以提高模型精度。利用“通道+层”剪枝方法将训练后的模型进行压缩,通过模型修正恢复压缩前的精度。实验结果表明,该方法在保持较高精度的情况下,不仅降低了模型对内存资源的占用,且进一步减少计算量,大大提高了模型推理速度。与YOLOV3方法相比,该方法在jetson nano平台上对模型参数的缩减比例达到1/52,推理速度提高了6倍,而精确度几乎保持不变,从而达到对枪支危险物检测的实时性和高精度要求。 展开更多
关键词 枪支检测 YOLOV3 模型压缩 K-means++ 实时检测
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基于孪生三分支神经网络的目标跟踪
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作者 顾昊 阳映焜 曲毅 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第7期19-25,共7页
为了在保持较高跟踪精度的前提下,提高智能监控摄像头对单目标跟踪的实时性,提出一种基于孪生三分支神经网络的跟踪方法。首先,基于DenseNet重新构建孪生网络的骨干部分,使用较少的参数量和计算量更加充分地利用不同层次的特征图;其次,... 为了在保持较高跟踪精度的前提下,提高智能监控摄像头对单目标跟踪的实时性,提出一种基于孪生三分支神经网络的跟踪方法。首先,基于DenseNet重新构建孪生网络的骨干部分,使用较少的参数量和计算量更加充分地利用不同层次的特征图;其次,添加掩膜分支,对目标模板图像和搜索图像特征间的相似性度量得分重新排序,直接根据最大得分对应的候选响应窗口生成和细化掩膜;最后,定义算法的损失函数。在OTB50/100以及VOT2018基准数据集上对所提算法进行评估,实验结果表明,所提算法相比原始的SiamMask算法在准确性有所提升的情况下更加轻量级,平均帧速提高了2倍,实时性更佳。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 三分支网络 分割掩膜 轻量级
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