检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

改进YOLOX的夜间安全帽检测算法被引量：1: 1; 作者韩贵金王瑞萱 +1 位作者徐午言李君《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第15期180-188,共9页; 安全帽检测是保障建筑施工现场安全的一个有效手段。为保证暗光条件下图像分辨度,塔机吊钩摄像头夜间经常需采集灰度图像。由于摄像头晃动和人员走动,安全帽目标区域还经常会出现模糊现象。为解决模糊灰度图像中目标特征丢失所导致的检... 展开更多; 关键词夜间目标检测安全帽检测感受野通道注意力损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多特征融合的自监督图像配准算法: 2; 作者韩贵金张馨渊 +1 位作者张文涛黄娅《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1597-1604,共8页; 为保证提取特征的信息量丰富,当前基于深度学习的图像配准算法通常采用深层卷积神经网络,模型的计算复杂度高,而且还存在相似特征点区分度低的问题。针对上述问题,提出一种基于多特征融合的自监督图像配准算法(SIRA-MFF)。首先,使用浅... 展开更多; 关键词图像配准自监督学习特征融合特征描述符特征嵌入; 在线阅读下载PDF 职称材料

概率地震危险性分析、分解与设定地震及其在西安地区的应用被引量：5: 3; 作者吕大刚刘亭亭 +3 位作者李思雨贾晓琳庞健于晓辉《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2018年第5期12-21,共10页; 本文以Arc GIS为平台,以西安地区为研究对象,以西安地震局提供的信息为依托,给出西安地区的潜在震源区划分以及地震活动性参数,根据随机有限断层模拟得到西安地区地震动强度预测模型,基于离散算法平台,以潜在震源区为基本单位,将潜在震... 展开更多; 关键词潜在震源区地震动超越概率概率地震危险性概率地震危险性分解设定地震; 在线阅读下载PDF 职称材料

最优权组合模型在季冻区公路软基工后沉降中的应用被引量：5: 4; 作者韩春鹏徐先博 +1 位作者张建李建华《科学技术与工程》北大核心 2022年第18期8064-8070,共7页; 为研究最优权组合预测模型在季冻区公路软基沉降预测中的适用性,选取某一级公路的典型断面,采用分层沉降仪进行沉降监测,通过沉降管上磁环位置的移动来反映路基沉降变化。根据一年的沉降实测资料,对原始非线性数据进行三次样条插值处理... 展开更多; 关键词季冻区软土地基最优权组合预测法沉降预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进YOLOX的夜间安全帽检测算法被引量：1: 1; 作者韩贵金王瑞萱徐午言李君; 机构西安邮电大学中国建筑第八工程局有限公司西南分公司; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第15期180-188,共9页; 基金陕西省教育厅2021年服务地方专项科研计划项目(21JC029)。; 文摘安全帽检测是保障建筑施工现场安全的一个有效手段。为保证暗光条件下图像分辨度,塔机吊钩摄像头夜间经常需采集灰度图像。由于摄像头晃动和人员走动,安全帽目标区域还经常会出现模糊现象。为解决模糊灰度图像中目标特征丢失所导致的检测精度下降问题,以YOLOX为基准模型,提出一种用于夜间安全帽检测的特征增强和回归权重自适应YOLOX(feature enhancement and regression weight adaptive,FERWA-YOLOX)算法。算法在输入层增加了融合不同大小感受野的多尺度残差(multi-scale residuals,MSR)模块,在同层网络中融合更多局部特征,降低目标局部模糊带来的影响;在解耦头的分类分支增加并行池化通道注意力(parallel pooling channel attention,PPCA)模块,弥补因目标颜色特征丢失所导致的网络分类能力的下降;设计了一种带双惩罚项的损失函数(double penalty items-Siou,DPI-Siou),自适应地降低形状固定目标的形状损失和模糊目标在回归时的权重,提高网络的检测精度。实验结果表明,FERWA-YOLOX较原YOLOX算法,mAP提升了4.88个百分点,参数量仅提升0.5 MB,且满足夜间实时检测需求。; 关键词夜间目标检测安全帽检测感受野通道注意力损失函数; Keywords target detection at night safety helmet testing receptive field channel attention loss function; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多特征融合的自监督图像配准算法: 2; 作者韩贵金张馨渊张文涛黄娅; 机构西安邮电大学自动化学院中国建筑第八工程局有限公司西南分公司; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1597-1604,共8页; 基金陕西省科技厅重点研发计划项目(2023-YBGY-032)。; 文摘为保证提取特征的信息量丰富,当前基于深度学习的图像配准算法通常采用深层卷积神经网络,模型的计算复杂度高,而且还存在相似特征点区分度低的问题。针对上述问题,提出一种基于多特征融合的自监督图像配准算法(SIRA-MFF)。首先,使用浅层卷积神经网络提取图像特征,降低计算复杂度,并且通过在特征提取层添加特征点方向描述符,弥补浅层网络特征信息量单一的问题;其次,在特征提取层后添加用于扩大特征点感受野的嵌入与交互层,融合特征点局部和全局信息以提升相似特征点区分度;最终,最佳匹配方案由改进的特征匹配层计算得到,并同步设计了一种基于交叉熵的损失函数用于模型训练。在ILSVRC2012数据集生成的2个测试集中,SIRA-MFF的平均匹配准确率(AMA)分别为95.18%和93.26%,优于对比算法;在IMC-PT-SparseGM-50测试集中,SIRA-MFF的AMA为89.69%,也优于对比算法,且与ResMtch算法相比,单张图像运算时间降低了49.45%。实验结果表明,SIRAMFF具有较高精度和较强的鲁棒性。; 关键词图像配准自监督学习特征融合特征描述符特征嵌入; Keywords image registration self-supervised learning feature fusion feature descriptor feature embedding; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名概率地震危险性分析、分解与设定地震及其在西安地区的应用被引量：5: 3; 作者吕大刚刘亭亭李思雨贾晓琳庞健于晓辉; 机构哈尔滨工业大学结构工程灾变与控制教育部重点实验室哈尔滨工业大学土木工程智能防灾减灾工业和信息化部重点实验室北京云建信科技有限公司中国建筑第八工程局有限公司西南分公司广西壮族自治区水利电力勘测设计研究院; 出处《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2018年第5期12-21,共10页; 基金国家自然科学基金项目(51678209 51408155 +1 种基金 51378162) 国家科技支撑计划课题(2013BAJ08B01)~~; 文摘本文以Arc GIS为平台,以西安地区为研究对象,以西安地震局提供的信息为依托,给出西安地区的潜在震源区划分以及地震活动性参数,根据随机有限断层模拟得到西安地区地震动强度预测模型,基于离散算法平台,以潜在震源区为基本单位,将潜在震源区离散成栅格并看成点源,分别计算每个栅格对场地的地震动超越概率,即概率地震危险性分析。在此基础上进行概率地震危险性分解去确定某一最可能造成所需危险水平下的地震动强度参数的贡献率,最后根据加权方法确定设定地震。研究结果表明:在0. 2 s、1. 0 s和2. 4 s这3个周期的谱加速度值,相同危险性水平下,对场地贡献较大的潜在震源基本相同,但是各潜在震源的相对贡献率依然有差别;对于不同的危险性水平,对场地贡献较大的潜在震源区的数目区别很大,但基本都是靠近场地附近的几个潜在震源,且比较集中。; 关键词潜在震源区地震动超越概率概率地震危险性概率地震危险性分解设定地震; Keywords potential seismic source zones exceedance probability of earthquake ground motions probabilistic seismic hazard analysis the deaggregation of probabilistic seismic hazard scenario earthquakes; 分类号 P315.9 [天文地球—地震学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最优权组合模型在季冻区公路软基工后沉降中的应用被引量：5: 4; 作者韩春鹏徐先博张建李建华; 机构东北林业大学土木工程学院中交基础设施养护集团有限公司中国建筑第八工程局有限公司西南分公司; 出处《科学技术与工程》北大核心 2022年第18期8064-8070,共7页; 基金黑龙江省交通运输厅科技项目(J-20181215)。; 文摘为研究最优权组合预测模型在季冻区公路软基沉降预测中的适用性,选取某一级公路的典型断面,采用分层沉降仪进行沉降监测,通过沉降管上磁环位置的移动来反映路基沉降变化。根据一年的沉降实测资料,对原始非线性数据进行三次样条插值处理,基于最优权权重法将灰色GM(1,1)及二次曲线模型进行组合,对地基的远期沉降进行预测,将预测结果与实测资料进行对比,探究该模型的适用性,同时基于季冻区气候特点,选取适合高寒地区路基监测的合理时距。研究表明:最优权权重组合模型的预测效果与样本数密切相关,适当增加建立模型的样本数亦可显著提高预测精度;在考虑区域气候条件下,适当减少冬季及沉降速率较慢的月份的样本数量,增加在沉降初期及冻融前后的样本数量可以有效提高模型的预测效果;本文的最优权组合预测模型可以较好地预测季冻区公路远期沉降,为类似工程的沉降预测提供参考。; 关键词季冻区软土地基最优权组合预测法沉降预测; Keywords seasonal frozen area soft soil foundation optimal weight combination forecasting method settlement prediction; 分类号 U416.168 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进YOLOX的夜间安全帽检测算法	韩贵金王瑞萱徐午言李君	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多特征融合的自监督图像配准算法	韩贵金张馨渊张文涛黄娅	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	概率地震危险性分析、分解与设定地震及其在西安地区的应用	吕大刚刘亭亭李思雨贾晓琳庞健于晓辉	《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	最优权组合模型在季冻区公路软基工后沉降中的应用	韩春鹏徐先博张建李建华	《科学技术与工程》北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料