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基于BIM的机器人定位导航研究综述
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作者 王晓辉 陈思彤 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第21期8761-8772,共12页
传统的机器人定位导航方法在复杂建筑环境中存在精度不高、依赖传感器严重、无法有效处理动态障碍物等问题,导致其在实际应用中难以达到预期效果。为解决这些问题,引入了建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术,借助BIM... 传统的机器人定位导航方法在复杂建筑环境中存在精度不高、依赖传感器严重、无法有效处理动态障碍物等问题,导致其在实际应用中难以达到预期效果。为解决这些问题,引入了建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术,借助BIM的几何和语义信息支持,在复杂环境中辅助机器人定位导航,为机器人提供更精确的环境感知和最优路径规划,减少与环境构件的碰撞风险,并提升任务执行的精准度和效率。比较论述了BIM技术在机器人定位、建图、路径规划等方面的应用现状,分析了其在建筑环境中的应用优势和挑战,并展望了未来在智能建筑和机器人智能化领域的应用前景。 展开更多
关键词 机器人 自主定位导航 建筑信息模型(BIM) 地图构建 路径规划
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基于动态面混合控制策略的矿用机车充电机CLLC谐振变换器研究
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作者 岳云涛 赵宏维 +1 位作者 庄致钧 王颢森 《煤炭工程》 北大核心 2025年第5期210-217,共8页
针对CLLC变换器高阶系统在全负载状态下电能传输的稳定性和快速性问题,提出了一种基于动态面控制的PFM-PWM混合控制策略。该控制策略在谐振变换器轻载和满载状态下分别采用PFM和PWM控制算法,实现了系统输出电压的稳定性和快速性。详细... 针对CLLC变换器高阶系统在全负载状态下电能传输的稳定性和快速性问题,提出了一种基于动态面控制的PFM-PWM混合控制策略。该控制策略在谐振变换器轻载和满载状态下分别采用PFM和PWM控制算法,实现了系统输出电压的稳定性和快速性。详细分析了CLLC谐振变换器的拓扑结构,阐述了欠谐振状态、谐振点状态及过谐振状态的工作模式,搭建了基于动态面混合控制策略的CLLC变换器仿真和实验平台,并结合矿用机车充电机特性,利用仿真和实验输出波形验证了动态面混合控制算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 CLLC谐振变换器 动态面控制 非线性系统控制
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一种基于注意力的无监督行人重识别方法
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作者 胡玉玲 王鑫依 +1 位作者 张一 邹伟光 《电子测量技术》 北大核心 2025年第10期161-168,共8页
行人重识别是跨摄像头非重叠域中对相同行人的检索和识别,针对跨摄像头不同域之间的特征差异以及聚类阶段生成的伪标签噪声问题,提出一种基于注意力的无监督行人重识别方法。在特征提取阶段,采用一种自适应图通道-空间注意力模块(AGCBA... 行人重识别是跨摄像头非重叠域中对相同行人的检索和识别,针对跨摄像头不同域之间的特征差异以及聚类阶段生成的伪标签噪声问题,提出一种基于注意力的无监督行人重识别方法。在特征提取阶段,采用一种自适应图通道-空间注意力模块(AGCBAM),同时考虑通道和空间两个维度,通过自适应调整通道权重来适应跨域特征分布,同时关注到特定空间位置特征来实现细节信息的捕捉;在模型训练阶段,提出改进的类内邻近空间注意力(INSA)模块,将标签平滑和正实例之间的空间互补关系相结合,有效去除伪标签噪声,使模型更好地学习数据的真实分布。通过对2个主流数据集Market-1501和MSMT17进行实验,对比了现有的一些常用算法,模型在mAP和Rank-1精度上均有提升,验证了本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 行人重识别 无监督 注意力
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基于氮掺杂石墨烯量子点的荧光法检测水中的氨氮含量 被引量:1
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作者 张佳然 于杰 +2 位作者 赵天驰 岳云涛 王聪 《农业工程学报》 北大核心 2025年第2期242-250,共9页
氨氮含量是影响水质的重要指标之一。为解决目前氨氮检测操作复杂、成本较高以及耗时等缺点,该研究构建了一种氮掺杂石墨烯量子点荧光探针,用于水体中氨氮含量的检测,并对氮掺杂石墨烯量子点的微观结构、光学特性等进行表征分析。结果表... 氨氮含量是影响水质的重要指标之一。为解决目前氨氮检测操作复杂、成本较高以及耗时等缺点,该研究构建了一种氮掺杂石墨烯量子点荧光探针,用于水体中氨氮含量的检测,并对氮掺杂石墨烯量子点的微观结构、光学特性等进行表征分析。结果表明,氮元素以吡咯氮的形式掺杂到石墨烯量子点中。氮掺杂石墨烯量子点在光激发下与氨之间发生光致电子转移,从而引起荧光动态淬灭。氮掺杂石墨烯量子点荧光探针在最佳试验条件下(pH值为7,氮掺杂石墨烯量子点浓度为0.8 mg/mL)与氨氮(0~9.0 mmol/L)表现出良好的线性响应(R^(2)=0.99),检测限为43.8μmol/L,响应时间为2 min。最后,将氮掺杂石墨烯量子点荧光探针应用于饮用水、自来水和水产养殖水中氨氮的测定,加标检测的回收率区间为75.03%~128.16%,相对标准偏差(样本数为3)低于13.53%。由此可知,该研究所构建的氮掺杂石墨烯量子点荧光探针在水中氨氮检测方面具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 量子点 荧光法 氨氮 水环境
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基于WD-LSTM的宽带电磁辐射时序建模预测方法 被引量:1
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作者 杨晨 宋欣蔚 岳云涛 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期9-15,共7页
无线通信技术的飞速发展以及包含相关功能产品的广泛使用,使得环境电磁场呈现复杂的变化特性,且城市电磁环境状况日益恶化,故进行电磁辐射的分析与预测对于潜在风险预警与控制至关重要。文中对北京市典型商业区核心街道连续时段的宽带... 无线通信技术的飞速发展以及包含相关功能产品的广泛使用,使得环境电磁场呈现复杂的变化特性,且城市电磁环境状况日益恶化,故进行电磁辐射的分析与预测对于潜在风险预警与控制至关重要。文中对北京市典型商业区核心街道连续时段的宽带电磁辐射进行了测量,并对其进行了短时傅里叶变换分析。分析结果显示,电磁辐射时变规律与人们的作息活动具有相关性,且受部分时段无线设备密集使用的影响,呈现出强烈的低频周期性和高频波动性,而这些特性会导致单一的时序建模方法预测效果变差。为此,提出了一种结合小波分解(WD)与长短时记忆(LSTM)模型的混合预测方法。该方法根据电磁辐射时频特性,将其分解为主要周期分量和细节分量进行分层预测,以适应复杂城市电磁环境状况。基于测量数据,将所提方法与其他典型时序预测模型进行对比,结果表明,该方法的预测准确度更高,并具有更强的异常值适应性与稳定性。 展开更多
关键词 宽带电磁辐射 时间序列 小波分解 长短时记忆模型 时频特性 分层预测
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解释纠偏框架:一种基于标准解释的归因分数生成方法
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作者 邢钟毓 梁嘉旋 +3 位作者 余国先 王峻 郭茂祖 崔立真 《计算机学报》 北大核心 2025年第4期949-970,共22页
模型可解释性研究面临一个关键挑战:对于同一数据集,不同模型尽管能达到相似的预测性能,但受训练过程中随机因素等变量影响,其输入特征的重要性评分(归因分数解释)存在显著不一致,这降低了解释的可信度。针对此问题,本文首先从理论上探... 模型可解释性研究面临一个关键挑战:对于同一数据集,不同模型尽管能达到相似的预测性能,但受训练过程中随机因素等变量影响,其输入特征的重要性评分(归因分数解释)存在显著不一致,这降低了解释的可信度。针对此问题,本文首先从理论上探讨了解释不一致与模型不确定性因素之间的联系,证明了归因解释中的SHAP(SHapley Additive exPlanation)方法在相似预测模型中的不确定性上界。在此基础上,我们通过实验深入研究了模型集合中模型训练随机因素等变量对特征归因方法的影响,发现模型不确定导致的解释不确定性普遍存在,而SHAP方法由于其上界的影响不确定性较低。据此,我们提出了一种基于不同模型的标准解释生成稳定归因分数解释的纠偏框架ASGM(Attribution Score Generation Method),以减少归因分数解释的不一致,提升模型解释的稳定性和可信度。该框架通过检测少量抽样模型解释与大量模型生成标准解释之间的差异,利用校正偏差的深度学习模型,生成代表规格不足集或罗生门效应集的归因分数解释,并能预测规格不足集解释间的不确定性。实验结果表明,ASGM可以生成受模型(尤其是随机因素)影响较小的解释,生成解释的质量高于对模型集合解释排名的均值,接近标准解释。此外,与标准解释相比,ASGM在罗生门效应集上的计算时间减少了20%~30%,在规格不足集上减少了17%~48%,这些结果验证了ASGM可有效提升解释稳定性和可信度。 展开更多
关键词 模型不确定性 可解释人工智能 规格不足集 罗生门效应集 SHAP方法
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基于改进的小目标交通标志检测算法研究
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作者 韩东旭 谢雨飞 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期28-37,共10页
为了解决交通标志小目标检测所存在的漏检、误检和准确率低等问题,本文提出了一种小目标交通标志检测模型YOLOv8-Faster-Ghost-GAM。该算法首先在主干网络的最后一个C2f模块中引入了全局注意力机制(GAM),增强关键特征并抑制无关信息,显... 为了解决交通标志小目标检测所存在的漏检、误检和准确率低等问题,本文提出了一种小目标交通标志检测模型YOLOv8-Faster-Ghost-GAM。该算法首先在主干网络的最后一个C2f模块中引入了全局注意力机制(GAM),增强关键特征并抑制无关信息,显著提升了目标检测中的小目标和复杂场景下的识别能力;其次,将主干网络中的每个C2f模块替换为Fasternet,以减少模型参数量,并将普通卷积替换为幻影卷积Ghost,使用低廉的线性变换较少计算量;最后,采用WiOU损失函数,有效提升对低质量样本的识别,精度提升了1.6%,召回率提升了3.2%,证明了所作的改进的有效性。 展开更多
关键词 FasterNet GAM 小目标交通标志检测 YOLOv8 GHOST WiOU
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文本驱动的人体运动生成综述
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作者 赵光哲 金铭 +2 位作者 邱爽 王雪平 闫飞虎 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第2期64-72,81,共10页
人体运动生成旨在生成真实、高质量的人体运动,为总结文本驱动的人体运动生成技术的研究进展,通过广泛调研相关研究与文献,系统梳理了文本驱动的人体运动生成任务的发展过程与研究现状。按生成模型分类全面归纳了任务相关的模型方法,对... 人体运动生成旨在生成真实、高质量的人体运动,为总结文本驱动的人体运动生成技术的研究进展,通过广泛调研相关研究与文献,系统梳理了文本驱动的人体运动生成任务的发展过程与研究现状。按生成模型分类全面归纳了任务相关的模型方法,对技术重点问题的研究进展做了进一步分析。总结了实验中常用数据集和评价方法,并深入讨论了该领域亟待解决的问题和未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 数字人 运动生成 人体运动 文本驱动 深度学习
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基于轻量级卷积神经网络的多模态生物特征识别系统设计
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作者 刘丰华 马秋平 +1 位作者 张琪 王财勇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4673-4681,共9页
为了解决单模态生物特征信息采集不全、易被攻击以及特定识别场景下受限等问题,构建了一个针对人脸和虹膜的多层次融合识别模型,设计并实现多模态生物特征识别系统将所提模型以模块的方式进行集成。所提模型使用轻量级卷积神经网络作为... 为了解决单模态生物特征信息采集不全、易被攻击以及特定识别场景下受限等问题,构建了一个针对人脸和虹膜的多层次融合识别模型,设计并实现多模态生物特征识别系统将所提模型以模块的方式进行集成。所提模型使用轻量级卷积神经网络作为特征提取器,在特征层利用不同模态特征之间的类内相关性,对不同模态的特征归一化后串联;在分数层使用最小值策略融合左右虹膜得分,使用平均值策略融合虹膜得分和人脸得分。从CASIA-IrisV4-Distance数据集中提取同源多模态数据集进行实验验证,特征层融合算法和分数层融合算法准确率均达到99.8%。实验表明,该系统具有鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 生物特征识别 多模态融合 系统设计 轻量级卷积神经网络
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基于空谱增强变换的高光谱壁画图像修复
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作者 张勉 赵家昱 +1 位作者 周晗 廉玉生 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期2045-2053,共9页
壁画和彩绘的无损修复是建筑文化遗产保护和传承的重要课题和研究热点。高光谱成像技术具有“图谱合一”的优势,可同时获得图像目标的二维空间信息和一维光谱信息;能在无接触、无需独立样本的条件下,对壁画和彩绘文物进行光谱数字典藏... 壁画和彩绘的无损修复是建筑文化遗产保护和传承的重要课题和研究热点。高光谱成像技术具有“图谱合一”的优势,可同时获得图像目标的二维空间信息和一维光谱信息;能在无接触、无需独立样本的条件下,对壁画和彩绘文物进行光谱数字典藏和无损分析,已经成为文物数字典藏、修复和分析的重要技术手段。现有的RGB彩色壁画图像修复方法,无法实现高光谱图像中多波段光谱信息的典藏、修复和分析;此外,现有的基于卷积神经网络的深度生成式彩色壁画图像修复方法,存在空间结构和光谱特征建模能力不足、全局信息探索和建模能力弱等缺点,严重影响图像的修复精度。为解决以上问题,本文提出一种基于空谱增强变换的高光谱壁画图像修复方法。首先将待修复的高光谱壁画图像光谱降维,转换为RGB彩色图像;然后,利用提出的基于空谱增强变换的生成对抗网络,对该RGB彩色图像的空间和颜色信息进行修复;提出的修复网络分为空间信息预修复网络(Spa-PIN)和空间-颜色信息修复网络(Spa-Color-IN),结合空间注意力和光谱注意力模块(SAESA),实现壁画图像的有效修复。在空间信息结构重建阶段,着重于壁画图像的基本形态与纹理重构;在色彩修复阶段,则进行空间注意力和光谱注意力的增强,提高修复质量;最后,利用提出的聚类BPNN将修复的RGB图像升维重建,得到修复的目标高光谱图像数据立方体。本文提出的空谱增强变换注意力机制对图像特征进行空间坐标卷积融合和光谱立方体局部-全局注意力融合,可同时关注图像全局和局部范围的空谱相关性,增强空谱细节的修复能力。公共数据集上的实验结果表明,与当前的三种先进修复方法比,本方法具有最优的定量指标和修复效果,可有效、准确地修复高光谱壁画彩绘图像,为壁画和彩绘等建筑遗产的高精度典藏、修复和分析提供新的先进技术手段。 展开更多
关键词 壁画修复 空谱联合注意力增强 TRANSFORMER 高光谱图像修复
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