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基于北京市6类污染物的环境空气质量评价方法 被引量：23
1
作者 刘杰 杨鹏 +1 位作者 吕文生 王金海 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期310-315,共6页
根据北京城6区2013年停暖前、后的空气质量自动监测结果,以各污染物质量浓度限值标准为依据,构建包含6类空气污染指标的评价体系。分别运用空气质量指数法和改进的灰色聚类法对空气质量进行评价,并通过详细评价步骤分析对比两种方法的... 根据北京城6区2013年停暖前、后的空气质量自动监测结果,以各污染物质量浓度限值标准为依据,构建包含6类空气污染指标的评价体系。分别运用空气质量指数法和改进的灰色聚类法对空气质量进行评价,并通过详细评价步骤分析对比两种方法的异同。其中,空气质量指数法将6类污染指标中分指数最大的指标确定为空气质量指数,并通过分级来评判空气质量对人体健康的影响;改进的灰色聚类法则通过构建指数型白化函数来提高不确定因素的计算精度,并研究各污染物在不同灰类之间的变化幅度和隶属度。结果表明,空气质量指数法适用于直观判定空气质量对人体健康的影响,改进的灰色聚类法则适用于评价各污染指标对空气质量级别的贴近程度。研究表明,对两种方法,需根据空气质量评价的目的和实践要求,从不同角度出发并结合使用,以得出比较全面、客观的结果。 展开更多
关键词 环境工程学 污染物 空气质量指数 灰色聚类
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小波方差分析北京市PM_(2.5)质量浓度序列周期特征 被引量：8
2
作者 周杰 杨鹏 +2 位作者 吕文生 刘阿古达木 刘俊秀 《环境监测管理与技术》 CSCD 2016年第6期19-22,共4页
为分析北京市大气污染物PM_(2.5)质量浓度的时间序列周期性,采用Morlet小波变换对PM_(2.5)质量浓度进行分析,利用小波方差估计该市PM_(2.5)日均质量浓度的主周期,并通过显著性检验。结果表明,北京市PM_(2.5)日均质量浓度主周期为180 d左... 为分析北京市大气污染物PM_(2.5)质量浓度的时间序列周期性,采用Morlet小波变换对PM_(2.5)质量浓度进行分析,利用小波方差估计该市PM_(2.5)日均质量浓度的主周期,并通过显著性检验。结果表明,北京市PM_(2.5)日均质量浓度主周期为180 d左右,为后续大气污染物PM_(2.5)时间序列研究提供参考。 展开更多
关键词 小波变换 方差分析 PM2.5 时间序列 周期性 北京
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融合内在拓扑与多尺度时间特征的骨架动作识别 被引量：2
3
作者 王琪 何宁 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期150-157,共8页
图卷积网络在基于骨架的人体动作识别任务中发挥着关键作用。为了解决现有的图卷积网络忽略内在关系,时间卷积功能受限,以及未能充分探索关节与骨骼之间潜在功能相关性等问题,提出一种融合内在拓扑与多尺度时间特征的骨架动作识别方法... 图卷积网络在基于骨架的人体动作识别任务中发挥着关键作用。为了解决现有的图卷积网络忽略内在关系,时间卷积功能受限,以及未能充分探索关节与骨骼之间潜在功能相关性等问题,提出一种融合内在拓扑与多尺度时间特征的骨架动作识别方法。为推断上下文内在拓扑关系,模型利用多头自注意力机制和共享拓扑构建内在拓扑空间图卷积模块;基于复杂的动作序列分析构建多尺度时间卷积模块,旨在扩展时间卷积结构并捕捉多尺度时间特征;模型搭建关节和骨骼信息交互桥梁,实现两者信息的有效传输和融合,以便更深入地探索它们之间的功能相关性。对所提出的方法进行验证,在NTU-RGB+D 60数据集上取得了CS基准91.5%和CV基准96.9%的识别准确率,在NTU-RGB+D 120数据集上分别取得了C-Sub基准89.0%和C-Set基准90.8%的准确率。实验结果表明所提出方法能够更加有效地提取骨架时空特征,进而提升识别精度。 展开更多
关键词 骨架动作识别 图卷积 内在拓扑 多尺度 信息融合
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S-Raft:一种增强拜占庭和崩溃容错的Raft算法 被引量：1
4
作者 王壮 徐成 +2 位作者 代松银 刘宏哲 李学伟 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期687-692,共6页
传统的Raft共识算法在私有链中因其简洁和崩溃容错而得到广泛应用,但无法解决拜占庭节点恶意行为导致的诸多问题。在深入分析现有研究成果的基础上,提出了一种基于Raft的增强拜占庭和崩溃容错的共识算法:S-Raft(Stability-Raft),以解决... 传统的Raft共识算法在私有链中因其简洁和崩溃容错而得到广泛应用,但无法解决拜占庭节点恶意行为导致的诸多问题。在深入分析现有研究成果的基础上,提出了一种基于Raft的增强拜占庭和崩溃容错的共识算法:S-Raft(Stability-Raft),以解决拜占庭节点在选举中伪造身份、投票分裂以及非法替换领导者等核心问题。引入故障心跳日志机制,通过广播故障信息阻止拜占庭节点获得多数选票;实施选举超时周期优化策略,以应对投票分裂问题;提出节点稳定性评估算法,结合连续性惩罚和时间衰减因子,准确评估节点稳定性,减少因频繁故障引发的通信冗余。实验结果显示,与Raft和PBFT等算法相比,S-Raft算法在拜占庭容错能力上取得了显著提升,同时保持了较高的吞吐量和较低的共识时延。因此,S-Raft算法具有良好的拜占庭和崩溃容错能力。 展开更多
关键词 RAFT PBFT 共识算法 区块链 拜占庭
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基于轻量级高分辨率网络的人体姿态估计算法
5
作者 刘圣杰 何宁 +2 位作者 王鑫 于海港 韩文静 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
人体姿态估计被广泛应用于运动健身、手势控制、无人超市、娱乐游戏等诸多领域,但姿态估计任务仍面临着诸多挑战。针对目前主流的人体姿态估计网络参数量大、计算复杂度高的问题,提出一种基于高分辨率网络的轻量级姿态估计网络(LitePose... 人体姿态估计被广泛应用于运动健身、手势控制、无人超市、娱乐游戏等诸多领域,但姿态估计任务仍面临着诸多挑战。针对目前主流的人体姿态估计网络参数量大、计算复杂度高的问题,提出一种基于高分辨率网络的轻量级姿态估计网络(LitePose)。首先,采用Ghost卷积降低特征提取网络的参数;其次,通过采用解耦的全连接(DFC)注意力模块,更好地捕获远距离空间位置像素间的依赖关系,减少由于参数量下降而导致的提取特征缺失,提高人体关键点回归的准确率;然后,设计一个特征增强模块,对骨干网络提取的特征进行进一步增强;最后,设计一个新的坐标解码方法,降低热图解码过程中的误差,提高关键点回归的准确率。在人体关键点检测数据集COCO和MPII上对LitePose进行验证,并与当前的主流方法进行对比。实验结果表明,LitePose相比基线网络HRNet精度损失0.2%,但参数量不及基线网络的1/3,LitePose在保证少量精度损失的同时能够大幅降低网络模型的参数量。 展开更多
关键词 人体姿态估计 高分辨率网络 轻量化网络 GhostV2 坐标解码
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改进分层合作A*的无人机交通管理中路径规划
6
作者 陈明 何宁 +2 位作者 宏晨 肖明明 景竑元 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期361-368,共8页
针对无人机交通管理中飞行前冲突探测与解脱问题,表示为一种新的多智能体路径规划扩展模型,提出一种连续时间分层合作A*(continuous-time hierarchical cooperative A*,CHCA*)算法。面向连续时间,智能体在度量空间中的位置之间以最大速... 针对无人机交通管理中飞行前冲突探测与解脱问题,表示为一种新的多智能体路径规划扩展模型,提出一种连续时间分层合作A*(continuous-time hierarchical cooperative A*,CHCA*)算法。面向连续时间,智能体在度量空间中的位置之间以最大速度持续移动;考虑智能体的大小形状,以空间是否覆盖判定智能体冲突;优化搜索启发值计算。实验表明,CHCA*单次路径规划成功率高于CCBS,适合大规模智能体路径规划求解;在日本仙台2030无人机空运预测模型上仿真实验表明,对于一天内32887个随机请求,CHCA*算法规划成功率可达96%。 展开更多
关键词 多智能体路径规划(MAPF) 无人机交通管理(UTM) 改进分层合作A*算法 冲突探测 冲突解脱 连续时间
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面向校园场景视频监控的人体行为识别方法
7
作者 米家辉 李鸿天 袁家政 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期138-141,共4页
校园内的异常行为检测目的是识别与正常校园行为模式不符的行为或事件,有助于提升校园安全管理水平。针对此类问题,本文提出了一种融合注意力机制的双流网络模型用于识别校园场景下的人体行为。模型以Inception v1网络作为基准模型,并... 校园内的异常行为检测目的是识别与正常校园行为模式不符的行为或事件,有助于提升校园安全管理水平。针对此类问题,本文提出了一种融合注意力机制的双流网络模型用于识别校园场景下的人体行为。模型以Inception v1网络作为基准模型,并在残差模块中融合注意力机制。模型在Kinetics-400数据集上进行预训练,而后在校园场景数据集上进行训练和实验。实验对比了添加注意力机制模块的位置和数量差异对实验结果的影响。实验结果表明,本文模型能够有效检测出监控视频中的行为类别,所提出的方法准确率可达91.7%,较基准模型提升了4.5%。 展开更多
关键词 深度学习 注意力机制 双流网络 校园场景
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改进并行双分支结构的实时性语义分割算法研究
8
作者 苗思琦 杜煜 +2 位作者 严超 徐成 孙慧荟 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期233-240,共8页
实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特... 实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特性,增强对边界信息的建模能力。在低分辨率分支的1/16、1/32和1/64分辨率特征图后加入坐标注意力机制,以捕获不同尺度下的位置信息和通道信息,填补小目标信息丢失问题。算法在Cityscapes数据集上以46.3 FPS的实时性表现达到了mIoU为76.28%的准确性;在CamVid数据集以95.2 FPS的实时性表现达到了mIoU为73.2%的准确性。实验结果表明,该模型在精度和速度上达到良好平衡,语义分割性能显著提升,在智能驾驶领域有潜在应用前景。 展开更多
关键词 实时性语义分割 双分支结构 坐标注意力机制 智能驾驶
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一种基于改进GAN的行人轨迹预测算法
9
作者 谢龙洋 张军 +1 位作者 刘元盛 王子钰 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期238-243,共6页
为准确预测出行人未来轨迹,提出一种基于改进GAN的行人轨迹预测模型。该模型以观察者相机运动状态向量、行人姿态信息及行人历史轨迹作为输入;在注意力模块中,采用运动注意力机制来衡量观察者相机运动对行人轨迹的影响,采用姿态注意力... 为准确预测出行人未来轨迹,提出一种基于改进GAN的行人轨迹预测模型。该模型以观察者相机运动状态向量、行人姿态信息及行人历史轨迹作为输入;在注意力模块中,采用运动注意力机制来衡量观察者相机运动对行人轨迹的影响,采用姿态注意力机制提取人体姿态中的隐藏特征,并采用交互注意力机制来建模行人之间的社交交互;通过生成对抗网络获取预测轨迹。实验验证表明,所提出的模型精度高于目前已有算法。 展开更多
关键词 生成对抗网络 注意力机制 人体姿态 社交交互
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面向矿下无人车的红外小目标人员检测算法
10
作者 范杨杨 刘元盛 王庆闪 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期133-137,142,共6页
矿下环境主要依赖强光源照明,导致无人巡检车使用可见光传感器采集的图像因过度曝光而丢失人员目标。红外传感器虽能适应此类光照条件,但其成像分辨率较低,加之小目标特征不显著、目标密集等因素,导致人员漏检率较高。针对上述问题,本... 矿下环境主要依赖强光源照明,导致无人巡检车使用可见光传感器采集的图像因过度曝光而丢失人员目标。红外传感器虽能适应此类光照条件,但其成像分辨率较低,加之小目标特征不显著、目标密集等因素,导致人员漏检率较高。针对上述问题,本文提出基于YOLOv11n的红外小目标人员检测算法YOLO-PDL。首先,采用可编程梯度信息(PGI)策略重构主干网络,增强网络对矿下人员的表征能力,减少精度损失;其次,在C3K2模块中嵌入扩张残差(DWR)模块,增强网络骨干的特征提取能力;最后,在颈部网络中添加大型可分离核注意力(LSKA)机制,提升网络对多尺度目标的适应性和准确度。实验结果表明:所提算法在自建矿下红外数据集和FLIR数据集上的mAP分别提升3.8%和2.7%,显著提升了模型检测性能。 展开更多
关键词 矿下环境 无人巡检车 YOLOv11n 可编程梯度信息 红外小目标检测
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信息蒸馏与异构上采样的眼底图像超分辨重建 被引量：3
11
作者 李航宇 玄祖兴 +2 位作者 周建平 胡晰远 程钢炜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第23期238-244,共7页
贫困地区的大规模疾病筛查主要依靠便携式手持摄像机和远程诊断来完成,这一过程获得的眼底图像往往质量较差,分辨率较低。针对这一问题,设计了一种基于信息蒸馏与异构上采样的轻量级超分辨网络。网络考虑到眼底图像与自然图像的区别,利... 贫困地区的大规模疾病筛查主要依靠便携式手持摄像机和远程诊断来完成,这一过程获得的眼底图像往往质量较差,分辨率较低。针对这一问题,设计了一种基于信息蒸馏与异构上采样的轻量级超分辨网络。网络考虑到眼底图像与自然图像的区别,利用蒸馏特征对粗特征进行补足,然后以异构的方式将粗特征与深度特征分别进行上采样,最后集成两种上采样的特征得到高清眼底图像。从图像质量、参数内存和运行时间三个方面与先进的方法进行比较,在参数内存和运行时间成绩优异的同时取得了最高的图像质量,这为超分辨算法嵌入在手持眼底摄像机和普通医用设备上提供了思路。 展开更多
关键词 眼底图像 超分辨率 信息蒸馏 异构上采样
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中国手语信息化的现状、瓶颈与实现路径 被引量：2
12
作者 任天宇 姚登峰 +1 位作者 仰国维 康新晨 《语言战略研究》 CSSCI 北大核心 2023年第4期44-52,共9页
信息时代的到来推动了中国语言信息化的高速发展,但中国手语的信息化却明显滞后,表现为理论建构、实践模型和应用软件的欠缺以及手语数据集及语料库的薄弱。造成这一现状的原因不仅在于将手语数字化等同于信息化、手语信息化必须建立书... 信息时代的到来推动了中国语言信息化的高速发展,但中国手语的信息化却明显滞后,表现为理论建构、实践模型和应用软件的欠缺以及手语数据集及语料库的薄弱。造成这一现状的原因不仅在于将手语数字化等同于信息化、手语信息化必须建立书写系统等认识上的误区,还在于中国手语至今仍缺乏完整的书写系统理论和必要的技术标准,多信道输入输出的问题没有得到很好的解决等制约性的瓶颈。这就需要走出认识上的误区,以中国语言为基础完善中国的手语书写系统理论,量身制定手语信息化标准,根据先机读后人读的原则制定手语输入输出方案。 展开更多
关键词 中国手语 手语信息化 书写系统 多信道输入输出
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基于时空信息融合的人体行为识别研究 被引量：5
13
作者 于海港 何宁 +1 位作者 刘圣杰 韩文静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期202-208,共7页
在视频理解任务中,人体行为识别是一个重要的研究内容,但视频序列中存在时空信息融合困难、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于时空信息融合的双流时空残差卷积网络模型。将视频分段采样提取RGB图像和光流图像,并将其输入到双... 在视频理解任务中,人体行为识别是一个重要的研究内容,但视频序列中存在时空信息融合困难、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于时空信息融合的双流时空残差卷积网络模型。将视频分段采样提取RGB图像和光流图像,并将其输入到双流时空残差网络,通过设计的时空残差模块提取视频的深度时空特征,将每个视频片段的类别结果加权融合得到行为类别。提出的双流时空残差模块引入了少量的三维卷积和混合注意力机制,能够同时获取不同尺度的时空信息并且抑制无效信息,可以有效平衡时空信息的捕捉和计算量问题,并且提升了精度。实验基于TSN网络模型,在UCF101数据集上进行验证,实验结果表明提出的模型比原TSN网络模型的精准度提高了0.9个百分点,有效地提高了网络的时空信息捕获效率。 展开更多
关键词 行为识别 双流网络 残差结构 注意力机制 时序信息
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改进YOLOv5的汽车齿轮配件表面缺陷检测 被引量：9
14
作者 朱德平 程光 姚景丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期321-327,共7页
针对汽车齿轮配件表面缺陷检测存在效率低和精度差的问题,提出一种基于YOLOv5改进的缺陷检测模型YOLO-CNF。在骨干网络中增加CBAM注意力模块,使模型更加关注齿轮配件的缺陷区域,提高对微小缺陷的识别能力;设计了F2C模块用于融合浅层特征... 针对汽车齿轮配件表面缺陷检测存在效率低和精度差的问题,提出一种基于YOLOv5改进的缺陷检测模型YOLO-CNF。在骨干网络中增加CBAM注意力模块,使模型更加关注齿轮配件的缺陷区域,提高对微小缺陷的识别能力;设计了F2C模块用于融合浅层特征,在一定程度上缓解了微小缺陷位置信息丢失的问题;利用NWD(normalized Wasserstein distance)对回归损失进行优化,减少对小目标位置偏差的敏感性,从而进一步提高目标位置的准确率和精度。实验结果表明,改进模型的平均精度均值达到了86.7%,相较于原始模型提高了3.2个百分点,检测速度为43帧/s,基本满足了对汽车齿轮配件表面缺陷检测的需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 齿轮配件 CBAM 特征融合 NWD距离
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对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法 被引量：2
15
作者 王彩云 玄祖兴 +3 位作者 周建平 胡晰远 程钢炜 宋禄琴 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期229-237,共9页
由于不同数据集的质量、拍摄条件和采集状态的差异,导致模型图像分割效果参差不齐。针对这种情况,提出对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法,从不同眼底图像数据集中分割视盘(OD)和视杯(OC),在生成对抗网络的基础上,改进生成器网络,加... 由于不同数据集的质量、拍摄条件和采集状态的差异,导致模型图像分割效果参差不齐。针对这种情况,提出对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法,从不同眼底图像数据集中分割视盘(OD)和视杯(OC),在生成对抗网络的基础上,改进生成器网络,加入密集连接块,使网络在更低计算成本、更短训练时间的情况下,获得更优的性能,提高了模型在不同数据集中的泛化能力。实验结果表明,在REFUGE数据集中验证了该算法在分割性能方面的稳定性,同时将算法推广到无须进一步训练就能测试来自不同设备的眼底数据集中均取得了较好的效果。 展开更多
关键词 深度学习 图像分割 生成对抗网络(GAN) 眼底图像 青光眼诊断
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改进YOLOv8的轻量化轴承缺陷检测算法 被引量：7
16
作者 姚景丽 程光 +1 位作者 万飞 朱德平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期205-214,共10页
针对轴承表面缺陷检测存在小目标检测精度低、模型复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级轴承缺陷检测算法YOLO-SSW。在主干网络中添加3-D注意力机制SimAM,在不增加参数的前提下,使模型更加关注轴承表面缺陷特征的提取和表达;在颈部网... 针对轴承表面缺陷检测存在小目标检测精度低、模型复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级轴承缺陷检测算法YOLO-SSW。在主干网络中添加3-D注意力机制SimAM,在不增加参数的前提下,使模型更加关注轴承表面缺陷特征的提取和表达;在颈部网络中嵌入C2f_SCConv模块,以减少空间维度和通道维度上的特征冗余,降低模型的计算负载;添加新的小目标检测层用于检测轴承表面的小尺寸缺陷,提高模型对小目标的检测能力;使用基于动态非单调聚焦机制的Wise-IoU作为边界框回归损失函数,加快网络的收敛速度。实验结果表明,改进算法的mAP达到了91.5%,比原算法提升了2.9个百分点,模型参数量仅为2.7×106,计算量为11.8 GFLOPs,在提高检测精度的同时节约了计算资源。 展开更多
关键词 缺陷检测 轻量级网络 YOLOv8 SimAM
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改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法 被引量：2
17
作者 钟源 袁家政 +2 位作者 李鸿天 刘宏哲 徐成 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期251-257,共7页
智慧课堂是人工智能领域热门的应用场景。针对课堂场景下摄像头位置较远且偏,图像中目标存在人脸过小和遮挡导致漏检或错检等问题,提出了一种改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法YOLOv5-SASA。该算法主要包括三个部分,在backbone层沿用了C... 智慧课堂是人工智能领域热门的应用场景。针对课堂场景下摄像头位置较远且偏,图像中目标存在人脸过小和遮挡导致漏检或错检等问题,提出了一种改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法YOLOv5-SASA。该算法主要包括三个部分,在backbone层沿用了CSPDarknet53网络,通过在最后的空间池化层中使用BasicRFB模块来有效增强网络的特征提取能力;采用NWD损失函数来提高模型对小目标检测的鲁棒性,同时在head层中引入了独立自注意力机制模块SASA,以解决人脸遮挡的问题,并降低模型的参数量;通过降低中间层通道神经元的数量、调节学习率等方式,对改进的YOLOv5网络进行了优化,以避免模型过拟合。实验结果表明,所提出的方法在WiderFace验证集的easy、medium和hard难度下的效果均优于原网络,分别达到了97.5%、96.3%和86.5%的准确率,能够有效提升课堂场景下人脸检测的精度。 展开更多
关键词 智慧课堂 人脸检测 YOLOv5 独立自注意力机制
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基于改进GFPGAN的墓室壁画盲人脸修复研究
18
作者 赵静 玄祖兴 +1 位作者 黄可佳 李雅馨 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期53-59,共7页
针对墓室壁画人脸破损严重、纹理模糊不清、噪声较多等问题,提出了E-GFPGAN(Efficiency-Generative Facial Prior Generative Adversarial Network,E-GFPGAN),实现了墓室壁画人脸部分的盲修复.首先用StyleGAN3网络训练生成墓室壁画人脸... 针对墓室壁画人脸破损严重、纹理模糊不清、噪声较多等问题,提出了E-GFPGAN(Efficiency-Generative Facial Prior Generative Adversarial Network,E-GFPGAN),实现了墓室壁画人脸部分的盲修复.首先用StyleGAN3网络训练生成墓室壁画人脸,为网络提供丰富的壁画人脸先验信息;然后在退化移除模块添加跳跃连接,使用两层空洞卷积代替原有卷积,实现扩大感受野,保留壁画人脸的细节信息;最后将信道分割空间特征转换层(Channel-Split Spatial Feature Transform,CS-SFT)结构的卷积改为空洞卷积降低网络参数量.在自建墓室壁画人脸数据集上进行修复的实验结果表明,NIQE指标平均降低2.2%.证明了网络在墓室壁画人脸盲修复上得到了较好的修复结果. 展开更多
关键词 E-GFPGAN 墓室壁画 盲人脸修复 StyleGAN3
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适用于鱼眼图像的改进YOLOv7目标检测算法 被引量：2
19
作者 吴兆东 徐成 +2 位作者 刘宏哲 付莹 蹇木伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期250-256,共7页
鱼眼相机捕获的图像具有宽视场、几何失真和尺度差异大等特点,这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计、特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼... 鱼眼相机捕获的图像具有宽视场、几何失真和尺度差异大等特点,这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计、特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼眼图像上径向畸变的影响,研究在YOLOv7主干引入多分支堆叠结构的多头注意力模块以捕获全局上下文信息,提高检测准确性。同时,在YOLOv7的Neck侧,使用简单高效的融合可变形卷积的层聚合结构以实现有效的多尺度特征融合,提高模型对失真目标的特征提取能力。提出的检测模型直接在鱼眼图像上执行,无须指定先验信息和校准。在公开的综合鱼眼图像数据集VOC_360上进行实验,结果表明,改进后的YOLOv7鱼眼图像目标检测器有效地提高了检测精度,mAP50、mAP50:95分别达到84.3%、70.4%,相比基准模型YOLOv7分别提升3.1个百分点、6.4个百分点。 展开更多
关键词 目标检测 鱼眼图像 多头注意力 可变形卷积 YOLO算法
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基于GA-TD3算法的交叉路口决策模型 被引量：1
20
作者 江安旎 杜煜 +2 位作者 原颖 张昊 赵世昕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期1965-1970,共6页
为了解决交叉路口场景下无人驾驶决策模型成功率低、模型不稳定、车辆通行效率低的问题,从两个方面对TD3算法作出改进,提出了基于GA-TD3算法的交叉路口决策模型。首先引入记忆模块,使用GRU神经网络来提升决策模型的成功率;其次在状态空... 为了解决交叉路口场景下无人驾驶决策模型成功率低、模型不稳定、车辆通行效率低的问题,从两个方面对TD3算法作出改进,提出了基于GA-TD3算法的交叉路口决策模型。首先引入记忆模块,使用GRU神经网络来提升决策模型的成功率;其次在状态空间引入社会注意力机制,更加关注与社会车辆的交互行为,保证模型稳定性的同时提升车辆的通行效率。采用CARLA仿真器进行20000回合的模型训练后,TD3算法通过路口的成功率为92.4%,GA-TD3算法的成功率为97.6%,且车辆的通行时间缩短了3.36 s。GA-TD3算法模型在学习效率和通行效率上均有所提升,可用于缓解城市中的交通压力,提高驾驶效率。 展开更多
关键词 深度强化学习 无人驾驶决策 交叉路口 循环神经网络 注意力机制
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