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PBL和LBL教学法在数据结构教学中的互补应用——以华东交通大学软件学院为例 被引量:4
1
作者 王英华 《河南农业》 2017年第36期21-22,24,共3页
科技的发展使得学生的学习态度发生了变化,致使数据结构的课堂教学出现了一些问题。在对比了PBL和LBL教学法的各自优缺点后,提出了一种LBL+PBL的互补式教学法,突出LBL教学法的系统性,PBL教学法的启发性,对数据结构课程的各知识点分而治... 科技的发展使得学生的学习态度发生了变化,致使数据结构的课堂教学出现了一些问题。在对比了PBL和LBL教学法的各自优缺点后,提出了一种LBL+PBL的互补式教学法,突出LBL教学法的系统性,PBL教学法的启发性,对数据结构课程的各知识点分而治之,以求提高教学质量和学生的综合素质。 展开更多
关键词 PBL教学法 LBL教学法 数据结构 互补应用
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城市轨道交通线网检测车路径优化 被引量:2
2
作者 胡政汉 《都市快轨交通》 北大核心 2024年第1期107-113,共7页
针对目前轨道检测车作业路径缺乏系统规划方法的弊端,以城市轨道交通线网为背景,构建成网条件下多约束地铁大型检测车辆路径优化模型(urban track inspection vehicle routing problem,UTIVRP)。针对地铁线网的特点,设计具有特殊编码方... 针对目前轨道检测车作业路径缺乏系统规划方法的弊端,以城市轨道交通线网为背景,构建成网条件下多约束地铁大型检测车辆路径优化模型(urban track inspection vehicle routing problem,UTIVRP)。针对地铁线网的特点,设计具有特殊编码方式的文化基因算法,并通过北京地铁实际算例予以验证。计算结果表明,在满足既定检测要求的情况下,优化方案不仅能够减少车辆48.88%的空走里程,而且能够将线网的检测间隔最大偏差率降低93.33%。 展开更多
关键词 城市轨道交通 检测车 轨道检测 路径优化 文化基因算法
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联合三支决策与熵权TOPSIS的专家反评估模型 被引量:1
3
作者 余鹰 朱锋 +3 位作者 付红剑 罗逸文 钱进 郑宇超 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1424-1431,共8页
在科技项目评审活动中,评审专家的评审质量对于最终评价结果的准确性和公信力具有十分重要的影响。为确保评价结果的公正客观,对评审专家进行反评估显得尤为必要。通过对评审专家的个人基本情况、专业水平和评审业绩3个方面进行分析,构... 在科技项目评审活动中,评审专家的评审质量对于最终评价结果的准确性和公信力具有十分重要的影响。为确保评价结果的公正客观,对评审专家进行反评估显得尤为必要。通过对评审专家的个人基本情况、专业水平和评审业绩3个方面进行分析,构建了一套专家反评估评价指标体系。在此基础上,提出一种联合三支决策与基于熵权的逼近理想解排序法(TOPSIS)的专家反评估模型。该模型利用三支决策理论解决由于熵权法对数据的过度依赖而造成的权重失真问题。当指标权重出现异常时,模型将根据设定的阈值将待评估专家集合划分为正域、负域和边界域,并分别实施专家入库、专家出库和延迟评价策略;当指标权重正常或者得到修正后,则采用TOPSIS对评审专家进行评分排序。通过对某企业科技项目历史评审数据的实证分析可知,所提模型可以融合决策者的经验判断与待评专家的固有信息,实现主客观的统一,从而确保对评审专家进行科学、公正的评价,为构建高质量的专家库提供决策参考。 展开更多
关键词 三支决策 熵权法 逼近理想解排序法 科技项目评审 专家反评估
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关键区域鉴别联合多粒度知识蒸馏的细粒度图像分类
4
作者 余鹰 王景辉 +1 位作者 危伟 钱进 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1960-1967,共8页
近年来,随着深度学习技术的飞速发展,研究人员开始尝试将Vision Transformer(ViT)应用于细粒度图像分类.然而,尽管ViT的多头自注意力机制赋予了模型强大的全局信息捕捉能力,但在关注局部微小且判别力强的区域上仍显不足,这在一定程度上... 近年来,随着深度学习技术的飞速发展,研究人员开始尝试将Vision Transformer(ViT)应用于细粒度图像分类.然而,尽管ViT的多头自注意力机制赋予了模型强大的全局信息捕捉能力,但在关注局部微小且判别力强的区域上仍显不足,这在一定程度上限制了其在细粒度图像分类任务中的表现.为了解决这一问题,本文提出了一种高效且平滑地融合多层自注意力权重的方法,以深入挖掘图像的局部判别特征,从而弥补传统ViT模型在细节信息捕捉上的不足,增强模型对图像细微特征的敏感性.此外,本文构建了助理教师网络来指导学生网络学习多种粒度的特征信息,进一步提升其捕捉细微特征的能力.为了验证所提出模型的有效性,本文在多个基准数据集上进行了实验.结果表明,该模型显著优于传统ViT模型,展现了强大的局部特征捕捉能力和优异的分类性能. 展开更多
关键词 细粒度图像分类 自注意力机制 知识蒸馏 vision transformer 关键区域鉴别
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COVID-19影像诊断的注意力蒸馏对比互学习模型
5
作者 吕敬钦 胡朗 +2 位作者 梁炜楠 李广丽 张红斌 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期373-382,共10页
COVID-19是由新型冠状病毒毒株引发的疾病。现有COVID-19影像诊断模型存在优质样本匮乏、未充分挖掘样本间关系等问题。提出面向COVID-19影像诊断的注意力蒸馏对比互学习(ADCML)模型。构建递进式数据增强策略,包括自动数据增强与样本过... COVID-19是由新型冠状病毒毒株引发的疾病。现有COVID-19影像诊断模型存在优质样本匮乏、未充分挖掘样本间关系等问题。提出面向COVID-19影像诊断的注意力蒸馏对比互学习(ADCML)模型。构建递进式数据增强策略,包括自动数据增强与样本过滤,通过扩充图像数量并确保其质量主动应对优质样本匮乏问题;设计注意力蒸馏对比互学习框架,利用注意力蒸馏驱动异构网络互相学习各自注意力关注的病理知识,进而提取样本间对比关系,改善特征判别性;采用自适应模型融合模块,充分挖掘异构网络间互补性,完成COVID-19影像诊断。在3个公开数据集(包括CT图像和X-Ray图像)上的实验结果表明,该模型准确率分别达到89.69%、98.16%和98.91%,F1值分别达到88.62%、97.58%和98.47%,AUC分别达到88.95%、97.77%和98.90%。ADCML模型优于主流基线,具有较强鲁棒性,且递进式数据增强、注意力蒸馏及对比互学习形成合力,共同推动模型性能提升。 展开更多
关键词 COVID-19影像诊断 注意力蒸馏 对比互学习 样本过滤 自适应模型融合
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螺旋型软件人才培养模式下产学研结合模式的探讨 被引量:7
6
作者 汤文亮 严丽平 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2010年第11期144-146,189,共4页
针对类瀑布模型的传统软件工程人才培养模式的局限性,提出一种基于螺旋模型的软件人才培养模式,并探讨了基于该模式下的产学研结合双赢模式及产学研互动平台的构建。
关键词 软件工程 人才培养模式 螺旋模型 产学研结合
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基于学习型组织的软件实训模式 被引量:4
7
作者 赵丽萍 汤文亮 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2011年第4期141-143,共3页
提出了系统完整的学习型组织的过程模型(6P-1B模型),认为要使组织从整体上具有学习和自我更新的行为能力,必须在组织的运作中具备发现、发明、选择、执行、推广、反馈6个过程以及知识库,并将该模型应用到学生的实训过程中。实践表明,基... 提出了系统完整的学习型组织的过程模型(6P-1B模型),认为要使组织从整体上具有学习和自我更新的行为能力,必须在组织的运作中具备发现、发明、选择、执行、推广、反馈6个过程以及知识库,并将该模型应用到学生的实训过程中。实践表明,基于学习型组织的软件实训模式对学生学习和自我更新的行为能力的提高、社会竞争力的增强、软件工程专业学生就业率的提高都起着积极的作用,同时,也改变了学生创新能力欠佳的现状,探索了一条具有特色的人才培养途径。 展开更多
关键词 软件实训 学习型组织 团队学习
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“软件+应用背景”专业软件模块实践教学探索 被引量:2
8
作者 刘立月 曹义亲 黄兆华 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2011年第11期147-149,共3页
从复合专业实践教学指导思想与构建原则入手,探索以应用背景专业为主的软件复合专业实践教学培养方案。结合"软件+应用背景"专业实际,对软件模块实践教学体系进行设计,并探讨背景专业与软件技术的融合问题,为传统背景专业赋... 从复合专业实践教学指导思想与构建原则入手,探索以应用背景专业为主的软件复合专业实践教学培养方案。结合"软件+应用背景"专业实际,对软件模块实践教学体系进行设计,并探讨背景专业与软件技术的融合问题,为传统背景专业赋予了新的生命力。 展开更多
关键词 软件+应用背景 实践教学 复合专业
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软件复合型专业“数据结构”实验教学的改革 被引量:1
9
作者 陈红丽 曹义亲 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2010年第11期119-121,124,共4页
从教学实践出发,弥补软件复合型专业学生前续课程掌握不足、程序设计抽象思维能力和编程能力较差、专业方向不同的问题。以学生为主体,以专业为基础,提出学生自愿分组与实验内容层次化设计相结合的方法,因材施教,学生根据个人能力与兴... 从教学实践出发,弥补软件复合型专业学生前续课程掌握不足、程序设计抽象思维能力和编程能力较差、专业方向不同的问题。以学生为主体,以专业为基础,提出学生自愿分组与实验内容层次化设计相结合的方法,因材施教,学生根据个人能力与兴趣选择题目,提高学生学习的主动性,培养团结合作的精神,取得了良好的实验教学效果。 展开更多
关键词 数据结构 实验教学 内容层次化
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众智思想引导下的软件工程专业创新型人才培养机制探究及实证 被引量:2
10
作者 张红斌 张利华 李广丽 《河南农业》 2019年第24期10-12,共3页
探究众智思想引导下的软件工程专业创新型人才培养机制,并完成相关实证:加快专业课程与创新类课程的深度融合,不断健全和完善软件工程专业的人才培养方案,夯实专业人才理论基础;依托业内企业、校内科技团队等内、外部创新教育资源,合力... 探究众智思想引导下的软件工程专业创新型人才培养机制,并完成相关实证:加快专业课程与创新类课程的深度融合,不断健全和完善软件工程专业的人才培养方案,夯实专业人才理论基础;依托业内企业、校内科技团队等内、外部创新教育资源,合力打造一个全新的创新创业教育平台,为专业人才培养构建优良的内部环境;积极参与国内外创新、创业竞赛,不断外延创新创业教育平台功能并增强其辐射能力,为专业人才培养创造成熟的外部条件。实证表明:该创新培养机制能促进软件工程专业人才质量的不断提高。 展开更多
关键词 众智 创新型人才 软件工程 培养机制
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基于集成学习的三支决策模型
11
作者 王迪 钱进 郑明晨 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期42-50,共9页
三支决策是解决复杂决策问题的一种有效方法,但现有的三支决策模型大多基于单个决策标准,可能无法高效地处理决策问题。因此,为解决这一问题,提出了一种基于集成学习的三支决策模型。首先,在决策过程中采用不同的决策标准来获得不同的... 三支决策是解决复杂决策问题的一种有效方法,但现有的三支决策模型大多基于单个决策标准,可能无法高效地处理决策问题。因此,为解决这一问题,提出了一种基于集成学习的三支决策模型。首先,在决策过程中采用不同的决策标准来获得不同的三支决策结果。之后受悲观多粒度粗糙集思想的启发,利用集合之间的基本操作求解三个决策区域的共识集合。其次,根据对象的相似度,利用k-means算法将不一致集合划分为三个互不相交的子集。最后,分别将这些子集加入各自的共识集合中获得最终的三支决策结果。根据不同数据集上的实验结果可知,所提出的模型与其他传统三支决策模型相比,分类精度和综合评价指标更高,并且有更小的边界区域占比。 展开更多
关键词 三支决策 集成学习 聚类集成 聚类分析
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基于“MOOC+SPOC”混合教学模式的研究——以《软件工程》课程为例 被引量:2
12
作者 汤文亮 汤树芳 王上升 《现代农业研究》 2018年第11期81-82,共2页
MOOC作为一种开放共享的方式,具有开放性和分享性的特点,有利于学生自主学习和按需学习。SPOC是一种有效的管理学生的手段,其特点是师生互动范围小、范围有限、面对面,容易激发学生的学习热情。结合MOOC+SPOC的优势,将其引入到高校计算... MOOC作为一种开放共享的方式,具有开放性和分享性的特点,有利于学生自主学习和按需学习。SPOC是一种有效的管理学生的手段,其特点是师生互动范围小、范围有限、面对面,容易激发学生的学习热情。结合MOOC+SPOC的优势,将其引入到高校计算机课程教学中,构建并应用了以资源为中心的混合教学设计与实现过程。该混合教学模式不仅有利于提高大学生的课程参与和学习的积极性,而且有利于培养计算思维意识,提升教育教学质量。 展开更多
关键词 MOOC SPOC 教学模式
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主题方面共享的领域主题层次模型 被引量:2
13
作者 万常选 张奕韬 +3 位作者 刘德喜 刘喜平 廖国琼 万齐智 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1790-1818,共29页
层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且... 层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且不同父主题下的子主题之间还存在子领域方面共享的关联关系,在现有主题关系研究中没有合适的模型来生成这种领域主题层次.为了从领域文本中自动、有效地挖掘出领域主题的层次关系和关联关系,在4个方面进行创新研究.首先,通过主题共享机制改进nCRP构造方法,提出nCRP+层次构造方法,为主题模型中的主题提供具有分层主题方面共享的树形先验分布;其次,结合nCRP+和HDP模型构建重分层的Dirichlet过程,提出rHDP(reallocated hierarchical Dirichlet processes)层次主题模型;第三,结合领域分类信息、词语语义和主题词的领域代表性,定义领域知识,包括基于投票机制的领域隶属度、词语与领域主题的语义相关度和层次化的主题-词语贡献度;最后,通过领域知识改进rHDP主题模型中领域主题和主题词的分配过程,提出结合领域知识的层次主题模型rHDP_DK(rHDP with domain knowledge),并改进采样过程.实验结果表明,基于nCRP+的层次主题模型在评价指标方面均优于基于nCRP的层次主题模型(hLDA,nHDP)和神经主题模型(TSNTM);通过rHDP_DK模型生成的主题层次结构具有领域主题层次清晰、关联子主题的主题词领域差异明确的特点.此外,该模型将为领域主题层次提供一个通用的自动挖掘框架. 展开更多
关键词 层次主题模型 领域分类信息 词语语义 主题关联关系 层次化的采样过程 领域主题层次
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基于深度学习的铁路异物侵限快速检测方法 被引量:10
14
作者 王辉 姜朱丰 +3 位作者 吴雨杰 范自柱 罗国亮 杨辉 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2086-2098,共13页
针对列车运行环境内因意外突发事件所造成的异物侵限而影响列车安全运行的问题,在被广泛应用于工业领域的YOLOv3目标检测模型的基础之上,提出一种融合轨道限界和侵限异物识别的快速检测方法。首先,以ResNet-18网络作为铁路限界检测的主... 针对列车运行环境内因意外突发事件所造成的异物侵限而影响列车安全运行的问题,在被广泛应用于工业领域的YOLOv3目标检测模型的基础之上,提出一种融合轨道限界和侵限异物识别的快速检测方法。首先,以ResNet-18网络作为铁路限界检测的主干网络,利用辅助检测模块提升限界检测精度,达到特征提取速度快,语义信息丰富充足等目标。同时采用基于行锚框的分割算法检测轨道线坐标位置,结合标准轨距下的限界定义确定铁路异物入侵限界的范围,以减少侵限异物检测的区域。其次,设计基于Octave卷积的层内多尺度残差模块,将单通道卷积变为基于图像频率的双通道卷积,以降低卷积计算量,进一步提升异物侵限算法的检测速度。最后,引入空间金字塔模块和特征自适应融合模块,实现高、低级语义信息交换,从而增加网络对不同尺度目标的感知能力,并减少语义冲突问题。通过对比实验验证异物侵限检测算法的精度、速度和有效性。实验结果表明,所述方法能以172帧/s的速度对轨道位置和限界区域进行检测,精确度达98.12%。与其他算法相比,在大中小3种目标尺度上都超越了其他对比算法。所提出的融合轨道限界和侵限异物检测的方法,在保证精度的前提下,速度达到YOLOv3算法的2倍,能够满足列车对侵限异物的实时检测需求。 展开更多
关键词 异物侵限检测 Octave卷积 行锚框 铁路限界检测 空间金字塔 特征自适应融合
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联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型 被引量:1
15
作者 李广丽 叶艺源 +3 位作者 吴光庭 李传秀 吕敬钦 张红斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2369-2381,共13页
乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Tra... 乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Transformer Online Fusion Mutual Learning,MVT-OFML).采用ResNet-50(Residual Network-50)提取图像局部特征,设计多视角Transformer编码模块,捕获图像中全局上下文;联合Logits和中间特征层构建OFML框架,实现ResNet-50与多视角Transformer编码模块间双向传递知识,使2个网络优势互补以完成乳腺癌病理图像分类.实验表明,在BreakHis和BACH数据集上,MVT-OFML的准确率比最强基线分别提升0.90%和2.26%,F1均值比最强基线分别提升4.75%和3.21%. 展开更多
关键词 乳腺癌 病理图像分类 多视角Transformer 卷积神经网络 在线融合互学习
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带宽异构网络下的精确修复再生码数据修复方案 被引量:3
16
作者 王艳 皮婵娟 +1 位作者 刘亚东 施君豪 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期1001-1012,共12页
再生码技术以高容错性、低冗余开销等优点在数据存储领域得到了广泛应用,但基于再生码的冗余技术在修复失效数据时需从其他帮助节点下载多个编码块。考虑到节点间链路带宽的异构性,在实际网络中链路可用带宽容量变化很大,网络流量最小... 再生码技术以高容错性、低冗余开销等优点在数据存储领域得到了广泛应用,但基于再生码的冗余技术在修复失效数据时需从其他帮助节点下载多个编码块。考虑到节点间链路带宽的异构性,在实际网络中链路可用带宽容量变化很大,网络流量最小化并不一定意味着数据修复时间最小化,并且现有针对带宽异构网络下的再生码数据修复方案难以支持精确地修复再生码。由于精确修复再生码具有特定的数学结构,其并行修复难以实现,因此提出一个在带宽异构网络下实现精确修复再生码的数据修复方案ERC-TREE,此方案通过构建一棵最优树来有效利用帮助节点之间的可用带宽,从而实现失效节点数据的精确修复。仿真实验结果表明,在带宽异构网络下采用树型结构修复对精确修复再生码具有可行性。在带宽差异很大的情况下,ERC-TREE的数据修复时间相比星型结构的修复时间减少78%。 展开更多
关键词 再生码 数据存储 异构网络 树型修复 精确修复
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面向WSN网络拓扑突发流量不稳定状态识别的半监督学习模型构建 被引量:1
17
作者 顾全 张薇 《传感技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2171-2176,共6页
无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳... 无线传感网络的拓扑结构具有高度自组织性和多跳传输不确定性,在遭受噪声、攻击行为等干扰时,容易导致网络拓扑结构发生不稳定状态,降低无线传感网络的可靠性和安全性。为此,在构建半监督学习模型的基础上实现WSN网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。根据AE模型建立半监督学习模型对数据进行处理,提取数据关键特征,利用k-Means均值聚类算法进行聚类,获取数据关键点的低维特征向量,采用直方图标记数据特征类别,利用欧氏距离对处理后的距离进行计算,完成无线传感网络拓扑突发流量不稳定状态的识别。仿真结果表明:所提方法识别出的异常流量以及异常IP数据量分别在90和50个以上,识别误报率低于10%,具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 无线传感网络 突发流量不稳定状态识别 半监督学习模型 直方图 k-Means均值聚类算法
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基于眼动追踪的视觉交互式裂缝检测方法 被引量:2
18
作者 陈梦成 龚政 +2 位作者 鲁挺松 朱合翌 罗国亮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1663-1672,共10页
定期检测混凝土表面的缺陷对延长基础设施的使用寿命能够起到重要的安全保障作用.针对人工检测混凝土效率不高,计算机视觉方法在复杂场景中易出现误判的问题,将基于眼动追踪的视觉交互方法引入损伤检测,提出一种智能裂缝检测方法.首先... 定期检测混凝土表面的缺陷对延长基础设施的使用寿命能够起到重要的安全保障作用.针对人工检测混凝土效率不高,计算机视觉方法在复杂场景中易出现误判的问题,将基于眼动追踪的视觉交互方法引入损伤检测,提出一种智能裂缝检测方法.首先利用眼动跟踪技术提取人眼信息,实现对疑似裂缝特征信息的定位交互;然后结合训练的深度神经网络模型对疑似裂缝区域进行精细化识别和分割,实现复杂场景图像下裂缝识别和提取.在桥梁损伤数据集CODEBRIM中的裂缝类集上进行眼动交互定位实验和裂缝识别实验,结果表明,所提方法的定位精度为90.6%,判别精度为83.1%,与其他方法相比精度更高,且定位识别效率和准确率高,可用于结构健康监测. 展开更多
关键词 可视化分析 人机交互 眼动追踪 智能识别 混凝土裂缝缺陷 特征提取 深度学习
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融合膨胀卷积与ECA的钢材缺陷检测算法 被引量:1
19
作者 曹义亲 曹鑫晨 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3312-3319,共8页
针对带钢材料表面缺陷检测中感受野受限导致目标漏检率高的问题,基于YoloX-s模型提出一种膨胀卷积与注意力机制融合的目标检测算法。在Backbone部分采用SPPF结构替换SPP结构,在Neck部分引入混合膨胀卷积模块用以增大检测的感受野,嵌入... 针对带钢材料表面缺陷检测中感受野受限导致目标漏检率高的问题,基于YoloX-s模型提出一种膨胀卷积与注意力机制融合的目标检测算法。在Backbone部分采用SPPF结构替换SPP结构,在Neck部分引入混合膨胀卷积模块用以增大检测的感受野,嵌入注意力机制ECA-net模块,保留特征图更多的通道信息,减少漏检率。后处理阶段采用CIoU损失函数,提高模型召回率。实验结果表明,改进算法在NEU-DET数据集上的mAP达到80.8%,较原模型提高4.6%,检测速度达到160 f/s,在带钢材料表面缺陷检测中具有一定的使用价值。 展开更多
关键词 带钢材料 缺陷检测 空间金字塔池化改进 膨胀卷积 注意力机制模块 损失函数 东北大学热轧带钢表面缺陷数据集
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联合场景理解与多尺度特征融合的人群计数方法
20
作者 余鹰 余家茂 +2 位作者 钱进 韩星 朱锋 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2673-2681,共9页
基于卷积神经网络(CNNs)的人群计数方法善于捕获目标多尺度信息,但建模全局上下文信息的能力相对不足,因此在复杂场景下的计数效果不佳.与此同时,基于ViT的人群计数方法虽然能够更好地建模全局上下文信息,但却难以充分地提取目标多尺度... 基于卷积神经网络(CNNs)的人群计数方法善于捕获目标多尺度信息,但建模全局上下文信息的能力相对不足,因此在复杂场景下的计数效果不佳.与此同时,基于ViT的人群计数方法虽然能够更好地建模全局上下文信息,但却难以充分地提取目标多尺度信息.为了解决这个问题,提出一种联合场景理解与多尺度特征融合的人群计数模型STCount.该模型首先采用Swin Transformer作为骨干网络,利用其内置的滑动窗口自注意力机制有效地建模长程依赖关系并降低计算开销,同时其分层式的网络结构也适合于提取多尺度信息.然后,引入多尺度感知模块(MSAM)和多层次特征融合模块(MFFM),以更好地应对人群计数中的目标尺度差异和场景复杂问题.MSAM采用多组膨胀卷积,以捕获更丰富的多尺度信息,从而解决目标尺度差异问题.而MFFM则致力于融合网络的深层语义信息和浅层细节信息,以对抗复杂场景的干扰.在4个公开数据集上,对STCount模型进行了详细的实验分析,实验结果表明,相较于现有算法,STCount模型在准确性和鲁棒性方面均取得了显著的进展,展示了其在实际应用中的重要价值. 展开更多
关键词 人群计数 Swin Transformer 多尺度感知 特征融合
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