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基于时空注意力的3D人体姿态估计网络设计
1
作者 易见兵 张裕贤 +3 位作者 曹锋 李俊 彭鑫 陈鑫 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期130-144,共15页
在3D人体姿态估计中,遮挡会导致人体关节点提取不准确,针对该问题,本文提出一种结合时空注意力和通道注意力的3D人体姿态估计算法。首先,提出一种特征筛选模块,该模块通过引入位置嵌入模块,以进一步捕获人体关节点的特征信息;其次,提出... 在3D人体姿态估计中,遮挡会导致人体关节点提取不准确,针对该问题,本文提出一种结合时空注意力和通道注意力的3D人体姿态估计算法。首先,提出一种特征筛选模块,该模块通过引入位置嵌入模块,以进一步捕获人体关节点的特征信息;其次,提出一种移动视觉Transformer时间注意力模块,该模块通过引入SiLU激活函数,以获取更多姿态特征细节;最后,提出一种通道注意力模块,该模块通过引入并行分支处理架构及增加归一化层,以调整输出通道的特征权重,达到算法对人体姿态特征的关注和弱化其背景特征的目的。在Human3.6M数据集上进行实验,相较于基准模型Strided Transformer,将级联金字塔网络提取的2D关节点作为输入时,每关节位置误差的平均值和进行普罗克鲁斯对齐后的每关节位置误差的平均值分别下降2.5%和2.3%;将Human3.6M数据集标注的2D关节点作为输入时,每关节位置误差的平均值下降6.7%。实验结果表明,本文提出的算法准确性较高。 展开更多
关键词 3D人体姿态估计 遮挡 时空注意力 通道注意力 TRANSFORMER
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改进粒子群算法的无人机B样条曲线路径规划
2
作者 杨火根 王艳 骆伟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期8-15,共8页
针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行... 针对粒子群算法在无人机路径规划中易陷入局部最优解,且在离散路径点光滑处理后对避障考虑不足的问题,提出一种基于改进粒子群算法的无人机三维B样条曲线路径规划方法。首先,综合考虑无人机路径长度、安全避障、飞行高度及平稳性等飞行性能要求,利用B样条曲线的几何性质构建路径规划模型;其次,采用改进的粒子群算法对模型进行求解,算法改进主要通过优化粒子初始化策略、惯性权重因子和学习因子更新策略、增加粒子扰动策略来实现;最后,在CEC2017标准测试函数集上进行测试。结果表明:改进的粒子群算法在对比算法中表现出更强的寻优能力,稳定性也更好。两个场景的仿真结果表明:所规划的路径代价可减少2%,稳定性可提高65%,路径安全避障且C 2连续,能满足无人机飞行综合性能要求。 展开更多
关键词 无人机 B样条曲线 路径规划 避障 改进粒子群算法
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基于动态渐进融合的无人机海上救援目标检测算法 被引量：2
3
作者 黄绿娥 于晓伟 +1 位作者 鄢化彪 毛玉婷 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期334-348,共15页
无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)目标检测在海上救援任务中发挥着重要作用。然而,由于无人机空中拍摄的视角和高度多变,检测目标存在多尺度变化。此外,阳光照射海面产生的耀斑会造成误检现象。基于上述问题,为满足无人机实时目标... 无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)目标检测在海上救援任务中发挥着重要作用。然而,由于无人机空中拍摄的视角和高度多变,检测目标存在多尺度变化。此外,阳光照射海面产生的耀斑会造成误检现象。基于上述问题,为满足无人机实时目标检测的算法轻量化需求,本文以YOLOv8n为基准网络,提出一种基于动态渐进融合的轻量级无人机海上救援目标检测算法(Dynamic progressive fusion YOLO,DPF⁃YOLO)。首先,提出轻量级冗余信息提取模块(Redundant information extraction module,RIEM),通过减少特征图中的冗余信息,突出关键特征,避免耀斑误检问题。其次,提出动态多尺度特征提取模块(Dynamic multi⁃scale feature extraction module,DMFEM),通过动态调整感受野大小以适应不同尺度的目标,增强多尺度特征表达能力。最后,结合DMFEM模块提出动态渐进融合网络(Dynamic progressive fusion network,DPFNet),通过渐进式融合结构,减少非相邻层间不同尺度目标的语义差异,增强多尺度特征融合效果。DPF⁃YOLO设计为P2、P3和P4检测层结构以适应海上救援任务中不同尺度的目标,丰富多尺度信息,增强对小目标的特征提取。在SeaDronesSee v2数据集上的实验结果表明,DPF⁃YOLO以仅1.19M的参数量实现了mAP0.5=72.2%的检测精度,较基准网络YOLOv8n参数量降低60.5%,召回率提升12.4%,精度提升8.2%。在VisDrone数据集上的泛化性实验结果表明,DPF⁃YOLO具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 目标检测 无人机海上救援 多尺度 渐进融合 轻量化模型
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基于DID-AugGAN的小样本缺陷图像生成与数据增强算法
4
作者 黄绿娥 邓亚峰 +1 位作者 鄢化彪 肖文祥 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第5期1306-1321,共16页
针对小样本条件下生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)生成缺陷图像质量低、不真实且多样性差的问题,提出一种缺陷图像生成算法(Defect image data augmentation GAN,DID-AugGAN),旨在实现小样本缺陷图像的数据增强。为... 针对小样本条件下生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)生成缺陷图像质量低、不真实且多样性差的问题,提出一种缺陷图像生成算法(Defect image data augmentation GAN,DID-AugGAN),旨在实现小样本缺陷图像的数据增强。为解决传统卷积在有限数据集中难以有效学习图像中非刚性特征的问题,设计可学习偏移卷积,以提高模型对图像语义信息的学习能力;为避免关键缺陷特征丢失,提升局部特征之间的关联性,设计多尺度坐标注意力模块,重点关注缺陷位置信息;为提高网络对输入图像局部信息的判别能力,重新设计判别器网络架构,使其从传统的单一前馈网络转变为包含对称编码与解码路径的UNet-like结构;将DID-AugGAN与原算法在Rail-4c轨道扣件缺陷数据集上进行对比实验,并利用分类网络MobileNetV3进行验证。实验结果表明,改进后的方法显著提高了IS(Inception score),有效降低了FID(Fréchet inception distance)和LPIPS(Learned perceptual image patch similarity)指标,并且MobileNetV3分类准确率和F1分数也得到提高。该算法能稳定生成高质量的缺陷图像,有效扩充缺陷数据样本,满足下游任务需求。 展开更多
关键词 小样本学习 生成对抗网络 可学习偏移卷积 多尺度坐标注意力 UNet-like
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采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络 被引量：1
5
作者 易见兵 万建辉 +2 位作者 曹锋 李俊 陈鑫 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第18期2846-2860,共15页
结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干... 结直肠息肉分割能有效辅助医生筛查大肠腺瘤,但息肉分割存在噪声较多、边界区分度不够等问题。针对以上问题,本文设计了一种采用级联策略融合边界特征的多尺度息肉分割网络。首先,本文提出了一种改进的通道分组空间增强模块,以增强骨干网络提取的图像特征,从而提高通道和空间位置的相关性。其次,考虑到边界区分度不够,设计了一个级联特征融合网络,以更好地保留边界信息并提高边界区分度,从而提高分割精度。最后,引入了一种双分支混合上采样模块来获取更多的特征细节信息,以实现特征的互补以及捕获更完整有效的特征。在CVC-ClinicDB和Kvasir数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.944,0.920,平均交并比分别为0.900,0.869;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.922,0.912,平均交并比分别为0.880,0.861。在ETIS-LaribPolypDB,CVC-300和CVC-ColonDB数据集上进行测试,本文算法的平均Dice系数分别为0.776,0.915,0.782;而M2SNet算法的平均Dice系数分别为0.749,0.903,0.758。实验结果表明本文算法的分割精度较高,泛化能力较强。 展开更多
关键词 多尺度息肉分割 通道分组空间增强 边界特征增强 级联特征融合 双分支上采样
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重叠分数与匹配矩阵驱动的部分重叠点云配准网络设计
6
作者 易见兵 陈鑫 +2 位作者 曹锋 杨书新 王敬永 《光学精密工程》 CSCD 北大核心 2024年第22期3366-3382,共17页
现有部分重叠点云配准算法在重叠边界区域的感知以及非重叠点的去除上存在不足,限制了部分重叠点云配准算法性能的进一步提高。针对以上问题,本文设计了一种基于两阶段的重叠分数与匹配矩阵驱动的部分重叠点云配准网络。首先在位姿估计... 现有部分重叠点云配准算法在重叠边界区域的感知以及非重叠点的去除上存在不足,限制了部分重叠点云配准算法性能的进一步提高。针对以上问题,本文设计了一种基于两阶段的重叠分数与匹配矩阵驱动的部分重叠点云配准网络。首先在位姿估计模块采用邻域一致特征作为输入来估计初始位姿,以提高初始对齐准确度;接着设计一种通道空间感知Transformer模块来感知两点云重叠区域,以保持对重叠边界区域的精确感知;然后提出一种基于Transformer的特征编码器来编码初始对齐后点云的特征,以挖掘特征图全局和显著通道特征;最后采用离群点去除方法将余弦相似度矩阵转换为匹配矩阵,以去除非重叠点并正确匹配点间对应关系。本文算法在ModelNet40,ShapeNetCore. v2和Stanford Bunny数据集上进行了验证,在ModelNet40数据集上,相对次优算法GeoTransformer,本文算法的平均各向同性误差MIE(R)和平均绝对误差MAE(R)分别下降12.79%和9.78%;在ShapeNetCore. v2数据集上,相对次优算法MGFPCR,本文算法的均方根误差RMSE(R)和平均绝对误差MAE(R)分别下降42.00%和61.66%;在Stanford Bunny数据集上,相比次优算法ROPNet,本文算法的均方根误差RMSE(R)和平均绝对误差MAE(R)分别下降25.53%和5.58%。实验结果表明,本文算法在泛化性能和抗噪性能上相比其他算法均有较好表现。 展开更多
关键词 图像处理 点云配准 重叠分数预测 通道空间感知 松弛变量
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基于改进YOLOv7-tiny的高效轻量遥感图像目标检测方法 被引量：9
7
作者 邝先验 程福军 +1 位作者 吴翠琴 雷卉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期22-33,共12页
针对现有遥感图像目标检测方法在受资源限制的小型设备中检测精度不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7-tiny算法的高效轻量遥感图像目标检测方法。首先,针对遥感图像小目标分布密集问题,设计了一种低跨度的上下文解耦检测头模块,通过融... 针对现有遥感图像目标检测方法在受资源限制的小型设备中检测精度不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7-tiny算法的高效轻量遥感图像目标检测方法。首先,针对遥感图像小目标分布密集问题,设计了一种低跨度的上下文解耦检测头模块,通过融合深层和浅层特征分别实现目标检测的分类和回归任务,有效解决了遥感图像小目标漏检和误检的问题。同时,针对遥感图像目标多尺度问题,设计了一种并行级联注意力机制,通过并行三分支网络与空间注意力模块相结合,增强了网络对多尺度目标特征的提取能力。此外,引入Focal-EIoU损失函数,提高模型泛化能力。对模型进行了对比实验、消融实验、部署实验和泛化实验,结果表明,在DIOR-5s和NWPU VHR-10数据集上的检测精度分别达到了85.4%、90.6%,相较原模型分别提高了2.6%、1.7%。且模型大小仅为19.1 MB,检测速度为64.1 fps,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 YOLO 低跨度上下文解耦 并行级联注意力
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融合特征交互和点匹配增强的无监督点云配准算法
8
作者 易见兵 熊文武 +1 位作者 彭鑫 吴欣 《光学精密工程》 2025年第20期3281-3298,共18页
为了解决点云配准过程中因异常点干扰、部分点重叠及非对应相似点等因素导致点云间部分点对误匹配问题,本文设计了一种融合特征交互和点匹配增强的无监督点云配准算法。首先,设计了一种特征融合模块,将提取的源点云和目标点云特征信息... 为了解决点云配准过程中因异常点干扰、部分点重叠及非对应相似点等因素导致点云间部分点对误匹配问题,本文设计了一种融合特征交互和点匹配增强的无监督点云配准算法。首先,设计了一种特征融合模块,将提取的源点云和目标点云特征信息进行交互,并将该交互特征与其对应位置的上一层提取特征进行融合,以增强特征表达能力。其次,提出了一种图卷积-Transformer融合模块,利用图卷积提取局部几何信息且通过Transformer的自注意力机制获取全局上下文信息,同时引入交叉注意力机制实现点云间特征交互融合。最后,引入了一种点匹配增强模块,利用源点云和目标点云的点特征欧式距离及点的邻域特征相似性来匹配点间对应关系。本文算法在ModelNet40(含噪声),7Scenes,ICL-NUIM,KITTI和ScanObjectNN数据集上进行了验证,实验结果表明,相较于IFNet算法,本文算法在均方根误差RMSE(R)上分别下降31.93%,23.72%,19.76%,10.53%和21.05%,充分验证了所提算法在配准精度和鲁棒性方面的优势。综上所述,本文算法在配准精度、泛化能力与抗噪性方面表现优异,展现出良好应用潜力。 展开更多
关键词 点云配准 特征交互 交叉注意力 点匹配增强 无监督
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融合动态通道剪枝的轻量级CT图像肺结节检测网络设计
9
作者 易见兵 胡雅怡 +3 位作者 曹锋 李俊 彭鑫 陈鑫 《广西师范大学学报(自然科学版)》 2025年第6期92-106,共15页
肺癌是全球致死率最高的肿瘤疾病,而肺结节是早期肺癌的主要表现,现有算法在检测小目标肺结节时存在漏检、误检且模型复杂度高等问题。针对以上问题,本文提出一种基于通道掩码和动态通道剪枝的肺结节检测算法。首先,利用跨层连接将浅层... 肺癌是全球致死率最高的肿瘤疾病,而肺结节是早期肺癌的主要表现,现有算法在检测小目标肺结节时存在漏检、误检且模型复杂度高等问题。针对以上问题,本文提出一种基于通道掩码和动态通道剪枝的肺结节检测算法。首先,利用跨层连接将浅层特征与深层特征进行融合,并且精简路径聚合网络,减少模型参数量的同时获得更丰富的特征。其次,在残差连接中引入SE通道注意力机制,通过自适应调整每个通道的权重,聚焦肺结节中的关键信息,以提高算法对肺结节的检测能力。最后,利用通道掩码对网络进行动态通道剪枝,使网络能够完整保留模块中的跳跃连接,以增强模型的特征表达能力。在LUNA16数据集上,本文算法比YOLOv8n模型权重小0.3 MiB,且召回率和mAP@0.5分别提升2.0和1.7个百分点。在Lung-PET-CT-Dx数据集上,本文算法比YOLOv8n模型权重小0.9 MiB,且召回率和mAP@0.5分别提升0.8和0.4个百分点。实验结果表明,本文模型具有较高的肺结节检测精度且参数量较少。 展开更多
关键词 肺结节检测 通道掩码 动态通道剪枝 跨层特征融合 通道注意力
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