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基于改进YOLOv8的轨道小尺度异物入侵算法研究
1
作者 冯庆胜 付明雨 +2 位作者 姚泽圆 刘杨 梁天添 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期174-179,共6页
针对当前列车轨道障碍物检测方法存在的小目标检测精度低、模型过大且部署成本高等问题,文中提出一种改进的YOLOv8-SGFE轨道侵限物检测模型。首先,为了减少网络的计算量,在小目标检测模块SPD-Conv的基础上,设计了一个SGConv模块,并用其... 针对当前列车轨道障碍物检测方法存在的小目标检测精度低、模型过大且部署成本高等问题,文中提出一种改进的YOLOv8-SGFE轨道侵限物检测模型。首先,为了减少网络的计算量,在小目标检测模块SPD-Conv的基础上,设计了一个SGConv模块,并用其替换YOLOv8主干层中的普通卷积层;其次,为了增强模型的感知能力,将高效多尺度注意力EMA与C2f-Faster模块相结合,构成C2f-Faster-EMA模块,并用其替换YOLOv8中的C2f模块;最后,将改进后的YOLOv8-SGFE模型应用于自制的铁路轨道侵限物数据集。与YOLOv8模型相比,文中模型参数量下降36.04%,FLOPs由28.7×10^(9)减少到19×10^(9),在模型计算量大幅降低的情况下,mAP提高2.5%。实验结果表明,所提算法具有更高的检测精度,模型参数量及计算负载更小,不仅适用于复杂环境下的轨道障碍物检测,同时更易于部署到移动端设备中。 展开更多
关键词 轨道异物入侵 小目标检测 部分卷积 高效多尺度注意力 YOLOv8 轻量化
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双路注意力机制行人重识别方法
2
作者 张媛媛 宋存利 张雪松 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第5期877-886,共10页
为解决目前Re-ID方法中对非显著可辨别特征关注不足,以及提取的行人关键特征表达不充分的问题,提出一种基于双路注意力机制特征提取网络,由双路注意力主干网络和增强注意特征融合模块组成.其中,双路注意力网络使模型关注到不同显著程度... 为解决目前Re-ID方法中对非显著可辨别特征关注不足,以及提取的行人关键特征表达不充分的问题,提出一种基于双路注意力机制特征提取网络,由双路注意力主干网络和增强注意特征融合模块组成.其中,双路注意力网络使模型关注到不同显著程度的有效特征区域,可分别用于挖掘显著和潜在非显著可辨别特征,强调潜在关键特征的重要性;增强注意特征融合模块用于完成特征信息互补,同时采用反事实干预强化习得注意力特征图的质量和有效性,从而得到更具有判别性的最终特征表示.在Market1501, DukeMTMC-reID和MSMT17数据集上进行了广泛实验,结果表明, mAP值分别达到了89.3%, 80.0%, 58.4%;Rank-1值分别达到了95.7%, 89.8%, 80.7%,充分证明了该方法的优越性. 展开更多
关键词 Re-ID 深度学习 注意力 非显著特征 反事实干预
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星型区块链架构的TKM分片算法 被引量：2
3
作者 徐克圣 谢诏驰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期683-687,共5页
区块链系统的通量严重不足,而解决此问题最有效的一类方案是并行化处理,并行化方案主要为星型架构,当前星型架构对系统中节点的分片方式多为账户随机分片,这种分片方式的系统通量仍然不足。针对此问题,提出了一种基于星型结构的TKM分片... 区块链系统的通量严重不足,而解决此问题最有效的一类方案是并行化处理,并行化方案主要为星型架构,当前星型架构对系统中节点的分片方式多为账户随机分片,这种分片方式的系统通量仍然不足。针对此问题,提出了一种基于星型结构的TKM分片算法,该算法将原始K-means聚类算法进行改进,并运用在节点分片上。TKM分片算法将聚类算法与区块链的网络分片技术相结合,使节点根据地理位置进行分片,极大提高邻近节点发生的交易为片内交易的概率,从而提高系统通量,同时在原始算法的基础上引入了时间戳,减少了恶意节点的攻击。仿真实验表明该算法与传统的随机分片算法相比,最大系统通量提高了20%。根据上述通量模型,通过实验得出基于TKM算法的星型区块链系统的最优分片数量。 展开更多
关键词 区块链 星型架构 分片算法 聚类算法 通量
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面向工业物联网的区块链高效拜占庭容错共识算法 被引量：2
4
作者 李凤岐 宋晴晴 +4 位作者 徐辉 杜学峰 高嘉隆 佟宁 王德广 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期165-177,共13页
鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和... 鉴于工业物联网多样性终端存在作恶风险,为满足共识过程中对高效率和安全可容错的需求,提出了基于信誉积分与双层动态的实用拜占庭容错(CD-PBFT)高效共识算法。信誉积分模型确保良好节点参与共识,移除故障节点;双层架构实现交易验证和读写操作的并行;自适应主节点算法随机选取信誉值高节点作为主节点并确保其安全性。实验结果表明,CD-PBFT在保持安全性与活性的基础上,相较于PBFT,网络交易时延平均降低34.8%,吞吐量平均提高25.2%,实现了对效率与安全容错性的双重要求。 展开更多
关键词 工业物联网 信誉积分模型 双层动态 实用拜占庭容错 共识算法
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考虑执行器性能约束的高速列车容错跟踪控制 被引量：2
5
作者 徐传芳 谷晓琳 王龙达 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期545-552,共8页
针对高速列车受到执行器故障、输出幅值和变化率饱和等执行器性能约束,模型参数不确定性,以及附加阻力干扰等影响下的跟踪控制问题,设计了一种鲁棒容错跟踪控制算法。首先,基于双曲正切函数构造的辅助系统,构建了高速列车的增广速度跟... 针对高速列车受到执行器故障、输出幅值和变化率饱和等执行器性能约束,模型参数不确定性,以及附加阻力干扰等影响下的跟踪控制问题,设计了一种鲁棒容错跟踪控制算法。首先,基于双曲正切函数构造的辅助系统,构建了高速列车的增广速度跟踪控制模型;其次,为避免控制器中出现虚拟控制信号的一阶导数,采用动态面方法并结合自适应控制技术,设计了高速列车的容错跟踪控制器,基于Lyapunov函数对控制器的稳定性进行了分析;最后,对设计的容错跟踪控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,控制输入及其变化率均满足所设置饱和约束的要求;列车运行中的暂态速度和位移跟踪误差分别在0.016 m/s和0.003 m范围内,从而验证了所设计控制器的良好容错跟踪性能。 展开更多
关键词 容错跟踪控制 自适应动态面控制 幅值和变化率饱和 执行器故障 高速列车
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一种基于活动轮廓模型的PET-CT肺肿瘤分割方法 被引量：1
6
作者 宗静静 邱天爽 朱广文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3496-3504,共9页
针对PET-CT肺肿瘤分割中存在的没有充分将医生临床经验融入到算法设计的问题,该文利用PET高斯分布先验,结合区域可伸缩拟合(RSF)模型和最大似然比分类(MLC)准则,提出一种基于变分水平集的混合活动轮廓模型RSF;L。进一步,借鉴人工勾画肺... 针对PET-CT肺肿瘤分割中存在的没有充分将医生临床经验融入到算法设计的问题,该文利用PET高斯分布先验,结合区域可伸缩拟合(RSF)模型和最大似然比分类(MLC)准则,提出一种基于变分水平集的混合活动轮廓模型RSF;L。进一步,借鉴人工勾画肺肿瘤过程中融合图像的重要价值,提出了基于RSF;L的PET-CT肺肿瘤融合图像分割方法。实验表明,所提出方法较好地实现了有代表性的非小细胞肺肿瘤(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)的精确分割,主客观结果优于对比方法,可为临床提供有效的计算机辅助分割结果。 展开更多
关键词 活动轮廓模型 肺肿瘤分割 变分水平集 最大似然比分类
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基于时延补偿的高速列车无线网络多幂次滑模控制策略
7
作者 刘洋 窦顺坤 张丽艳 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期162-171,共10页
无线网络时延的存在是制约高速列车无线通信网络发展的关键问题。通过搭建无线网络控制半实物试验平台获取时延样本,针对无线时延序列复杂度高的特点,提出互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CE... 无线网络时延的存在是制约高速列车无线通信网络发展的关键问题。通过搭建无线网络控制半实物试验平台获取时延样本,针对无线时延序列复杂度高的特点,提出互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的处理方法,并引入样本熵降低运算量,最终通过混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)模型,完成时延预测;以高速列车牵引制动模块为被控对象,设计基于多幂次趋近律的滑模控制器进行时延补偿,采用混沌粒子群算法对控制器参数进行智能寻优,将ITAE指标(Integrated Time and Absolute Error)改进为ITAE*作为适应度函数,以减小跟踪误差,提高响应速度。结果表明:经CEEMD分解后最大分量样本熵由原来的2.7以上降至2.0以下,采用SVD对最大样本熵的本征模函数(Intrinsic Mode Function1,IMF1)分量进行二次处理后,其样本熵降至1.5以下,有效降低了预测难度;改进后的时延预测均方误差(Mean Square Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和平均绝对百分误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别降至0.139 6,0.296 4和0.008 3,预测精度有所提高;对于较长时延,进行时延补偿控制后其ITAE*指标仅为补偿前的0.136%,速度跟踪累计绝对误差为补偿前的0.696%,高速列车运行状态改变时速度跟踪曲线无明显抖振现象,同时当高速列车遇到扰动时速度跟踪曲线可快速回归平稳状态。研究成果可为高速列车引入无线网络控制提供一种新的方法。 展开更多
关键词 高速列车无线通信网络 互补集合经验模态分解 粒子群算法 滑模控制 时延补偿
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高灵敏纸基无湿敏材料电容式湿度传感器 被引量：7
8
作者 程子豪 宋智 +1 位作者 夏雨人 薛严冰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2022年第6期18-22,共5页
为了拓宽湿度传感器的应用范围,兼顾其可穿戴、低成本、高灵敏度等优点,提出了一种电容式纸基无湿敏材料湿度传感器。以叉指电极(interdigital electrode,IDE)为基本结构,利用有限元仿真软件COMSOL Multipysics仿真研究了IDE指数对传感... 为了拓宽湿度传感器的应用范围,兼顾其可穿戴、低成本、高灵敏度等优点,提出了一种电容式纸基无湿敏材料湿度传感器。以叉指电极(interdigital electrode,IDE)为基本结构,利用有限元仿真软件COMSOL Multipysics仿真研究了IDE指数对传感器性能的影响,得到具有良好湿敏特性的传感器结构。利用丝网印刷工艺制作电容式纸基湿度传感器,进行湿敏特性测试,系统研究了纸基类型、工作频率对传感器性能的影响,验证了其工艺一致性、重复性和长期稳定性。实验结果表明:以柯达相纸为基底的20指IDE传感器在1 V/200 Hz的测试电压下具有高达7379%的灵敏度、响应/恢复时间为108 s/131 s,表现出良好的重复性和长期稳定性。 展开更多
关键词 电容式湿度传感器 有限元仿真 纸基底 叉指电极 无湿敏材料 湿敏特性
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基于奇异谱分析与LSSVM算法的列车无线网络控制时延预测方法 被引量：7
9
作者 窦顺坤 李常贤 张丽艳 《电子测量技术》 北大核心 2023年第1期127-133,共7页
无线网络控制是推进高速列车智能化的有利因素,无线网络时延作为一种典型的时间序列,存在随机性强、波动性大等问题导致预测难度大,针对这些问题提出了一种奇异谱分析-改进粒子群优化LSSVM的无线网络时延预测模型。首先将获取到的时延... 无线网络控制是推进高速列车智能化的有利因素,无线网络时延作为一种典型的时间序列,存在随机性强、波动性大等问题导致预测难度大,针对这些问题提出了一种奇异谱分析-改进粒子群优化LSSVM的无线网络时延预测模型。首先将获取到的时延序列通过Cao方法确定窗口长度,再将时延序列通过奇异谱分析得到一系列子序列,将各子序列采用混沌粒子群优化后的LSSVM模型进行预测,最后将所有子序列预测值进行叠加得到最终预测结果,仿真结果表明,该模型MAPE、MSE及MAE相比小波分解模型分别降低了2.8%、1.055、0.44;相比EMD分解模型分别降低了7.4%、3.377、1.118;相比CEEMD分解模型分别降低了6.2%、2.568、0.974,精度明显高于其他模型。 展开更多
关键词 无线网络时延 奇异谱分析 混沌粒子群 LSSVM
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轻量化的YOLOv4目标检测算法 被引量：19
10
作者 张宝朋 康谦泽 +2 位作者 李佳萌 郭俊宇 陈少华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期206-214,共9页
YOLOv4目标检测算法主干网络庞大且参数量和计算量过多,难以部署在算力和存储资源有限的移动端嵌入式设备上。提出一种改进的YOLOv4目标检测算法,使用轻量化的ShuffleNet V2网络作为主干特征提取网络,更换模型激活函数及扩大卷积核,同时... YOLOv4目标检测算法主干网络庞大且参数量和计算量过多,难以部署在算力和存储资源有限的移动端嵌入式设备上。提出一种改进的YOLOv4目标检测算法,使用轻量化的ShuffleNet V2网络作为主干特征提取网络,更换模型激活函数及扩大卷积核,同时将YOLOv4网络中的普通卷积替换为深度可分离卷积,降低算法参数量、计算量和模型占用空间。在ShuffleNet V2网络结构的改进过程中分析并剪裁其基本组件,利用2个3×3卷积核级联的方式增强网络感受野,并使用Mish激活函数进一步提升网络检测精度和模型推理速度。在GPU平台和VisDrone 2020数据集上的实验结果表明,与YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在牺牲1.8个百分点的检测精度情况下,提高了27%的检测速度,压缩了23.7%的模型容量,并且能够充分发挥ZYNQ平台并行高速数据处理及低功耗的优势。 展开更多
关键词 YOLOv4目标检测 ShuffleNet V2网络模型 卷积运算 轻量化网络 ZYNQ平台
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