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基于UWB二维信道状态信息的室内人员摔倒检测方法
1
作者 王萍 高娇娇 +2 位作者 张振亚 殷涛 王文凯 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期155-159,共5页
针对现有摔倒检测方法存在的隐私保护度不够、准确率不高及可穿戴要求高等问题,提出一种基于超宽带(UWB)雷达和深度学习的摔倒检测方法。该方法使用一种商用UWB雷达信号采集板采集2D信道状态信息(CSI)数据。经小波去噪后,通过深度神经网... 针对现有摔倒检测方法存在的隐私保护度不够、准确率不高及可穿戴要求高等问题,提出一种基于超宽带(UWB)雷达和深度学习的摔倒检测方法。该方法使用一种商用UWB雷达信号采集板采集2D信道状态信息(CSI)数据。经小波去噪后,通过深度神经网络(DNN)模型进行人员摔倒检测。其中,2D CSI数据由快时间和慢时间2个维度构成,所构造的深度神经网络模型由卷积神经网络(CNN)、长短记忆(LSTM)网络及全连接神经网络(FCN)三部分组成。最后,在高校科研实验室环境下,开展了实测实验以验证方法性能。结果表明:使用UWB2D CSI数据对室内人员摔倒检测具有较好检测性能,检测准确率可达97%;通过实验探讨了2D CSI窗口步长和设备安装位置对方法性能的影响。 展开更多
关键词 摔倒检测 超宽带雷达 二维信道状态信息 深度神经网络
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融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型
2
作者 姚静 吕腾 《电子测量技术》 北大核心 2024年第1期9-16,共8页
由于知识图谱包含了丰富的项目属性及其关联信息,因此在推荐系统中引入知识图谱能在一定程度上解决数据稀疏和冷启动问题。如基于传播的推荐系统就利用了知识图谱的图结构学习用户及项目表示等相关特征。但在传播过程中,往往忽略了实体... 由于知识图谱包含了丰富的项目属性及其关联信息,因此在推荐系统中引入知识图谱能在一定程度上解决数据稀疏和冷启动问题。如基于传播的推荐系统就利用了知识图谱的图结构学习用户及项目表示等相关特征。但在传播过程中,往往忽略了实体与关系之间的交互信息对特征表示的贡献,由此提出一种融合实体与关系交互信息的知识感知推荐模型。首先,将协同信息和知识关联整合,采用异构传播方式传播并扩展用户和项目的表示。其次,在传播过程中用注意力机制强化实体与关系之间的交互信息,增强语义关联,保证用户和项目基于知识的高阶交互的有效性。然后采用知识感知注意力机制来区分每层中实体邻居的重要性,更精确地生成用户和项目的表示。最后通过聚合器将多个表示结合得到用户和项目的最终表示,从而预测用户与项目进行交互的概率。通过添加KL散度损失函数对模型进行优化,以对齐模型的预测分布和真实分布之间的差异。在Last.FM、Book-Crossing和MovieLens-20M 3个数据集上进行的实验结果表明该模型在CTR预测性能中比其他基线模型有较大提升。 展开更多
关键词 推荐系统 知识图谱 交互信息 注意力机制
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基于PSO优化与非对称信息扩散的海表温度插值算法
3
作者 王敏 石明航 +3 位作者 洪梅 谷文杰 黎永顺 郭晓峰 《浙江海洋大学学报(自然科学版)》 2024年第6期496-503,共8页
针对如何利用稀疏样本填补数据缺失造成的空白问题,根据信息扩散理论,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与非对称信息扩散相结合的插值算法。在信息扩散插值的基础上,对经验窗宽进行优化并与非对称扩散... 针对如何利用稀疏样本填补数据缺失造成的空白问题,根据信息扩散理论,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)与非对称信息扩散相结合的插值算法。在信息扩散插值的基础上,对经验窗宽进行优化并与非对称扩散函数结合,解决了信息扩散插值法对非正态资料插值不精准的问题。以西北太平洋2019年的月均海表温度作为研究对象,选取不同样本容量的海表温度作为已知数据,分别采用克里金插值、正态信息扩散、非对称信息扩散、PSO与非对称信息扩散结合4种算法进行插值试验。结果表明,在已知样本容量为30的情况下,对4个月份的插值误差取平均值,可知所提出算法的均方根误差为0.979,平均绝对误差为0.623,在4种方法中误差最小;在样本容量为100的情况下,所提出算法的均方根误差为0.735,平均绝对误差为0.430,同样为最小误差。故提出的插值算法相较于其他插值方法,在样本稀疏情况下取得了更好的效果,可为海表温度以及其他类似稀疏样本提供切实有效的技术基础。 展开更多
关键词 稀疏样本 正态信息扩散 海表温度 克里金插值 PSO优化算法 非对称信息扩散
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具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法及红外图像分割应用
4
作者 张云 吴强 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期270-279,共10页
传统图像分割方法处理电力设备红外图像分割问题时存在精度低、诊断效率差的不足。提出一种具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法IGOA,并结合Cross熵应用于电力设备红外图像分割。为了提升标准蚱蜢优化算法GOA的寻优精度和寻优速... 传统图像分割方法处理电力设备红外图像分割问题时存在精度低、诊断效率差的不足。提出一种具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法IGOA,并结合Cross熵应用于电力设备红外图像分割。为了提升标准蚱蜢优化算法GOA的寻优精度和寻优速率,利用佳点集、伪对立学习、配对自学习及邻域搜索策略对GOA的全局寻优能力进行改进。然后以Cross熵作为评估标准,构建红外图像分割模型IGOA-Cross。利用四种常规电力设备红外图像进行实验分析,结果表明:与对比模型相比,该分割模型误分率更低,峰值信噪比和结构相似度更高,能够处理背景非均匀、噪声较大的红外图像分割,分割效率和精度都有提升。 展开更多
关键词 红外图像分割 邻域搜索 伪对立学习 蚱蜢优化算法 电力设备
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基于改进YOLOv8算法的鱼眼图像下行人检测 被引量：3
5
作者 朱玉敏 孙光灵 缪飞 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期443-453,共11页
针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题,提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数,设计了ProbIoU-r算法,利用缩放因子调整角度差异对损失的影响,增强模型在梯度... 针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题,提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数,设计了ProbIoU-r算法,利用缩放因子调整角度差异对损失的影响,增强模型在梯度计算中对边界框角度偏移的关注,解决了原始IoU在旋转目标检测定位不精确、边界框拟合效果差等问题,使YOLOv8网络模型具有更好感知旋转目标的能力。为提高模型对鱼眼图像失真目标的特征提取能力同时提升检测精度,提出以多尺度卷积和注意力机制为分支的Parnet-gcs模块,通过不同卷积核的DWConv提取不同尺度的特征信息,并结合CA和SA模块以增强模型特征表达能力。实验采用公开的鱼眼图像数据集WEPDTOF,改进后算法相比原始YOLOv8s检测精度mAP0.50:0.95增加了2.3个百分点;相比YOLOv8m算法参数量减少了38.8%,同时精度mAP0.50:0.95也高出0.5个百分点,说明基于YOLOv8s改进后的算法能够更好适用于鱼眼图像下行人检测任务。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 注意力机制 鱼眼图像
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无线传感器网络中基于邻居节点信息的溯源追踪策略 被引量：7
6
作者 章曙光 周学海 +1 位作者 杨峰 徐军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第3期483-487,共5页
在无线传感器网络中,被俘获的恶意节点可以发动虚假数据注入攻击,即不断发布虚假数据耗尽网络资源,为应对此类型攻击需快速追踪定位到攻击节点,提出一种基于邻居节点信息的溯源追踪策略.在本策略中,每个节点保存两跳邻居节点信息,通过... 在无线传感器网络中,被俘获的恶意节点可以发动虚假数据注入攻击,即不断发布虚假数据耗尽网络资源,为应对此类型攻击需快速追踪定位到攻击节点,提出一种基于邻居节点信息的溯源追踪策略.在本策略中,每个节点保存两跳邻居节点信息,通过单向链密钥对发送数据包节点进行认证,避免了恶意节点伪造其他节点身份发送数据,相互通信的两个节点及其共同邻居节点记录接收到的数据包特征信息,当网络中存在虚假数据注入攻击时,因途中转发节点的邻居节点都存储有数据包的特征信息,Sink节点可以依据此类信息逐跳溯源追踪至攻击节点,因为利用了传感器节点的部分存储空间,本方法不需要收集大量攻击数据包便可定位攻击节点,同时,本方法的特性保证了溯源追踪过程不受路由变化的影响,更加健壮.理论分析和实验结果都表明该策略不仅能以较高的效率定位到恶意节点,而且能容忍路由的动态变化且能够应对合谋攻击. 展开更多
关键词 无线传感器网络 单向密钥链 邻居节点信息 溯源追踪
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改进YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法 被引量：3
7
作者 张润梅 潘晨飞 +2 位作者 陈梓华 陈中 袁彬 《光电工程》 北大核心 2025年第3期111-123,共13页
针对复杂背景下焊接缺陷特征不明显、背景信息复杂,导致传统缺陷检测算法在实际应用中精度不佳,特征丢失等问题,本文提出一种改进自YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法(GD-YOLO)。模型首先引进特征提取模块与卷积模块融合,增强模型信息的提... 针对复杂背景下焊接缺陷特征不明显、背景信息复杂,导致传统缺陷检测算法在实际应用中精度不佳,特征丢失等问题,本文提出一种改进自YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法(GD-YOLO)。模型首先引进特征提取模块与卷积模块融合,增强模型信息的提取能力;然后在颈部网络中嵌入Slim-Neck结构并在特征融合阶段引用上采样算子CAFARE,辅助增强模型性能;其次,改进注意力机制模块,使之在不显著增加计算负担的情况下,优化整体性能;最后,改用损失函数Inner-SIoU,解决边界框不匹配的问题。实验结果表明,本文模型mAP0.5检测指标比基线模型高7.8%,参数量和计算量分别减少了0.12M、0.7G。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 YOLOv8 Inner-SIoU
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新型建筑智能化平台节点拓扑匹配算法研究 被引量：5
8
作者 杨亚龙 洪德健 +1 位作者 张睿 刘为 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期310-315,共6页
针对新型建筑智能化平台中空间拓扑与节点拓扑一致性问题,提出了一种拓扑匹配算法.在拓扑匹配过程中,通过提取AutoCAD建筑平面图的B-rep信息,将其表示为以空间单元为节点的属性邻接图.建筑平面图空间拓扑被表示为大图,平台中智能节点交... 针对新型建筑智能化平台中空间拓扑与节点拓扑一致性问题,提出了一种拓扑匹配算法.在拓扑匹配过程中,通过提取AutoCAD建筑平面图的B-rep信息,将其表示为以空间单元为节点的属性邻接图.建筑平面图空间拓扑被表示为大图,平台中智能节点交互形成的拓扑被表示为小图,一致性问题被转化为大图中查询同构小图问题.该算法与传统的子图同构算法相比,首先利用顶点度优化匹配顺序,其次增加顶点的邻域信息作为剪枝条件,对候选集匹配项进行筛选,最后采用非递归-回溯思想对数据节点进行验证,并在真实的数据集上验证了算法的适用性与高效性. 展开更多
关键词 新型建筑智能化平台 AUTOCAD 子图同构 非递归
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基于同步双向A星和灰狼优化的多点巡航规划
9
作者 王敏 石明航 +2 位作者 洪梅 黎永顺 田子康 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期1-7,共7页
针对无人艇多目标点巡航路径规划问题,本文提出了一种基于同步双向A星算法与灰狼优化算法结合的路径规划方法。首先,对传统A星算法进行了改进,通过引入同步双向搜索策略和动态权重调整,减少了路径冗余点和算法计算时间。然后,将巡航路... 针对无人艇多目标点巡航路径规划问题,本文提出了一种基于同步双向A星算法与灰狼优化算法结合的路径规划方法。首先,对传统A星算法进行了改进,通过引入同步双向搜索策略和动态权重调整,减少了路径冗余点和算法计算时间。然后,将巡航路径规划问题转化为经典旅行商问题,并应用改进的灰狼优化算法进行求解,以获得最优巡航路径。实验结果表明,本文提出的方法在路径规划的总距离、转弯次数上,均优于传统方法,能够有效提升无人艇的巡航效率和安全性,为无人艇多目标点巡航任务提供了一种可靠的解决方案。 展开更多
关键词 无人艇 多目标点巡航 A星算法 旅行商问题 灰狼优化算法
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改进RT-DETR的双轮车头盔检测算法 被引量：1
10
作者 孙光灵 王薪博 李艳秋 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期62-73,共12页
针对双轮车头盔检测算法中出现的密集目标,远景小目标等复杂场景下的漏检、误检和检测准确率低的现象,以RT-DETR-r18为基础,提出一种改进的RT-DETR双轮车头盔检测算法。设计了二重跨阶段的多尺度特征融合模块(DcspBlock),将多核初始化模... 针对双轮车头盔检测算法中出现的密集目标,远景小目标等复杂场景下的漏检、误检和检测准确率低的现象,以RT-DETR-r18为基础,提出一种改进的RT-DETR双轮车头盔检测算法。设计了二重跨阶段的多尺度特征融合模块(DcspBlock),将多核初始化模块(PKIBlock)融入到跨阶段模块中,在降低模型参数量的同时,有效增强了网络对远近场景中不同尺度目标的捕获能力;引入了小目标检测模块Decoderhead-p2,有效增强了模型对小型目标的检测准确性;为了缓解复杂检测场景出现的正负样本不平衡以及边界框定位不准确问题,使用改进的损失函数MPD_Focaler-IOU替换原模型的GIOU,通过设置阈值参数来改进IOU的计算方式,从而减少正负样本不平衡对模型性能的影响,引入最小垂直距离的计算方式,使得边界框在精细定位上有着更好的表现。实验表明,在TSHW数据集上,改进的RT-DETR相较于原模型,平均精度均值(mAP)mAP@0.5提升了3.6%,参数量降低了17.6%,同时保持较小的计算量,说明改进的模型可以有效提升复杂场景中对双轮车头盔检测的性能。 展开更多
关键词 RT-DETR 目标检测 双轮车头盔 损失函数
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轻量型Swin Transformer与多尺度特征融合相结合的人脸表情识别方法 被引量：1
11
作者 李艳秋 李胜赵 +1 位作者 孙光灵 颜普 《光电工程》 北大核心 2025年第1期24-37,共14页
针对Swin Transformer模型应用在表情识别上参数量过大、实时性较差和对表情中存在的复杂且微小的表情变化特征捕捉能力有限的问题,提出了一个轻量型Swin Transformer和多尺度特征融合(EMA)模块相结合的人脸表情识别方法。该方法首先利... 针对Swin Transformer模型应用在表情识别上参数量过大、实时性较差和对表情中存在的复杂且微小的表情变化特征捕捉能力有限的问题,提出了一个轻量型Swin Transformer和多尺度特征融合(EMA)模块相结合的人脸表情识别方法。该方法首先利用提出的SPST模块替换掉原Swin Transformer模型第四个stage中的Swin Transformer block模块,来降低模型的参数量,实现模型的轻量化。然后在轻量型模型的第二个stage后嵌入了多尺度特征融合(EMA)模块,通过多尺度特征提取和跨空间信息聚合,有效地增强了模型对人脸表情细节的捕捉能力,从而提高人脸表情识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明,所提方法在JAFFE、FERPLUS、RAF-DB和FANE这4个公共数据集上分别达到了97.56%、86.46%、87.29%和70.11%的识别准确率,且相比于原Swin Transformer模型,改进后的模型参数量下降了15.8%,FPS提升了9.6%,在保持模型较低参数量的同时,显著增强了模型的实时性。 展开更多
关键词 表情识别 Swin Transformer SPST模块 EMA模块
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基于多波长透射光谱的水体细菌微生物活性快速检测方法 被引量：1
12
作者 胡玉霞 吴頠森 +6 位作者 张瑞祥 薛芙蓉 黄书龙 孙龙 李卫华 甘婷婷 赵南京 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1857-1865,共9页
研究水体中细菌微生物活性,快速评估细菌在水体环境中的生长态势与繁殖能力,对于水资源科学管理以及公共卫生安全保障具有重要意义。传统细菌活性检测技术,如菌落计数法、染色观察法和分子生物学方法等,虽然有效,但操作流程繁琐,耗费时... 研究水体中细菌微生物活性,快速评估细菌在水体环境中的生长态势与繁殖能力,对于水资源科学管理以及公共卫生安全保障具有重要意义。传统细菌活性检测技术,如菌落计数法、染色观察法和分子生物学方法等,虽然有效,但操作流程繁琐,耗费时间与人力,难以满足实时在线检测的需要。针对传统细菌活性检测技术的弊端,提出了一种基于多波长透射光谱的细菌活性快速检测新方法。以水体常见大肠埃希氏菌(大肠杆菌)为研究对象,采用紫外-可见分光光度计测量其在190~800 nm波段范围内的透射光谱,并深入研究不同活菌比例下大肠杆菌透射光谱的特征及规律;通过系统分析不同波长下大肠杆菌透射光谱随活性变化的相关性和灵敏性,构建出双波长光密度比值与细菌活性之间关系模型,基于该模型计算出细菌活性,并对比分析了不同双波长比值法下细菌活性计算结果的准确性和稳定性。结果表明:(1)由于不同活性的细菌体内所含生物分子的含量存在差异,在230~300 nm波段范围内,活菌比例较高的细菌菌液具有更高的光密度;(2)通过分析230~300 nm波段范围内大肠杆菌透射光谱随活性变化的灵敏性和相关性,发现大肠杆菌活性和光密度值之间相关系数范围值为0.9592~0.9933,初步确定为细菌活性定量的最优波段;(3)选取230 nm作为测定波长,670 nm作为参比波长,构建了两波长光密度比值与细菌活性拟合曲线,其相关系数达到0.9462,活细菌比例检测范围为0%~100%;(4)基于该拟合曲线对3份具有不同活性的大肠杆菌菌液活性进行测定,与平板菌落计数法相比,最大相对误差为3.70%,平均相对误差为1.43%,准确性最优。本方法仅需测量230和670 nm处的光密度,检测时间在1秒钟以内,就能完成对细菌活性的快速准确检测。该研究成果为水体细菌微生物活性的快速检测与预警提供了新的技术思路,具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 光谱学 多波长透射光谱 细菌活性 双波长 MIE散射
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基于双意图建模和知识图谱扩散的水稻品种选育推荐方法
13
作者 乔磊 陈雷 袁媛 《智慧农业(中英文)》 2025年第2期73-80,共8页
[目的/意义]为满足用户水稻品种选育需求,推进水稻育种工作信息化和智能化。[方法]首先收集水稻品种性状信息,构建一定量级的水稻知识图谱数据,再以地区为单位收集所种植过的水稻品种,使用随机采样的方法构建水稻品种选育交互数据,之后... [目的/意义]为满足用户水稻品种选育需求,推进水稻育种工作信息化和智能化。[方法]首先收集水稻品种性状信息,构建一定量级的水稻知识图谱数据,再以地区为单位收集所种植过的水稻品种,使用随机采样的方法构建水稻品种选育交互数据,之后提出一种双意图建模和知识图谱扩散(Bi-intentional Modeling and Knowledge Graph Diffusion,BMKGD)模型。BMKGD模型同时考虑到交互行为中的意图因素和知识图谱的去噪处理,分为独立性和从众性两种意图,分别建模相应的意图空间,对于知识图谱中存在的噪声,结合扩散模型,在多次迭代中完成去噪处理,最后通过对不同视图中的项目表示进行跨视图对比学习,充分学习到两个视图中的信息,进而完成推荐。[结果和讨论]在构建的水稻品种选育数据集上,BMKGD模型取得最优的性能,其Recall值和归一化折损累计增益(Normalized Discounted Cumulative Gain,NDCG)值相较于表现最好的基线模型——基于双向意图指导的协同过滤模型(Bilateral Intent-guided Graph Collaborative Filtering,BIGCF)分别提升了2.9%和3.7%,性能的提升验证了方法的有效性,去除关键组件的模型变体相较于原模型性能都有所下降,表明BMKGD模块对模型整体的推荐性能具有一定的影响。[结论]提出的BMKGD模型能够很好地完成推荐任务,有望在后续的水稻育种工作中,帮助用户选择适宜的水稻品种。 展开更多
关键词 水稻育种 知识图谱 意图建模 对比学习 推荐系统 智慧育种
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一种快速的全波形高光谱激光雷达的反射率光谱曲线重建方法
14
作者 邵慧 张胡龙 +4 位作者 戴慧 陈育伟 孙龙 徐恒 李幸运 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期602-615,共14页
全波形高光谱激光雷达(HSL)在获得高精度、高分辨率的空间数据的同时,还能获得目标的光谱信息,可为不同研究和应用领域提供有效和多维的数据。然而,HSL不同波段发射信号强度存在差异,会导致相应回波信号的差异,难以直接利用回波信号来... 全波形高光谱激光雷达(HSL)在获得高精度、高分辨率的空间数据的同时,还能获得目标的光谱信息,可为不同研究和应用领域提供有效和多维的数据。然而,HSL不同波段发射信号强度存在差异,会导致相应回波信号的差异,难以直接利用回波信号来重建目标在不同波段下准确的光学特性(目标的反射率光谱分布曲线)。以往研究通常利用标准漫反射白板法来获取目标的反射率光谱曲线(标准参照板法)。但在某些复杂的检测环境中白板易受污染,且激光器的发射能量会因环境和设备状态的变化出现波动,进而影响计算精度。因此,从全波形信号本身直接提取信息用于反射率光谱曲线重建是一种快捷的途径。基于此,该文提出一种基于HSL全波形数据的回波强度校正方法,用于快速生成目标的反射率光谱曲线。首先,通过理论分析,证明回波与发射波在形状上的相似性。然后,对HSL全波形的发射信号和回波信号进行偏正态高斯函数拟合,计算各波段在理想情况下标准漫反射白板的发射信号与回波信号峰值比值(归一化因子)。最后,通过结合标准漫反射白板的归一化因子与目标的归一化因子来构建目标的反射率光谱分布曲线。为验证方法的有效性,该文将其与基于标准漫反射板计算的反射率光谱曲线进行了对比实验,并进行木叶分离和目标分类实验以评估其适用性。实验结果表明:(1)利用发射信号校正回波强度,可以获得与标准参照板法相似的反射率光谱曲线。并且在不同温度及光照条件下均表现出良好的稳定性;与标准漫反射白板法相比,该方法有效克服了激光器发射能量波动的影响,尤其在HSL长时间工作条件下,显著提升了反射率光谱曲线的测量精度和一致性。(2)在实际应用中,基于该文方法获得的目标反射率光谱曲线能够快速实现木叶分离,且对果树目标分类准确率超过90%。该文方法简化了全波形高光谱激光雷达的回波强度校正流程,可在数据采集过程中实时快速重建目标高光谱信息。 展开更多
关键词 全波形 高光谱激光雷达 强度校正 反射率光谱曲线 归一化因子 发射信号 回波信号 偏正态高斯函数
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水下模糊目标的自适应检测方法
15
作者 刘照龙 袁宏武 余倩 《应用光学》 北大核心 2025年第5期1024-1033,共10页
水下环境存在光线衰弱、色彩失真、复杂背景干扰、目标尺度多样以及目标特征模糊等问题。针对目标尺度多样性和特征模糊难定位等问题,提出了一种基于Faster R-CNN(faster regionbased convolutional neural networks)改进的水下目标检... 水下环境存在光线衰弱、色彩失真、复杂背景干扰、目标尺度多样以及目标特征模糊等问题。针对目标尺度多样性和特征模糊难定位等问题,提出了一种基于Faster R-CNN(faster regionbased convolutional neural networks)改进的水下目标检测算法。首先,在特征提取中引入可切换的空洞卷积,解决了特征提取过程中图像全局上下文信息丢失而导致的特征损失问题;其次,使用递归特征金字塔使高层特征与底层特征多次交互融合,增强模型对水下小目标以及复杂形状目标的检测能力;最后,引入了一种基于引导锚框的建议网络,该网络根据图像的语义特征,动态生成锚点更为稀疏且形状自适应的锚框,显著地提高了模型对水下目标检测的准确性及定位能力。实验表明:改进后的算法在水下数据集DUO上mAP(mean average precision)提高了5.7%,并且在通用目标检测数据集VOC上也有较好的表现。 展开更多
关键词 水下目标检测 可切换空洞卷积 递归特征金字塔 特征模糊 锚框引导建议网络
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基于改进A^(*)算法的无人救援艇路径规划
16
作者 王敏 黎永顺 +2 位作者 石明航 田子康 郭晓峰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第17期105-112,共8页
针对传统A^(*)算法在无人救援艇路径规划中存在节点数量过多、计算效率低、搜索时间长及路径不够平滑等问题,提出了一种改进的A^(*)路径规划算法。通过加权优化启发式函数,并改进邻域搜索策略,在保证路径最优的同时有效减少搜索节点和... 针对传统A^(*)算法在无人救援艇路径规划中存在节点数量过多、计算效率低、搜索时间长及路径不够平滑等问题,提出了一种改进的A^(*)路径规划算法。通过加权优化启发式函数,并改进邻域搜索策略,在保证路径最优的同时有效减少搜索节点和搜索时间;利用贝塞尔曲线对路径进行光滑处理,优化路径的平滑性和稳定性,减少救援艇运动时的震荡,提高了运动效率和安全性。实验结果表明,在多种设计的地图环境中,相较于传统A^(*)算法,改进后的A^(*)算法在搜索节点数量上分别减少了约34.3%、56.9%和66.8%,在搜索时间上分别缩短了47.5%、68.9%和79.3%。这一优化大幅提升了路径规划的效率与搜索速度,使其在复杂环境下更适用于无人救援艇的路径规划任务。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 加权调整 优化邻域搜索 贝塞尔曲线
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基于柱面校正和加权融合的柱形标签拼接方法
17
作者 王敏 田子康 +2 位作者 曹小萌 曹冉 吴佳 《河南科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期26-31,39,M0004,共8页
针对西林瓶圆柱形标签图像拼接出现的图像不完整且形变和重影现象严重问题,提出了一种基于柱面校正和加权融合的柱形标签图像拼接方法。首先通过柱面校正算法展开弯曲标签图像,使用相位相关算法粗略提取标签图像的重叠区域,然后分别采... 针对西林瓶圆柱形标签图像拼接出现的图像不完整且形变和重影现象严重问题,提出了一种基于柱面校正和加权融合的柱形标签图像拼接方法。首先通过柱面校正算法展开弯曲标签图像,使用相位相关算法粗略提取标签图像的重叠区域,然后分别采用加速稳健特征(SURF)算法和随机抽样一致(RANSAC)算法提取重叠区域特征点和剔除误匹配点,最后结合动态规划缝合线搜索准则和非线性加权融合算法实现西林瓶圆柱形标签图像的无缝拼接。实验结果表明:该算法不仅加快了图像配准的速度,而且有效避免了重影和拼接线的产生,能够较好地展开曲面的标签图像,大幅提高了图像质量,有助于圆柱形标签信息的提取。 展开更多
关键词 柱面校正 相位相关 SURF 图像拼接 西林瓶
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基于1D-CNN-TCN的供水管道泄漏检测研究
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作者 罗骆 李云飞 +2 位作者 周扬 陈杰 张飞 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期59-63,共5页
城市供水管道泄漏的高效检测对于减少水资源浪费和保障居民用水安全具有重要意义。针对传统检测方法中复杂的特征工程和耗时的信号转换问题,基于一维卷积神经网络(1D-CNN)与时间卷积网络(TCN)构建了1D-CNN-TCN快速检测模型,该模型直接... 城市供水管道泄漏的高效检测对于减少水资源浪费和保障居民用水安全具有重要意义。针对传统检测方法中复杂的特征工程和耗时的信号转换问题,基于一维卷积神经网络(1D-CNN)与时间卷积网络(TCN)构建了1D-CNN-TCN快速检测模型,该模型直接以原始泄漏信号作为输入,实现高效的泄漏检测。为验证模型的有效性,设计搭建了管道长度为200m、管径为100mm的实验装置,泄漏速率约为0.14t/h,通过水听器和数据采集处理终端进行实验信号捕捉。实验结果显示,模型在实验测试集上的准确率达到99.60%,在合并验证集和测试集上的准确率达到99.73%,验证了1D-CNN-TCN模型在常压条件下对管道小尺度泄漏的高效诊断能力。 展开更多
关键词 供水管道 泄漏检测 水听器 时间卷积网络 一维卷积神经网络
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基于SE-AGCN的工人爬梯危险行为识别研究
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作者 朱文锐 史东辉 +1 位作者 周欢 黄瑞丰 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第9期59-62,67,共5页
为及时准确地检测在施工作业和日常生活攀爬梯子过程中的危险行为,现利用计算机视觉技术,提出基于挤压激励自适应图卷积网络(SE-AGCN)的工人危险爬梯行为识别模型。首先,通过在施工现场采集工人爬梯作业的相关视频,分析其中的安全与危... 为及时准确地检测在施工作业和日常生活攀爬梯子过程中的危险行为,现利用计算机视觉技术,提出基于挤压激励自适应图卷积网络(SE-AGCN)的工人危险爬梯行为识别模型。首先,通过在施工现场采集工人爬梯作业的相关视频,分析其中的安全与危险行为,来构建爬梯行为数据集;其次,通过姿态估计算法,提取工人行为的人体骨骼信息,并将其作为行为识别模型的输入;最终,构建通过挤压激励模块(SE Block)改进的自适应图卷积网络(AGCN)用于行为识别。实验结果表明,该方法具有较好的爬梯行为识别效果。同时,该方法将有助于保障施工人员人身安全,实现爬梯过程中的安全风险信息化预警。 展开更多
关键词 自适应图卷积网络 挤压激励模块 爬梯行为 危险行为识别 施工安全
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AConvLSTM U-Net:基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型
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作者 李苏强 王周阳 +1 位作者 产思贤 周小龙 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第5期1082-1092,共11页
目的提出一种基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型(AConvLSTM U-Net),实现颌骨囊肿图像的准确自动分割。方法使用含有2592张颌骨囊肿图像数据集。首先,AConvLSTM U-Net在编码路径上设计移动翻转瓶颈卷积模块(MBC)以... 目的提出一种基于双向稠密连接和注意力机制的多尺度颌骨囊肿分割模型(AConvLSTM U-Net),实现颌骨囊肿图像的准确自动分割。方法使用含有2592张颌骨囊肿图像数据集。首先,AConvLSTM U-Net在编码路径上设计移动翻转瓶颈卷积模块(MBC)以增强特征提取能力。其次,采用双路径稠密卷积(DPD)连接编码器和解码器,在跳跃连接中引入双向ConvLSTM以获取丰富的语义信息。然后,解码路径上使用基于空间和通道注意力的解码块(scSE),以提升对重要信息的关注。最后,设计了全尺寸深度监督模块(DS),并结合联合损失函数对模型进行优化,以进一步提高分割精度。结果AConvLSTM U-Net在颌骨囊肿病灶分割的实验结果在MCC、DSC和JSC方面分别达到93.8443%、93.9067%、88.5133%,性能均优于所有被比较的分割模型。结论所提出的算法在颌骨囊肿数据集上表现出较高的准确性与鲁棒性,优于多种主流方法,展现了AConvLSTM U-Net在颌骨囊肿图像分割的优越性能和辅助诊断的巨大潜力。 展开更多
关键词 注意力机制 多尺度颌骨囊肿分割模型 稠密卷积
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