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改进YOLOv8的实时轻量化鲁棒绿篱检测算法
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作者 张佳承 韦锦 陈义时 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期362-374,共13页
针对道路两侧绿篱修剪的目标检测过程中对算法实时性、轻量化的要求以及算法在实际检测中的精度和光照鲁棒性问题,提出一种基于YOLOv8n的算法MGW-YOLO,并给出一种新的C2f_ModuGhost+模块来替换主干网络中的C2f模块,其中设计的调制可变... 针对道路两侧绿篱修剪的目标检测过程中对算法实时性、轻量化的要求以及算法在实际检测中的精度和光照鲁棒性问题,提出一种基于YOLOv8n的算法MGW-YOLO,并给出一种新的C2f_ModuGhost+模块来替换主干网络中的C2f模块,其中设计的调制可变形卷积增加了偏移量特征通道数,以加速模型的推理,增强算法实时性。在颈部网络中引入分组空间卷积(GSConv)轻量级卷积技术和slim-neck设计范式,并通过融合标准卷积、深度可分离卷积和Shuffle模块的思想,降低模型的参数量,实现模型的轻量化。设计一种具有双重加权机制的Focal-WIoU损失函数,WIoU中的双层交叉注意力机制可有效降低多个绿篱相连和遮挡时的误检率,并且利用Focal Loss权重因子提升对特殊形状绿篱等难分类样本的检测精度。另外采用TRADES方法的对抗训练策略,在分类问题鲁棒性与精度之间进行有效权衡。实验结果表明,相比基线算法YOLOv8n,MGW-YOLO的mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95分别提高了3.29和2.87百分点,在无人驾驶底盘上的实验结果表明,MGW-YOLO相较于原始算法的预处理时间、每帧平均推理时间和每帧后处理时间分别降低了0.7 ms、10.7 ms和0.7 ms,检测速度提升了15.7帧/s,适用于绿篱修剪机在道路两侧实时性作业的需求。 展开更多
关键词 YOLOv8算法 目标检测 C2f_ModuGhost+模块 分组空间卷积轻量级卷积 Focal-WIoU损失函数 对抗训练
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高压水射流数值模拟研究及冲击载荷分析 被引量:8
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作者 袁聪 张培铭 宋锦春 《液压与气动》 北大核心 2020年第11期81-86,共6页
针对不同工况的高压喷射流,利用VOF算法基于OpenFOAM开源平台开展流场模拟研究。模拟结果显示,当压差为10 MPa时,液核结构始终保持光滑的圆柱状轮廓,未发生雾化现象,靶件表面的压力分布及总打击力总体较为平稳;压差为30,50 MPa的工况均... 针对不同工况的高压喷射流,利用VOF算法基于OpenFOAM开源平台开展流场模拟研究。模拟结果显示,当压差为10 MPa时,液核结构始终保持光滑的圆柱状轮廓,未发生雾化现象,靶件表面的压力分布及总打击力总体较为平稳;压差为30,50 MPa的工况均存在明显的一次雾化现象,液核表面形成坑洼不平的形貌特征,并产生众多小液滴散布于液核四周,喷雾锥角分别为1.2°和1.6°,广泛存在的压力波证实喷射流存在跨音速流动现象,在喷口出口处产生数量巨大的漩涡结构,靶件表面的压力分布变化剧烈,产生瞬时压力峰值,分别高达32.5,54.5 MPa,总打击力具有较大的波动趋势,其标准差为0.136和0.517。研究表明,雾化现象导致靶件表面的压力分布剧烈波动,诱发瞬时压力峰值并使总打击力剧烈波动,从而能够提升高压清洗效果。 展开更多
关键词 高压喷射 雾化 高压清洗 OPENFOAM
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分布式驱动电动车辆横向稳定性控制策略研究
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作者 熊斯凯 吴湘柠 +4 位作者 许恩永 陈义时 马育海 彭世康 韦锦 《现代制造工程》 2025年第9期80-89,79,共11页
针对分布式驱动电动车辆在复杂工况下的横向稳定性问题,提出了一种基于非奇异快速终端滑模控制的横向稳定性分层控制策略。首先,建立了二自由度车辆参考模型,以获得期望横摆角速度和期望质心侧偏角;其次,采用分层控制,上层控制器以期望... 针对分布式驱动电动车辆在复杂工况下的横向稳定性问题,提出了一种基于非奇异快速终端滑模控制的横向稳定性分层控制策略。首先,建立了二自由度车辆参考模型,以获得期望横摆角速度和期望质心侧偏角;其次,采用分层控制,上层控制器以期望横摆角速度和期望质心侧偏角为控制目标设计了一种基于非奇异快速终端滑模的直接横摆力矩控制器,并利用灰狼优化算法对该控制器参数进行全局最优求解,以提高系统的动态性能并保证较强的鲁棒性;然后,基于多重约束条件,利用二次规划法设计了下层控制器,将力矩优化分配给各个车轮;最后,为验证控制策略的有效性,在Simulink仿真平台上以正弦转角工况和双移线工况对横向稳定性分层控制策略进行仿真实验。结果表明:横向稳定性分层控制策略可以实现车辆横摆角速度和质心侧偏角的精确跟随,在正弦转角工况和双移线工况下车辆横摆角速度的超调量分别优化了19%和22%,车辆的质心侧偏角超调量分别优化了52%和67%,可以对复杂工况下车辆的横向稳定性进行有效控制,满足车辆稳定性控制要求。 展开更多
关键词 分布式驱动电动车辆 非奇异快速终端滑模 灰狼优化算法 力矩优化分配
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基于Harris-改进LBP的特征匹配及目标定位算法 被引量:6
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作者 张震 张照崎 +5 位作者 朱留存 苗志滨 王骥月 李修明 赵成龙 张坤伦 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2021年第3期568-576,共9页
为满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求,提出一种基于Harris及改进局部二值模式(LBP)的特征匹配和目标定位快速算法.首先采用Harris检测算法提取图像特征点;然后提出一种新的特征点描述子定义方法,先利用胡矩确定特征方向,再根... 为满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求,提出一种基于Harris及改进局部二值模式(LBP)的特征匹配和目标定位快速算法.首先采用Harris检测算法提取图像特征点;然后提出一种新的特征点描述子定义方法,先利用胡矩确定特征方向,再根据特征方向对局部图像做标准化处理,提取标准化局部图像LBP特征作为特征点描述子;最后通过计算两张图像中各特征点描述子间的汉明距离实现特征匹配,再根据匹配结果估计单应性矩阵,定位目标在场景图像中的位置.实验结果表明,该算法匹配速度快、定位精度高. 展开更多
关键词 特征检测 特征匹配 目标定位 局部二值模式
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基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法 被引量:5
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作者 张震 张照崎 +5 位作者 苗志滨 朱留存 李修明 麦冬 张坤伦 周瑞凯 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2021年第2期333-341,共9页
针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题,提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法.首先,采用Harris检测算法提取图像特征点;然后,提出一种新的特征点描述子定义方法,计算特征点圆形邻域内像素点灰度直... 针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题,提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法.首先,采用Harris检测算法提取图像特征点;然后,提出一种新的特征点描述子定义方法,计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点,通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实现特征匹配;最后,根据匹配结果,估计单应性矩阵,定位目标在场景图像中的位置.实验结果表明,该算法匹配速度快、定位精度高,能满足机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性的要求. 展开更多
关键词 特征检测 特征匹配 目标定位
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档案数据集成概述 被引量:4
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作者 赵德新 刘卉芳 +1 位作者 丁海斌 张培铭 《中国档案》 北大核心 2023年第6期59-61,共3页
随着电子档案管理改革的深入,电子文件归档和电子档案管理的改革已经取得了一定的成果,部分单位已经基本实现了“单套制”管理的目标。2022年4月7日,国家档案局发布了《电子档案单套管理一般要求》,提出了电子档案单套管理的一般要求,... 随着电子档案管理改革的深入,电子文件归档和电子档案管理的改革已经取得了一定的成果,部分单位已经基本实现了“单套制”管理的目标。2022年4月7日,国家档案局发布了《电子档案单套管理一般要求》,提出了电子档案单套管理的一般要求,为“单套制”的实施提供了规范。在电子文件归档和电子档案管理方面。 展开更多
关键词 电子档案管理 电子文件归档 国家档案局 数据集成 单套制 档案 改革的深入
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高压水射流的流场动态行为机理分析 被引量:1
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作者 张培铭 袁聪 朱丽莎 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第7期197-200,205,共5页
基于VOF算法在OpenFOAM开源平台上开发了可压缩跨音速两相流求解器,开展高压水射流的三维瞬态数值模拟。将流场划分成四个区域进行单独的分析,根据速度及液相分布探讨了喷嘴内的流动状态,基于Q准则揭示了流场的漩涡结构分布,分析了各区... 基于VOF算法在OpenFOAM开源平台上开发了可压缩跨音速两相流求解器,开展高压水射流的三维瞬态数值模拟。将流场划分成四个区域进行单独的分析,根据速度及液相分布探讨了喷嘴内的流动状态,基于Q准则揭示了流场的漩涡结构分布,分析了各区域的漩涡形态及形成原因,并研究了射流液核的演变过程,揭示了喷嘴出口下游散落液滴的形成机理、液核的一次雾化效应及冲击挡板引发的迅猛破碎。研究表明,挡板表面冲击压力的非均匀性分布与液核的演变存在高度的相关性。数值模拟获得的精细流场结构为对相关的应用研究提供参考。 展开更多
关键词 VOF Open FOAM 水射流 射流液核
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基于ResNet迁移学习的单目视觉SLAM系统
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作者 黄泊儒 刘辉 +3 位作者 段一戬 吴湘柠 彭世康 蒙艳玫 《广西大学学报(自然科学版)》 2025年第4期846-857,共12页
为了提高视觉同步定位与地图构建(SLAM)的定位精度和减少计算复杂度,本文提出了基于残差网络(ResNet)迁移学习的视觉SLAM算法。通过迁移学习提取图像的特征区域,使得SLAM系统从全局区域匹配优化为局部区域的特征匹配,增加了自定义的卷... 为了提高视觉同步定位与地图构建(SLAM)的定位精度和减少计算复杂度,本文提出了基于残差网络(ResNet)迁移学习的视觉SLAM算法。通过迁移学习提取图像的特征区域,使得SLAM系统从全局区域匹配优化为局部区域的特征匹配,增加了自定义的卷积操作,增强了图像的特征信息,并改进了ResNet特征提取网络结构,增强了对图像中的特征区域辨识。本文提出的Res-SLAM系统由于选取了图像特征密集区域进行定位,提升了定位准确性,降低了系统计算耗时。结果表明,Res-SLAM算法的运行时间相较于其他动态剔除算法减少了76.2%,相比于ORB-SLAM3算法,绝对轨迹的平均均方根误差精度提高了47.0%,绝对轨迹误差的算数平均值精度提高了40.3%;相对轨迹的平均均方根误差精度提高了69.8%,相对轨迹误差的算数平均值精度提高了36.9%。 展开更多
关键词 同步定位与地图构建 迁移学习 目标检测
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