基于物理约束的纬编针织物动态形变模拟

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作者 梁金星 李东盛 +3 位作者 韩开放 胡新荣 彭佳佳 李立军 《纺织学报》 北大核心 2025年第3期109-115,共7页

为模拟针织物纱线间的相互作用和线圈形态变化,提出一种基于物理约束的针织物动态形变模拟方法。首先,将纱线划分为多个胶囊几何体,通过构建距离约束、罚函数约束、碰撞约束和摩擦约束以及阻尼,有效模拟了线圈嵌套结构、纱线间摩擦行为... 为模拟针织物纱线间的相互作用和线圈形态变化,提出一种基于物理约束的针织物动态形变模拟方法。首先,将纱线划分为多个胶囊几何体,通过构建距离约束、罚函数约束、碰撞约束和摩擦约束以及阻尼,有效模拟了线圈嵌套结构、纱线间摩擦行为、纱线的弹性响应以及纱线碰撞等关键物理现象;然后,基于NVIDIA PhysX的物理仿真实现过程,实现了不同针织花型的仿真。结果表明:模型可实现不同针织花型的形变,展示针织花型在外力作用下纱线弯曲、拉伸和扭曲的形变特征;仿真效果与真实样品具有较好一致性和逼真度,验证了所提出模型的准确性。该研究为针织物形变模拟领域提供了新的视角,对针织花型设计、模拟软件开发以及针织工艺优化具有重要价值。 展开更多

关键词 针织物 形变模拟 物理约束 针织花型仿真 胶囊体

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基于树莓派的智能家居系统的设计与开发 被引量：2

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作者 王誉霖 赵雪萍 《新型工业化》 2021年第11期94-96,共3页

如今市面上不乏有成熟但造价高昂的智能家居系统,本文在权衡了成本与性能的前提下,设计了依靠感知层的丰富资源及通信层的网络服务去迭代个性化的应用层实现。系统主要包含了基于机器学习的人脸检测与识别;基于GPIO编程实现自动化的家... 如今市面上不乏有成熟但造价高昂的智能家居系统,本文在权衡了成本与性能的前提下,设计了依靠感知层的丰富资源及通信层的网络服务去迭代个性化的应用层实现。系统主要包含了基于机器学习的人脸检测与识别;基于GPIO编程实现自动化的家电控制;基于网络爬虫提供数据服务;基于NAT穿透实现免费的远程服务;基于Flask框架搭建家居服务综合网站;基于语音技术实现人机交互等。最后对其核心功能进行多场景模块化地测试,得到了较为稳定的结果,我们的成果最终汇聚成面向普通用户实际生活,性能良好、可靠安全、价格亲民的智能家居系统。 展开更多

关键词 智能家居 树莓派 机器学习 FLASK 内网穿透

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基于RSS-YOLOv5s模型的现代汉服风格检测方法

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作者 张俊杰 蒋博闻 +2 位作者 袁桦 李丽 朱强 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期95-103,118,共10页

汉服做为一种穿着时尚,深受年轻人的喜爱,但现代汉服的风格信息却难以被许多汉服爱好者准确辨识。在YOLOv5s模型的基础上,插入Repvgg模块的同时,引入SE注意力机制来提高模型的网络特征提取能力;使用SIoU_Loss优化损失函数提升边界框定... 汉服做为一种穿着时尚,深受年轻人的喜爱,但现代汉服的风格信息却难以被许多汉服爱好者准确辨识。在YOLOv5s模型的基础上,插入Repvgg模块的同时,引入SE注意力机制来提高模型的网络特征提取能力;使用SIoU_Loss优化损失函数提升边界框定位精度,从而达到实时检测汉服风格的目的。结果表明:该算法明显改善多项评价指标,整体精确率达到92.4%,召回率达到91.6%,平均精度均值达到91.8%,单张图像推理时间仅需15.0 ms。该方法能够快速准确地辨识汉服风格,帮助人们了解现代汉服的风格特征,为中华优秀传统文化的传承发展提供技术支持。 展开更多

关键词 汉服检测 YOLOv5s Repvgg模块 注意力机制 SIoU_Loss

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基于区块链和IPFS 远程医疗的安全方法研究

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作者 史爱武 韩超 +1 位作者 付科巽 盛鐾 《微电子学与计算机》 2024年第6期73-82,共10页

COVID-19的大规模感染给人民生活造成了不便,比如就医难、医疗学术交流共享不便、医疗资源不平衡,从而衍生远程医疗。目前远程医疗数据仍然以集中式存储、互联网协议(Internet Protocol,IP)传输和签证机构(Certificate Authority,CA)颁... COVID-19的大规模感染给人民生活造成了不便,比如就医难、医疗学术交流共享不便、医疗资源不平衡,从而衍生远程医疗。目前远程医疗数据仍然以集中式存储、互联网协议(Internet Protocol,IP)传输和签证机构(Certificate Authority,CA)颁发的证书为主,导致数据安全性低、网络通讯延迟和CA维护成本高。本文提出一种SMSSS-CA签名机制、智能合约和私有区块链解决CA维护成本高、医疗数据隐私泄露和安全性低的问题。此外,还提出命名数据网络(Named Data Network,NDN)集成星际文件系统(InterPlanetary File System,IPFS)、联盟区块链和智能合约,用来提高远程会诊时SMSSS-CA签名或验签时获取患者病例和共享会诊信息的响应速度和降低区块链传播开销。实验分别从NS3和NDNSIM两种实验环境对比,结果表明,该方法比现有方案更安全和共享更及时。 展开更多

关键词 区块链 签名 命名数据网络 智能合约 远程医疗 星际文件系统

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基于YOLOv5n的轻量级织物疵点检测算法 被引量：3

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作者 李洋 李敏 +2 位作者 黄政 董雄伟 朱立成 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第5期87-97,共11页

针对轻量级模型在检测织物疵点时精确率低的问题,在YOLOv5n的基础上提出一种上下文增强与混合感受野的织物疵点检测算法。首先,为主干网络设计了一种轻量扩张卷积空间金字塔模块,并将主干网络的下采样比增加至64,在增强上下文信息的同... 针对轻量级模型在检测织物疵点时精确率低的问题,在YOLOv5n的基础上提出一种上下文增强与混合感受野的织物疵点检测算法。首先,为主干网络设计了一种轻量扩张卷积空间金字塔模块,并将主干网络的下采样比增加至64,在增强上下文信息的同时提取更深层的语义信息,提高模型识别性能;其次,为颈部网络设计了一种混合感受野融合模块代替原C3模块并进行特征融合,提高极端长宽比目标的检测精度。实验表明:该算法在基于天池织物数据集上的IOU阈值为0.5时的平均精度均值mAP 50、精确率、召回率分别达到了93.1%、91.6%、89.1%,相较于原YOLOv5n算法分别提高了4.9%、7.3%、5.0%,且模型文件大小仅6.28 MB,更适用于织物疵点检测领域。 展开更多

关键词 疵点检测 深度学习 YOLOv5n 空间金字塔 感受野融合

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基于女性卧床患者的功能性服装改良设计 被引量：2

6

作者 陈倩倩 姚沁君 +2 位作者 饶俊 王小刚 李月 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第1期68-75,共8页

为了满足女性卧床患者日常生活的舒适性需求,针对目前卧床患者在服装穿脱便捷性、护理便捷性、穿着舒适性3个维度设计并发放问卷,根据调查问卷结果设计了一款采用对称两片式可拆卸结构的女性功能性卧床病服,实现了女性功能性卧床病服的... 为了满足女性卧床患者日常生活的舒适性需求,针对目前卧床患者在服装穿脱便捷性、护理便捷性、穿着舒适性3个维度设计并发放问卷,根据调查问卷结果设计了一款采用对称两片式可拆卸结构的女性功能性卧床病服,实现了女性功能性卧床病服的快速穿脱性和护理便捷性。结合主观评价实验与客观服装压力模拟实验,对改良病服的工效性进行分析,结果表明:针对前胸、臀部、裆部改良的病服结构设计与舒适性相较于普通病服更符合卧床病人的功能性需求,且改良病服的服装压力均在舒适范围之内,可为提高卧床病服的功能性设计提供参考。 展开更多

关键词 卧床患者 功能性病服 独立样本T检验 服装压力分布

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联合SSA与BiLSTM的北斗卫星钟差预报算法

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作者 潘雄 黄伟凯 +3 位作者 赵万卓 张思莹 金丽宏 艾青松 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期882-890,共9页

针对现有的卫星钟差预报模型难以捕捉其非线性特性的问题,提出了一种联合麻雀搜索算法(SSA)与双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的北斗卫星钟差预报算法。将BiLSTM应用于钟差预报中,并引入SSA进行网络超参数选择,能够更好地捕捉钟差数据... 针对现有的卫星钟差预报模型难以捕捉其非线性特性的问题,提出了一种联合麻雀搜索算法(SSA)与双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的北斗卫星钟差预报算法。将BiLSTM应用于钟差预报中,并引入SSA进行网络超参数选择,能够更好地捕捉钟差数据中的特征关系,提高模型预报的准确性。利用德国地球科学研究中心提供的北斗三号精密卫星钟差数据,进行了1 h、3 h、6 h、12 h、24 h和48 h的钟差预报实验;与常用模型从卫星轨道类型和模型普适性方面,进行了单天与多天的预报对比分析。结果表明,相对于多项式模型、小波神经网络、长短期记忆神经网络模型和BiLSTM模型,所提算法的钟差预报平均精度分别提升了75.12%、67.44%、75.18%和48.65%。 展开更多

关键词 卫星钟差预报 双向长短期记忆 麻雀搜索算法 超参数优化

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联合半参数与优化BiLSTM的BDS-3钟差超短期预报

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作者 潘雄 赵万卓 +3 位作者 张龙杰 蔡茂 金丽宏 艾青松 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期985-993,共9页

针对半参数钟差预报模型受核函数和窗宽参数选择影响较大以及双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)易发生收敛速度慢、预报结果不稳定的问题,提出了一种联合半参数与优化BiLSTM的北斗3号(BDS-3)钟差超短期预报算法。引入莱维飞行算法对BiLST... 针对半参数钟差预报模型受核函数和窗宽参数选择影响较大以及双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)易发生收敛速度慢、预报结果不稳定的问题,提出了一种联合半参数与优化BiLSTM的北斗3号(BDS-3)钟差超短期预报算法。引入莱维飞行算法对BiLSTM超参数进行优化,将半参数模型和优化后的BiLSTM模型组合,构建组合模型(Semi-LFA-BiLSTM)并应用到BDS-3钟差超短期预报。实验结果表明:在12 h预报中,所提组合模型对氢原子钟的预报精度达到0.2 ns左右,铷原子钟的预报结果均能保持在亚纳秒级,其平均精度相较于二次多项式模型、谱分析模型和BiLSTM模型分别提高81.00%、65.29%和44.74%,在钟差超短期预报中表现出较高性能。 展开更多

关键词 半参数 钟差预报 神经网络 超参数

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虚幻引擎在智慧车库电力系统状态监测中的应用

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作者 许福祥 赵祥奇 《数字技术与应用》 2024年第11期17-19,共3页

本文探讨了虚幻引擎(Unreal Engine,UE)在智慧车库电力系统状态监测中的应用,旨在通过这一先进的实时3D创作平台提升监测系统的准确性、实时性和可视化水平,从而提高车库的能源利用效率。随着智慧城市建设的推进,对于智慧车库节能高效... 本文探讨了虚幻引擎(Unreal Engine,UE)在智慧车库电力系统状态监测中的应用,旨在通过这一先进的实时3D创作平台提升监测系统的准确性、实时性和可视化水平,从而提高车库的能源利用效率。随着智慧城市建设的推进,对于智慧车库节能高效和安全运营的需求日益增长,传统的电力系统监测方法已无法满足这些需求,因此,虚幻引擎将会以其卓越的图形渲染和蓝图可视化脚本系统,提供一种创新的解决方案。该系统通过构建三维虚拟环境,实现了对电力系统运行状态的实时可视化监控,不仅能精准监测能源使用情况,还能自动调整能源分配,从而实现显著的节能效果。 展开更多

关键词 三维虚拟环境 虚幻引擎 创作平台 图形渲染 能源使用 实时可视化 监测系统 能源利用效率

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结合视觉显著性和卷积神经网络的提花织物疵点检测技术 被引量：5

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作者 李敏 杨珊 +2 位作者 何儒汉 姚迅 崔树芹 《现代纺织技术》 北大核心 2021年第6期62-66,共5页

为了实现提花织物疵点自动检测,提出了一种结合视觉显著性和卷积神经网络的提花织物疵点检测方法。针对提花织物背景干扰的问题,利用视觉显著性模型(Context-aware,CA)抑制背景信息,突出疵点区域的显著性来获得图像的显著图;为了区分织... 为了实现提花织物疵点自动检测,提出了一种结合视觉显著性和卷积神经网络的提花织物疵点检测方法。针对提花织物背景干扰的问题,利用视觉显著性模型(Context-aware,CA)抑制背景信息,突出疵点区域的显著性来获得图像的显著图;为了区分织物图像中是否存在疵点,使用在通用数据集上训练过的VGG16神经网络模型对提花织物图像的显著图分类。结果表明:该方法在提花织物疵点检测上平均准确率为97.07%,比直接利用VGG16模型对提花织物疵点检测的准确率提高了19.44%,是一种适合提花织物疵点检测的方法。 展开更多

关键词 提花织物 疵点检测 视觉显著性 卷积神经网络

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基于自适应网格划分的针织物仿真 被引量：2

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作者 胡新荣 汪卓 +3 位作者 刘军平 彭涛 李敏 李丽 《现代纺织技术》 北大核心 2022年第5期21-30,59,共11页

为了提高针织物仿真效率并保证仿真效果的真实性,提出一种利用纱线模型周期性的方法。该方法首先建立网格与纱线模型之间的对应关系,然后对网格模型与纱线模型分别进行仿真。在整体形变效果方面以网格仿真为主,为了加快网格仿真速度、... 为了提高针织物仿真效率并保证仿真效果的真实性,提出一种利用纱线模型周期性的方法。该方法首先建立网格与纱线模型之间的对应关系,然后对网格模型与纱线模型分别进行仿真。在整体形变效果方面以网格仿真为主,为了加快网格仿真速度、提高低分辨率网格下的形变效果,仿真过程中使用自适应网格划分技术,根据形变的程度适当地细分与粗化相应位置的网格模型,并计算网格面的应变。在微观形变细节方面,使用不同的应变参数的输入对纱线最小重复单元进行仿真,得到该重复单元的输入应变参数与能量密度之间的关系。最后通过网格模型中得到的应变参数输入,将仿真结果映射到经过网格仿真输出的网格模型上。对5种不同针法的织物进行仿真实验,结果表明该方法比起传统网格仿真方法有更接近真实的形变效果,仿真过程中使用的模型顶点与网格数量相比输入网格减少20%~30%,并且在时间效率上最多能够提升39.7%。 展开更多

关键词 自适应网格划分 纱线模型 弹簧质点模型 针织物仿真

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基于Swin Transformer的服装图像分类方法研究 被引量：2

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作者 张俊杰 冯朗 +2 位作者 袁桦 何儒汉 朱强 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期55-63,共9页

在服装图像分类任务中,背景会使服装的轮廓和位置难以确定。为降低背景对服装图像分类的影响,提高分类准确度,提出了一种基于Swin Transformer的服装图像分类方法。这种方法使用新颖的Swin Transformer网络作为基础网络,利用傅里叶变换... 在服装图像分类任务中,背景会使服装的轮廓和位置难以确定。为降低背景对服装图像分类的影响,提高分类准确度,提出了一种基于Swin Transformer的服装图像分类方法。这种方法使用新颖的Swin Transformer网络作为基础网络,利用傅里叶变换获取图像的高低频信息,筛选出合适的高低频图像,有效提取高频特征,并引入弱监督选择机制,确定服装在图像中的具体位置。为了确定这一分类方法的有效性,使用部分DeepFashion服装数据集的数据进行验证。实验结果表明,文中提出的引入高频信息和弱监督机制的Swin Transformer方法在服装图像分类上效果显著,可达84.0%的Top1准确率,相比原Swin Transformer基础模型能提升4.1%的准确率。 展开更多

关键词 服装图像分类 注意力机制 弱监督检测 高频信息

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手绘草图到服装图像的跨域生成 被引量：1

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作者 陈佳 杨聪聪 +2 位作者 刘军平 何儒汉 梁金星 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期171-178,共8页

针对基于手绘草图的服装图像生成质量较低以及服装图像丰富的语义属性与视觉细节难以利用的问题,提出一种基于手绘草图的服装图像生成方法AGGAN。利用深度学习技术中的强大生成模型生成式对抗网络与注意力机制,对服装草图与服装图像数... 针对基于手绘草图的服装图像生成质量较低以及服装图像丰富的语义属性与视觉细节难以利用的问题,提出一种基于手绘草图的服装图像生成方法AGGAN。利用深度学习技术中的强大生成模型生成式对抗网络与注意力机制,对服装草图与服装图像数据进行学习,通过属性融入模块将服装属性进行One-hot编码后得到AdaIN参数并融入到生成对抗网络模型中,训练模型学习服装图像与其视觉属性之间的对应关系,使得模型能够在输入条件为服装属性的情况下生成相应的服装图像。对比了AGGAN与其它图像生成方法在输入为服装草图时生成服装图像的效果,结果表明:AGGAN的弗雷切特初始距离FID值得分相较于无监督图像生成模型CycleGAN降低了26.2%,初始分数IS值则提高了13.8%,明显提升了生成服装图像的多样性与保真度。 展开更多

关键词 服装设计 手绘草图 深度学习 图像生成 生成式对抗网络 注意力机制

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一种选择性检测4-氟苯酚浓度的光纤倏逝波传感器 被引量：1

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作者 冯利民 刘洋 +4 位作者 钟用 巫涛江 李玉洁 贺媛媛 钟年丙 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第6期80-84,共5页

为了实现对水体中4-氟苯酚(4-FP)选择性检测,利用塑料光纤、4-FP分子印迹聚合物、壳聚糖构建了4-FP高选择性敏感的D形塑料光纤倏逝波传感器。首先制备了4-FP分子印迹聚合物溶胶及D形光纤,并将分子印迹聚合物溶胶涂覆在D形塑料光纤传感... 为了实现对水体中4-氟苯酚(4-FP)选择性检测,利用塑料光纤、4-FP分子印迹聚合物、壳聚糖构建了4-FP高选择性敏感的D形塑料光纤倏逝波传感器。首先制备了4-FP分子印迹聚合物溶胶及D形光纤,并将分子印迹聚合物溶胶涂覆在D形塑料光纤传感器敏感区表面。然后建立了传感器测量理论模型。最后实验研究了4-FP分子印迹聚合物涂覆厚度对传感器灵敏度的影响,以及传感器的响应时间、检测下限及选择敏感性。研究表明:传感器对4-FP具有高选择敏感性;当聚合物膜厚度约为20μm时,传感器灵敏度达到-0.000 5 L/mg,检测下限达到180μg/L。 展开更多

关键词 4-氟苯酚 分子印迹聚合物 倏逝波 光纤传感器 选择敏感性 灵敏度

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准确检测偏二氯乙烯的红外光纤倏逝波传感器 被引量：1

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作者 冯利民 刘洋 +3 位作者 钟用 巫涛江 李玉洁 贺媛媛 《压电与声光》 CAS 北大核心 2022年第2期304-309,共6页

利用中红外光纤构建了一种在线准确检测偏二氯乙烯的红外光纤倏逝波传感器,该传感器由U形中红外光纤传感探头、偏二氯乙烯选择性敏感膜和超疏水膜构成。四氟乙烯敏感膜涂覆在U形区表面,超疏水膜涂覆在偏二氯乙烯敏感膜表面。U形传感器... 利用中红外光纤构建了一种在线准确检测偏二氯乙烯的红外光纤倏逝波传感器,该传感器由U形中红外光纤传感探头、偏二氯乙烯选择性敏感膜和超疏水膜构成。四氟乙烯敏感膜涂覆在U形区表面,超疏水膜涂覆在偏二氯乙烯敏感膜表面。U形传感器可增强光纤表面倏逝波强度,从而提高传感器的灵敏度。敏感膜可实现对水体中偏二氯乙烯的选择性测量,提高传感器测量结果的准确性;超疏水膜可抑制水分子对测量结果产生的负面影响。实验研究了偏二氯乙烯的特征吸收光谱,以及传感器对偏二氯乙烯的响应灵敏度、响应时间和选择敏感性。从理论上建立了传感器测量偏二氯乙烯的理论模型。研究结果表明,传感器对偏二氯乙烯具有高选择敏感性,传感器灵敏度可达0.0021 abs/(mg·L^(-1)),响应时间为230 s。 展开更多

关键词 偏二氯乙烯 中红外光纤 倏逝波 传感器 选择性 灵敏度

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基于深度学习的织物疵点检测研究进展 被引量：20

16

作者 王斌 李敏 +1 位作者 雷承霖 何儒汉 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期219-227,共9页

为提高疵点检测的准确性和通用性,实现使用简洁而有效的形式对织物图像的特点和疵点的本质特征进行综合表达,首先,介绍了深度学习技术,对引入了深度学习的疵点检测方法进行综述,同时对深度学习与疵点检测的内在关系进行阐述;然后,分析... 为提高疵点检测的准确性和通用性,实现使用简洁而有效的形式对织物图像的特点和疵点的本质特征进行综合表达,首先,介绍了深度学习技术,对引入了深度学习的疵点检测方法进行综述,同时对深度学习与疵点检测的内在关系进行阐述;然后,分析总结了深度学习的概念及代表性的计算模型,并对引入深度学习的疵点检测方法进行归纳、总结和分类;最后,对典型的方法进行了分析,讨论了各种方法的优缺点,并对未来的研究趋势进行了展望。指出:随着深度学习的发展,探索更加通用的检测方法是推进深度学习在织物疵点检测领域应用的努力方向。 展开更多

关键词 深度学习 疵点检测 纺织品 神经网络 图像分割 机器视觉

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基于多模态融合的个性化服装搭配推荐 被引量：2

17

作者 刘军平 张伏红 +4 位作者 胡新荣 彭涛 李丽 朱强 张俊杰 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期176-186,共11页

为提高服装的匹配度且实现高精度推荐,从而满足消费者对个性化服装搭配推荐的巨大需求,研究了从服装颜色到类别的高度非线性复杂属性交互,并以服装搭配的匹配度量化标准为基础,构建了单品潜在特征表示空间的嵌入模型,通过构建融合多模... 为提高服装的匹配度且实现高精度推荐,从而满足消费者对个性化服装搭配推荐的巨大需求,研究了从服装颜色到类别的高度非线性复杂属性交互,并以服装搭配的匹配度量化标准为基础,构建了单品潜在特征表示空间的嵌入模型,通过构建融合多模态信息的矩阵分解框架模型,进一步分析了现有多模态特征融合算法的不足,刻画了不同用户的服装风格偏好,通过特征提取、多模态特征融合、匹配度计算等手段建立个性化服装搭配方案。实验结果表明:该模型计算出的服装匹配度达到了0.81,相较于传统方法提高了1.25%,实现了更高准确度和推荐精度的个性化服装推荐。 展开更多

关键词 服装搭配 个性化推荐 多模态 特征提取 特征融合 匹配度

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基于改进RefineDet的织物疵点检测 被引量：1

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作者 阮梦玉 李敏 +1 位作者 何儒汉 姚迅 《现代纺织技术》 北大核心 2022年第5期12-20,共9页

为了实现织物疵点的自动检测与分类,提出了一种基于改进RefineDet的疵点检测方法。首先,将VGG16改为全卷积网络对织物图像特征进行提取;其次,为了获取疵点重要的特征并抑制不必要的特征,在Anchor细化模块(Anchor refinement module,ARM... 为了实现织物疵点的自动检测与分类,提出了一种基于改进RefineDet的疵点检测方法。首先,将VGG16改为全卷积网络对织物图像特征进行提取;其次,为了获取疵点重要的特征并抑制不必要的特征,在Anchor细化模块(Anchor refinement module,ARM)中加入了注意力机制;为了提高网络的分类性能,在传输连接块(Transfer connection block,TCB)中加入了SE模块(Squeeze and excitation,SE);最后,目标检测模块(Object detection module,ODM)将检测的结果回归到准确的目标位置,并预测疵点的类别,对疵点进行定位。结果表明:本文算法对孔、污渍、纱疵和线状4种类别织物图像的均值平均精度mAP达到了79.7%,比传统RefineDet检测方法均值平均精度提高了5.0%,具有良好的分类和定位效果。 展开更多

关键词 深度学习 疵点检测 RefineDet VGG16 注意力机制

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基于神经网络的棉麻混纺纱纤维检测 被引量：3

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作者 刘瀚旗 邓中民 李相朋 《武汉纺织大学学报》 2021年第6期3-8,共6页

纺织业中棉麻混纺制品具有透气性、透汗性强等优点,但其中的棉麻纤维配比会影响实际制品的质量,而为了检测纤维配比需要对检测人员经过专业训练,并通过人眼观察来判断检测棉麻混纺纱中棉麻纤维比例。这存在着人力资源与时间资源损耗大,... 纺织业中棉麻混纺制品具有透气性、透汗性强等优点,但其中的棉麻纤维配比会影响实际制品的质量,而为了检测纤维配比需要对检测人员经过专业训练,并通过人眼观察来判断检测棉麻混纺纱中棉麻纤维比例。这存在着人力资源与时间资源损耗大,且主观影响因素过强等缺点,为了解决这个问题,本文提出利用神经网络来代替人工自动检测棉麻混纺纱中的棉麻比例,在经过试验后,利用YOLOv3网络并经过一定改良,对于测试集数据的最优平均精度均值(mAP)达到0.973,且测得棉麻混纺比平均值符合实际样本棉麻混纺比数值。由此可以证明,利用神经网络对棉麻混纺纱进行自动的比例检测是成立的。 展开更多

关键词 棉麻检测 神经网络 深度学习 目标检测

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基于织物传感器和mVGG-FCN深度学习算法的坐姿识别 被引量：2

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作者 陈浩川 贾康昱 胡新荣 《武汉纺织大学学报》 2022年第3期3-8,共6页

为了解决目前使用的坐姿识别技术存在成本高、操作复杂等问题,设计一种柔性传感单元并制成柔性传感阵列坐垫,提出了一种深度学习网络结构,通过实验对5种不同的坐姿进行识别,平均准确率达到98.46%。该方法将柔性传感坐垫与深度学习结合,... 为了解决目前使用的坐姿识别技术存在成本高、操作复杂等问题,设计一种柔性传感单元并制成柔性传感阵列坐垫,提出了一种深度学习网络结构,通过实验对5种不同的坐姿进行识别,平均准确率达到98.46%。该方法将柔性传感坐垫与深度学习结合,提供了一种成本低、普适性强的方案,有助于提示青少年及久坐人群的坐姿问题,从而改善因坐姿问题导致的并发症。 展开更多

关键词 柔性传感阵列 坐姿识别 深度学习

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