基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法 被引量：1

1

作者 谭文群 曾祥君 +2 位作者 包学才 梁义 许小华 《人民长江》 北大核心 2024年第3期249-256,共8页

针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特... 针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特征融合模块(ZL-FPN),用于增强特征图信息融合,提高对水库水面小目标漂浮物的检测精度。结果表明:改进后算法的mAP值比YOLOv4和原YOLOX算法分别提升了29.93%和12.11%,有效提升了水库水面漂浮物检测精度。研究成果可为提升水库智能化管理水平提供有效技术支撑。 展开更多

关键词 水面小目标漂浮物 目标检测 YOLOX算法 水库智能化管理

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基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物分割方法研究

2

作者 包学才 刘飞燕 +2 位作者 聂菊根 许小华 柯华盛 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2024年第4期163-175,共13页

【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行... 【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行分类,采用自制数据集进行对比试验。算法选择xception网络作为主干网络以获得初步漂浮物特征,在加强特征提取网络部分引入注意力机制以强调有效特征信息,在后处理阶段加入全连接条件随机场模型,将单个像素点的局部信息与全局语义信息融合。【结果】对比图像分割性能指标,改进后的算法mPA(Mean Pixel Accuracy)提升了5.73%,mIOU(Mean Intersection Over Union)提升了4.37%。【结论】相比于其他算法模型,改进后的DeeplabV3+算法对漂浮物特征的获取能力更强,同时能获得丰富的细节信息以更精准地识别多类型水面漂浮物的边界与较难分类的漂浮物,在对多个水库场景测试后满足实际水域环境中漂浮物检测的需求。 展开更多

关键词 深度学习 语义分割 特征提取 漂浮物识别 注意力机制 全连接条件随机场 算法模型 影响因素

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自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混

3

作者 徐晨光 郭禹 +4 位作者 李峰 刘翼 李艳 邓承志 刘燕德 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期1071-1081,共11页

高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片... 高光谱稀疏解混是利用一个含有丰富的端元光谱信息的光谱库作为先验,并对高光谱数据进行分解,得到与光谱库中各端元光谱对应的丰度的图像处理技术。然而目前大多数稀疏解混方法,在高噪声条件下的解混效果不佳,且很多去噪解混算法只是片面的利用了高光谱的某些特性,并没有对高光谱特性进行全面考虑,从而影响了解混算法的精度。为了解决这一问题,创新地提出了一种基于自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混方法。首先对稀疏解混算法进行了详细的介绍,接着对自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法进行建模,提出自适应全变差和低秩约束的高光谱图像稀疏解混算法。该算法把高光谱数据的低秩特性和自适应TV空间特性进行了融合,在保持丰度的低秩性和稀疏性的同时,自适应调整丰度矩阵在不同结构下全变差正则化的水平差和垂直差比例,达到更好的去噪效果。然后,使用ADMM算法对新的模型进行求解。最后,利用SUnSAL-TV,ADSpLRU,S2WSU,SU-ATV等几种比较经典的算法与本算法比较,通过两组模拟数据和一组真实数据来实验验证算法的好坏。两组模拟数据分别是在背景单一的DC1和背景复杂的DC2中各自加入10、15和20 dB三种高斯噪声得到的数据。模拟数据实验通过利用不同算法对这两组数据解混,对解混结果的信号与重建误差比、丰度重构正确率和稀疏度三个数值来比较,并对几种算法解混后的丰度图像、丰度图像与真实图像的差值图等信息进行观察对比,从而分析几种算法的好坏。真实数据实验是利用了内华达州的Cuprite矿区高光谱真实数据对解混结果进行分析对比,进一步用真实数据验证本算法的优势。实验结果表明:本方法相对于较为流行的几种解混方法具有更好的鲁棒性和解混效果,在SRE方面提高了11.4%~310.2%,拥有更出色的性能。 展开更多

关键词 稀疏解混 自适应全变差 低秩约束 高光谱图像

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自适应人工蜂群算法在梯级水库优化调度中的应用 被引量：9

4

作者 李冰 孙辉 +2 位作者 王坤 赵嘉 王晖 《水电能源科学》 北大核心 2016年第8期59-62,49,共5页

针对人工蜂群算法全局搜索能力强、局部搜索能力弱的缺点,提出了自适应人工蜂群算法,即先在搜索策略中引入自适应全局最优学习,以增强算法局部搜索能力;其次,个体使用改进策略进行全维搜索产生进化体,通过自适应交叉概率因子,将进化体... 针对人工蜂群算法全局搜索能力强、局部搜索能力弱的缺点,提出了自适应人工蜂群算法,即先在搜索策略中引入自适应全局最优学习,以增强算法局部搜索能力;其次,个体使用改进策略进行全维搜索产生进化体,通过自适应交叉概率因子,将进化体与原个体进行交叉构建候选个体,以平衡算法搜索能力。在经典基准测试函数的仿真试验表明,与一些最新的改进人工蜂群算法相比,所提算法具有较大优势;在清江梯级水库优化调度应用中的测试,也证明了所提算法具有更好的适用性。 展开更多

关键词 人工蜂群算法 自适应 局部搜索 交叉 水库优化调度

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融合变异萤火虫算法的三支聚类方法

5

作者 李兆彬 叶军 +2 位作者 周浩岩 汪一心 韩宇贞 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第3期646-656,共11页

为解决三支聚类算法随机选取初始聚类中心会导致算法出现早熟现象,以及q近邻概念中q的取值需要通过不断重复实验得到等问题,提出一种变异萤火虫优化的三支聚类算法。通过萤火虫算法来解决初始中心点敏感的问题,以目标函数值作为萤火虫... 为解决三支聚类算法随机选取初始聚类中心会导致算法出现早熟现象,以及q近邻概念中q的取值需要通过不断重复实验得到等问题,提出一种变异萤火虫优化的三支聚类算法。通过萤火虫算法来解决初始中心点敏感的问题,以目标函数值作为萤火虫光亮强度进行聚类中心点的搜索,将求得的最优解作为算法的聚类中心进行迭代;提出边界域归属度公式以及自适应阈值,使得边界域中样本满足阈值条件情况下尽可能地划分到核心域当中,避免了边界域样本过多的问题。通过UCI数据集实验结果表明:改进后的算法大幅降低了迭代次数,提高了聚类结果准确率,也验证了该算法的稳定性和有效性。 展开更多

关键词 聚类算法 K-MEANS聚类 三支决策 萤火虫算法 变异策略

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基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法 被引量：5

6

作者 王文丰 余澜婷 +3 位作者 刘哲 牛成钢 许幸满 韩龙哲 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期784-790,共7页

为弥补蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢等不足,提出一种基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法。在每次迭代结束时,利用二分法放弃行走路程较远的半数蚁群的信息素,使收敛速度得到提高;利用3-opt局部优化方法提高解的精度;通过... 为弥补蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢等不足,提出一种基于二分法和控制信息素量的改进蚁群算法。在每次迭代结束时,利用二分法放弃行走路程较远的半数蚁群的信息素,使收敛速度得到提高;利用3-opt局部优化方法提高解的精度;通过控制信息素量动态调整蚁群选择路径的概率,避免算法早熟;将改进的算法应用于旅行商问题。实验结果表明,该算法在寻优能力、可靠性、收敛速度以及稳定性方面均表现出明显的优越性。 展开更多

关键词 二分法 信息素量 k-opt局部优化 旅行商问题 蚁群算法 最短路径 遍历 群智能算法

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基于物像尺度变换的河流水面流场定标方法 被引量：9

7

作者 张振 吕莉 +2 位作者 石爱业 刘海韵 王慧斌 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2273-2281,共9页

河流水面成像测速是一种非接触式测流技术,其中流场的定标主要基于直接线性变换法(DLT)。由于严重依赖于河流两岸控制点的数量、分布及坐标勘测精度,现有测量系统受到野外复杂施测条件的制约而难以快速安全布设。对此提出了一种基于物... 河流水面成像测速是一种非接触式测流技术,其中流场的定标主要基于直接线性变换法(DLT)。由于严重依赖于河流两岸控制点的数量、分布及坐标勘测精度,现有测量系统受到野外复杂施测条件的制约而难以快速安全布设。对此提出了一种基于物像尺度变换(OIS)的流场定标方法。在考虑相机倾角及水位变化的基础上,通过建立倾斜视角下变高平面的成像模型,推导出像平面和河流水面间"点-距离"的变换关系。进而设计一种激光测距仪辅助的测量装置及其检校方法用于模型参数的获取。实验结果表明,OIS法在精度方面与DLT法相当,但无需在现场采用全站仪布设控制点,显著提高了野外作业的效率和安全性。研究有望为新型集成一体化光学测流仪器的设计提供理论和技术方法上的支撑。 展开更多

关键词 单目视觉 平面测量 流场定标 免控制点 激光测距仪辅助

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基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法 被引量：6

8

作者 傅韬 谭德坤 +2 位作者 付雪峰 涂振宇 王晖 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期394-402,共9页

在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利... 在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论. 展开更多

关键词 突发水污染事故 异常数据 D-S理论 多源数据融合 预测预警

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光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混 被引量：4

9

作者 张绍泉 黄志浩 +4 位作者 邓承志 李璠 徐晨光 吴朝明 汪胜前 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2453-2461,共9页

针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权... 针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力. 展开更多

关键词 高光谱图像 稀疏解混 光谱加权协同稀疏 TV正则项 空间信息

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基于聚集度自适应反向学习粒子群算法在水库优化调度中的应用 被引量：7

10

作者 邓志诚 孙辉 +1 位作者 赵嘉 王晖 《水利水电技术》 北大核心 2020年第4期166-174,共9页

为高效、快速求解水库优化调度问题,提出基于聚集度自适应反向学习粒子群算法。此算法首先采用聚集度策略分析种群的聚散状态,并在此基础上,提出自适应反向学习策略,生成种群中心的反向解参与进化,引导种群改变聚散状态,进一步平衡算法... 为高效、快速求解水库优化调度问题,提出基于聚集度自适应反向学习粒子群算法。此算法首先采用聚集度策略分析种群的聚散状态,并在此基础上,提出自适应反向学习策略,生成种群中心的反向解参与进化,引导种群改变聚散状态,进一步平衡算法的勘探与开发能力。将基于聚集度自适应反向学习粒子群算法与经典的和最新的高水平粒子群算法进行比较,在所测的基准函数中,本算法在5个基准函数上都取得最优解,验证了其对连续变量函数的优化能力强于所对比算法。在求解水布垭、隔河岩和高坝洲梯级水库优化调度问题上,本算法求得总发电量为86.335 71×10^8 kW·h,求解所需时间为721 ms,相较所对比算法的调度结果,总发电量最大提高了11.860 2×10^8 kW·h,所需计算时间最大降低了21 380 ms,由此验证了基于聚集度自适应反向学习粒子群算法对水库优化问题的可行性。 展开更多

关键词 水库优化调度 粒子群算法 聚集度 反向学习

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基于粒子群算法的水资源需求预测 被引量：5

11

作者 龙志伟 肖松毅 +2 位作者 王晖 周新宇 李伟 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期32-35,47,共5页

针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种... 针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种模型都能获得较好的预测精度,其中混合预测模型效果最好,预测精度达到97. 71%. 展开更多

关键词 群智能 粒子群算法 水资源需求 预测 优化

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属性集变化条件下集值决策信息系统的增量属性约简方法 被引量：2

12

作者 刘超 王磊 +2 位作者 杨文 钟强强 黎敏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期463-468,共6页

为了解决集值决策信息系统中的属性数量不断发生动态变化时,静态属性约简方法无法高效更新属性约简的问题,提出一种以知识粒度为启发信息的增量式属性约简方法。首先,介绍集值决策信息系统的相关概念,接着介绍知识粒度的定义并将其矩阵... 为了解决集值决策信息系统中的属性数量不断发生动态变化时,静态属性约简方法无法高效更新属性约简的问题,提出一种以知识粒度为启发信息的增量式属性约简方法。首先,介绍集值决策信息系统的相关概念,接着介绍知识粒度的定义并将其矩阵表示方法推广到此系统中;然后,分析增量式约简的更新机制,并基于知识粒度设计了增量式属性约简方法;最后,选取了3个不同的数据集进行实验。当3个数据集的属性数由20%增加到100%时,传统的非增量式方法的约简耗时分别为54.84 s、108.01 s、565.93 s,增量式方法的约简耗时分别为7.57 s、4.85 s、50.39 s。实验结果表明,在不影响属性约简精度的前提下,所提出的增量式方法比非增量式方法更加快速。 展开更多

关键词 粗糙集理论 集值决策信息系统 知识粒度 属性约简 增量学习

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面向水环境监测的无线传感网络协作波束形成远距离传输优化方法 被引量：4

13

作者 陈杰 包学才 涂振宇 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第6期118-125,共8页

在无线传感网络技术应用于水环境的自主监测过程中,无线传感网络限制的传输距离成为制约其发展的主要问题之一。针对当前水环境监测及无线传感网络远距离传输存在的问题,提出了基于改进的高斯骨架差分进化的波束合成远距离传输优化方法... 在无线传感网络技术应用于水环境的自主监测过程中,无线传感网络限制的传输距离成为制约其发展的主要问题之一。针对当前水环境监测及无线传感网络远距离传输存在的问题,提出了基于改进的高斯骨架差分进化的波束合成远距离传输优化方法。首先根据远距离传输要求建立优化模型,该模型不仅考虑接收节点方向协作波束的主瓣增益,还考虑了旁瓣对其他非接收方向的干扰问题;然后提出了改进高斯骨架差分优化方法,该方法在交叉过程中增加对旁瓣幅值的判断,加速了节点功率优化的收敛速度。实验对比和验证分析结果表明,该方法在不同主瓣增益要求条件下最小旁瓣增益性能比典型优化算法提升了6.8%~10.2%,比随机优化方法提升了31.8%~35.4%,不仅能够满足实际要求,而且能够有效减少对其他非接收方向的干扰,为实现水环境监测远距离传输提供了有效的理论和技术支撑。 展开更多

关键词 水环境监测 无线传感网络 波束形成 高斯骨架差分算法

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多策略人工蜂群算法在梯级水电站优化调度中的应用 被引量：6

14

作者 谢海华 孙辉 龚文引 《南水北调与水利科技》 CAS 北大核心 2019年第2期196-201,88,共7页

梯级水电站优化调度问题的准确、快速求解,是水利学科领域需解决的基本问题。针对该问题,提出了一种新的多策略人工蜂群算法。为更好地平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,新算法在两个具有代表性的解搜索策略基础上,对其融合构成新的搜... 梯级水电站优化调度问题的准确、快速求解,是水利学科领域需解决的基本问题。针对该问题,提出了一种新的多策略人工蜂群算法。为更好地平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,新算法在两个具有代表性的解搜索策略基础上,对其融合构成新的搜索策略,同时保留了原有的两个解搜索策略。新算法的三个候选解搜索策略,增强了对各类优化问题求解的适应性。为验证新算法的适应性及可行性,不仅在经典的基准测试函数中对其进行测试,并且将其应用于梯级水电站优化调度问题。实验结果表明,新算法具有适应性强、收敛速度快等优点。 展开更多

关键词 梯级水电站 优化调度 人工蜂群算法 收敛速度 多策略

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属性集变化下序决策信息系统的增量属性约简算法 被引量：1

15

作者 张义宗 王磊 徐阳 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期813-822,共10页

当序决策信息系统中的属性集不断变化时,基于优势关系的现有静态算法无法高效地更新其属性约简,为此,从属性增加和属性删除两个角度出发,以知识粒度表征的属性重要度为启发信息,提出两种新的增量属性约简算法.首先介绍优势粗糙集方法的... 当序决策信息系统中的属性集不断变化时,基于优势关系的现有静态算法无法高效地更新其属性约简,为此,从属性增加和属性删除两个角度出发,以知识粒度表征的属性重要度为启发信息,提出两种新的增量属性约简算法.首先介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法扩展到优势粗糙集方法,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,给出劣势属性矩阵的定义,并基于知识粒度的矩阵计算方法分析属性增删时属性约简的增量式更新机制,进一步设计了两种增量属性约简算法.最后,分析比较三种算法的时间复杂度,选取了六个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,结果表明,提出的算法比静态的属性约简算法更高效. 展开更多

关键词 序决策信息系统 知识粒度 优势粗糙集方法 劣势属性矩阵 增量属性约简

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标准地名地址的政务信息整合技术研究 被引量：8

16

作者 万冉冉 李婷 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第4期136-140,共5页

政务信息共享服务对建设服务型政府及实现国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。目前,各行业部门的政务信息资源形式多样,内容丰富,多数与地理信息存在关联,其地理信息主要通过地址字段存放。但各部门由于收集口径、采集时间、采... 政务信息共享服务对建设服务型政府及实现国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。目前,各行业部门的政务信息资源形式多样,内容丰富,多数与地理信息存在关联,其地理信息主要通过地址字段存放。但各部门由于收集口径、采集时间、采集标准等不同,对于地址信息的表述不一致,因此不同部门的政务信息难以汇聚至统一的地理位置,或者信息汇聚后,由于汇聚类型单一无法开展多数据源的数据挖掘与分析。因此,本文以智慧新余时空信息云平台项目建设为例,提出了一种基于标准地名地址匹配的政务信息资源整合方法,其不仅提高了政务信息的整合效率和共享开发水平,而且与地理实体进行融合挂接后,政务信息可做到“以图规划、以图分析、以图成文”,促进了跨层级、跨区域、跨行业、跨部门的政务信息资源共享应用。 展开更多

关键词 政务信息资源 信息资源整合 大数据 标准地名地址 地理实体 智慧新余

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一种序决策信息系统中的快速属性约简算法

17

作者 张义宗 王磊 +1 位作者 徐阳 王诚彪 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期767-774,781,共9页

为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒... 为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法引入优势粗糙集方法中,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,通过分析序决策信息系统中知识粒在属性数目变化条件下的粗化与细化过程,得出相对冗余属性的判断定理,由此结合前向属性约简方法设计了快速属性约简算法;最后分析比较了2种算法的时间复杂度并选取了6个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,测试结果表明,本文提出的算法比现有的属性约简算法高效。 展开更多

关键词 序决策信息系统 前向属性约简方法 优势粗糙集方法 属性约简 知识粒度

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基于改进FaceNet的河湖采砂船“船脸”识别算法 被引量：1

18

作者 包学才 陈豹 +2 位作者 吴灿锐 汪忠喜 占礼彬 《人民长江》 北大核心 2024年第8期231-238,共8页

为有效提升河湖采砂船智能化管理水平,提出了一种基于改进FaceNet的河湖采砂船“船脸”识别算法。首先在FaceNet算法网络的全局平均池化层后引入CA注意力模块,增强算法对于感兴趣区域的自适应关注能力;其次训练时在网络的最后引入线性... 为有效提升河湖采砂船智能化管理水平,提出了一种基于改进FaceNet的河湖采砂船“船脸”识别算法。首先在FaceNet算法网络的全局平均池化层后引入CA注意力模块,增强算法对于感兴趣区域的自适应关注能力;其次训练时在网络的最后引入线性层构建采砂船个体“船脸”识别器,将分类和识别的方法相结合共同应用于采砂船“船脸”识别;最后在训练时引入交叉熵损失函数,辅助原FaceNet算法中的三元组损失函数共同实现收敛。实验结果表明:改进的FaceNet算法对于白天场景下采砂船个体“船脸”目标识别的正确率比改进前提高了4.77%,达79.22%;夜间场景下目标识别的正确率提高了2.83%。研究成果适用于采砂船“船脸”识别任务,可为河湖采砂船的智能监管提供技术参考。 展开更多

关键词 采砂船监管 FaceNet 深度学习 卷积神经网络 目标识别

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基于YOLOv5改进的雾天行人与车辆检测算法 被引量：4

19

作者 苏彤 王颖 +1 位作者 邓启扬 李兆彬 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2413-2422,共10页

由于在恶劣天气下汽车对环境的感知能力差,且对动态目标的检测能力有极大的影响,使得基于深度学习的目标检测网络在雾天行人车辆检测中出现精度低、鲁棒性差等问题。本文提出一种基于DehazeNet去雾算法与改进YOLOv5算法相结合的雾天检... 由于在恶劣天气下汽车对环境的感知能力差,且对动态目标的检测能力有极大的影响,使得基于深度学习的目标检测网络在雾天行人车辆检测中出现精度低、鲁棒性差等问题。本文提出一种基于DehazeNet去雾算法与改进YOLOv5算法相结合的雾天检测方法—YOLOv5-SGE检测网络。通过取消初始锚框,实现锚框自适应计算,生成适合当前数据集的锚框;在特征提取模块加入三维权重注意力机制,使网络可以快速捕捉到感兴趣区域,抑制无用信息;使用轻量级卷积GSConv代替融合模块的标准卷积,弥补语义信息损失,减轻模型的复杂度;使用EIoU损失函数替换YOLOv5网络原损失函数CIoU,加快网络收敛速度。实验结果表明:所提算法具有较高的检测精度,mAP达到84%,验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 自动驾驶 图像去雾 YOLOv5 轻量化卷积 损失函数 目标检测

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深度学习萤火虫算法 被引量：33

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作者 赵嘉 谢智峰 +3 位作者 吕莉 王晖 孙辉 喻祥 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2633-2641,共9页

为克服萤火虫算法全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,本文提出深度学习萤火虫算法.算法采用随机吸引模型,萤火虫随机选择一个粒子学习,根据历史最优位置构建广义中心粒子,对其进行一定次数的单维深度学习,学习后的粒子引导种群进化.实... 为克服萤火虫算法全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,本文提出深度学习萤火虫算法.算法采用随机吸引模型,萤火虫随机选择一个粒子学习,根据历史最优位置构建广义中心粒子,对其进行一定次数的单维深度学习,学习后的粒子引导种群进化.实验发现,深度学习策略及粒子深度学习次数对算法优化性能的改善起着重要作用.12个基准测试函数的实验结果表明,算法的综合寻优性能优于其它8种最近提出的萤火虫算法. 展开更多

关键词 全局寻优 随机吸引模型 广义中心粒子 深度学习 萤火虫算法

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