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题名基于跨用户语音域适应网络的抑郁症检测
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作者
吴伟
马龙华
赵祥红
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机构
浙江理工大学信息科学与工程学院
浙大宁波理工学院信息科学与工程学院
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出处
《电子科技》
2025年第1期88-94,共7页
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基金
国家自然科学基金(61972350,32073028)
宁波市自然科学基金(2022J165)。
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文摘
由于抑郁症的检测方式主观性较强,因此使用用户语音诊断抑郁症已成为一种较具有潜力的辅助方式,但不同用户的语音信号存在差异。文中提出了一个跨用户语音域适应网络(Cross User Audio Domain Adaptation Network,CUADAN)来检测抑郁症。从语音中提取可视化的梅尔频谱,利用CUADAN模型的特征提取器从梅尔频谱中获取更深层次的抑郁特征。由于源域和目标域中包含不同健康用户和抑郁用户的语音特征,因此利用CUADAN模型的域分类器在不同用户数据之间进行域适应,从而通过已有分类器对未知用户进行检测。实验结果表明,CUADAN模型的抑郁症检测准确率更高,其平均准确率达到81.0±2.4%。因此,CUADAN模型可以有效削弱不同用户语音之间的差异性,提高跨用户抑郁症检测的准确率。
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关键词
域适应
抑郁症检测
CUADAN
语音
跨用户
梅尔频谱
特征提取
削弱差异性
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Keywords
domain adaptation
depression detection
CUADAN
audio
cross-user
Mel spectrogram
feature extraction
weakening differences
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进蛇优化算法在室内UWB定位的应用
被引量：1
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作者
郑凯
裘君
童应楠
虞锋
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
浙大宁波理工学院信息科学与工程学院
宁波瓦萨智能科技有限公司
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出处
《无线电工程》
2024年第1期105-113,共9页
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基金
浙江省高等教育“十三五”教学改革研究项目(jg20180444)
浙江省大学生创新创业训练计划(2021R438002)
浙江省教育厅一般科研项目(Y201738805)。
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文摘
现针对近年来室内定位的需求,为提高整体的定位精度,提出一种基于sine混沌映射与正余弦优化蛇优化(Snake Optimization,SO)算法的超宽带(Ultra-Wide Band,UWB)室内定位技术,并结合一种自适应的测距值调整策略将测距值作为SO算法适应度函数的参数。SO是一种元启发式,模仿蛇觅食加交配行为的新型智能优化算法。为提高优化方法寻优能力,在SO种群初始化阶段引入混沌映射,增加种群个体的多样性。在雄性个体和雌性个体位置更新之后,为协调算法的全局探索和局部探索的性能,再进行一次正弦余弦算法(Sine and Cosine Algorithm,SCA)。实验结果表明,对于室内环境,该方法能够有效提高定位精度且性能良好。对比传统的智能算法,其算法精度和收敛效率都得到了显著的提高。
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关键词
室内定位
蛇优化
超宽带
混沌映射
正弦余弦优化算法
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Keywords
indoor positioning
SO
UWB
chaotic mapping
sine and cosine optimization algorithm
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分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于ResNet的安全监控目标检测
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作者
孙毅
吴斯曼
方伟
吴双卿
胡超
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机构
浙大宁波理工学院信息科学与工程学院
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出处
《集成技术》
2024年第6期44-52,共9页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LQ17F030002)
浙江省大学生科技创新活动计划项目(2022R438a007)。
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文摘
《中华人民共和国道路交通安全法》要求摩托车驾驶人及乘坐人员应按规定戴安全头盔,因此,头盔佩戴智能视觉检测技术的需求应运而生。本文算法模型以交通监控视频图像中骑行人员佩戴头盔情况为研究对象,以YOLO目标检测框架为基础,首先采用分支吸收模块改善残差骨干网络,然后通过结构通道重组提升卷积层特征融合,最后应用设计的结构融合剪枝进一步压缩模型超参数。实验结果表明,该算法的精度和实时性较优,小目标检测效果也较好,多分类平均精度为88.8%,检测速度可达29.5帧/s,基本满足交通视频监控的需求。
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关键词
目标检测
特征融合
残差骨干网络
通道重组
结构融合剪枝
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Keywords
object detection
feature fusion
residual backbone network
channel recombination
structure fusion pruning
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分类号
TP249
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于角点和三角形内间距的多工件检测方法
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作者
慎正
胡超
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
浙大宁波理工学院信息科学与工程学院
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出处
《集成技术》
2021年第3期12-21,共10页
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文摘
针对堆叠条件下工件的视觉检测问题,该文提出了一种基于角点特征信息的三角形内间距(Triangular Centroid Distances,TCDs)描述子。首先,对目标局部轮廓角点和方向进行检测;然后,基于检测到的角点和方向信息在模板轮廓上生成疑似轮廓段;最后,对目标轮廓和模板上的疑似轮廓段提取改进后的描述子特征矩阵,并计算目标轮廓矩阵与各疑似轮廓特征矩阵之间的距离,其中距离最小的疑似轮廓段即为目标轮廓段在模板轮廓段上的匹配结果。实验结果表明,在相同取样点的情况下,所提出的算法不仅识别准确率优于传统三角形内间距算法,而且计算效率也大幅提升。
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关键词
工件检测
部分轮廓匹配
三角形内间距
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Keywords
workpiece inspection
partial contour matching
triangular centroid distances
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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