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融合语义信息与深层特征的井盖安全检测算法
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作者 张亮 刘韬 +1 位作者 杨晋 白义倩 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期77-85,共9页
针对井盖多样性大和环境复杂性高导致的检测精度不足以及实际应用中实时性要求高的问题,提出了一种基于Swin Transformer优化的改进SSD算法,该算法通过低分辨率图像进行检测并且可以克服传统的卷积神经网络在不断卷积、池化的过程中造... 针对井盖多样性大和环境复杂性高导致的检测精度不足以及实际应用中实时性要求高的问题,提出了一种基于Swin Transformer优化的改进SSD算法,该算法通过低分辨率图像进行检测并且可以克服传统的卷积神经网络在不断卷积、池化的过程中造成的图像全局语义信息丢失的问题。首先,提出了Patch Convolution模块用以解决Swin Transformer中的Patch Merging模块下采样时造成的空间信息丢失的问题,增强网络对于图像语义信息的捕捉能力。其次,结合CNN网络,构建了残差注意力卷积模块用以提取高维特征,提升模型的精度和识别能力。此外,提出了Feature Fusion特征融合模块来加强语义信息与深层特征的融合。最后,采用K-means算法重新聚类Anchor的尺寸以提高模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明,提出的改进SSD算法在测试集上精度达到了84%且单张图像的平均推理时间为0.027 s。该算法可对井盖状态进行快速精准的识别。 展开更多
关键词 语义信息 深层特征 特征融合 井盖检测
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基于深度学习技术的古彝文字图像搜集与整理方法
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作者 熊铁妞 邱吉芳 胡建 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期928-935,共8页
古彝文字是中华文化的重要载体之一,但人工搜集、整理大量古彝文字耗时耗力,而且能辨识古彝文字的人已非常稀缺且越来越少,这使得整理工作变得更为困难。对此,本文提出一种基于深度学习技术的古彝文字图像搜集与整理的新思路。在古彝文... 古彝文字是中华文化的重要载体之一,但人工搜集、整理大量古彝文字耗时耗力,而且能辨识古彝文字的人已非常稀缺且越来越少,这使得整理工作变得更为困难。对此,本文提出一种基于深度学习技术的古彝文字图像搜集与整理的新思路。在古彝文字图像搜集方面,通过目标检测模型得到每个古彝文字在彝文古籍图像中的位置,据此在彝文古籍图像中截取出古彝文字图像,实现古彝文字搜集。在古彝文图像整理方面,首先根据规范彝文来源于古彝文的事实,采用规范彝文字体文件自动生成彝文字图像用于构建数据集,并将数据集应用于训练古彝文字图像特征算法,这有效回避了目前因古彝文字数量庞大、异体字众多、整理尚未完成,而尚无古彝文字图像数据集的问题;然后,通过匹配所搜集的古彝文字图像的特征与现已收录的古彝文字图像的特征的相似性,判断所搜集的古彝文字图像是否已被收录,从而整理出未收录的古彝文字图像。实验在多种典型的特征提取算法和相似性计算方式下进行,实验结果验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 古彝文字 古籍 图像处理 相似度匹配 特征提取 目标检测 数字化
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一种能耗约束的多核系统任务调度算法 被引量:3
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作者 谢盈 陈建英 +1 位作者 吴尽昭 丁旭阳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期247-252,共6页
不同的任务调度算法将任务分配在不同的处理单元,会产生不同的能耗。在基于片上网络的多核系统中,将任务分摊到所有处理器核能提高系统利用率,但导致大量的簇间通信,增加数据传输能耗。本文在对系统能耗进行建模的基础上,提出一种能耗... 不同的任务调度算法将任务分配在不同的处理单元,会产生不同的能耗。在基于片上网络的多核系统中,将任务分摊到所有处理器核能提高系统利用率,但导致大量的簇间通信,增加数据传输能耗。本文在对系统能耗进行建模的基础上,提出一种能耗约束的任务调度算法。该算法结合任务间依赖关系,动态计算任务分配时产生通信开销最小的簇和系统利用率最大的簇,通过计算在相应簇上产生的系统能耗,选择产生系统能耗小的分配方案以平衡系统利用率和簇间通信开销。仿真实验结果证明,算法在减少了簇间通信开销并提高系统利用率的同时,降低了系统能耗。 展开更多
关键词 通信开销 能耗约束 片上网络 系统利用率
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考虑零售商资金约束和损失厌恶的延迟支付契约设计
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作者 谷水亮 郭红梅 王新辉 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期201-220,共20页
本文研究当零售商存在自有资金约束且损失厌恶时,供应商应如何设计延迟支付契约,以及契约设计对零售商决策的影响。首先,构建博弈模型,并给出了转移价格-延迟支付契约和收益共享-延迟支付契约;其次,构建求解模型,给出供应商的最优契约... 本文研究当零售商存在自有资金约束且损失厌恶时,供应商应如何设计延迟支付契约,以及契约设计对零售商决策的影响。首先,构建博弈模型,并给出了转移价格-延迟支付契约和收益共享-延迟支付契约;其次,构建求解模型,给出供应商的最优契约决策、零售商的订购决策;接着,进一步分析了零售商损失厌恶程度和自有资金水平对供应商最优契约设计的影响。研究表明:当零售商的损失厌恶程度和自有资金水平低于某个临界值时,供应商偏好提供收益共享契约,零售商订购集中决策时的订购量;当零售商的损失厌恶程度和自有资金水平高于某个临界值时,供应商偏好提供转移价格契约,零售商的订购量少于集中决策时的订购量。最后,本文通过数值算例验证了上述结论。本文在一定程度上丰富了现有供应链延迟支付契约理论的研究,为供应链节点企业的相关决策提供了依据和参考。 展开更多
关键词 资金约束 损失厌恶 延迟支付 契约设计 供应链
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智能反射面辅助的无线传感网络充电策略研究 被引量:2
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作者 陈秋实 谈文蓉 刘韬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期561-564,共4页
在无线可充电传感网的研究中面临诸多挑战,如无线功率传输中易衰弱、充电规划复杂度高、内存数据易溢出导致丢包。为此,引入智能反射面(IRS)并基于强化学习设计一种无线传感网能量传输和数据收集方案IRS_MDP。首先,该方案建立反射相位... 在无线可充电传感网的研究中面临诸多挑战,如无线功率传输中易衰弱、充电规划复杂度高、内存数据易溢出导致丢包。为此,引入智能反射面(IRS)并基于强化学习设计一种无线传感网能量传输和数据收集方案IRS_MDP。首先,该方案建立反射相位偏移优化问题,计算出以任一传感器节点为充电目标节点时IRS的最优相移值,实现最大化目标节点处所接收的功率。其次,根据上述结果并结合传感器实时状态,基于强化学习设计关于充电和数据传输过程的优化充电策略实现丢包率降低。仿真结果表明,该方案相较其他方案可以更好地提升网络吞吐量和降低数据丢包率。 展开更多
关键词 无线传感网 马尔可夫决策过程 智能反射面 相位偏移优化
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面向图像分类的残差网络进展研究 被引量:9
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作者 赵丽萍 袁霄 +5 位作者 祝承 赵晓琦 杨仕虎 梁平 鲁小丫 谭颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第20期9-19,共11页
近年来,随着数据量的扩大,计算机性能不断提升,用传统的图像分类方法无法获得大数据下图像分类的高精度准确率,残差网络因其高度准确性和良好收敛性已成为图像分类领域的技术热点,值得深入研究。介绍了残差网络,并从提升分类准确率、减... 近年来,随着数据量的扩大,计算机性能不断提升,用传统的图像分类方法无法获得大数据下图像分类的高精度准确率,残差网络因其高度准确性和良好收敛性已成为图像分类领域的技术热点,值得深入研究。介绍了残差网络,并从提升分类准确率、减少模型参数量和降低模型计算量三个角度出发,详细讨论了各个变体的内在结构,分析了各个变体的优缺点,给出了各个变体适用场合的建议。从准确率、参数量和计算量三个方面对各个变体的性能进行了直观的对比。提出了残差网络现在面临的挑战和未来的发展方向。 展开更多
关键词 残差网络 深度神经网络 图像分类 计算机视觉
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基于车辆与车辆的车联网分布式协同感知定位 被引量:9
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作者 谯小康 屈小媚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期988-996,共9页
车辆协同感知定位是车辆定位的热点技术.针对车载自组织网络,本文在GPS卫星导航和车辆自身航位推算(DR)的基础上,利用车辆之间的到达时间(TOA)观测和车辆到车辆(V2V)的实时通信来设计一种分布式协同定位方法.针对协同定位中TOA测量函数... 车辆协同感知定位是车辆定位的热点技术.针对车载自组织网络,本文在GPS卫星导航和车辆自身航位推算(DR)的基础上,利用车辆之间的到达时间(TOA)观测和车辆到车辆(V2V)的实时通信来设计一种分布式协同定位方法.针对协同定位中TOA测量函数的非线性和辅助车辆真实位置未知的问题,提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)的协同定位算法.相对于传统的UKF协同定位使用GPS观测值作为辅助车辆位置,本文提出的算法将辅助车辆位置作为未知参数,扩维到状态向量,有效降低了辅助车辆位置误差对定位精度的影响.Monte Carlo仿真结果表明,利用TOA观测的协同定位精度明显优于仅利用GPS和DR的独立定位精度,且改进的UKF协同定位算法相比于传统UKF算法,具有更高的定位性能. 展开更多
关键词 车载自组织网络 到达时间 车辆到车辆 协同定位 无迹卡尔曼滤波
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强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型 被引量:2
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作者 周文杰 谢琪 崔梦天 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期53-62,共10页
针对重复缺陷报告检测研究中存在语义长距离依赖以及缺陷报告特征的单一性问题,提出一种强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型。引入自注意力机制捕获缺陷报告文本序列内部的语义关联性,从而动态计算上下文语义向量进行... 针对重复缺陷报告检测研究中存在语义长距离依赖以及缺陷报告特征的单一性问题,提出一种强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型。引入自注意力机制捕获缺陷报告文本序列内部的语义关联性,从而动态计算上下文语义向量进行语义分析,解决长距离依赖问题;利用隐含狄利克雷分布算法捕获缺陷报告文本的主题特征,同时针对缺陷报告的类别信息,构建一种特征提取网络计算类别差异特征;最后基于3类特征向量进行综合检测。实验结果表明,该模型实现了更优的检测性能。 展开更多
关键词 重复缺陷报告检测 长距离依赖 自注意力机制 语义分析 多特征提取
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