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基于改进YOLO v5s的叶菜病虫害检测算法研究
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作者 贺洪江 刘毅祥 王双友 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第5期244-250,共7页
叶菜病虫害的早期识别是提高叶菜产量和质量的重要保障,为提高常见叶菜病虫的检测精度,针对实际生产中的复杂环境,以YOLO v5s为基准模型,提出一种改进的FV-YOLO v5s模型。首先,在主干网络中融合CA注意力机制模块与C3特征提取模块,形成了... 叶菜病虫害的早期识别是提高叶菜产量和质量的重要保障,为提高常见叶菜病虫的检测精度,针对实际生产中的复杂环境,以YOLO v5s为基准模型,提出一种改进的FV-YOLO v5s模型。首先,在主干网络中融合CA注意力机制模块与C3特征提取模块,形成了C3CA模块以增强叶菜病虫害的特征提取能力。接着在颈部网络中使用Slim-neck范式设计,高效提取图像中小尺寸目标的特征,增强特征融合的效率。最后用WIoU损失对原损失函数CIoU进行替换,更快地达到收敛状态并提升模型检测性能。结果表明,新模型的精度、召回率和平均精度均值分别达到了92.2%、91.5%、94.8%。改进后的模型FV-YOLO v5s对比原YOLO v5s模型算法,精度、召回率、平均精度均值分别提高2.7、1.4、1.8百分点,优于现有的识别网络,包括YOLO v7、YOLO v8、Faster R-CNN等模型。FV-YOLO v5s模型适用于现代农业生产环境,有助于快速识别和检测叶菜病虫害,且该研究为智慧农业中的叶菜高品质和高产量提供了依据,从而最大限度地减少经济损失。 展开更多
关键词 叶菜病虫害 YOLO v5s CA注意力机制 Slim-neck WIoU损失函数
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面向司法领域的藏文事件数据集构建 被引量:1
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作者 高璐 赵小兵 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期34-42,51,共10页
为了构建高质量的藏文司法事件数据集,推动藏文司法事件抽取技术的进一步探索、评测与优化。该文面向藏文司法领域,以藏文刑事裁判文书为研究对象,设计了“类别分组-主题建模”两阶段的契合藏文司法实际的事件Schema;采用模型驱动的事... 为了构建高质量的藏文司法事件数据集,推动藏文司法事件抽取技术的进一步探索、评测与优化。该文面向藏文司法领域,以藏文刑事裁判文书为研究对象,设计了“类别分组-主题建模”两阶段的契合藏文司法实际的事件Schema;采用模型驱动的事件触发词预标注与事件要素人工标注相结合的半自动化数据标注方式,对1863篇藏文刑事裁判文书进行爬取、OCR、降噪、分析、多人协同标注及审核,构建了藏文司法事件数据集TiEvent。TiEvent共定义了3个大类、12个小类的事件类型,涵盖1863个藏文真实司法文本的2249个事件提及。BiLSTM、BiLSTM-CRF、CINO-CRF等事件抽取模型的实验结果表明,藏文司法事件触发词检测和论元识别的最高F1值分别为75.36%、70.98%。在藏文司法文本上,TiEvent具有较高的事件覆盖度和事件要素完整度,能够满足藏文司法事件抽取工作的基本需要。 展开更多
关键词 事件数据集 事件抽取 藏文信息处理
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基于卷积神经网络的石英纤维复合材料损伤缺陷太赫兹智能识别 被引量:1
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作者 李涛 薛刚 +3 位作者 霍自祥 王保民 李晓岭 杨召南 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第6期665-672,共8页
利用太赫兹时域光谱对石英纤维复合材料(quartz fiber reinforced polymer,QFRP)内部分层缺陷进行检测,通过搭建一维卷积神经网络模型,实现不同位置和不同深度损伤缺陷的准确识别,验证结果准确率在90%以上.根据识别结果构建复合材料的... 利用太赫兹时域光谱对石英纤维复合材料(quartz fiber reinforced polymer,QFRP)内部分层缺陷进行检测,通过搭建一维卷积神经网络模型,实现不同位置和不同深度损伤缺陷的准确识别,验证结果准确率在90%以上.根据识别结果构建复合材料的缺陷检测图像与实际太赫兹成像图结果一致,且具有高清晰度和对比度.太赫兹技术结合卷积神经网络能够实现非极性材料的智能识别. 展开更多
关键词 太赫兹时域光谱 石英纤维复合材料 分层缺陷 智能识别
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基于理想边界和多元逐步回归模型的城市生活需水量预测 被引量:1
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作者 李慧敏 王小胜 +1 位作者 刘欣欣 安笑洁 《南方农机》 2019年第17期10-14,共5页
精准的生活需水量预测可为水资源管理部门调控供需提供数据支撑。由于测量过程中受诸多不确定因素的影响,观测值的测量结果不以单一的数值存在,利用区间数值可以很好描述这一不确定性的范围。现有预测区间的算法需要繁琐的参数搜索过程... 精准的生活需水量预测可为水资源管理部门调控供需提供数据支撑。由于测量过程中受诸多不确定因素的影响,观测值的测量结果不以单一的数值存在,利用区间数值可以很好描述这一不确定性的范围。现有预测区间的算法需要繁琐的参数搜索过程,本文算法可简化该过程。首先,利用一种初始区间设定办法得到区间宽度,作为本文初始绝对宽度构造区间上下界。其次,对上界集和下界集分别建立多元逐步回归模型预测城市生活需水量的区间上下界,以预测区间覆盖率、预测区间宽度、预测区间对称性和均方根误差作精度评估指标与已有模型结果对比,截取较优的绝对宽度,建立模型。与此同时,以邯郸市生活需水量为例,与已有模型对比,预测精度优于已有模型。 展开更多
关键词 生活需水量 多元逐步回归 理想边界 上下界估计
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