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IBAS-LMBP神经网络算法在图像压缩中的应用被引量：4: 1; 作者王海军金涛门克内木乐《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期12-17,共6页; 鉴于天牛须搜索算法在对多维非线性优化问题求解时容易出现局部收敛现象,从而导致无法求出全局最优解,设计了改进天牛须算法(Improved Beetle Antennae Search,IBAS)。该算法中在天牛位置计算时引入惯性权值,设计了基于自适应步长衰减系... 展开更多; 关键词图像压缩天牛须算法莱文伯格·马夸德算法 BP神经网络仿生算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于轻量化神经网络的公路监控场景天气识别研究: 2; 作者符锌砂曾彦杰 +3 位作者马丽胡弘毅胡嘉诚唐峰《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1-2,3,4,5,6,7,8,共8页; 针对深层卷积神经网络模型参数量大、对硬件设备要求高而难以部署于边缘端的问题,本文结合高速公路监控图像这一应用场景,对基于轻量化神经网络的天气识别算法进行研究。首先对经典的轻量化神经网络模型MobileNet进行理论分析,由参数量... 展开更多; 关键词轻量化网络天气识别公路监控图像特征分布可视化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MobileNetV2的自然场景口罩检测算法被引量：3: 3; 作者郭松尹明臣《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期137-140,共4页; 新型冠状病毒(COVID—19)可以通过呼吸道飞沫等方式传播,自然场景中的遮挡、密集、小尺度等复杂因素会对口罩检测任务产生影响。针对以上问题,采用MobileNetV2网络作为全文的主干网络提取面部特征,构造特征金字塔,并结合视觉注意力机制... 展开更多; 关键词口罩检测空间注意力通道注意力 MobileNetV2; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进SOLO神经网络钢包起重挂钩的识别测定: 4; 作者狄泽波马丽 +1 位作者张继凯白红英《冶金能源》 2023年第4期47-50,共4页; 为了提高基于计算机视觉的检测钢包挂钩分割的准确性,提出了一种基于改进SOLO网络挂钩的识别方法。首先构造卷积神经网络ResNeXt并将其设计为SOLO的主干网络,用于提取挂钩的特征;其次为了更好地解决挂钩多尺度的问题引入特征金字塔网络(... 展开更多; 关键词钢铁行业图像分割特征金字塔 SOLO算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名IBAS-LMBP神经网络算法在图像压缩中的应用被引量：4: 1; 作者王海军金涛门克内木乐; 机构鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系鄂尔多斯应用技术学院信息工程系; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期12-17,共6页; 基金国家自然科学基金(61741509) 内蒙古自治区高等学校科学研究基金资助项目(NJZY19260)。; 文摘鉴于天牛须搜索算法在对多维非线性优化问题求解时容易出现局部收敛现象,从而导致无法求出全局最优解,设计了改进天牛须算法(Improved Beetle Antennae Search,IBAS)。该算法中在天牛位置计算时引入惯性权值,设计了基于自适应步长衰减系数,增加天牛在位置计算时的自适应能力,为了控制算法优化过程解的取值范围,参照粒子群算法对单点位移进行限制。实验结果表明,在相同误差精度、相同迭代次数情况下,将改进天牛须算法与LMBP算法相结合建立IBAS-LMBP算法模型并应用于图像压缩,模型的运行效率明显高于GA-LMBP、PSO-LMBP及BAS-LMBP算法模型。; 关键词图像压缩天牛须算法莱文伯格·马夸德算法 BP神经网络仿生算法; Keywords image compression beetle antennae search algorithm levinberg marquard algorithm BP neural network bionic algorithms; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于轻量化神经网络的公路监控场景天气识别研究: 2; 作者符锌砂曾彦杰马丽胡弘毅胡嘉诚唐峰; 机构华南理工大学土木与交通学院广东省交通运输规划研究中心鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系中交第四航务工程勘察设计院有限公司; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1-2,3,4,5,6,7,8,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51978283,51778242)。; 文摘针对深层卷积神经网络模型参数量大、对硬件设备要求高而难以部署于边缘端的问题,本文结合高速公路监控图像这一应用场景,对基于轻量化神经网络的天气识别算法进行研究。首先对经典的轻量化神经网络模型MobileNet进行理论分析,由参数量和计算次数的角度分析其深度可分离卷积与标准卷积操作的不同。同时,收集并标注基于公路监控图像的天气识别数据集。在此基础上,搭建并训练包含多个轻量化神经网络在内的模型进行对比实验,实验结果验证了MobileNet在识别精度、速度以及模型参数量等指标上的优势。此外,本文通过可视化算法t-SNE从类别响应分析和特征分布两个方面探讨MobileNet的特征表征能力以及特征的类间可分性和类内可聚性,其结果进一步支撑了上述分析。; 关键词轻量化网络天气识别公路监控图像特征分布可视化; Keywords light-weight deep neural network weather recognition highway surveillance images feature distribution visualization; 分类号 U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MobileNetV2的自然场景口罩检测算法被引量：3: 3; 作者郭松尹明臣; 机构鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系苏州微光电子融合技术研究院有限公司; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期137-140,共4页; 基金国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61801286)。; 文摘新型冠状病毒(COVID—19)可以通过呼吸道飞沫等方式传播,自然场景中的遮挡、密集、小尺度等复杂因素会对口罩检测任务产生影响。针对以上问题,采用MobileNetV2网络作为全文的主干网络提取面部特征,构造特征金字塔,并结合视觉注意力机制,提出了一种口罩检测新算法,以实现在复杂场景下检测口罩佩戴情况的目标。算法利用空间注意力机制处理浅层特征,强化面部区域,利用通道注意力机制学习高层语义特征分布并强化语义信息,从而提高面部区域检测精度。实验结果表明:该算法在有遮挡、密集和小尺度的场景下取得了较高的精度,而且能够实时对视频进行口罩检测,鲁棒性较好。; 关键词口罩检测空间注意力通道注意力 MobileNetV2; Keywords mask wear detection spatial attention channel attention MobileNetV2; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进SOLO神经网络钢包起重挂钩的识别测定: 4; 作者狄泽波马丽张继凯白红英; 机构内蒙古科技大学信息工程学院北京市商业学校商贸信息系鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系; 出处《冶金能源》 2023年第4期47-50,共4页; 基金 2022年度内蒙古自治区自然科学基金项目(2022QN06003) 内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019BS06005)。; 文摘为了提高基于计算机视觉的检测钢包挂钩分割的准确性,提出了一种基于改进SOLO网络挂钩的识别方法。首先构造卷积神经网络ResNeXt并将其设计为SOLO的主干网络,用于提取挂钩的特征;其次为了更好地解决挂钩多尺度的问题引入特征金字塔网络(FPN),构造ResNeXt-FPN网络结构;最后将SOLO算法分为类别预测和掩码生成2个分支,在类别预测生成的同时,对挂钩生成对应的实例分割掩码。实验结果表明,改进SOLO算法的平均召回率和精确率分别达到82.10%和97.70%,优于其它公开算法网络。; 关键词钢铁行业图像分割特征金字塔 SOLO算法; Keywords the iron and steel industry image segmentation feature pyramid SOLO algorithm; 分类号 TF341.4 [冶金工程—冶金机械及自动化] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	IBAS-LMBP神经网络算法在图像压缩中的应用	王海军金涛门克内木乐	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于轻量化神经网络的公路监控场景天气识别研究	符锌砂曾彦杰马丽胡弘毅胡嘉诚唐峰	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于MobileNetV2的自然场景口罩检测算法	郭松尹明臣	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进SOLO神经网络钢包起重挂钩的识别测定	狄泽波马丽张继凯白红英	《冶金能源》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料