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题名面向智能航道巡检的水面目标检测算法
被引量：2
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作者
任思羽
黄琦麟
左良栋
吴瑞
蔡枫林
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机构
兰州大学信息科学与工程学院
成都开放大学教学部
重庆科技大学智能技术与工程学院
上海交通大学重庆临近空间创新研发中心
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出处
《重庆大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期114-126,共13页
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基金
2021年重庆市本科院校与中国科学院科研院所合作项目(HZ2021015)
重庆市教委科学技术研究重点资助项目(KJZD-K202305201)。
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文摘
为解决多场景复杂内河背景下水面目标检测存在环境噪声大、水面目标分布情况繁杂、特征微小模糊等问题,提出一种融合多尺度特征和注意力机制,增强类激活映射的水面目标检测算法,称UltraWS水面目标检测算法。在典型检测网络上设计空间注意力模块与多头策略,融合多尺度特征,提高对微小目标的检测能力。其次,提出UltraLU模块增强类激活映射,减小环境因素与分布因素对检测目标的影响。最后,设计对模型进行Tucker张量分解,实现模型轻量化,增强模型的可解释性与推理速度。实验结果表明,所提出的UltraWS算法提高了对背景噪声的抗干扰能力,更好捕捉微小目标,满足边缘化部署的检测速度和准确率均衡性需求。在WSODD数据集上,算法的mAP值取得了最高的84.5%,相较于其他主流方法存在较大提升。基于提出的算法建立航道安全巡检体系与评估方法,有利于推动内河智慧航运的发展。
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关键词
水面目标检测
注意力机制
类激活映射
张量分解
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Keywords
water surface target detection
attention mechanism
class activation mapping
tensor decomposition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名生物质焦油重整催化剂失活机制及增效策略
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作者
曾飞
刘晋
粟杨
杨海
吕星
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机构
重庆科技大学安全工程学院
重庆科技大学智能技术与工程学院
重庆资源循环利用与碳中和技术研究院
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出处
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2472-2478,2483,共8页
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基金
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2023NSCQ-MSX0265,CSTB2023NSCQ-MSX1021)
重庆科技学院硕士研究生创新计划项目(YKJCX2220720)
+2 种基金
重庆市教育委员会科学技术研究重点项目(KJZD-K202101501)
重庆市油气生产安全与风险控制重点实验室项目(cqsrc202114)
重庆市城市管理科研项目(202312)。
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文摘
焦油催化重整是生物质资源化利用的关键,而在长时间重整作用下,催化剂会因各种原因丧失活性。对天然矿石类、生物炭、镍基和复合催化剂四大类催化体系进行分析,在催化失活表现机制的基础上,提出催化剂性能增效策略。研究表明,镍基是催化剂发挥有效作用必不可少的元素;催化剂积碳、烧结和中毒失活与反应温度密切相关,此外还受催化剂负载量、活性组分之间相互作用能力和毒物覆盖率等因素的影响;通过引入金属系载体和助剂,并优化催化剂为核壳型结构,是降低催化剂失活速率和提升焦油转化率的重要增效策略。在未来研究中,可以利用神经网络、密度泛函理论等技术明晰焦油重整反应路径,优化催化剂制备方法,为提升催化性能提供理论依据和实践价值。
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关键词
生物质
焦油重整
催化剂
失活
增效策略
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Keywords
biomass
tar reforming
catalytic
inactivation
improvement strategy
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分类号
TQ426
[化学工程]
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