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基于改进YOLOv11的水果成熟度检测 被引量：2
1
作者 赵鹏 强光磊 +2 位作者 卢波 高扬 张仟祥 《现代信息科技》 2025年第8期34-40,共7页
针对水果成熟度检测中存在的精度不足、复杂背景下识别难度大,传统方法在特征提取上表现出明显的局限性等问题,为此,提出了一种基于改进YOLOv11的水果成熟度检测算法(AGLU-YOLOv11),以满足水果成熟度检测中对数据高效、可靠采集的需求。... 针对水果成熟度检测中存在的精度不足、复杂背景下识别难度大,传统方法在特征提取上表现出明显的局限性等问题,为此,提出了一种基于改进YOLOv11的水果成熟度检测算法(AGLU-YOLOv11),以满足水果成熟度检测中对数据高效、可靠采集的需求。AGLU-YOLOv11通过优化YOLOv11主干网络中的C3k2模块,融合CATM(Conv Additive Self-Attention)与CGLU(Convolutional Gated Linear Unit)设计了C3k2_AddBlock_CGLU模块,显著提升特征提取能力及多品种、多阶段成熟度果实的适应性。同时,在特征融合阶段引入AFCA注意力机制,强化全局特征表达及复杂背景的适应性,实现高效水果质量检测与标注。实验结果表明,AGLU-YOLOv11在Precision、Recall、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标上相比其他检测模型,在精度、鲁棒性和多尺度目标适应性上表现更优,能够更好地满足识别水果成熟度的需求。 展开更多
关键词 YOLO 目标检测 CGLU CATM 水果成熟度检测
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YOLO-IRLight:基于YOLOv8的轻量级无人机红外小目标检测算法 被引量：2
2
作者 倪梦琪 陈凯源 《现代信息科技》 2025年第8期46-53,60,共9页
针对无人机航拍角度下红外小目标检测精度低、计算量大等问题,基于YOLOv8s提出了一种轻量化红外小目标检测模型YOLO-IRLight。此模型引入EMA(Efficient Multiscale Attention)注意力机制来提升特征提取能力;在网络颈部添加PConv-C2f模... 针对无人机航拍角度下红外小目标检测精度低、计算量大等问题,基于YOLOv8s提出了一种轻量化红外小目标检测模型YOLO-IRLight。此模型引入EMA(Efficient Multiscale Attention)注意力机制来提升特征提取能力;在网络颈部添加PConv-C2f模块减少计算量,将尺度序列特征融合,并添加P2检测层对网络结构进行优化,增强了小目标检测能力;设计了一种新型轻量化检测头Group-Detect,将NWD(Normalized Gaussian Wasserstein Distance)损失函数以线性组合方式融入模型的损失函数中。公开数据集上的实验结果表明与原始YOLOv8s相比,该模型的检测精度mAP@0.5提高了1.7%,参数量下降了45.9%,计算复杂度GFLOPs下降了33.5%,F1精度提高了0.9%。改进后的算法明显优于传统算法,相较于其他当前主流算法,检测精度也有明显提升。 展开更多
关键词 小目标检测 红外目标 轻量化 YOLOv8 网络优化
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基于Chinese-BERT和BiLSTM的海洋石油工程行业质量问题分类
3
作者 蔡玉华 安鑫鹏 +1 位作者 马永军 安广山 《现代信息科技》 2025年第7期151-156,共6页
为提升海洋石油行业工程施工质量检查的智能化水平,提出一种基于中文预训练模型Chinese-BERT和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的施工质量问题分类算法。Chinese-BERT模型采用中文预训练能够更好地进行中文文本的特征提取,提高文本向量语义... 为提升海洋石油行业工程施工质量检查的智能化水平,提出一种基于中文预训练模型Chinese-BERT和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的施工质量问题分类算法。Chinese-BERT模型采用中文预训练能够更好地进行中文文本的特征提取,提高文本向量语义表示的准确性,而BiLSTM则进一步对Chinese-BERT得出的特征向量进行关键信息提取。将模型在真实数据中进行有效性验证,结果显示,所提模型在分类性能上优于其他对比模型,能有效地解决质量问题分类问题。 展开更多
关键词 海洋石油工业 质量问题 文本分类 Chinese-BERT BiLSTM
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基于KPCA和FSVM的猪肉组织变性识别方法
4
作者 董胡 钱盛友 +3 位作者 刘备 谭乔来 邹孝 刘刚 《测控技术》 2019年第1期63-66,共4页
生物组织变性识别是监测HIFU治疗过程的一个重要方面,对提升HIFU治疗效果有重要意义。提出了一种基于核主元分析(KPCA)和模糊支持向量机(FSVM)的猪肉组织变性分类识别方法。对HIFU辐照离体猪肉组织产生的超声回波信号分别提取能量、衰... 生物组织变性识别是监测HIFU治疗过程的一个重要方面,对提升HIFU治疗效果有重要意义。提出了一种基于核主元分析(KPCA)和模糊支持向量机(FSVM)的猪肉组织变性分类识别方法。对HIFU辐照离体猪肉组织产生的超声回波信号分别提取能量、衰减系数、背向散射积分等时频域特征,构造表征组织变性特征的混合域特征集。利用KPCA对特征集中能敏感地体现组织变性的特征进行二次特征提取,按累计贡献率高于95%的标准,选择前2个核主元当作主要特征并将其联合输入FSVM进行组织变性识别。实验结果显示,联合特征比单个特征能更好地检测组织变性状态,更准确地对猪肉组织进行变性分类识别。该方法可为监测HIFU治疗中生物组织是否变性提供参考。 展开更多
关键词 核主元分析 模糊支持向量机 组织变性 特征提取 高强度聚集超声
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基于CiteSpace的MOFs材料光催化性能的研究文献计量分析
5
作者 芦梦楚 张萌 +2 位作者 张振新 陈炳林 王至 《现代信息科技》 2025年第8期169-173,共5页
以Web of Science(WoS)数据库中“金属有机框架材料(MOFs)光催化性能”收录的全部有关文献为数据来源,利用CiteSpace对分别从发文量、发文作者、关键词共现等方面全面梳理和归纳MOFs材料光催化性能。结果显示,此领域的研究从2007年开始,... 以Web of Science(WoS)数据库中“金属有机框架材料(MOFs)光催化性能”收录的全部有关文献为数据来源,利用CiteSpace对分别从发文量、发文作者、关键词共现等方面全面梳理和归纳MOFs材料光催化性能。结果显示,此领域的研究从2007年开始,2010—2014年缓慢增长,之后发文量迅速上升。该领域已经具有成型的研究团队,但团队间缺乏合作可能会制约其发展。未来研究热点主要集中在MOFs材料光催化性能理论研究及其规模化应用于污染物的研究。 展开更多
关键词 MOFs材料 光催化 可视化分析
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人工智能框架技术趋势研究 被引量：1
6
作者 王强 苏乐 谢智刚 《智能安全》 2023年第1期46-52,共7页
作为人工智能开发环节中的基础工具,人工智能框架承担着AI技术生态中操作系统的角色,是AI学术创新与产业商业化的重要载体.随着其重要性的不断突显,人工智能框架已经成为人工智能产业创新的焦点之一,引起了学术界、产业界的高度重视.在... 作为人工智能开发环节中的基础工具,人工智能框架承担着AI技术生态中操作系统的角色,是AI学术创新与产业商业化的重要载体.随着其重要性的不断突显,人工智能框架已经成为人工智能产业创新的焦点之一,引起了学术界、产业界的高度重视.在此背景下,本文从人工智能框架的概念内涵、价值意义入手,梳理人工智能框架演进历程,总结当前人工智能框架技术体系,最后研判得出人工智能框架技术发展的"四泛"趋势,即泛开发、泛设备、泛场景、泛工程. 展开更多
关键词 人工智能 人工智能框架 适配迁移 科学计算 工程化
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