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融合DeepSeek-R1和RAG技术的先秦文化元典智能问答研究
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作者 张强 高颖 +2 位作者 任豆豆 韩牧哲 包平 《现代情报》 北大核心 2026年第1期173-186,共14页
[目的/意义]先秦文化元典是中华文明的源头文献,对其进行知识组织与智能应用,可以为建设中华民族现代文明提供历史依据和价值判断,增强国家文化软实力。本研究旨在基于检索增强生成(RAG)技术的先秦文化元典智能问答系统,推动相关知识的... [目的/意义]先秦文化元典是中华文明的源头文献,对其进行知识组织与智能应用,可以为建设中华民族现代文明提供历史依据和价值判断,增强国家文化软实力。本研究旨在基于检索增强生成(RAG)技术的先秦文化元典智能问答系统,推动相关知识的智能化应用与传承。[方法/过程]以中华书局出版的《春秋》三传为研究对象,构建先秦文化元典本体模型,采用DeepSeek-R1进行知识抽取并构建知识图谱。基于LangChain框架,运用GraphRAG、NaiveRAG、LightRAG、HybridRAG这4种RAG方法对大语言模型进行检索增强,并从定量和混合两方面评估问答能力。[结果/结论]研究结果显示,DeepSeek-R1抽取效果良好,生成的三元组能有效覆盖关键知识且质量较高。在智能问答评估中,不同RAG方法各有优劣。GraphRAG在各类问题和评估维度上表现较佳,尤其在考证溯源型、应用实践型等问题上表现突出;NaiveRAG在事实知识型问题上表现较好。综合定量与混合评估来看,根据实际应用场景选择合适的RAG技术至关重要。 展开更多
关键词 先秦文化元典 大语言模型 DeepSeek 检索增强生成 智能问答
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基于多尺度特征增强的航拍小目标检测算法
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作者 肖剑 何昕泽 +2 位作者 程鸿亮 杨小苑 胡欣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期19-31,共13页
针对航拍图像小目标检测中存在的检测精度低和模型参数量大的问题,提出兼顾性能与资源消耗的航拍小目标检测算法.以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和加强对高频特征的关注,提出自适应细节增强模块(ADEM),在减少冗余信息的同时加强... 针对航拍图像小目标检测中存在的检测精度低和模型参数量大的问题,提出兼顾性能与资源消耗的航拍小目标检测算法.以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和加强对高频特征的关注,提出自适应细节增强模块(ADEM),在减少冗余信息的同时加强对小目标细粒度特征的捕获;基于PAN-FPN架构调整特征融合网络,增加对浅层特征的关注,同时引入多尺度卷积核增强对目标上下文信息的关注,以适应小目标检测场景;针对传统IoU灵活性、泛化性不强的问题,构建参数可调的Nin-IoU,通过引入可调参数,实现对IoU的针对性调整,以适应不同检测任务的需求;提出轻量化检测头,在增强多尺度特征信息交融的同时减少冗余信息的传递.结果表明,在VisDrone2019数据集上,所提算法以8.08×106的参数量实现了mAP0.5=50.3%的检测精度;相较于基准算法YOLOv8s,参数量降低了27.4%,精度提升了11.5个百分点.在DOTA与DIOR数据集上的实验结果表明,所提算法具有较强的泛化能力. 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 无人机图像 特征融合 损失函数
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用于鱼眼图像自适应矫正的注意力金字塔网络
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作者 张博 李雪 +4 位作者 王白阳 李光健 王国平 潘杨 朱磊 《电光与控制》 北大核心 2026年第1期106-111,共6页
针对鱼眼镜头拍摄图像存在畸变,影响其在目标检测、图像分割等计算机视觉任务中的应用问题,提出了一种用于鱼眼图像自适应矫正的注意力金字塔网络(APFC-Net)。首先,为解决卷积层中特征图缩放导致的边缘和角落信息丢失问题,构建了注意增... 针对鱼眼镜头拍摄图像存在畸变,影响其在目标检测、图像分割等计算机视觉任务中的应用问题,提出了一种用于鱼眼图像自适应矫正的注意力金字塔网络(APFC-Net)。首先,为解决卷积层中特征图缩放导致的边缘和角落信息丢失问题,构建了注意增强空间金字塔(AASP)模块以加强特征提取;其次,考虑到不同区域的畸变程度差异,在失真矫正阶段引入可变形卷积,以自适应处理不同程度的畸变;最后,为解决失真矫正过程中信息细节丢失导致的图像模糊问题,在编码阶段嵌入SimAM注意力机制,以专注图像关键区域。仿真结果表明:APFC-Net在Place 2数据集上优于MLC和SimFIR等方法;相较于PCN方法,其PSNR和SSIM分别提升9.11%和27.14%,验证了模型在图像矫正中的有效性。 展开更多
关键词 鱼眼图像 畸变矫正 机器视觉 深度学习
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基于Swin-PIDNet的纸质工程制图线型识别方法
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作者 朱文博 陈龙飞 迟玉伦 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期313-320,共8页
识别纸质工程制图图像的难点主要在于线型识别,针对纸质工程制图线型规范性差、跨度长、相对于背景图像尺寸小等问题,提出一种纸质工程制图线型识别Swin-PIDNet模型。用Swin Transformer替换PIDNet主干网络,在减少下采样的同时增强了模... 识别纸质工程制图图像的难点主要在于线型识别,针对纸质工程制图线型规范性差、跨度长、相对于背景图像尺寸小等问题,提出一种纸质工程制图线型识别Swin-PIDNet模型。用Swin Transformer替换PIDNet主干网络,在减少下采样的同时增强了模型长程建模能力;提出一种逐阶段解冻的迁移学习方法,提升模型对线型识别的训练效率和精度,平滑模型训练过程;针对工程制图线型的细长特征,嵌入注意力模块EMA到PAHDC模块中,从而改善背景信息淹没线型特征信息的问题;为处理线型类别不平衡问题,将Focal loss和Dice loss通过加权结合构建Swin-PIDNet的训练损失函数。实验证明该模型的评价指标MIoU为87.02%、MPA为95.42%、F 1分数为96.57%,相较于其他模型,该模型具有较强的线型识别能力,对纸质工程制图图像识别具有理论研究意义和实际应用价值。 展开更多
关键词 PIDNet Swin Transformer 线型识别 纸质工程制图 迁移学习 混合空洞卷积
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基于改进RT-DETR的有遮挡交通标志检测算法
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作者 于天河 杨壮壮 +2 位作者 胡金帅 常梦瑶 王文龙 《工程科学学报》 北大核心 2026年第2期393-408,共16页
针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏... 针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏,自建一个遮挡条件下的交通标志数据集.然后,在反向残差移动块中引入膨胀重参数块,构建了一个轻量级的复合膨胀残差块来替换原始主干提取网络中的BasicBlock,增强了模型的特征提取能力.最后,对RT-DETR模型的损失函数进行了优化,提出了DS-IoU联合损失函数加快收模型敛速度.实验结果表明,改进后的算法在自制数据集上的m AP为94.2%,相比于原始算法增加量为4.7%,在公开数据集TT100K和CCTSDB2021的m AP分别为92.8%和91.7%,相比于原始算法增加量分别为3.1%和2.4%,Params和GFLOPs相比于原始的算法分别降低了26.0%和12.5%.本文提出的改进方法极大地减少了计算量和参数数量,有效提升了遮挡情况下的交通标志的检测精度. 展开更多
关键词 交通标志检测 RT-DETR 遮挡数据集 轻量化 联合损失函数
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频域空间信息驱动的特征聚合跨模态行人重识别方法
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作者 金静 朱传斌 翟凤文 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期298-304,共7页
跨模态行人重识别旨在匹配可见光与红外不同模态下的行人图像,该任务的核心挑战是缓解可见光与红外模态间差异并提取具有鉴别力的共享特征。然而,现有方法在最小化模态间差异和提取模态共享特征过程中,未能充分利用数据增强后的模态信... 跨模态行人重识别旨在匹配可见光与红外不同模态下的行人图像,该任务的核心挑战是缓解可见光与红外模态间差异并提取具有鉴别力的共享特征。然而,现有方法在最小化模态间差异和提取模态共享特征过程中,未能充分利用数据增强后的模态信息且忽略了不同尺度特征语义关联性,提出一种基于频域空间信息的特征聚合(FDSIFA)网络。首先,通过设计的多分支频域空间感知模块(MFSPM),对不同模态的增强图像和原始图像充分提取模态特定信息,同时在频域和空间维度上挖掘跨模态特征的一致性,有效减小了模态间的差异;其次,设计了多阶段特征聚合模块(MFAM),自适应聚合不同尺度的特征,挖掘低层次特征与高层次特征之间的语义关联,提升特征的语义表达能力和判别力。该网络在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下,rank-1和mAP分别达到了75.09%和71.35%,优于对比方法,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 跨模态 行人重识别 数据增强 频域空间信息 特征聚合
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融合全局指针网络与对比学习的嵌套命名实体识别
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作者 刘继 谢京城 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期129-135,共7页
为解决现有嵌套命名实体识别方法中存在的实体表示不充分、边界模糊和语义相似实体难以区分的问题,提出了一种基于全局指针网络与对比学习融合的中文嵌套命名实体识别方法。采用全局指针机制,通过构建实体头尾指针矩阵,将实体识别转换... 为解决现有嵌套命名实体识别方法中存在的实体表示不充分、边界模糊和语义相似实体难以区分的问题,提出了一种基于全局指针网络与对比学习融合的中文嵌套命名实体识别方法。采用全局指针机制,通过构建实体头尾指针矩阵,将实体识别转换为指针预测问题,引入对比学习框架增强实体表示的语义判别能力,采用基于移动平均的梯度归一化策略,平衡多任务学习中各子任务的优化难度。在CLUENER2020和CMeEE数据集上的实验表明,该方法与基线global pointer模型相比,F 1值分别提升2.30和2.55个百分点,验证了其在中文嵌套命名实体识别任务中的有效性。 展开更多
关键词 命名实体识别 嵌套实体 全局指针网络 对比学习 梯度归一化
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基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测方法
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作者 彭晏飞 袁晓龙 +1 位作者 赵涛 陈炎康 《高压电器》 北大核心 2026年第1期134-142,共9页
基于无人机航拍的电力巡检成为目前绝缘子缺陷检测方法的主流,但当遇到图像特征不够明显或干扰特征较多等问题时,绝缘子缺陷识别困难,检测精度不高。由此,提出了一种基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测方法。首先,重新设计卷积模块,然后... 基于无人机航拍的电力巡检成为目前绝缘子缺陷检测方法的主流,但当遇到图像特征不够明显或干扰特征较多等问题时,绝缘子缺陷识别困难,检测精度不高。由此,提出了一种基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测方法。首先,重新设计卷积模块,然后将CA注意力机制与其相融合,并且在主干网络加入注意力机制与颈部网络的特征图进行多尺度特征融合,抑制复杂环境下的干扰特征,专注缺陷特征提取;其次,对空间金字塔池化结构(SPPF)进行改进,扩大感受野,减少被模型过滤掉的有用信息;接着,将Transformer与C3模块中的残差结构(Bottleneck)相结合,增强模型对绝缘子缺陷特征的识别能力;最后,使用K-means算法对数据集进行聚类分析,重新计算最适合的锚框尺寸。在数据集上进行验证,改进后的方法平均精度达到97.4%,召回率达到94.8%,均值平均精度为97.6%,该方法有效提升了复杂环境下的绝缘子缺陷检测能力,进一步满足了对绝缘子缺陷检测精度的需求。 展开更多
关键词 YOLOv5s 绝缘子 注意力机制 缺陷检测 SPPF
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多智能体协作驱动的审计问题定性法规推荐系统
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作者 徐超 刘子硕 +2 位作者 周立云 朱浩然 黄佳佳 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第1期280-290,共11页
针对审计问题定性中多维特征解析与动态法规匹配的技术难题,提出了多智能体协作框架下的审计问题定性法规推荐系统。传统大语言模型在法规推荐任务中存在三重局限性:法律文本的语义特征与审计问题存在表征差异,动态更新的法规体系导致... 针对审计问题定性中多维特征解析与动态法规匹配的技术难题,提出了多智能体协作框架下的审计问题定性法规推荐系统。传统大语言模型在法规推荐任务中存在三重局限性:法律文本的语义特征与审计问题存在表征差异,动态更新的法规体系导致知识时效性不足,以及单一检索策略难以支撑复杂案例的多级推理需求。基于上述问题,构建了包含问题抽取、逻辑推理、伪例生成等专业化智能体的协同架构,通过任务分解机制将复杂审计案例解析为可并行处理的子问题空间。方法层面创新性地融合指令微调与检索增强生成技术,构建覆盖国家级、企业级和内控手册的三级法规知识库,并设计基于智能体的动态检索策略。经大量真实审计案例数据的实验验证,在国家级法规推荐任务中,系统实现30.56%的法规条款直接命中率,较ChatGPT-4(13.89%)提升116%,BERTScore与RougeL指标分别达71.19%与20.20%。在多级综合法规推荐任务中,命中率、BERTScore与Rouge-L分别达到63.91%、26.50%和27.80%,均超过基线模型至少15.2%。结果表明,通过智能体协同的任务分解机制可有效解耦复杂审计问题中的多维度特征,而多级知识库架构显著提高了法规推荐的准确度,为审计实务提供了可解释的法规推理路径。此外,模块化的设计支持不同司法辖区的法规库动态扩展,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 多智能体系统 审计问题定性 人工智能 法规推荐 大数据审计
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基于RT-GLV的变电站电力人员绝缘手套穿戴检测方法
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作者 袁杰 万忠原 +3 位作者 加尔肯别克 杨怡程 祁鹏程 陈治润 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期25-32,共8页
变电站电力人员作业穿戴的绝缘手套有目标小、易遮挡的特点,而一般的特征融合网络往往会丢失小目标信息。针对此问题,构建一种多尺度小目标特征融合网络STPFM,对RT-DETR-R18模型进行改进,设计了电力人员绝缘手套穿戴模型RT-GLV。首先,用... 变电站电力人员作业穿戴的绝缘手套有目标小、易遮挡的特点,而一般的特征融合网络往往会丢失小目标信息。针对此问题,构建一种多尺度小目标特征融合网络STPFM,对RT-DETR-R18模型进行改进,设计了电力人员绝缘手套穿戴模型RT-GLV。首先,用STPFM网络代替CCFM网络,利用STPFM网络的SSFF模块、TFE模块融合多尺度特征信息,此外,增加一个以SSFF模块为核心的小目标检测层,增强模型对小目标信息的学习能力;其次,为解决替换的STPFM网络模型参数量过大的问题,构建一种轻量化PB_Block模块,只替换主干网络中包含小目标信息较少的P4、P5层的模块,在轻量化模型的同时,又降低小目标信息的损失;最后,采用PIoUv2损失函数增强模型对难易样本的学习能力。实验结果表明:RT-GLV模型在电力人员绝缘手套穿戴检测中表现优异,与RT-DETR-R18相比,mAP@0.5提高2.1百分点,F 1分数提高1.6百分点,参数量减少21.5%;在小目标检测方面,穿戴绝缘手套的AP@0.5提高1.4百分点,未穿戴绝缘手套的AP@0.5提高6.4百分点,且模型检测速度达到91.3帧/s,满足电力人员绝缘手套穿戴检测的准确性、实时性要求。 展开更多
关键词 绝缘手套 RT-DETR 多尺度融合 轻量化 Powerful-IoU
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基于改进YOLO11n模型的自动驾驶道路交通检测算法研究
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作者 田晟 赵凯龙 苗佳霖 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
随着自动驾驶技术的快速发展,道路交通检测作为感知模块的核心任务,直接影响自动驾驶系统的安全性与可靠性,当前基于深度学习方法作为研究的热点,却仍存在检测精度低、模型泛化性差等问题。为解决这些问题,本文提出一种改进YOLO11n模型... 随着自动驾驶技术的快速发展,道路交通检测作为感知模块的核心任务,直接影响自动驾驶系统的安全性与可靠性,当前基于深度学习方法作为研究的热点,却仍存在检测精度低、模型泛化性差等问题。为解决这些问题,本文提出一种改进YOLO11n模型的道路交通检测方法。该方法通过增加小目标检测层提高对小目标的检测精度,引入GhostConv+DWConv检测头结构,组合优化现有的双DWConv结构,并设计更适合小目标的Inner-CIoU损失函数,增强模型的泛化性,提高边界框回归的准确性。实验结果显示,与现有YOLO11n算法相比,该模型在KITTI和BDD100K数据集上的检测精度分别提升1.1个百分点和1.9个百分点,并达到125帧/s和124帧/s的检测速度,提升了低分辨率小目标检测的有效性,在不同交通场景下具有良好的泛化性。 展开更多
关键词 自动驾驶 小目标检测 YOLO11 多尺度检测 损失函数
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跨模态特征增强与层次化MLP通信的多模态情感分析
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作者 王旭阳 马瑾 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期91-101,共11页
在多模态情感分析任务中,由于非语言模态信息利用不充分、跨模态交互缺乏细粒度关联建模以及层次化语义融合机制不完善,导致不同模态之间的情感信息难以实现有效融合。为此,本文提出一种跨模态特征增强与层次化MLP通信的多模态情感分析... 在多模态情感分析任务中,由于非语言模态信息利用不充分、跨模态交互缺乏细粒度关联建模以及层次化语义融合机制不完善,导致不同模态之间的情感信息难以实现有效融合。为此,本文提出一种跨模态特征增强与层次化MLP通信的多模态情感分析方法。该方法构建渐进式融合架构,首先通过跨模态注意力机制增强非语言模态信息,捕捉多对多的跨模态细粒度交互;继而使用层次化MLP通信模块,在模态融合维度与时间建模维度上分别设计并行与堆叠的MLP模块,实现水平与垂直方向的层次化特征交互,有效提升情感理解的准确性与表达能力。实验结果表明,本文模型在CMU-MOSI上,Acc2和F_(1)值较次优模型分别提升0.89和0.77个百分点,在CMU-MOSEI上对比实验各项指标均优于基准模型,Acc2、F_(1)值分别达到86.34%、86.25%。 展开更多
关键词 多模态 情感分析 跨模态注意力 层次化MLP通信 门控单元
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基于二分假设端到端深度学习的ADHD辅助诊断
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作者 郇战 张玉龙 +1 位作者 陈瑛 王乐乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期81-87,共7页
在注意缺陷多动障碍(ADHD)的辅助诊断研究中,很多ADHD分类方法存在模型不能一体化或缺乏生物学解释的问题。为此,提出一种基于二分假设端到端深度学习的ADHD分类模型。在二分假设框架下,选择边缘系统相关的低频波动振幅数据作为输入特征... 在注意缺陷多动障碍(ADHD)的辅助诊断研究中,很多ADHD分类方法存在模型不能一体化或缺乏生物学解释的问题。为此,提出一种基于二分假设端到端深度学习的ADHD分类模型。在二分假设框架下,选择边缘系统相关的低频波动振幅数据作为输入特征,并设置注意力模块,使得网络重点关注分类贡献高的特征。模型整体形成端到端结构,而不是传统的深度学习和机器学习结合的结构。此外,完成检测生物标识的任务,提供生物学解释。在ADHD-200数据库的留一交叉验证实验中,4个子数据库上的平均准确率达到98.1%。随后,在边缘系统上进行ADHD生物标识的统计与分析,得到的ADHD生物标识分别为前扣带与旁扣带脑回、右杏仁核、嗅皮质和左杏仁核,这些结果证实了基于二分假设端到端深度学习模型的合理性。 展开更多
关键词 注意缺陷多动障碍 二分假设 低频波动振幅 端到端结构 生物标识
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圆柱立铣刀螺旋槽磨削接触线建模与高效数值解法
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作者 游明琳 刘富毅 张继 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第1期183-190,共8页
圆柱立铣刀螺旋槽的精密磨削是其制造过程中的关键环节,精确建立磨削接触线模型对提升刀具加工质量与效率具有重要意义。文章针对现有接触线方程通用性不足与数值求解效率低的问题,构建了综合考虑刀具几何参数、砂轮廓形及磨削运动关系... 圆柱立铣刀螺旋槽的精密磨削是其制造过程中的关键环节,精确建立磨削接触线模型对提升刀具加工质量与效率具有重要意义。文章针对现有接触线方程通用性不足与数值求解效率低的问题,构建了综合考虑刀具几何参数、砂轮廓形及磨削运动关系的通用接触线数学模型,并提出一种基于多区间二分法的高效数值求解策略。该方法能够稳定求取接触线方程的全部解,有效避免漏根与奇异解问题,且通过多组不同规格刀具的实例验证表明,所建模型能准确表征磨削接触关系,数值算法在计算效率与精度上综合优于传统方法,为高精度刀具数控磨削提供了可靠的理论基础与工艺支持。 展开更多
关键词 圆柱立铣刀 螺旋槽磨削 接触线方程 数值解法 几何分析
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基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像目标边界提取方法
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作者 王小红 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期49-53,共5页
为有效应对高分辨率遥感影像遮挡、旋转等因素对目标边界提取效果的影响,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的高分辨率遥感影像目标边界提取方法。以卷积神经网络实现高分辨率遥感影像目标边界提取框架为基础,引入了特征增强模块,避免网络... 为有效应对高分辨率遥感影像遮挡、旋转等因素对目标边界提取效果的影响,文中提出基于卷积神经网络(CNN)的高分辨率遥感影像目标边界提取方法。以卷积神经网络实现高分辨率遥感影像目标边界提取框架为基础,引入了特征增强模块,避免网络目标边界浅层、深层特征提取时存在语义信息的表征不足以及丢失细节信息问题;同时,优化网络损失函数,通过预处理目标边界图,将其转化为边界信息的概率图,并设定阈值来排除不确定性像素点,增强模型目标边界提取鲁棒性和精确度。实验结果显示,该方法可实现目标边界精准提取且不易受遥感影像旋转影响,在不同遮挡程度下均具备较为优异的目标边界提取能力。 展开更多
关键词 卷积神经网络 高分辨率遥感影像 目标边界提取 深层特征 特征增强 边界概率图
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自适应区域生长耦合神经P系统的图像分割方法
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作者 许家昌 叶栩秀 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期280-290,共11页
针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal opti... 针对耦合神经P系统利用脉冲机制实现区域生长依赖于初始种子点选择的问题,提出一种自适应区域生长耦合神经P系统(adaptive region growing coupled neural P systems,ARGCNP)的图像分割方法。该方法利用金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO)的全局搜索能力,通过引入四种策略提升GJO的全局寻优性能,从而在图像中寻找最佳阈值点,以优化区域生长中的种子点选择。在实验中,首先通过CEC2017测试函数对改进后的GJO进行性能测试,结果表明改进后的GJO在测试函数上整体性能第一;随后将ARGCNP应用于分割彩色图像和医学图像,以峰值信噪比等三个指标对分割效果进行量化评价,分割结果显示该方法能够提升分割精度及分割结果的稳定性,证明ARGCNP在应用场景下具有的优势,能够满足图像分割需求。 展开更多
关键词 图像分割 金豺优化算法 耦合神经P系统 区域生长
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基于几何锚点引导的双阶段配准算法研究
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作者 高春甫 谭景益 +1 位作者 贺新升 周崇秋 《浙江师范大学学报(自然科学版)》 2026年第1期9-15,共7页
针对列车轮对踏面点云配准中重叠区域有限、曲率变化较小导致特征不显著的问题,提出了一种基于几何锚点引导的双阶段配准方法.首先,对源点云与目标点云进行区域分割,提取具有结构信息的有效区域;其次,利用罗德里格斯旋转投影点云至拟合... 针对列车轮对踏面点云配准中重叠区域有限、曲率变化较小导致特征不显著的问题,提出了一种基于几何锚点引导的双阶段配准方法.首先,对源点云与目标点云进行区域分割,提取具有结构信息的有效区域;其次,利用罗德里格斯旋转投影点云至拟合平面,以增强几何特征表达;然后,结合轮对踏面的结构特征提取特征锚点;最后,通过引入几何锚点约束,设计双阶段ICP算法实现高精度配准.实验结果表明,该方法将测量的关键尺寸精度控制为0.2 mm,其在提升踏面轮廓重建完整性与尺寸测量精度方面具有显著优势.该结果可为列车轮对检测与维护提供可靠的技术支撑. 展开更多
关键词 轨道交通 非接触测量 点云配准 轮对踏面 几何锚点
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基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法研究
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作者 雷建云 田祚汉 +1 位作者 夏梦 雷瑞璠 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期97-105,共9页
针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测... 针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测速度.此外,融入了SENet注意力机制模块,以增强网络对火灾检测的准确性.使用α-IoU损失函数代替YOLOv8原始损失函数中的CIoU损失函数来计算定位损失,该函数能够自适应地调整IoU的阈值,更好地处理不同大小和形状的目标,同时提高模型对小目标的检测性能.结果表明:该方法的平均准确率(mA@0.5P)达到了87.2%,帧率(FPS)提升了17帧,显著提高了火灾检测的实时性. 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv8模型 森林火灾检测 实时性
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风帽对PELE侵彻钢筋混凝土靶的毁伤性能研究
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作者 何俊 杜忠华 +1 位作者 何成 王韦霞 《科技与创新》 2026年第1期46-49,共4页
为研究中口径PELE(Penetrator with Enhanced Lateral Effect,横向效应增强型侵彻体)弹头风帽的材料和结构对其毁伤钢筋混凝土靶效果的影响,采用三维非线性动力学有限元软件LS-DYNA对PELE弹进行了数值模拟,探讨了不同结构与材料的风帽... 为研究中口径PELE(Penetrator with Enhanced Lateral Effect,横向效应增强型侵彻体)弹头风帽的材料和结构对其毁伤钢筋混凝土靶效果的影响,采用三维非线性动力学有限元软件LS-DYNA对PELE弹进行了数值模拟,探讨了不同结构与材料的风帽在多种速度下穿透0.25 m厚钢筋混凝土靶的表现。结果表明,在其他条件保持一致的情况下,以酚醛树脂为原料、采用镂空曲母线尖头结构的风帽,在毁伤钢筋混凝土靶时展现出更优异的性能。 展开更多
关键词 PELE弹 头部风帽 结构和材料 数值分析
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基于手指追踪、肢体及面部动捕技术的三维手语建模研究
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作者 秦永 涂佳利 黄为荣 《山东理工大学学报(自然科学版)》 2026年第1期21-25,32,共6页
手语是听障人群日常生活沟通最主要的方式,然而复杂多样的手语动作提高了手语的学习成本。本文提出一种结合手指追踪、肢体及面部动捕的三维手语建模方法,利用专用动捕设备,精确捕捉手指、肢体及面部动作的细节和动态变化,并在Unity平... 手语是听障人群日常生活沟通最主要的方式,然而复杂多样的手语动作提高了手语的学习成本。本文提出一种结合手指追踪、肢体及面部动捕的三维手语建模方法,利用专用动捕设备,精确捕捉手指、肢体及面部动作的细节和动态变化,并在Unity平台中将三部分动作整合后绑定数字人体模型,实现了三维手语建模。该方法弥补了传统方法只能捕捉单一手势的缺点,在增加肢体及面部动作后,三维手语更加接近真实手语,可为手语的数字化表达和听障人群沟通辅助工具开发提供有力支持。 展开更多
关键词 手指追踪 手势识别 肢体捕捉 面部动捕 AI手语
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