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Error analysis and Stokes parameter measurement of rotating quarter-wave plate polarimeter 被引量:1
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作者 支丹丹 李健军 +3 位作者 高冬阳 翟文超 黄雄豪 郑小兵 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第12期242-247,共6页
In this paper, we present a simple Stokes parameter measurement method for a rotating quarter-wave plate polarimeter. This method is used to construct a model to describe the principle of how the magnitudes of errors ... In this paper, we present a simple Stokes parameter measurement method for a rotating quarter-wave plate polarimeter. This method is used to construct a model to describe the principle of how the magnitudes of errors influence the deviation of the output light Stokes parameter, on the basis of accuracy analysis of the retardance error of the quarter-wave plate, the misalignment of the analyzing polarizer, and the phase shift of the measured signals, which will help us to determine the magnitudes of these errors and then to acquire the correct results of Stokes parameters. The method is validated by the experiments on left-handed circularly polarized and linear horizontal polarization beams. With the improved method, the maximum measurement deviations of Stokes parameters for these two different polarized states are reduced from 2.72% to 2.68%, and from 3.83% to 1.06% respectively. Our results demonstrate that the proposed method can be used as a promising approach to Stokes parameter measurement for a rotating quarter-wave plate polarimeter. 展开更多
关键词 POLARIZATION stokes parameter detection POLARIMETER
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基于重参数化的光伏电池缺陷检测算法 被引量:2
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作者 杨丽 邓靖威 +2 位作者 段海龙 杨晨晨 李凤泉 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期184-192,共9页
针对光伏电池电致发光图像缺陷的复杂背景干扰不均、形状多变和缺陷多尺度等问题,提出了一种基于重参数化的光伏电池缺陷检测算法OM-Detector。首先结合广义高效层聚合网络和在线重参数化,提出了OREPANCSPELAN4模块,引入重参数化有效地... 针对光伏电池电致发光图像缺陷的复杂背景干扰不均、形状多变和缺陷多尺度等问题,提出了一种基于重参数化的光伏电池缺陷检测算法OM-Detector。首先结合广义高效层聚合网络和在线重参数化,提出了OREPANCSPELAN4模块,引入重参数化有效地通过梯度下降优化算法进行训练,在提升精度的同时降低了模型参数量,使模型轻量化;其次,在颈部网络中引入了多尺度卷积注意力模块,抑制复杂背景的干扰,提高模型检测细小缺陷的准确率;最后,结合重参数化特征提取—融合模块和多尺度卷积注意力模块,构建光伏电池缺陷检测器。使用光伏电池异常检测数据集对算法性能进行验证,实验结果表明,与YOLOv8检测网络相比,平均精度均值提升了2.5%,参数量降低了29%,推理速度加快了5.7%,优于目前的主流目标检测算法,能快速、准确地对光伏电池表面缺陷进行检测。 展开更多
关键词 缺陷检测 重参数化 注意力机制
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基于重参数化与多查询注意力的轻量化纸病检测模型
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作者 刘鑫 周强 +1 位作者 陈雅鑫 张晓辉 《中国造纸学报》 北大核心 2025年第4期186-194,共9页
为了解决现有深度学习算法在纸病检测中难以兼顾检测精度和速度,导致基于机器视觉的纸病检测系统实用性较差的问题,本研究提出了一种基于重参数化与多查询注意力的轻量化纸病检测模型RepLite-YOLO。首先,设计了轻量级的部分深度可分离卷... 为了解决现有深度学习算法在纸病检测中难以兼顾检测精度和速度,导致基于机器视觉的纸病检测系统实用性较差的问题,本研究提出了一种基于重参数化与多查询注意力的轻量化纸病检测模型RepLite-YOLO。首先,设计了轻量级的部分深度可分离卷积,降低了模型的复杂度;在此基础上,构建了RCNXC2f模块,以增强模型对多尺度特征的提取能力,并使用重参数化减少了模型推理时的计算量;之后,在模型主干特征提取网络尾部增加C2PMQA模块,以提升模型对全局特征的提炼能力;最后,设计了轻量化检测头模块,并引入无非极大值抑制训练策略,有效提升了纸病检测的实时性。在自建纸病数据集上的研究结果表明,本研究提出的RepLite-YOLO模型的平均正确率为99.2%,参数量仅为1.35 MB,在NIVIDA 4060平台上,检测分辨率为512×512的纸病图像帧率达到了175帧。RepLite-YOLO模型不仅能够保证纸病检测的精度,而且在实时性方面优于其他纸病检测模型。 展开更多
关键词 纸病检测 RepLite-YOLO 重参数化 多查询注意力 NMS-Free
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改进YOLOv5的无人机图像目标检测方法
4
作者 胡晓阳 侯钦贤 +1 位作者 刘潇忆 王楚文 《计算机仿真》 2025年第12期40-46,共7页
无人机视角下目标特征差、噪声多,目标尺度变化剧烈、物体密集,目标检测存在漏检、误检等问题。基于此,提出一种改进YOLOv5的无人机图像目标检测方法。首先将网络结构中的部分卷积替换成架构精简速度快的Rep VGG结构,深度挖掘、丰富不... 无人机视角下目标特征差、噪声多,目标尺度变化剧烈、物体密集,目标检测存在漏检、误检等问题。基于此,提出一种改进YOLOv5的无人机图像目标检测方法。首先将网络结构中的部分卷积替换成架构精简速度快的Rep VGG结构,深度挖掘、丰富不同特征的语义信息;其次采用SKAttention注意力机制提高在目标遮挡、背景干扰以及多尺度目标等状况下的表征能力;最后引入F-EIOU回归损失函数计算预测框和目标框的差异值,提高回归速度和对多噪声目标的识别精度。在Vis Drone2019和AU-AIR无人机航拍数据集上进行了大量实验。实验结果表明,改进YOLOv5的平均准确率(mAP@0.5)在Vis Drone2019和AU-AIR数据集上的分别提高5.7%和0.6%,mAP@0.5:0.9分别提高了3.7%和0.3%。 展开更多
关键词 目标检测 结构重参数化 注意力机制 回归损失函数
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基于结构重参数化和共享卷积的实时工业缺陷检测方法
5
作者 苏源 孙丹枫 +1 位作者 赵建勇 巫宝军 《现代制造工程》 北大核心 2025年第12期83-96,共14页
针对现代工业生产中高效缺陷检测的需求,提出了一种基于结构重参数化和共享卷积的实时工业缺陷检测方法,旨在提高检测精度与推理速度,降低模型复杂度。在特征提取阶段,设计了基于部分通道卷积与结构重参数化的LRD-ELAN模块。通过重参数... 针对现代工业生产中高效缺陷检测的需求,提出了一种基于结构重参数化和共享卷积的实时工业缺陷检测方法,旨在提高检测精度与推理速度,降低模型复杂度。在特征提取阶段,设计了基于部分通道卷积与结构重参数化的LRD-ELAN模块。通过重参数化模块与可变形卷积的引入,强化特征表达能力,减少冗余计算。在检测头设计中,提出轻量化GS-Head模块,利用Ghost共享卷积降低检测头计算量,结合组归一化提升小批量训练的稳定性。此外,在边界框预测分支中引入轻量级特征缩放层,增强多尺度目标检测能力,并使用inner-MPDIoU损失函数替代传统CIoU损失函数,进一步优化边界框预测性能。试验结果表明,在NEU-DET数据集上,该模型的mAP50较基线模型提升了2.46%,参数量和计算量分别减少了37.10%和33.58%,推理帧率达286.1 FPS,提升了10.82%,具备良好的实时性。在PKU-Market-PCB数据集的泛化测试中,mAP50较基线模型提升了1.91%,表现出较强的泛化能力和高效性。该模型在速度、精度与复杂度之间实现了良好平衡,展现出在工业缺陷检测中的应用潜力与优势。 展开更多
关键词 实时缺陷检测 结构重参数化 共享卷积 组归一化 模型轻量化 损失函数
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基于部分卷积和动静态融合的无人机辅助绝缘子缺陷检测机制 被引量:1
6
作者 杨慧婷 杨志 +4 位作者 郭庆瑞 李峰 郭学让 郭治卿 汪烈军 《网络空间安全科学学报》 2025年第1期86-99,共14页
在无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)自动检测绝缘子图像中的缺陷时,检测算法频繁使用注意力模块会导致模型参数过大,实时性较差。为了实现轻量级、高精度的无人机智能巡检,提出一种基于Vision Transformer(ViT)的无人机绝缘子缺陷... 在无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)自动检测绝缘子图像中的缺陷时,检测算法频繁使用注意力模块会导致模型参数过大,实时性较差。为了实现轻量级、高精度的无人机智能巡检,提出一种基于Vision Transformer(ViT)的无人机绝缘子缺陷检测模型(UAV Insulator Defect Detection Model based on DEtection TRansformer,UIDDETR)。首先,提出的快速重参数模块(Fast Re-parameterization Module,FREP)利用部分卷积(Partial Convolution,PConv)和重参数化卷积(Re-parameterization Convolution,RepConv)减少了冗余计算,高效地提取了空间特征。其次,通过设计高效内尺度交互模块(Efficient Intra-scale Interaction Module,EISI),加强了高级特征的交互。第三,通过静态融合(Static Fusion,STF)和动态融合(Dynamic Fusion,DYF)两种特征融合策略实现了高层级和低层级语义信息的互补结合。大量实验结果验证了所提方法在开源合成雾绝缘子数据集(Synthetic Foggy Insulator Dataset,SFID)和自制绝缘子数据集(Self-made Insulator Dataset,SID)上的有效性。 展开更多
关键词 无人机智能巡检 绝缘子缺陷检测 部分卷积 模型重参数化 特征融合
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CORM-YOLO:低照度环境下交通行人检测算法
7
作者 王栋 罗亚波 +1 位作者 张峰 黄随 《液晶与显示》 北大核心 2025年第9期1369-1380,共12页
洒水车在夜间或凌晨等低照度环境下频繁作业,然而传统目标检测算法在此类场景中的表现普遍较差,极易出现行人漏检或误检问题,带来误洒水和碰撞等安全隐患。这是由于低照度条件下图像整体亮度不足,目标边缘模糊,颜色和纹理等关键信息退化... 洒水车在夜间或凌晨等低照度环境下频繁作业,然而传统目标检测算法在此类场景中的表现普遍较差,极易出现行人漏检或误检问题,带来误洒水和碰撞等安全隐患。这是由于低照度条件下图像整体亮度不足,目标边缘模糊,颜色和纹理等关键信息退化,导致检测模型难以提取有效特征;同时,噪声信号相对增强,也进一步干扰了模型的判断准确性。为提升洒水车在低照度条件下的行人检测能力,本文提出了一种改进的轻量级检测算法CORM-YOLO。CORM-YOLO算法是在YOLOv8n的基础上进行结构优化,引入了CPA-Enhancer作为特征提取网络,显著增强低照度图像的语义与纹理信息表达能力;采用OREPA优化主干网络卷积模块,有效压缩模型参数与计算成本;利用RepHead替代传统检测头,提高了小目标检测的鲁棒性与精度;同时引入MGDLoss知识蒸馏机制,通过引导轻量模型学习教师模型的判别特征,进一步提升模型整体性能。实验结果表明,CORM-YOLO在低照度行人检测任务中的mAP@50达到0.845,较YOLOv8n提升3.6%,mAP@50∶95达到0.504,提升1.8%,且推理速度满足实际部署要求。该方法在保障低照度作业安全性方面具有重要应用价值,可广泛用于智慧城市和智能交通领域。 展开更多
关键词 低照度行人检测 深度学习 YOLOv8 重参数化 知识蒸馏
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基于深度可分离与重参数化的轻量化目标检测模型 被引量:1
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作者 林初欣 陈姜男 +2 位作者 鄢化彪 邓亚峰 肖文祥 《机电工程技术》 2025年第8期28-32,69,共6页
为解决铁路轨道扣件检测模型轻量化部署问题,以YOLOX-s模型为基准,提出一种基于深度可分离卷积的特征金字塔,实现颈部网络结构的轻量化特征融合,提升模型轻量化后的特征提取能力。针对YOLOX架构中解耦头产生的更多参数量与计算开销,引... 为解决铁路轨道扣件检测模型轻量化部署问题,以YOLOX-s模型为基准,提出一种基于深度可分离卷积的特征金字塔,实现颈部网络结构的轻量化特征融合,提升模型轻量化后的特征提取能力。针对YOLOX架构中解耦头产生的更多参数量与计算开销,引入深度可分离卷积,简化解耦头的参数量,并使用重参数化卷积达成检测头的精确度优化,平衡模型参数轻量化造成的精确度损失。实验表明,针对铁路轨道扣件检测问题,相较于基准模型,该方法降低了22.26%的参数量和31.3%的浮点数计算量,精确度保持在原有水平。基于深度可分离与重参数化的轻量化目标检测模型有效降低了模型参数,为部署在铁路在线检测轻型设备上提供一种可行方法。 展开更多
关键词 模型轻量化 铁路轨道扣件检测 深度可分离卷积 模型重参数化
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空间群目标ISAR成像与检测方法
9
作者 贾竣皓 陈学斌 +1 位作者 李璋峰 叶春茂 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1843-1854,共12页
应用窄带逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像处理方法有助于空间群目标的精确检测。然而,由于群目标运动状态存在差异,成像结果可能存在较严重的模糊,进而限制对群内目标检测的能力。为此,针对空间群目标提出... 应用窄带逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像处理方法有助于空间群目标的精确检测。然而,由于群目标运动状态存在差异,成像结果可能存在较严重的模糊,进而限制对群内目标检测的能力。为此,针对空间群目标提出一种基于ISAR处理架构的场景成像及目标检测方法。首先,基于运动特征一致性关联,从不同距离单元提取出Chirplet分量,确保目标与分量间的对应关系。然后,通过建立代价函数实现逐个目标解速度模糊,获得目标运动参数有效估计。最后,数值仿真的实验结果验证了所提方法的有效性以及对群目标检测性能的提升效果。 展开更多
关键词 窄带逆合成孔径雷达成像 群目标检测 Chirplet分量关联 速度模糊 参数化平动补偿
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基于NAS和结构重参数化的电缆工序识别知识蒸馏训练框架
10
作者 倪天 梅沁 +3 位作者 刘星晔 黄敏 郭燕娜 白晨阳 《电力大数据》 2025年第6期60-67,共8页
针对电缆施工场景下端侧视觉模型识别精度不足的问题,本文提出了一种结合神经架构搜索(neural architecture search,NAS)和结构重参数化(structural re-parameterization)技术的知识蒸馏(knowledge distillation,KD)框架,旨在利用视觉... 针对电缆施工场景下端侧视觉模型识别精度不足的问题,本文提出了一种结合神经架构搜索(neural architecture search,NAS)和结构重参数化(structural re-parameterization)技术的知识蒸馏(knowledge distillation,KD)框架,旨在利用视觉大模型的强大表征能力,提升轻量化端侧模型的综合性能。该框架创新性地将结构重参数化与NAS协同应用于知识蒸馏过程;在训练阶段通过动态扩展模型结构增强小模型的学习能力;在推理阶段恢复原始轻量架构,确保部署效率;在训练后期也缓解了传统知识蒸馏性能提升乏力的问题。在通用目标检测数据集与电缆施工专用数据集上的系统验证结果表明,所提方法在显著提升端侧模型识别精度的同时,维持了高效推理速度,对推动电缆施工智能化落地具有重要实践价值。 展开更多
关键词 知识蒸馏 电缆检测 NAS 结构重参数化
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YOLOv8n模型在驾驶疲劳检测中的轻量化与实时性改进
11
作者 张俊辉 杜峰 +2 位作者 武继权 黄渤 杨晨 《光电工程》 北大核心 2025年第10期15-26,共12页
为解决疲劳驾驶检测模型计算量大、参数量需求高以及人脸关键点提取能力不足的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的算法。首先,引入DRB(dilated reparameterization block)网络替代原始骨干网络,通过扩大感受野,有效捕捉不同尺度的关键特... 为解决疲劳驾驶检测模型计算量大、参数量需求高以及人脸关键点提取能力不足的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的算法。首先,引入DRB(dilated reparameterization block)网络替代原始骨干网络,通过扩大感受野,有效捕捉不同尺度的关键特征,显著增强特征提取能力。其次,在Detect检测头中融入轻量化全卷积单级目标检测器(fully convolutional one-stage object detector,FCOS)架构,通过共享卷积,显著减少参数量,同时提升定位与分类性能,降低计算需求。实验总训练轮次为100,在同一硬件配置下改进后的模型平均精度均值(mAP)达81.2%,较基准模型提升1.9%;计算量(GFLOPs)和模型大小(model size)分别减少32.1%和33.3%,延迟时间缩短71.53%,检测速度提升35 f/s。改进算法在驾驶员面部目标检测任务中具有一定参考价值。 展开更多
关键词 疲劳驾驶检测 轻量化目标检测 YOLOv8n 全卷积单级目标集成 结构重参数化
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基于YOLO-RAMS的计算机随机存取存储器插槽旋转检测算法
12
作者 陈奥 王琨 贺昊辰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第17期147-158,共12页
针对计算机随机存取存储器智能化安装场景中,需要快速精确定位插槽和计算其角度等问题,提出一种改进YOLOv8n-obb的计算机随机存取存储器插槽旋转检测算法YOLO-RAMS。在主干高层设计扩张重参数化残差模块,增强网络捕获稀疏模式的能力,充... 针对计算机随机存取存储器智能化安装场景中,需要快速精确定位插槽和计算其角度等问题,提出一种改进YOLOv8n-obb的计算机随机存取存储器插槽旋转检测算法YOLO-RAMS。在主干高层设计扩张重参数化残差模块,增强网络捕获稀疏模式的能力,充分提取更丰富的语义特征,并构建多速率扩张卷积金字塔模块,提高模型对全局上下文和细节信息的关注度;在颈部设计双重维度感知特征融合扩散网络,专注于对不同维度特征的自适应选择和精细融合,以提升多尺度目标的显著性;在头部设计特征交互动态检测头并添加P2层,增加头部对交互特征的学习以及增强头部的动态特性和小目标的显著性,进一步提高检测精度;引入瓶颈注意力模块,突出关键信息,强化模型表征能力。实验结果表明,YOLO-RAMS的准确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95达到89.2%、78.2%、90.1%和57.4%,相比原模型分别提高6.8、4.4、5.7和6.6个百分点,平均角度误差1.7°,参数量为2.69×106,检测帧率达到172.2 FPS,该算法有效减少了误检、漏检及角度误差,具有较优的实际应用性能。 展开更多
关键词 随机存取存储器 旋转检测 YOLOv8n-obb 扩张重参数化残差 多速率扩张 双重维度感知 特征交互
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基于改进YOLOv8的水下目标检测算法 被引量:1
13
作者 梁秀满 张腾 +3 位作者 于海峰 刘振东 梁卫征 刘德卿 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2599-2607,共9页
针对水下环境可见度低、生物重叠遮挡等干扰水下目标检测的问题,提出一种基于改进YOLOv8的水下目标检测算法。针对图像模糊和目标重叠问题,引入了感受野机制卷积,并对C2f重新设计,使模型根据输入特征动态调节感受野权重,解决检测过程中... 针对水下环境可见度低、生物重叠遮挡等干扰水下目标检测的问题,提出一种基于改进YOLOv8的水下目标检测算法。针对图像模糊和目标重叠问题,引入了感受野机制卷积,并对C2f重新设计,使模型根据输入特征动态调节感受野权重,解决检测过程中参数共享的问题;利用重参数化泛化特征金字塔网络对颈部重新设计,增强了特征交互能力,并优化了推理结构;在颈部引入了改善目标遮挡的分离增强注意力机制,增强对遮挡目标的检测能力。实验结果表明,改进后的YOLOv8算法检测精度mAP50达到了84.5%,该结果表明所提模型可以满足水下目标检测需求。 展开更多
关键词 深度学习 水下目标检测 YOLOv8 卷积神经网络 注意力机制 结构重参数化 分类回归
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基于改进Faster R-CNN的带钢表面缺陷检测方法
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作者 李文杰 苏盈盈 +3 位作者 罗林 张乐 彭杰 杜谦 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第6期59-68,共10页
针对带钢表面缺陷检测样本量不足、小目标缺陷检测精度较低和多尺度缺陷边界框回归稳定性较差等问题,以具有小目标特征识别能力的Faster R-CNN为基线,提出了一种改进的带钢表面缺陷检测方法。首先,采用轻量化的FastGAN对带钢表面缺陷图... 针对带钢表面缺陷检测样本量不足、小目标缺陷检测精度较低和多尺度缺陷边界框回归稳定性较差等问题,以具有小目标特征识别能力的Faster R-CNN为基线,提出了一种改进的带钢表面缺陷检测方法。首先,采用轻量化的FastGAN对带钢表面缺陷图像进行合成,并扩充数据集,以提升模型泛化能力;其次,构建融合结构重参数化的ResNet50-DRB特征提取网络,以扩大感受野,提高小目标缺陷检测精度;最后,结合Smooth L1与Alpha-IoU构建回归损失函数,并引入幂次参数,以增强模型对小目标和不规则缺陷的定位能力。实验结果表明,改进算法在NEU-DET数据集上的P mA@0.5较基线模型提升了2.01百分点,参数量和计算量分别降低了43.9%和26.0%,在检测精度与模型复杂度之间实现了良好的平衡。 展开更多
关键词 带钢表面缺陷检测 Faster R-CNN 生成对抗网络 结构重参数化 轻量化
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设计高阶PI观测器对线性系统故障作鲁棒检测 被引量:2
15
作者 王国胜 关新平 吴爱国 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1488-1494,共7页
针对具有干扰的线性定常系统,研究了基于高阶PI观测器的鲁棒故障检测设计问题.基于Sylveste矩阵方程的参数化解,给出了干扰与残差解耦的充要条件,并提出了基于高阶PI观测器的线性系统鲁棒故障检测参数化设计方法.数值算例及仿真分析表... 针对具有干扰的线性定常系统,研究了基于高阶PI观测器的鲁棒故障检测设计问题.基于Sylveste矩阵方程的参数化解,给出了干扰与残差解耦的充要条件,并提出了基于高阶PI观测器的线性系统鲁棒故障检测参数化设计方法.数值算例及仿真分析表明所提鲁棒故障检测参数化设计方法是有效的. 展开更多
关键词 线性系统 高阶PI观测器 鲁棒故障检测 参数化设计
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自由曲面的非等参数超声检测轨迹生成算法 被引量:6
16
作者 杜兴吉 周晓军 +1 位作者 吴思源 江健 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第20期1804-1807,共4页
针对复杂曲面工件内部缺陷的超声检测 ,提出了一种新的近似等弧长超声检测轨迹生成算法。该方法采用近似等弧长方法对参数重新进行参数化 ,使生成的扫查点间距分布更合理 ,与等参数的复杂曲面超声检测轨迹生成法相比 ,在满足扫查要求的... 针对复杂曲面工件内部缺陷的超声检测 ,提出了一种新的近似等弧长超声检测轨迹生成算法。该方法采用近似等弧长方法对参数重新进行参数化 ,使生成的扫查点间距分布更合理 ,与等参数的复杂曲面超声检测轨迹生成法相比 ,在满足扫查要求的前提下 ,检测点数明显减少 ,从而可生成更有效的检测轨迹。仿真实验表明 ,所提出的方法是有效、可行的 。 展开更多
关键词 复杂曲面 缺陷探测 弧长参数化 超声检测 轨迹生成
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RepViTS-YOLOX:水下模糊及遮挡目标检测方法 被引量:12
17
作者 陶洋 朱腾 +2 位作者 钟邦乾 周昆 周立群 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期200-208,共9页
针对水下目标检测中的目标模糊和遮挡问题,提出基于YOLOX改进的RepViTS-YOLOX水下目标检测方法。该方法采用RepViTS作为特征提取网络并通过结构重参数化,有效提升了对水下目标的特征提取能力和模型推理速度。引入空间和通道重构(spatial... 针对水下目标检测中的目标模糊和遮挡问题,提出基于YOLOX改进的RepViTS-YOLOX水下目标检测方法。该方法采用RepViTS作为特征提取网络并通过结构重参数化,有效提升了对水下目标的特征提取能力和模型推理速度。引入空间和通道重构(spatial and channel reconstruction convolution,SCConv)模块,增强网络对模糊目标的关注。改进特征融合网络,通过跨尺度连接和多尺度融合,加强不同层次特征间的信息交流,使模型更好理解遮挡目标特征。针对定位和分类任务对特征的不同需求,引入上下文解耦头(task-specific context decoupling head,TSCODE),对遮挡目标更精准地定位和分类。实验结果证明,RepViTS-YOLOX方法在RUOD数据集上取得了85.7%的检测效果,较YOLOX提高了3.8个百分点。检测结果显示,该方法可以有效改善水下模糊和遮挡目标的检测情况,提高水下目标检测精度。 展开更多
关键词 YOLOX 目标检测 结构重参数化 解耦检测头 注意力机制
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服装参数化设计中的碰撞检测技术研究 被引量:2
18
作者 陈龙 陆国栋 +1 位作者 邓卫燕 张东亮 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第1期162-169,共8页
服装参数化设计中的碰撞检测属于静态碰撞检测,具有精确性和实时性的要求,服装约束系统的有效性也需要维护。将服装参数化模型分为4个层次,针对各个层次提出不同的碰撞检测要求。碰撞检测对约束求解产生影响,通过改变约束求解顺序或改... 服装参数化设计中的碰撞检测属于静态碰撞检测,具有精确性和实时性的要求,服装约束系统的有效性也需要维护。将服装参数化模型分为4个层次,针对各个层次提出不同的碰撞检测要求。碰撞检测对约束求解产生影响,通过改变约束求解顺序或改变约束链,达到对约束系统有效性的维护。分片构建具有统一拓扑结构的服装初始网格曲面,利用分片细分技术构造服装显示网格曲面,通过对显示曲面的碰撞检测来提高碰撞检测精度,相应地依赖于显示曲面的服装款式切割线,也需要映射到服装初始网格曲面上。服装曲面细分碰撞对速度产生影响,利用分片分区技术并综合多种方法提高碰撞检测速度。对服装曲面的自碰撞检测和具有约束的碰撞精确反应,也给出了多种解决方法。实例表明,本文的算法是健壮和有效的,并在开发的服装3维设计系统中得到应用。 展开更多
关键词 服装3D设计 参数化 碰撞检测 曲面细分 约束求解
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参数化小波构造研究及其在边缘检测中的应用 被引量:2
19
作者 祝强 李言俊 +1 位作者 徐瑾 张建华 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1697-1704,共8页
为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件... 为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件,给出具体的参数化构造实例,并分析了参数变化对构造小波特性的影响。从小波特性出发分析了用于图像边缘检测的双正交小波的构造必要条件,结合参数化小波构造方法构建了用于图像边缘检测的小波滤波器组。仿真实例验证了双正交小波滤波器参数化构造方法的灵活性和可行性以及构造小波对图像边缘检测的有效性。 展开更多
关键词 滤波器组 边缘检测 小波构造 小波特性 参数化
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联合结构重参数和YOLOv5的航拍红外目标检测 被引量:3
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作者 邵延华 张兴平 +2 位作者 张晓强 楚红雨 吴亚东 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期382-389,共8页
无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题,基于YOLOv5和结构重参数化优化思想,提出了一种针对航拍... 无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题,基于YOLOv5和结构重参数化优化思想,提出了一种针对航拍场景的目标检测模型Rep-YOLO。首先,在主干网络中引入RepVGG模块,提升模型特征提取能力;在模型推理时对RepVGG模块的多分支进行结构重参数化,减少网络分支和结构复杂度。其次,结合数据特征,改进检测网络颈部的路径聚合网络,提升检测算法在机载平台的精度-速度均衡能力。最后,在两个公开红外数据集进行对比实验,表明该算法的有效性。以南航ComNet航拍数据集为例,统计结果显示主要检测指标各类平均精度(mean Average Precision,mAP)提升5.9%,同时参数量和模型大小分别减少约29.7%和23.2%。另外,对Rep-YOLO在典型机载平台Jetson Nano上进行了模型部署验证,为航拍场景的检测算法改进和实际应用提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 深度学习 红外图像 航拍目标检测 YOLOv5 结构重参数化
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