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Size Variation of Palm Kernel Shells as Replacement of Coarse Aggregate for Lightweight Concrete Production
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作者 Humphrey Danso Frank Appiah-Agyei 《Open Journal of Civil Engineering》 2021年第1期153-165,共13页
The utilization of palm kernel shells (PKS) as an alternative to conventional materials for construction is desirable to promote sustainable development. The purpose of this study is to investigate the properties of l... The utilization of palm kernel shells (PKS) as an alternative to conventional materials for construction is desirable to promote sustainable development. The purpose of this study is to investigate the properties of lightweight concrete produced with different sizes of PKS of 6, 8, 10, 12 mm and mix (consisting of 25% each of the four sizes). RPK sizes were used to replace coarse aggregate in the concrete and cured for 7, 14, 21 and 28 days. The tests performed on the concrete are dry density, compressive strength, flexural strength, EDS and SEM. It was revealed that the densities of the concrete specimens were all less than 2000 kg/m</span><sup><span style="font-family:Verdana;">3</span></sup><span style="font-family:Verdana;">, which implies that the PKS concrete satisfied the requirement of lightweight concrete for structural application. The compressive strength of the 12 mm PKS concrete specimens at 28-day of curing was 10.2 MPa which was 4% to 15.9% better than the other PKS sizes concrete. The flexural strength of the 12 mm PKS concrete specimens at 28-day of curing was 2.85 MPa which was also 3.2% to 57.07% better than the other PKS sizes concrete. It was also revealed by the SEM analysis that there was a good bond between the palm kernel shells and the mortar. A high calcium-silicate content was found in the concrete which resulted in a Ca/Si ratio of 1.26 and Al/Si ratio of 0.11. The study therefore concludes that size variations of PKS as replacement of coarse aggregate have an influence on the properties of the lightweight concrete and recommends 12 mm PKS for use by construction practitioners for lightweight concrete structural application</span></span></span><span style="font-family:Verdana;">. 展开更多
关键词 Compressive Strength Dry Density Flexural Strength lightweight Concrete Palm kernel Shell
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基于改进SqueezeNet网络模型的破碎玉米籽粒识别方法 被引量:1
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作者 姚艳春 崔春晓 +1 位作者 耿端阳 赵博 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期154-164,共11页
为解决SqueezeNet网络模型识别玉米等小籽粒目标存在网络层次深、卷积计算量大等问题,该研究提出了一种改进SqueezeNet网络模型的破碎玉米籽粒识别方法。首先,为优化网络结构并降低计算量,设计了SqueezeNet-dw2网络模型,改变SqueezeNet... 为解决SqueezeNet网络模型识别玉米等小籽粒目标存在网络层次深、卷积计算量大等问题,该研究提出了一种改进SqueezeNet网络模型的破碎玉米籽粒识别方法。首先,为优化网络结构并降低计算量,设计了SqueezeNet-dw2网络模型,改变SqueezeNet经典模型Fire层数,并修改了末尾卷积层的输入通道参数,修改普通卷积为深度可分离卷积;其次,利用Ghost模块设计了Fire模块expand层里的3×3卷积,改进SqueezeNet-dw2网络模型为SqueezeNet-dw2-gh网络模型,降低了模型计算量和参数量;最后,优选网络激活函数为具有参数化修正线性单元的变体激活函数PReLU,改进SqueezeNet-dw2-gh网络模型为SqueezeNet-dw2-gh-P网络模型,减小了因轻量化改进造成的准确率损失。结果表明,改进后的SqueezeNet-dw2-gh-P网络模型参数量仅为0.60 MB,比原始模型降低了51.61%,模型浮点运算量为36.71 MFLOPs,降低了48.54%,验证集准确率为93.98%,测试集准确率为92.33%,同时保证了破碎玉米籽粒识别精度。本文提出的改进SqueezeNet网络模型明显减少了参数量和浮点运算量,能够实现在移动端等资源受限的嵌入式设备上部署模型,对在线实时准确识别破碎玉米籽粒具有重要参考价值。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像识别 破碎玉米籽粒 轻量化 SqueezeNet
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时频多特征融合的SKNet声纹识别系统研究与设计 被引量:1
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作者 刘子豪 李敬兆 张小波 《自动化应用》 2025年第1期188-193,共6页
声纹识别是一种具有很高应用价值的生物特征认证技术。为解决现有深度卷积神经网络在处理声纹识别任务时,缺少对时域表征信息有效利用的问题,提出了基于时频多特征融合的声纹识别模型。首先,在语音声学特征提取过程中引入时域特征提取... 声纹识别是一种具有很高应用价值的生物特征认证技术。为解决现有深度卷积神经网络在处理声纹识别任务时,缺少对时域表征信息有效利用的问题,提出了基于时频多特征融合的声纹识别模型。首先,在语音声学特征提取过程中引入时域特征提取强化分支,增强模型对时序变化的感知能力。其次,在计算声纹嵌入的网络中,引入通道注意力机制改进的选择核卷积(SKNet)结构,在保持模型整体计算复杂度低的同时提升其特征提取能力。结果显示,在CN-Celeb测试集上,与Res2Net基线模型相比,本模型的说话人分类准确率提升了3.5%,最小代价函数指标下降了4.4%。基于此,模型量化处理后构建的系统可在嵌入式系统高效运行。目前,整套系统已在相关企业生产的智能医疗手术器械管理系统上完成集成测试并应用。 展开更多
关键词 声纹识别 多特征融合 选择核卷积 轻量化
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基于改进轻量化神经网络的干扰识别方法
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作者 付亦凡 阮航 +1 位作者 周东平 穆贺强 《现代防御技术》 北大核心 2025年第2期91-98,共8页
针对战场实战电磁对抗作战中,大量雷达干扰信号可以被简单迅速地生成,使用传统卷积神经网络对雷达干扰进行识别存在规模大,难以在小型化装备上搭载的问题。提出一种改进的轻量化卷积神经网络,通过在传统神经网络中使用动态卷积核尺寸技... 针对战场实战电磁对抗作战中,大量雷达干扰信号可以被简单迅速地生成,使用传统卷积神经网络对雷达干扰进行识别存在规模大,难以在小型化装备上搭载的问题。提出一种改进的轻量化卷积神经网络,通过在传统神经网络中使用动态卷积核尺寸技术并添加批量归一化层技术,提高网络的识别效能。通过提取干扰信号时频特征,构建训练集与测试集对网络进行训练。仿真实验表明,该网络对6种干扰信号在-8 dB干噪比条件下识别准确率达到96%以上,对比其他网络具有更好的识别准确效能。 展开更多
关键词 雷达有源干扰 卷积神经网络 轻量化 动态卷积核 特征提取
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基于多尺度特征聚合的轻量化跨视角匹配定位方法
5
作者 刘瑞康 卢俊 +4 位作者 郭海涛 朱坤 侯青峰 张雪松 汪泽田 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第1期193-206,共14页
【目的】跨视角图像匹配与定位是指通过将地视查询影像与带有地理标记的空视参考影像进行匹配,从而确定地视查询影像地理位置的技术。目前的跨视角图像匹配与定位技术主要使用固定感受野的CNN或者具有全局建模能力的Transformer作为特... 【目的】跨视角图像匹配与定位是指通过将地视查询影像与带有地理标记的空视参考影像进行匹配,从而确定地视查询影像地理位置的技术。目前的跨视角图像匹配与定位技术主要使用固定感受野的CNN或者具有全局建模能力的Transformer作为特征提取主干网络,不能充分考虑影像中不同特征之间的尺度差异,且由于网络参数量和计算复杂度较高,轻量化部署面临显著挑战。【方法】为了解决这些问题,本文提出了一种面向地面全景影像和卫星影像的多尺度特征聚合轻量化跨视角图像匹配与定位方法,首先使用LskNet提取影像特征,然后设计一个多尺度特征聚合模块,将影像特征聚合为全局描述符。在该模块中,本文将单个大卷积核分解为两个连续的相对较小的逐层卷积,从多个尺度聚合影像特征,显著减少了网络的参数量与计算量。【结果】本文在CVUSA、CVACT、VIGOR 3个公开数据集上进行了对比实验和消融实验,实验结果表明,本文方法在VIGOR数据集和CVACT数据集上的Top1召回率分别达到79.00%和91.43%,相比于目前精度最高的Sample4Geo分别提升了1.14%、0.62%,在CVUSA数据集上的Top1召回率达到98.64%,与Sample4Geo几乎相同,但参数量与计算量降至30.09 M和16.05 GFLOPs,仅为Sample4Geo的34.36%、23.70%。【结论】与现有方法相比,本文方法在保持高精度的同时,显著减少了参数量和计算量,降低了模型部署的硬件要求。 展开更多
关键词 跨视角图像匹配 多尺度特征 特征聚合 大卷积核分解 轻量化 地理定位
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基于边缘智能的电磁能装备轻量化故障诊断方法
6
作者 单南良 徐兴华 +2 位作者 鲍先强 丁启翔 廖涛 《电工技术学报》 北大核心 2025年第3期821-831,共11页
随着海量状态监测数据的获取,复杂电磁能装备的关键部件健康状态监测对于实时性和可靠性的要求不断增加,研究利用边缘智能技术赋能装备故障诊断是一种很有发展前景的方法。边缘智能技术致力于将智能算法和算力资源下沉到设备端,在靠近... 随着海量状态监测数据的获取,复杂电磁能装备的关键部件健康状态监测对于实时性和可靠性的要求不断增加,研究利用边缘智能技术赋能装备故障诊断是一种很有发展前景的方法。边缘智能技术致力于将智能算法和算力资源下沉到设备端,在靠近数据源的位置对数据进行处理,能够很好地解决工业嵌入式系统资源受限和海量数据传输所带来的故障诊断时延,防止设备过度损坏。该文提出一种基于边缘智能的轻量化故障诊断方法,在数据采集过程中利用压缩感知技术将密集型的多元监测数据非线性压缩为稀疏采样数据,故障诊断模型集成了深度极限学习机和核函数,深度挖掘压缩采样信号与故障类型之间的内在联系。通过模型轻量化技术,将诊断模型部署在设备端的边缘智能计算卡上,显著降低了数据的传输、计算和存储压力,从而提高了智能故障诊断的实时性。 展开更多
关键词 压缩感知 深度极限学习机 核函数 轻量化故障诊断
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面向高价值目标识别的SKConv-MobileNetV3改进
7
作者 郑鹏 程云 +2 位作者 刘波 叶晨浩 王石杰 《指挥控制与仿真》 2025年第5期42-48,共7页
高价值目标识别通常要求较高的时效性和准确度,传统深度卷积神经网络参数量庞大导致大量应用场景受限。因此,提出了基于SKConv-MobileNetV3的高价值目标识别方法,通过在MobileNetV3卷积层的输出特征图加权融合SKConv卷积核的识别结果,... 高价值目标识别通常要求较高的时效性和准确度,传统深度卷积神经网络参数量庞大导致大量应用场景受限。因此,提出了基于SKConv-MobileNetV3的高价值目标识别方法,通过在MobileNetV3卷积层的输出特征图加权融合SKConv卷积核的识别结果,利用注意力机制来选择最相关的图片内容进行特征提取,在参数数量不变的前提下,提高了SKConv-MobileNetV3模型对特征信息的提取能力,同时提升了学习效率和识别准确率。基于以上算法改进和优化,在NWPU-RESISC45数据集中选取了具有强相关性的7种高价值目标进行了测试,结果表明,与MobileNetV2相比准确率提升了7.01%,与MobileNetV3相比准确率提升了4.08%,能够较好地提升混合战场环境中的高价值目标识别精度。 展开更多
关键词 计算机应用 目标识别 轻量级网络 MobileNetV3 自适应选择性卷积
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基于IWOA-LightGBM的煤自燃程度预测方法研究
8
作者 臧燕杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期64-70,共7页
为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(... 为提升煤自燃预测精度,提出基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)融合的预测模型。首先,通过SPSS 27分析煤自燃程序升温试验中指标气体浓度的相关性,采用核主成分分析法(KPCA)提取主成分数据;然后,针对传统鲸鱼算法(WOA)易陷入局部最优的问题,引入Circle混沌映射、自适应权重及最优领域扰动策略改进其全局搜索能力,进而优化LightGBM超参数以提升预测精度并抑制过拟合;最后,将该模型应用于新疆沙吉海煤矿实际预测场景。结果表明:IWOA-LightGBM模型相较于其他模型,在测试样本中的准确率A分别提高13.33%、26.66%、20%、20%、13.33%;精确率P分别提高12.23%、24.45%、18.89%、18.89%、12.23%;召回率R分别提高13.1%、23.02%、18.1%、16.07%、10.56%;F_( 1)分别提高12.56%、23.79%、18.52%、17.58%、13.15%。模型在复杂条件下的可靠性与稳定性,展现出优于传统模型的泛化性与鲁棒性,能够为矿井煤自燃灾害预警提供了新的技术方案。 展开更多
关键词 煤自燃 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 轻量级梯度提升机(LightGBM) 核主成分分析法(KPCA) 预测模型
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面向低算力设备的改进轻量化语音识别模型
9
作者 李政霖 介婧 +2 位作者 柴佳辉 郑慧 武晓莉 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2969-2977,共9页
针对语音识别模型在低算力设备上部署难且识别精度低的问题,提出一种改进的轻量化语音识别模型。该模型采用双通道多核卷积结构,以深度残差收缩网络为主要识别单元;引入卷积块注意力模块提高其对通道和空间位置的特征敏感度;结合门控线... 针对语音识别模型在低算力设备上部署难且识别精度低的问题,提出一种改进的轻量化语音识别模型。该模型采用双通道多核卷积结构,以深度残差收缩网络为主要识别单元;引入卷积块注意力模块提高其对通道和空间位置的特征敏感度;结合门控线性单元,提高对长序列语音信息的识别能力;采用非对称卷积策略减少参数量;通过像素注意力引导模块进行特征融合,增强对关键语音信息的捕捉能力。在中文数据集Aishell-1上的实验结果表明,该模型字错误率为12.13%,相较于结果最好的ResNet降低了5.76%,同时其参数量因引入非对称卷积策略降低了40.26%,有效降低了模型的复杂度。 展开更多
关键词 轻量化语音识别模型 双通道多核卷积结构 深度残差收缩网络 卷积块注意力模块 门控线性单元 非对称卷积策略 像素注意力引导模块
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面向煤矿安全监测边缘计算的YOLOv5s剪枝方法 被引量:2
10
作者 陈志文 陈嫒靓霏 +3 位作者 唐晓丹 柯浩彬 蒋朝辉 肖菲 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期89-97,共9页
目前,边缘计算与机器视觉相结合具有较好的煤矿安全监测应用前景,但边缘端存储空间和计算资源有限,高精度的复杂视觉模型难以部署。针对上述问题,提出了一种面向煤矿安全监测边缘端的基于间接和直接重要性评价空间融合(IDESF)的YOLOv5s... 目前,边缘计算与机器视觉相结合具有较好的煤矿安全监测应用前景,但边缘端存储空间和计算资源有限,高精度的复杂视觉模型难以部署。针对上述问题,提出了一种面向煤矿安全监测边缘端的基于间接和直接重要性评价空间融合(IDESF)的YOLOv5s剪枝方法,实现对YOLOv5s网络的轻量化。首先对YOLOv5s网络中各模块的卷积层进行结构分析,确定自由剪枝层和条件剪枝层,为后续分配剪枝率及计算卷积核剪枝数奠定基础。其次,根据基于卷积核权重幅值和层相对计算复杂度的卷积核权重重要性得分为可剪枝层分配剪枝率,有效降低剪枝后网络的计算复杂度。然后,基于卷积核直接重要性评价准则,将卷积层的间接输出重要性以缩放因子的形式引入直接重要性空间中,更新卷积核位置分布,构建包含卷积核输出信息和幅值信息的融合重要性评价空间,提高卷积核重要性评价的全面性。最后,借鉴topk投票的思想对中值滤波筛选冗余卷积核的流程进行优化,并用有向图的邻接矩阵中节点的入度来量化卷积核的冗余程度,提高了冗余卷积核筛选过程的可解释性和通用性。实验结果表明:①从平衡模型精度和轻量化程度的角度出发,剪枝率为50%的YOLOV5s_IDESF是最优的轻量级YOLOv5s。在VOC数据集上,YOLOv5s_IDESF的mAP@.5和mAP@0.5∶0.95均达到最高,分别为0.72和0.44,参数量降至最低2.65×10^(6),计算量降低至1.16×10^(9),综合复杂度也降至最低,图像处理帧率达到31.15帧/s。②在煤矿数据集上,YOLOv5s_IDESF的mAP@.5和mAP@0.5∶0.95均达到最高,分别为0.94和0.52,参数量降至最低3.12×10^(6),计算量降低至1.24×10^(9),综合复杂度也降至最低,图像处理帧率达到31.55帧/s。 展开更多
关键词 智慧矿山 煤矿安全监测边缘计算 卷积核剪枝 网络轻量化 直接重要性评价准则 间接重要性评价准则 剪枝率 YOLOv5s
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结合改进CBAM和MobileNetV2算法对小麦病斑粒分类 被引量:9
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作者 任治洲 梁琨 +3 位作者 王泽宇 张群 郭雅欣 郭嘉琦 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期583-591,共9页
[目的]小麦病斑粒智能检测对于高效、快速、准确评估麦粒的品级有重要意义。现有小麦病斑粒分类的深度神经网络存在参数数量大、运算复杂等缺点,不便于在移动端部署模型,影响了小麦病斑粒现场分类的效率。本文提出了一种用于小麦病斑粒... [目的]小麦病斑粒智能检测对于高效、快速、准确评估麦粒的品级有重要意义。现有小麦病斑粒分类的深度神经网络存在参数数量大、运算复杂等缺点,不便于在移动端部署模型,影响了小麦病斑粒现场分类的效率。本文提出了一种用于小麦病斑粒分类的轻量级神经网络算法。[方法]本研究在轻量化网络MobileNetV2的基础上进行改进,加入改进的CBAM(convolutional block attention module)注意力机制,对改进的模型全整型量化后在边缘计算设备上部署。利用该模型对4种小麦籽粒(赤霉病粒、腥黑穗病粒、破损粒和正常粒)分类。[结果]相比于改进前的MobileNetV2网络,结合改进的注意力机制和MobileNetV2网络在准确率、精准率、召回率上分别提升3.15%、3%和3%;全整型量化后的改进模型对小麦赤霉病粒、腥黑穗病粒、破损粒和正常粒的识别准确率分别达到99%、94%、99%和96%。该模型大小仅有2.36 MB,在边缘计算设备的单次推理时间仅为96.95 ms。[结论]本文改进后的算法模型的准确率提升、大小减少、推理速度加快,可为小麦病斑粒分类模型去冗余提供指导。 展开更多
关键词 小麦病斑粒 注意力机制 轻量级神经网络 全整型量化
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考虑完整性分割的超轻量化路面裂缝检测方法 被引量:1
12
作者 梁晓 邵天义 +3 位作者 王雪玮 李韶华 郭京波 申永军 《中国公路学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期392-407,共16页
及时准确地检测路面裂缝,对于延长道路服役寿命、确保交通出行安全至关重要。针对现有方法在裂缝浅弱或背景噪声干扰下存在的分割断裂和误判漏检问题,以裂缝完整性为导向,提出了一种基于轻量化大核与低信息损耗的路面裂缝检测方法,可在... 及时准确地检测路面裂缝,对于延长道路服役寿命、确保交通出行安全至关重要。针对现有方法在裂缝浅弱或背景噪声干扰下存在的分割断裂和误判漏检问题,以裂缝完整性为导向,提出了一种基于轻量化大核与低信息损耗的路面裂缝检测方法,可在复杂环境下实现路面裂缝的高效精准分割。首先,设计多尺寸大卷积核融合的特征编码结构,通过构筑多尺度的全局感受野,对路面大跨度裂缝的空间相关性进行充分建模。进而,提出正反注意力互补的重要性池化、训练-推理解耦的多支路解码、强调漏检惩罚的分层深监督等创新机制,全面缓解裂缝细节信息在编码与解码过程中出现的过度损耗,增强模型对裂缝细微特征的捕获和解析能力。同时,联合使用结构重参数化、部分卷积和深度卷积等策略,在确保高裕度特征表示的同时有效控制参数量,实现大核结构的超轻量化和推理模型的高效化。结果表明:该方法能够在复杂背景下实现路面裂缝的准确检测,所分割裂缝具有高完整性和低漏检率,同时具备轻量级的参数量和实时性的运算速度。与现有主流模型相比,所提方法的常规版本能够以3.67×10^(6)的参数量取得77.17%的裂缝交并比、87.11%的F_(1)分数和87.41%的查全率,微缩版本则仅用0.29×10^(6)的超低参数量即可取得75.23%的裂缝交并比、85.63%的F_(1)分数和87.12%的查全率,其在将连通组件数偏差控制在极低水平的同时具备良好的路况适应性和噪声鲁棒性,在路面裂缝检测任务上有明显优势,能够为路面病害的监测、评估与修复提供有力支持。 展开更多
关键词 路面工程 裂缝检测 完整性分割 大尺寸卷积核 超轻量级参数 结构重参数化
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改进YOLOv7的轻量化交通标志检测算法 被引量:5
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作者 李禹纬 付锐 刘帆 《太原理工大学学报》 北大核心 2024年第1期195-203,共9页
【目的】针对现有交通标志检测算法中的较大计算量和较高参数量的问题,提出一种改进YOLOv7的轻量化交通标志检测算法。【方法】该算法分为输入、提取特征的骨干网络、融合特征的颈部网络和对目标进行预测的头部网络4个部分。在骨干网络... 【目的】针对现有交通标志检测算法中的较大计算量和较高参数量的问题,提出一种改进YOLOv7的轻量化交通标志检测算法。【方法】该算法分为输入、提取特征的骨干网络、融合特征的颈部网络和对目标进行预测的头部网络4个部分。在骨干网络引入大核卷积,增大了有效感受野,提升了骨干网络提取特征的能力;检测颈部融合坐标注意力、随机池化等方法,既能构建通道注意力又能捕捉准确位置,同时提升网络的泛化能力;此外,提出集中综合深度可分离卷积模块,在减少参数量的同时更好地提取图像特征。【结果】实验结果表明,本文算法在CCTSDB2021数据集上的检测精度达到了93.13%,mAP也达到了87.59%,相较于同类型的方法有了较大的提高,该网络在较低的参数量和计算量的情况下实现了较高的精确率,不仅能够精准地捕捉交通标志的位置信息,同时能够准确地对交通标志进行预测。 展开更多
关键词 交通标志检测 轻量化 大核卷积 坐标注意力 深度可分离卷积
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基于YOLOv8的轻量化水下目标检测算法 被引量:5
14
作者 梁秀满 赵佳阳 于海峰 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期1015-1024,共10页
针对复杂水下环境导致水下目标检测时出现误检、漏检以及检测效率低等问题,提出了一种改进YOLOv8模型的轻量化水下目标检测算法。首先,为了改善颈部网络特征融合不足的问题,将YOLOv8的颈部网络融合(Bidirectional Feature Pyramid Netwo... 针对复杂水下环境导致水下目标检测时出现误检、漏检以及检测效率低等问题,提出了一种改进YOLOv8模型的轻量化水下目标检测算法。首先,为了改善颈部网络特征融合不足的问题,将YOLOv8的颈部网络融合(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)双向特征金字塔结构,提高小目标层的检测效果;其次,针对网络中卷积模块参数量大和计算复杂度高的问题,设计了一种自适应注意力下采样(Adaptive-Attention Down-Sampling,AADS)模块,将主干网络中的卷积模块替换为AADS模块,降低模型参数量和计算量;最后,引入大可分离核注意力机制(Large Separable Kernel Attention,LSKA),强化特征提取能力,使模型能够更精确地关注重要信息,提高目标检测精度。将改进的网络在水下目标检测数据集中进行实验,改进后的算法与YOLOv8相比,平均检测精度提升了1.4%,模型计算复杂度降低了15.9%,模型参数量减少了43.3%,使检测精度和检测速度之间达到了很好的平衡。 展开更多
关键词 YOLOv8 水下目标检测 大可分离核注意力机制 轻量化 多尺度特征融合
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基于轻量级卷积神经网络的心脏杂音分级方法
15
作者 黄昭涵 何培宇 +3 位作者 李世龙 李莉 赵启军 潘帆 《生物医学工程研究》 2024年第6期423-431,共9页
针对人工听诊存在经验依赖和主观性问题,本研究提出了一种基于轻量级卷积神经网络的心脏杂音分级方法。首先,采用滑动窗口和Gammatone滤波器组对心音信号进行预处理,将心音片段的对数耳蜗谱图作为网络的输入;其次,设计初始卷积模块和选... 针对人工听诊存在经验依赖和主观性问题,本研究提出了一种基于轻量级卷积神经网络的心脏杂音分级方法。首先,采用滑动窗口和Gammatone滤波器组对心音信号进行预处理,将心音片段的对数耳蜗谱图作为网络的输入;其次,设计初始卷积模块和选择性卷积模块捕获全局特征和多尺度特征,并使用深度可分离卷积降低网络参数量;最后,基于提出的决策规则对多个听诊区的预测结果进行综合判断,得到患者的心脏杂音等级。本研究在CirCor DigiScope PCG数据集上的实验结果显示,测试集上的未加权平均召回率、加权平均召回率和未加权F1分数分别达到81.63%、88.46%和79.85%。本研究方法具有较好的杂音分级性能,不仅适用于终端设备,还可为心脏疾病的自动分析提供重要依据。 展开更多
关键词 心脏杂音 杂音分级 对数耳蜗谱 轻量级网络 选择性卷积 临床决策
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基于通道剪枝的轻量化空气质量检测方法 被引量:1
16
作者 崔雅博 窦小楠 +1 位作者 王昆 刘丽娜 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第4期90-94,121,共6页
针对传统空气质量检测系统结构复杂、部署困难以及成本较高的问题,利用图卷积网络对大气图像特征进行分析,提出了一种基于通道剪枝的轻量化空气质量检测算法。首先以ResNet50为基础网络训练一个PM 2.5指数检测网络,实现了空气质量初步... 针对传统空气质量检测系统结构复杂、部署困难以及成本较高的问题,利用图卷积网络对大气图像特征进行分析,提出了一种基于通道剪枝的轻量化空气质量检测算法。首先以ResNet50为基础网络训练一个PM 2.5指数检测网络,实现了空气质量初步的自动化检测。然后对网络模型中的所有卷积核通道和相关的参数传递进行图节点核权重边建模,以图表示形式输入GCN,并输出针对每个卷积核节点的剪枝重要性判别预测。最后根据GCN结果进行通道剪枝,使用原始数据集对剪枝后模型的参数进行微调,在保持网络检测精准度的情况下,实现网络模型的轻量化。通过对比实验和消融实验验证了提出的检测方法具有较高的检测精度,平均检测误差仅有5.31%,RMSE提升了0.52,R-square仅降低了0.018,解决了网络模型的参数量和计算量过大的问题,网络参数量从4.12×10^(7)降低至2.01×10^(7),FPS从16.78帧/s提升至30.9帧/s,为在便携式终端上实现空气质量检测任务提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 空气质量检测 大气图像 通道剪枝 卷积核通道 图卷积网络 网络轻量化
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一种基于YOLOv8的轻量化盲区检测网络 被引量:3
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作者 李问渠 陈继清 +1 位作者 郝科崴 李明宇 《现代电子技术》 北大核心 2024年第16期163-170,共8页
近年来,全国的交通安全形势日益严峻,交通事故频繁发生,人员伤亡和财产损失惨重。其中,因视觉盲区受限引起的人车碰撞事故最为常见,由于传感器的高昂造价和在盲区检测方面的研究应用较少,预防此类事故主要依靠司机驾驶经验。针对盲区检... 近年来,全国的交通安全形势日益严峻,交通事故频繁发生,人员伤亡和财产损失惨重。其中,因视觉盲区受限引起的人车碰撞事故最为常见,由于传感器的高昂造价和在盲区检测方面的研究应用较少,预防此类事故主要依靠司机驾驶经验。针对盲区检测和研究的不足,提出一种简洁高效的轻量化盲区检测网络BsDet和BsDet+。轻量化网络以最先进的YOLOv8为基础,结合其他YOLO网络的优点,在头部和颈部进行了轻量化重构,在特征提取部分使用改进的深度可分离卷积降低网络的参数量与计算量。在特定层使用更大的卷积核来扩大感受野,进一步提高网络的检测精度。在构建的盲区数据集进行实验,实验结果表明,BsDet拥有97.72%的mAP和300.76 f/s的FPS,BsDet+的mAP和FPS分别为99.35%和181.31 f/s,相比于SOTA方法,提高了36.8%的检测速度和1.44%的mAP。两种网络分别在树莓派、安卓手机和便携式计算机上进行部署与测试,结果显示在任何平台上,BSDet均拥有最高的检测速度。BsDet和BsDet+可适用于不同性能的硬件与检测需求,具有设备要求低、准确率高、速度快等特点,不仅为轻量化设计提供了借鉴,也能够有效改善基于视觉的辅助驾驶技术。 展开更多
关键词 交通事故 盲区检测 轻量化网络 YOLOv8网络 深度可分离卷积网络 大卷积核
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基于YOLO的轻量化目标检测方法研究 被引量:1
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作者 文磊 《机电产品开发与创新》 2024年第3期114-118,共5页
针对移动端目标检测算法需要模型参数量与计算量更少、推理速度更快和检测效果更好以及目标检测算法对于小目标误检、漏检及特征提取能力不足等问题,提出一种基于YOLOv5改进的轻量化目标检测算法。该算法使用轻量级网络MobileNetV2作为... 针对移动端目标检测算法需要模型参数量与计算量更少、推理速度更快和检测效果更好以及目标检测算法对于小目标误检、漏检及特征提取能力不足等问题,提出一种基于YOLOv5改进的轻量化目标检测算法。该算法使用轻量级网络MobileNetV2作为目标检测算法的骨干网络降低模型的参数量与计算量,通过使用深度可分离卷积结合大卷积核的思想降低网络的计算量与参数量,并提升了小目标的检测精度。使用GhostConv来替换部分普通卷积,进一步降低参数量与计算量.本文算法在VOC竞赛数据集,COCO竞赛数据集两份数据集上均进行了多次对比实验,结果表明本文算法相比于其他模型参数量更小、计算量更小、推理速度更快以及检测精度更高。 展开更多
关键词 轻量化 深度学习 特征金字塔网络(FPN) YOLOv5 大核卷积
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基于注意力机制轻量化模型的植物病害识别方法 被引量:1
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作者 苏航 陈旭昊 +3 位作者 寿德荣 张朝阳 许彪 孙丙宇 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1389-1399,共11页
针对现有植物病害识别模型存在响应速度慢、参数量多、计算机内存资源消耗大等问题,本研究提出了一种轻量化神经网络模型,该模型由特征提取层、特征增强层和分类器组成。为了减小模型大小并提高网络响应速度,在特征提取层中使用深度可... 针对现有植物病害识别模型存在响应速度慢、参数量多、计算机内存资源消耗大等问题,本研究提出了一种轻量化神经网络模型,该模型由特征提取层、特征增强层和分类器组成。为了减小模型大小并提高网络响应速度,在特征提取层中使用深度可分离卷积进行特征提取。为了防止网络传播过程中的梯度消失并增强病害像素特征融合,在特征提取层中引入了大卷积核倒置残差结构(IRBCKS)模块。此外,在特征增强层集成了轻量级卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制,以捕捉植物病害相关图像中像素之间的关系,增强关键信息的提取。最后,采用剪枝技术剔除模型中冗余特征信息,从而再次减少模型参数量,形成最终的轻量级网络模型Cut-MobileNet。为验证该模型的先进性,将其与轻量化模型(MobileNet V2、SqueezeNet、GoogLeNet)和非轻量化模型(Vision Transformer、AlexNet)进行性能对比,研究结果表明,Cut-MobileNet在浮点运算量、准确率、单张图片推理时间、参数量、F1值和模型大小等性能指标上都取得了较优的效果。 展开更多
关键词 模型剪枝 卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制 大卷积核倒置残差结构(IRBCKS)模块 植物病害 轻量化网络
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一个具有能量管理机制WSNs的操作系统内核
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作者 罗玎玎 赵海 +1 位作者 孙佩刚 张希元 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1552-1555,共4页
根据普适计算环境下无线传感器网络应用的需求,设计并实现了一个轻量级的无线传感器网络操作系统内核uKernel,并对其关键技术,特别是对传统设计方法中任务状态机的改进进行了论述.在传统的嵌入式操作系统内核设计的基础上,针对节能这一... 根据普适计算环境下无线传感器网络应用的需求,设计并实现了一个轻量级的无线传感器网络操作系统内核uKernel,并对其关键技术,特别是对传统设计方法中任务状态机的改进进行了论述.在传统的嵌入式操作系统内核设计的基础上,针对节能这一需求,通过状态分解的方法对传统的内核状态机进行了改进,使其具备能量管理的机制,并结合相应的节能调度算法,使uKernel成为了一个具备能量管理功能的节能高效的无线传感器网络操作系统内核.最后,通过设计实验测试并验证了uKernel的节能有效性. 展开更多
关键词 嵌入式操作系统 无线传感器网络操作系统 轻量级内核 任务状态分解 能量管理
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