期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,079篇文章
< 1 2 … 54 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法 被引量：2
1
作者 陈伟华 马士博 +1 位作者 闫孝姮 李健华 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期234-243,共10页
复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2... 复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2作为主干网络,在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化;其次,为增强对水迹特征的提取能力,构建高分辨率特征融合模块Sim-HRFPN,在特征融合的同时保留高分辨率的特征,以弥补因轻量化造成的精度损失;最后,为进一步提高模型的计算效率,将GhostConv替换额外预测特征层的传统卷积,在保持模型高性能的同时,减轻了计算负担。实验结果表明,相较于SSD,MSG-SSD的检测速度和检测精度分别提高48.17%和4.89%,计算量和参数量分别减少97.63%和82.99%。由此可知,改进模型不仅能精准识别和快速定位复合绝缘子的憎水性等级,而且满足边缘巡检设备轻量化部署的需求,为电力系统中复合绝缘子运行状态的智能检测提供了一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 复合绝缘子 憎水性检测 智能识别 ssd算法 轻量化 特征融合
原文传递
基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测 被引量：1
2
作者 张秀再 邱野 沈涛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期397-407,共11页
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标... 在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显. 展开更多
关键词 小行人目标检测 ssd算法 注意力机制 亚像素卷积 多尺度特征融合
在线阅读 下载PDF
RMSFF-SSD:基于重参数化与多尺度特征融合的遥感图像目标检测模型
3
作者 陈海燕 马舒豪 张振霄 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期356-362,共7页
遥感图像目标检测在国土资源调查、灾害监测、军事侦察等领域具有广泛的应用。针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型在遥感图像目标检测时难以有效提取小目标的特征,从而对小目标检测不利的问题,文中提出了一种基于重参数化与多... 遥感图像目标检测在国土资源调查、灾害监测、军事侦察等领域具有广泛的应用。针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型在遥感图像目标检测时难以有效提取小目标的特征,从而对小目标检测不利的问题,文中提出了一种基于重参数化与多尺度特征融合的RMSFF-SSD(Reparameterization Multi-Scale Feature Fusion SSD)遥感图像目标检测模型,该模型在SSD模型的基础上进行改进。首先,对SSD的骨干特征提取网络中的卷积层使用具有重参数化性质的卷积来提取特征,同时在重参数化卷积中引入SE注意力机制,以捕获通道之间的依赖关系并抑制无用的特征;其次,将特征提取网络中提取到的特征用多级特征融合的方式对全局信息与局部细节信息进行融合,来进一步增强目标的特征;最后,将融合后所获得的6个不同尺度的特征图用于目标检测。在NWPU VHR-10数据集上进行目标检测实验,实验结果表明,所提出的RMSFF-SSD512目标检测模型平均精度为89.7%,显著高于DSSD(78.7%)模型、FSSD(86.7%)模型、FPN(68.9%)模型、Faster R-CNN(44.2%)模型和YOLOv5(83.7%)模型。 展开更多
关键词 重参数化 特征融合 遥感检测 ssd SE注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于改进SSD模型的环焊缝DR图像缺陷检测
4
作者 张宽 王树强 《化工装备技术》 2025年第5期33-37,共5页
针对环焊缝数字化射线成像(DR)图像缺陷快速准确的检测,进而提高效率并减少人力消耗等问题,选用VGG16作为主干网络,以SSD(Single Shot MultiBox Detector)为目标检测基础框架,引入了一种能够有效实现局部跨通道交互且无需降维的注意力... 针对环焊缝数字化射线成像(DR)图像缺陷快速准确的检测,进而提高效率并减少人力消耗等问题,选用VGG16作为主干网络,以SSD(Single Shot MultiBox Detector)为目标检测基础框架,引入了一种能够有效实现局部跨通道交互且无需降维的注意力机制——ECA(Efficient Channel Attention)模块,构建了一种新型ECA-SSD模型用于缺陷识别,实现对焊缝缺陷的精准分类。结果显示,改进后的网络模型在环焊缝DR图像数据集上准确率达到90.81%,召回率达到93.23%,性能优于传统的焊缝缺陷检测算法,能够实现快速高效的缺陷识别。 展开更多
关键词 焊缝缺陷检测 目标检测 ssd模型 ECA
在线阅读 下载PDF
基于改进型SSD算法的钢缆表面缺陷检测方法 被引量：1
5
作者 姜冲 莫文洁 +2 位作者 冯上榜 杨永杰 许鹏 《电子设计工程》 2025年第7期66-71,共6页
针对在框绞过程中钢缆表面会产生缺陷的问题,采用了改进型SSD算法的方法。具体措施为:使用ResNet18作为SSD的骨干算法来提取特征信息;通过萤火虫优化算法和K-Means算法优化先验框,提高匹配精度;引入单向特征融合模块和改进的CBAM注意力... 针对在框绞过程中钢缆表面会产生缺陷的问题,采用了改进型SSD算法的方法。具体措施为:使用ResNet18作为SSD的骨干算法来提取特征信息;通过萤火虫优化算法和K-Means算法优化先验框,提高匹配精度;引入单向特征融合模块和改进的CBAM注意力模块,提高了检测的精度;将Focalloss作为损失函数,减少训练过程中负样本的权值。结合钢缆缺陷数据集进行训练实验,得出改进型SSD算法平均精度为80.3%,相对于传统的SSD-VGG模型提升9%,FPS保持在63.3。在检测精度和检测速度方面上,改进型SSD算法能满足实际需求。 展开更多
关键词 钢缆缺陷 注意力机制 目标检测 ssd算法 特征融合
在线阅读 下载PDF
基于改进SSD的车内宠物遗落检测方法
6
作者 潘溢洲 吴恩启 +1 位作者 段函作 寇嘉铭 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期115-119,共5页
针对车内宠物遗落问题,在单发多盒探测器(SSD)算法的基础上,提出了一种改进的SSD目标检测算法实时检测车内是否存在遗落宠物,通过引入MobileNetV2算法来替代SSD的主干网络,并改进MobileNetV2的网络结构来进一步减少原有网络的参数量,融... 针对车内宠物遗落问题,在单发多盒探测器(SSD)算法的基础上,提出了一种改进的SSD目标检测算法实时检测车内是否存在遗落宠物,通过引入MobileNetV2算法来替代SSD的主干网络,并改进MobileNetV2的网络结构来进一步减少原有网络的参数量,融合卷积块注意力模块(CBAM)来提高目标定位能力,采用迁移训练策略来更好地训练网络。实验结果表明,改进后算法的模型大小相对于SSD-Mo-bileNetV2减少了65.5%,平均精度均值(mAP)提高了0.9%,帧率(FPS)也有所提升,模型大小更是减少到了原始SSD算法的5%。改进后算法实际检测的效果更好,同时更加适合嵌入移动设备来检测遗落宠物。 展开更多
关键词 目标检测 MobileNetV2网络 单发多盒探测器算法 深度学习 轻量化网络
在线阅读 下载PDF
基于数据增强与SSD的轴承缺陷机器视觉检测
7
作者 梁丹 叶敏捷 +3 位作者 赵坤 傅云龙 崔玉国 梁冬泰 《机械制造》 2025年第4期18-23,共6页
针对传统轴承缺陷机器视觉检测方法难以满足多场景多品类应用需求的问题,提出一种基于数据增强与SSD(Single Shot MultiBox Detector)的轴承缺陷机器视觉检测方法。设计一种基于霍夫圆检测与极坐标变换的图像展开预处理方法,构建轴承缺... 针对传统轴承缺陷机器视觉检测方法难以满足多场景多品类应用需求的问题,提出一种基于数据增强与SSD(Single Shot MultiBox Detector)的轴承缺陷机器视觉检测方法。设计一种基于霍夫圆检测与极坐标变换的图像展开预处理方法,构建轴承缺陷图片数据集。设计一种小样本数据增强策略,综合利用基于局部缺陷特征的半监督数据增强、基于随机增强的单样本数据增强、多样本融合数据增强来扩充样本量。将SSD的主干网络替换为ResNet50和VGG16并行连接的协同主干网络,在损失函数中引入正则化,实现高层次特征和低层次特征的有效多尺度融合。试验结果表明,所提出的检测方法的轴承缺陷识别平均精确度达到88.98%,对于划痕、擦伤、凹坑缺陷,识别平均精确度高于90%。 展开更多
关键词 轴承 缺陷 检测 数据增强 ssd 机器视觉
在线阅读 下载PDF
基于Jetson TX2的轻量化SSD模型设计
8
作者 黄建行 谢恒 +2 位作者 周益天 张新良 郑亚昕 《自动化仪表》 2025年第4期80-85,共6页
单触发多盒检测器(SSD)模型为图像目标检测提供了高效的解决方案,但增加网络深度以提高精度的方式增加了便携嵌入式设备的负荷,在实际应用场景中受到限制。考虑目标检测实时性的需求,提出了一种轻量化SSD模型。利用金字塔池化模块和多... 单触发多盒检测器(SSD)模型为图像目标检测提供了高效的解决方案,但增加网络深度以提高精度的方式增加了便携嵌入式设备的负荷,在实际应用场景中受到限制。考虑目标检测实时性的需求,提出了一种轻量化SSD模型。利用金字塔池化模块和多尺度信息融合,替代SSD网络的特征提取模块。金字塔池化模块利用多组池化核在不同尺度上提取特征,并通过横向连接的方式将多个尺度信息进行融合,在保证检测精度的同时,降低嵌入式设备的负荷。给出了在嵌入式设备Jetson TX2上的实现方案。与原SSD模型相比,轻量化SSD模型在嵌入式设备Jetson TX2上的帧率可达13帧/s,并且能够以96%的准确率正确识别佩戴口罩的人员,验证了模型的有效性。该模型为无人驾驶、无人机检测等领域提供了一种实现方案。 展开更多
关键词 深度学习 单触发多盒检测器 便携嵌入式设备 实时性 轻量化 金字塔池化 多尺度信息融合 Jetson TX2
在线阅读 下载PDF
基于SSD网络模型重构的表情检测算法
9
作者 陈平安 邓琦 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期496-501,共6页
人脸识别与表情检测是计算机视觉和深度学习领域的热门研究方向,广泛应用于各种场景。然而,传统的表情检测方法在非受限条件下的表现差,深度学习方法则面临特征区分度低和识别精度容易受到姿势和表情变化影响等问题。对此,提出了基于SS... 人脸识别与表情检测是计算机视觉和深度学习领域的热门研究方向,广泛应用于各种场景。然而,传统的表情检测方法在非受限条件下的表现差,深度学习方法则面临特征区分度低和识别精度容易受到姿势和表情变化影响等问题。对此,提出了基于SSD的网络模型重构与中心损失优化算法(IML-SSD),以提升面部表情检测的准确性和鲁棒性。首先,提出了一种基于网络重构优化的SSD面部表情快速检测算法,通过重构SSD算法模型中的基础层和辅助层,提高了识别速度、准确率和鲁棒性。随后,结合中心损失函数对SSD算法进行了进一步优化,使得同一类别的表情特征更加聚合,不同类别的特征则更加分离,从而增强了面部表情特征的判别能力。测试结果表明,所提算法优于对比算法,且在数据集FERPlus上的mAP值提升了约6.5个百分点。 展开更多
关键词 表情检测 ssd重构 深度神经网络
在线阅读 下载PDF
基于SSD与图像变换的镜下矿物光片智能识别
10
作者 侯振隆 申晋容 +1 位作者 魏继康 赵文天 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期131-137,154,共8页
在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图... 在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图像,通过试验证明了方法的准确性;最后,确定了学习率、批量尺寸对损失函数的影响,使用梯度下降法进一步提高了识别精度.在试验中,识别精度超过90%,最高可达100%,损失函数值最小值约为0.008.结果表明,提出的方法具有较强的矿物识别能力. 展开更多
关键词 矿物识别 深度学习 ssd 图像变换 矿物含量估算
在线阅读 下载PDF
基于改进SSD网络的番茄采摘机器人目标识别方法
11
作者 任笑铭 《机械制造与自动化》 2025年第5期208-211,共4页
为解决番茄采摘目标识别效率低、准确性受限等问题,提出一种基于改进型单镜头多盒检测器网络的番茄采摘机器人目标识别方法。增加感受野模块、排除损失函数和柔化非最大值抑制优化目标检测算法,搭建双目视觉的目标识别系统进行仿真分析... 为解决番茄采摘目标识别效率低、准确性受限等问题,提出一种基于改进型单镜头多盒检测器网络的番茄采摘机器人目标识别方法。增加感受野模块、排除损失函数和柔化非最大值抑制优化目标检测算法,搭建双目视觉的目标识别系统进行仿真分析。结果表明:改进算法的损失值降低1.1,检测成熟番茄与未成熟番茄的精确率-召回率曲线下面积分别为0.945、0.931,平均精度均值为0.938。所提系统定位单个番茄的绝对误差低于16 mm,相对误差小于1.60%,定位多个番茄的绝对误差低于15 mm,相对误差小于1.33%。 展开更多
关键词 番茄采摘 ssd算法 目标识别 双目视觉 三角测量
在线阅读 下载PDF
基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测方法研究
12
作者 白滔 滕开良 《农业技术与装备》 2025年第6期3-7,共5页
针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题,提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络,以实... 针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题,提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络,以实现多尺度融合,并将CBAM注意力机制引入多尺度融合网络,以增强对小目标特征的捕捉能力。将原交叉熵损失函数替换为Focal Loss损失函数以缓解模型训练时正负样本失衡问题。实验结果表明,相较于SSD原模型,所提改进模型在2种病害检测精度上均有所提升,能够为田间葡萄叶病害检测提供新的选择方案。 展开更多
关键词 葡萄叶 病斑 ssd CSwin Transformer 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于MobileNet-V2-SSD的矿井机电设备工作状态检测方法
13
作者 郭刘勇 《机械管理开发》 2025年第1期287-289,共3页
为了实现矿井作业过程中机电设备工作状态的有效检测,研究并提出了一种基于单次多盒探测器的智能检测方法。所提模型进行了轻量化操作,并引入了特征金字塔网络,能够有效提升整体模型的计算速度和检测精度。仿真实验结果显示,所提模型在... 为了实现矿井作业过程中机电设备工作状态的有效检测,研究并提出了一种基于单次多盒探测器的智能检测方法。所提模型进行了轻量化操作,并引入了特征金字塔网络,能够有效提升整体模型的计算速度和检测精度。仿真实验结果显示,所提模型在第176次迭代时,损失值趋于平稳,计算准确性和稳定性未出现较大波动;实际应用效果显示,构建的系统能够有效捕捉设备的振动加速信号,矿井机电设备的振动强度超过81 m/s^(2),可能存在一定的故障,验证了所提系统的有效性,因此具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 MobileNet-V2-ssd 矿井 机电设备 目标检测 FPN
在线阅读 下载PDF
基于多特征融合改进SSD的电站光伏组件缺失识别技术
14
作者 岳攀 熊开智 +3 位作者 李志飞 周家麒 陈继发 洪流 《粘接》 2025年第10期171-174,共4页
为提高电站光伏组件缺陷识别的精度,提出一种基于无人机图像特征学习算法的缺陷识别技术。对此,以SSD网络为基础框架,引入深度残差结构和使用三分支特征融合替代双分支特征融合的方法改进SSD网络;然后利用改进的SSD网络对电站光伏组件... 为提高电站光伏组件缺陷识别的精度,提出一种基于无人机图像特征学习算法的缺陷识别技术。对此,以SSD网络为基础框架,引入深度残差结构和使用三分支特征融合替代双分支特征融合的方法改进SSD网络;然后利用改进的SSD网络对电站光伏组件缺陷进行识别。仿真结果表明,本方法提高了电站光伏组件裂纹、划痕、缺角等不同缺陷的识别精度,平均识别精度达到97.11%,且具有较快的识别速度,平均识别处理时间达到30.22帧/s;识别网络能对大、中、小不同尺度的电站光伏组件缺陷图像进行识别。 展开更多
关键词 光伏组件 缺陷识别 无人机图像 ssd网络
在线阅读 下载PDF
基于SSD算法和自适应理论的智慧城市轨道交通安检方法研究
15
作者 杨丽红 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期79-83,共5页
为了提升智慧城市轨道交通的安检精度与效率,研究提出了基于自适应理论的单发多盒探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法,以实现候选框的自适应调整、裁剪偏移量回归以及自适应感受野匹配。在此基础上,采用特征融合模块对原算... 为了提升智慧城市轨道交通的安检精度与效率,研究提出了基于自适应理论的单发多盒探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法,以实现候选框的自适应调整、裁剪偏移量回归以及自适应感受野匹配。在此基础上,采用特征融合模块对原算法加以优化,提升小尺寸目标检测精度。结果显示,基于自适应理论的SSD算法的均值平均精度值最高达到了94.68%。同时,该算法的每秒帧数最高达到了51.24帧/s。此外,基于特征融合的改进SSD算法对小尺寸目标检测的均值平均精度高达96.25%,每秒帧数高达52.69帧/秒。说明研究所提的优化算法在保证检测精度的前提下实现了实时处理,有利于推动智慧城市轨道交通安检领域的智能化发展。 展开更多
关键词 ssd算法 自适应理论 智慧城市 轨道交通
原文传递
A-SSD:一种基于瓶颈注意力机制的建筑物检测方法
16
作者 马惠 霍然 张文政 《测绘与空间地理信息》 2025年第8期16-19,共4页
在遥感影像智能解析领域,建筑物目标检测技术占据核心地位。然而,常规的建筑物检测方法在处理复杂背景、密集建筑群及遮挡阴影等问题时,常常面临检测定位精度不足、目标识别困难及边界模糊等问题。针对上述挑战,本文设计了一种基于通道... 在遥感影像智能解析领域,建筑物目标检测技术占据核心地位。然而,常规的建筑物检测方法在处理复杂背景、密集建筑群及遮挡阴影等问题时,常常面临检测定位精度不足、目标识别困难及边界模糊等问题。针对上述挑战,本文设计了一种基于通道-空间联合注意力模块的A-SSD建筑物检测框架。该方法以SSD网络作为基础框架,通过在主干网络中引入瓶颈注意力模块,旨在消弱相似地物对目标检测的干扰,通过网络对建筑特征的学习权重并构建跨层级特征交互通道,实现特征表征能力的跃升。实验结果表明,在谷歌影像构建的专用测试集上,所提方案取得92.37%精确率、91.57%召回率及94.45%平均精度均值的检测性能,在显著提升建筑物检测整体效果的同时,该方法在各项检测精度指标上也表现出优于原始SSD方法的性能。 展开更多
关键词 深度学习 遥感影像 注意力机制 建筑物检测 ssd
在线阅读 下载PDF
基于改进SSD算法的铣刀前刀刃抗破损设计方法讨论
17
作者 许春 刘涛 +2 位作者 詹智敏 张随鹏 刘琦峰 《模具技术》 2025年第2期29-35,共7页
探讨了一种基于改进SSD算法的工业铣刀刀具边缘抗破损方法。在设计过程中,根据工业铣刀刀具的单刀齿铣削情况计算程序控制的时间间隔,获取刀齿切削对应的矢径值计算出切削刃长度,对工业铣刀刀具微齿重叠形式进行优化设计,确定其中细小参... 探讨了一种基于改进SSD算法的工业铣刀刀具边缘抗破损方法。在设计过程中,根据工业铣刀刀具的单刀齿铣削情况计算程序控制的时间间隔,获取刀齿切削对应的矢径值计算出切削刃长度,对工业铣刀刀具微齿重叠形式进行优化设计,确定其中细小参数,最后引入改进SSD算法对刀具边缘进行破损情况以及参数的检测。铣刀刀具边缘抗破损性能测试结果表明,在相同测试环境下,由设计方法得到的刀具严重破损率大大降低,说明抗破损性能有所提高,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 改进ssd算法 工业铣刀 刀具边缘 抗破损
在线阅读 下载PDF
固态硬盘(SSD)性能优化与数据持久性技术研究
18
作者 马晴 李德新 路明远 《数字通信世界》 2025年第10期8-10,共3页
作为新型存储介质地固态硬盘(SSD),其性能调优机制与数据持久化保障仍是学界持续关注的核心议题。本文旨在深入探讨SSD的系统架构与工作原理,分析算法改进与硬件设计对SSD性能提升及寿命延长的影响,以期为SSD技术的发展提供理论和实践... 作为新型存储介质地固态硬盘(SSD),其性能调优机制与数据持久化保障仍是学界持续关注的核心议题。本文旨在深入探讨SSD的系统架构与工作原理,分析算法改进与硬件设计对SSD性能提升及寿命延长的影响,以期为SSD技术的发展提供理论和实践参考。 展开更多
关键词 固态硬盘(ssd) 性能优化 数据持久性技术
在线阅读 下载PDF
基于SSD深度学习模型的变电站万用接地线导通状态检测方法
19
作者 戴鹏 姬建富 +2 位作者 刘利 王辉 曹国梁 《微型电脑应用》 2025年第2期157-161,共5页
为了解决变电站万用接地线在进行导通状态检测中学习模型鲁棒性较差、检测结果偏差较大的问题,设计一种基于单发多盒检测器(SSD)深度学习模型的变电站万用接地线导通状态检测方法。针对变电站万用接地线的检测需求设计接地线导通状态检... 为了解决变电站万用接地线在进行导通状态检测中学习模型鲁棒性较差、检测结果偏差较大的问题,设计一种基于单发多盒检测器(SSD)深度学习模型的变电站万用接地线导通状态检测方法。针对变电站万用接地线的检测需求设计接地线导通状态检测设备结构,将采样模块、通信模块进行重新设计,分析SSD深度学习模型结构,利用区域候选框检测多尺度特征图,获取特征信息实现图像判断,确定接地线导通状态检测流程,完成变电站万用接地线的导通状态检测。测试结果表明,所设计方法得到的精确率和召回率均能够达到90%以上,验证了所设计方法在实际应用中的可靠性。 展开更多
关键词 ssd深度学习模型 万用接地线 状态检测 模型训练
在线阅读 下载PDF
融合多尺度特征与改进SSD的可穿戴心理监测装置故障检测研究
20
作者 薛媚 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期270-274,共5页
为提高可穿戴心理监测装置故障检测的精度,提出一种融合多尺度特征改进SSD的可穿戴心理监测装置故障检测方法。首先以SSD网络为基本框架,通过采用GhostNet网络替换SSD网络中的VGG16,并引入BiFPN多尺度融合特征,采用Mish激活函数作为损... 为提高可穿戴心理监测装置故障检测的精度,提出一种融合多尺度特征改进SSD的可穿戴心理监测装置故障检测方法。首先以SSD网络为基本框架,通过采用GhostNet网络替换SSD网络中的VGG16,并引入BiFPN多尺度融合特征,采用Mish激活函数作为损失函数,以提高SSD网络的检测精度和速度,提出融合多尺度特征改进的SSD网络;然后采用融合多尺度特征改进的SSD网络,对可穿戴心理监测装置故障进行检测。结果表明,本方法对可穿戴心理监测装置故障检测的平均精确率、查全率、敏感性、特异性分别为96.54%、96.17%、95.23%、95.41%,相较于对比方法具有明显优势。由此得出,本方法可提高可穿戴心理监测装置故障检测精度,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 多尺度特征融合 可穿戴心理监测装置 故障检测 ssd网络 GhostNet网络
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 54 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部