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基于BIM+Conv6与CBAM的地质土层识别与厚度预测深度学习模型
1
作者 胡秀宇 赵阿丽 《宁波大学学报(理工版)》 2026年第2期1-10,共10页
针对传统方法在土层识别中依赖人工、效率较低的问题,提出一种基于深度学习的多任务模型,用于同时实现土层图像的分类与厚度回归。该模型在深度卷积神经网络基础上引入六层卷积(Conv6)特征提取结构,以增强复杂纹理与边界的多尺度感知能... 针对传统方法在土层识别中依赖人工、效率较低的问题,提出一种基于深度学习的多任务模型,用于同时实现土层图像的分类与厚度回归。该模型在深度卷积神经网络基础上引入六层卷积(Conv6)特征提取结构,以增强复杂纹理与边界的多尺度感知能力;同时嵌入卷积块注意力模块(CBAM),在通道与空间维度上实现关键区域的自适应特征增强,并通过建筑信息模型标准化输入方式,确保土层图像与厚度数据在空间维度上的一一对应关系。实验结果表明,模型在土层识别任务中取得较高精度,在30孔测试集上,准确率达到92.31%,F1分数达到0.889,证明了模型在分类任务上的优越性;在厚度回归预测中也表现出良好的效果。 展开更多
关键词 BIM 土层识别 厚度预测 cbam 深度学习
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简析中国出口欧盟六大类产品受CBAM的影响
2
作者 橐晓宇 彭莉 +1 位作者 黄浩 孙锦 《中国标准化》 2026年第1期231-236,共6页
欧盟碳边境调节机制(CBAM)从2023年10月进入过渡阶段后,对全球贸易和高碳排放行业影响明显。文章关注CBAM首批管控的六大类中国出口欧盟产品,包括钢铁、水泥、化肥、铝、氢和电力。根据2021—2025年过渡期数据,研究发现:过渡阶段初期影... 欧盟碳边境调节机制(CBAM)从2023年10月进入过渡阶段后,对全球贸易和高碳排放行业影响明显。文章关注CBAM首批管控的六大类中国出口欧盟产品,包括钢铁、水泥、化肥、铝、氢和电力。根据2021—2025年过渡期数据,研究发现:过渡阶段初期影响不大,但碳价传导让技术门槛变高,产业链也在重构,中国出口产业面临系统性压力。文章分析六大类产品贸易变化、成本影响和技术应对,为评估碳边境政策提出应对策略。 展开更多
关键词 碳边境调节机制(cbam) 六大类产品 出口贸易 碳关税 绿色转型
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基于多模态2DKAN-BiGRU-ACBAM风电机组主轴承多故障分类与诊断
3
作者 唐永维 刘主红 +2 位作者 胡旭龙 杨国伟 龙飞来 《制造业自动化》 2026年第2期109-115,共7页
针对传统风电机组主轴承故障诊断方法在多模态特征提取中的不足,提出一种基于多模态二维Kolmogorov-Arnold网络(2DKAN)、双向门控循环单元(BiGRU)和自适应CBAM注意力机制的集成故障诊断方法。该方法将一维振动信号转化为二维时频图像,... 针对传统风电机组主轴承故障诊断方法在多模态特征提取中的不足,提出一种基于多模态二维Kolmogorov-Arnold网络(2DKAN)、双向门控循环单元(BiGRU)和自适应CBAM注意力机制的集成故障诊断方法。该方法将一维振动信号转化为二维时频图像,同时保留时域信号,利用2DKAN提取图像空间特征,BiGRU提取时域特征,并通过自适应CBAM注意力机制加权分配特征权重,优化特征融合。工程验证结果表明,该方法能有效提取主轴承故障特征,诊断准确率显著高于传统方法,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 风电机组 主轴承 二维Kolmogorov-Arnold网络 双向门控循环单元 自适应cbam注意力机制 故障分类与诊断
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企业碳排放数据披露制度建设的国际经验与中国路径——基于欧盟碳边境调节机制(CBAM)实施的思考
4
作者 桂祥 魏潇 《知识经济》 2026年第9期47-50,共4页
2026年正式实施的欧盟碳边境调节机制(CBAM)以其严格的数据核查要求,对全球贸易体系提出了全新的碳排放数据透明度要求,同时也倒逼我国审视并优化自身的碳排放数据披露制度。当前,我国已初步构建起企业碳排放数据披露制度体系,但在制度... 2026年正式实施的欧盟碳边境调节机制(CBAM)以其严格的数据核查要求,对全球贸易体系提出了全新的碳排放数据透明度要求,同时也倒逼我国审视并优化自身的碳排放数据披露制度。当前,我国已初步构建起企业碳排放数据披露制度体系,但在制度体系完整性、监督效能及国际衔接方面仍面临诸多挑战。对此,我国需要借鉴国际经验,通过分层级、分阶段的制度设计,提升披露体系的规范性与国际兼容性。在具体实施路径上,应短期内完善立法框架并扩大强制披露行业范围,中期建立统一的数据平台与第三方核查体系,长期推动与国际标准的互认衔接,并注重与碳市场、绿色金融等政策的协同发展,从而构建既符合国情又能应对国际规则的碳排放数据披露制度。 展开更多
关键词 欧盟 cbam(碳边境调节机制) 碳排放 信息披露 制度建设
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企业碳排放权的会计核算及税务处理问题探究——兼论欧盟碳边境调节机制(CBAM)的影响与启示
5
作者 张晓雪 《绿色财会》 2026年第2期13-16,共4页
立足于ESG披露要求及碳交易市场建设演进背景,系统梳理与探讨碳排放权的会计核算及涉税处理问题,同时密切关注欧盟碳边境调节机制(CBAM)这一最新国际税收动态,分析其基于碳排放核算的运作原理,探究其对中国出口企业碳会计实践与税务合... 立足于ESG披露要求及碳交易市场建设演进背景,系统梳理与探讨碳排放权的会计核算及涉税处理问题,同时密切关注欧盟碳边境调节机制(CBAM)这一最新国际税收动态,分析其基于碳排放核算的运作原理,探究其对中国出口企业碳会计实践与税务合规带来的挑战,以及对企业碳信息披露提出的新要求,以期为规范企业碳会计实践、提升财务信息质量、助力国家“双碳”目标实施提供理论参考与实务指引。 展开更多
关键词 ESG披露 “双碳”目标 碳排放权交易 涉税处理 cbam
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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究 被引量：1
6
作者 付景枝 马悦 +4 位作者 宏观 刘云平 吴文宇 丁明明 尹泽凡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第1期42-52,共11页
针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型. 展开更多
关键词 小麦 发育期 DenseNet 卷积块注意模块(cbam)
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一种基于CBAM注意力机制优化YOLOv8n的滑坡检测方法 被引量：1
7
作者 瞿伟 宫明利 +3 位作者 徐荣堂 陈沛男 李久元 唐兴友 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2025年第5期1231-1238,共8页
高效准确的滑坡检测方法对于滑坡灾害的防灾预警具有重要的参考价值.当前滑坡目标检测研究方法易受复杂背景和小目标特征干扰,尤其在高分辨率遥感影像检测中,上述问题更加突出.鉴于此,发展了一种基于CBAM(Convolutional Block Attention... 高效准确的滑坡检测方法对于滑坡灾害的防灾预警具有重要的参考价值.当前滑坡目标检测研究方法易受复杂背景和小目标特征干扰,尤其在高分辨率遥感影像检测中,上述问题更加突出.鉴于此,发展了一种基于CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制优化YOLOv8n模型的高分辨率遥感影像滑坡目标检测方法(YOLOv8n-CBAM),并利用高分辨率遥感影像数据集对该方法进行了有效性验证.研究结果表明:(1)在复杂地形、植被等场景下对滑坡的检测,YOLOv8n-CBAM模型可有效提高模型对关键特征的关注度,从而提升小目标滑坡的检测精度,并且显著改善YOLOv8n模型存在的漏检和误检现象;(2)混淆矩阵归一化、精确率-召回率曲线、Loss曲线结果均表明,YOLOv8n-CBAM模型在滑坡目标的检测能力、准确性和鲁棒性方面均显著高于YOLOv8n模型;(3)相较于其他不同的目标检测方法,YOLOv8n-CBAM模型在准确率、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95这4个评价指标中均表现出最优的检测效果. 展开更多
关键词 滑坡检测 YOLOv8n cbam 高分辨率遥感影像 目标检测 深度学习 注意力机制
原文传递
融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移 被引量：1
8
作者 贵向泉 曹磊 李立 《计算机系统应用》 2025年第4期276-285,共10页
敦煌壁画是人类世界文明史中耀眼的瑰宝.然而,现有对敦煌壁画的算法研究主要集中在壁画修复方面,很少有针对敦煌壁画的色彩风格迁移研究.因此,提出一种基于循环生成对抗网络的融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移方法.通过提取输入图... 敦煌壁画是人类世界文明史中耀眼的瑰宝.然而,现有对敦煌壁画的算法研究主要集中在壁画修复方面,很少有针对敦煌壁画的色彩风格迁移研究.因此,提出一种基于循环生成对抗网络的融合CBAM注意力机制的敦煌壁画风格迁移方法.通过提取输入图像的特征,将其输入到添加CBAM注意力机制的生成器中,应用注意力机制提升重点区域的风格迁移效果,抑制边界伪影的产生;为了更好地保留图像内容的结构信息,在下采样区和上采样区之间添加了残差网络模块;并且在损失函数中加入色彩损失,约束模型提高生成图像的风格化效果.通过自建的敦煌壁画数据集上进行的实验验证,所提出的模型在敦煌壁画艺术风格迁移任务中展现出了相较于现有方法的优越性.该模型能够生成视觉效果更为卓越、艺术韵味更为浓厚的敦煌壁画风格化图像,为敦煌壁画的创新研究提供了新思路. 展开更多
关键词 风格迁移 循环生成对抗网络 cbam注意力机制 敦煌壁画
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汽车出口企业应对欧盟CBAM法案研究
9
作者 龙苏华 魏长庆 +1 位作者 张铜柱 张慧明 《中国汽车(中英文对照)》 2025年第10期589-597,共9页
本文通过对CBAM法案进行研究,结合本企业CBAM工作经验,总结出CBAM对汽车出口企业的影响及其主要工作内容,并提出应对建议,为中国车企规避碳税成本提供参考路径。
关键词 cbam 汽车出口 备件 内嵌碳排放 碳税优化
原文传递
绿色壁垒下金融风险——CBAM对中国上市企业信用评级的影响
10
作者 初立苹 由爱 《沿边金融研究》 2025年第3期75-92,共18页
欧盟推出的碳边境调节机制(CBAM)作为一项前沿的环境贸易政策,正对国际贸易格局产生深远影响,同时通过多重路径传导至金融领域,影响企业的信用风险。研究以CBAM政策为背景,聚焦其对中国上市企业信用评级的影响,构建“直接成本冲击”与... 欧盟推出的碳边境调节机制(CBAM)作为一项前沿的环境贸易政策,正对国际贸易格局产生深远影响,同时通过多重路径传导至金融领域,影响企业的信用风险。研究以CBAM政策为背景,聚焦其对中国上市企业信用评级的影响,构建“直接成本冲击”与“融资约束收紧”双重路径传导分析框架。研究表明,CBAM的实施将显著增加高碳出口企业的财务负担与融资成本,尤其对钢铁、铝、化肥等高碳行业及政策实施前融资约束更低的企业影响更为突出。进一步分析发现,在CBAM政策过渡期内,受覆盖行业的出口企业已显现出信用评级下调的趋势。通过从政府宏观政策的制定、金融机构的风险定价与资源配置以及企业的绿色转型与战略调整三个层面提出应对建议,以增强中国上市企业在绿色贸易壁垒背景下的风险抵御能力和信用稳健水平。 展开更多
关键词 碳边境调节机制(cbam) 绿色壁垒 信用评级 融资约束
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基于U^(2)-Net和CBAM融合注意力的双模态睡眠分期研究 被引量：1
11
作者 赵倩 李锦 +2 位作者 凤飞龙 强宁 胡静 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U^(2)-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法。首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的U^(2)-Ne... 针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U^(2)-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法。首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的U^(2)-Net网络并行提取EEG和ECG中的波形特征;其次,利用CBAM融合注意力对全部特征进行权重分配;最后,使用Softmax激活函数对睡眠时期进行六分类。结果表明:基于U^(2)-Net和CBAM融合注意力模型进行睡眠分期时,使用ECG单模态信号的六分类总体准确率为80.2%,F1分数为75.3%;使用EEG单模态信号的六分类总体准确率为85.8%,F1分数为81.7%;使用EEG-ECG双模态信号的六分类总体准确率为90.4%,F1分数为85.6%。提出的双模态睡眠分期模型是可行有效的,并且为自动睡眠分期提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 自动睡眠分期 EEG-ECG双模态信号 U^(2)-Net网络 cbam融合注意力
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融合CBAM的违法犯罪类安卓恶意软件检测与分类模型研究 被引量：2
12
作者 刘红玉 高见 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期317-327,共11页
针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的... 针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的深度学习模型。收集6181个违法犯罪类APP并整理划分为4个家族;对违法APP软件进行灰度图、RGB以及RGBA三种图像可视化处理;利用融合CBAM注意力机制的深度模型进行家族检测分类。在违法犯罪APP数据集上的实验表明,融合CBAM机制的Resnet18模型在RGBA图像上与未引入该机制的灰度图图像相比,准确度提升了4.04%,达到93.52%。融合CBAM机制的模型在公开Drebin数据集上进行了验证,引入CBAM深度学习模型VGG16在RGBA图像上取得了96.35%的准确率。 展开更多
关键词 违法犯罪 安卓恶意软件 RGBA图像 可视化处理 卷积块注意力模块(cbam) 深度学习
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基于改进CBAM注意力机制的MobileNetV3风扇异常状况识别研究 被引量：2
13
作者 刘明 王荣燕 +3 位作者 王汝旭 武高旭 张佳宁 梁俊祥 《工业控制计算机》 2025年第3期90-92,共3页
工业风扇在生产设施中起着至关重要的作用,关键风扇的突然停机对安全生产影响巨大。通过分析在-6 dB噪声环境中的故障风扇发出的声音,提取声音样本的语谱图,采用MobileNetV3模型,针对该模型注意力模块SE(Squeeze-and-Excitation)存在的... 工业风扇在生产设施中起着至关重要的作用,关键风扇的突然停机对安全生产影响巨大。通过分析在-6 dB噪声环境中的故障风扇发出的声音,提取声音样本的语谱图,采用MobileNetV3模型,针对该模型注意力模块SE(Squeeze-and-Excitation)存在的参数化程度较低问题,采用空洞卷积(Dilated Convolution)优化的卷积块注意力模块CBAM(Convolutional Block Attention Module)予以替代,提出了改进后的MobileNetV3模型。实验结果显示,该模型的分类准确率达到了98%,相较于原MobileNetV3模型,准确率提升了2.07个百分点。 展开更多
关键词 空洞卷积 cbam MobileNetV3 迁移学习 SPECTROGRAM
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基于CBAM改进YOLOv7的电力设备红外图像分类检测 被引量：3
14
作者 陈佳 余成波 +3 位作者 王士彬 蒋启超 何鑫 张未 《红外技术》 北大核心 2025年第1期72-80,共9页
针对复杂环境下电力设备红外图像的深度学习目标检测数据繁杂、检测精度较低等问题,本文提出一种基于卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进YOLOv7的电力设备红外图像分类算法。首先将已有数据集进行标注,并... 针对复杂环境下电力设备红外图像的深度学习目标检测数据繁杂、检测精度较低等问题,本文提出一种基于卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进YOLOv7的电力设备红外图像分类算法。首先将已有数据集进行标注,并按一定比例划分成训练集、验证集以及测试集,然后在YOLOv7的主干网络中引入CBAM,使模型能对感兴趣的区域进行强调并抑制无用信息,其次将划分好的数据集放入改进后的YOLOv7进行模型训练,同时对比了6种改进的YOLOv5s模型。实验结果表明,在相同实验条件下改进YOLOv7模型优于YOLOv7模型、YOLOv5s模型和基于YOLOv5s的6种注意力模型。改进YOLOv7性能有明显提升,可实现快速、精准的红外图像分类。 展开更多
关键词 电力设备 YOLOv7 红外图像 cbam
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基于CBAM-YOLOv4的东巴象形文识别方法研究 被引量：2
15
作者 黄颢 吴国新 +1 位作者 徐小力 赵西伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期196-201,226,共7页
东巴象形文字是中国早期使用的一种象形文字,对该文字的识别和数字化保护等方面的研究对传承我国文化具有深远意义。针对从东巴古籍提取的象形文字结构复杂、存在异体字、记录该文字的特殊东巴纸的纹理特征干扰识别的情况,提出一种基于C... 东巴象形文字是中国早期使用的一种象形文字,对该文字的识别和数字化保护等方面的研究对传承我国文化具有深远意义。针对从东巴古籍提取的象形文字结构复杂、存在异体字、记录该文字的特殊东巴纸的纹理特征干扰识别的情况,提出一种基于CBAM-YOLOv4的图像识别改进算法,该算法添加注意力机制模块CBAM(Convolutional Block Attention Module)和特征融合模块,通过CBAM中的通道和空间注意力子模块依次对图像推断出注意力图,并结合特征融模块对输入的东巴象形文字图片进行更深的特征提取,从而实现对YOLOv4图像检测识别算法的优化。将改进后的CBAM-YOLOv4算法应用于东巴象形文字识别,相比YOLOv4算法mAP值提高了4.42百分点,表明该算法具有较好的东巴文字识别性能。 展开更多
关键词 东巴文识别 YOLOv4 cbam 特征提取
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基于CBAM-YOLOv8的温室番茄果实识别 被引量：3
16
作者 廖新芝 孔国希 +2 位作者 林桂潮 曹惠茹 李小敏 《中国瓜菜》 北大核心 2025年第9期48-56,共9页
在农业自动化和精准农业的背景下,果实识别检测是智能收获系统中的重要环节。快速且准确地识别番茄果实大小、数量、位置等信息,对番茄生长状况实时监测、产量检测和提高采摘效率具有重要意义。然而,现有的基于深度学习的目标检测算法... 在农业自动化和精准农业的背景下,果实识别检测是智能收获系统中的重要环节。快速且准确地识别番茄果实大小、数量、位置等信息,对番茄生长状况实时监测、产量检测和提高采摘效率具有重要意义。然而,现有的基于深度学习的目标检测算法在番茄果实检测领域仍面临挑战,由于现实应用的需要,期待目标检测模型更加精确化和快速化,然而这两者难以同时兼顾,所以在实际应用中,根据应用需求来权衡这两者的关系。笔者提出一种基于YOLOv8的番茄检测改进模型,将CBAM注意力机制加入到YOLOv8模型的特征提取环节。CBAM体积小,可方便集成在任一CNN架构中,有效抑制噪声和无关信息,动态调整特征图的权重,提升模型检测的精确率。经过试验,该模型的精确率、召回率、平均精度分别达到了91%、78%和90%,与SSD相比,分别提升21、14和15个百分点;与Faster RCNN相比,分别提升了13、11和15个百分点;与原始的YOLOv8相比,分别提升了5、3和7个百分点。这说明了CBAM-YOLOv8模型降低了误检率和漏检率。在预测时间方面,YOLOv8的综合耗时最短。相比之下,CBAM-YOLOv8模型所需的预测时间有所增加,推断速度更慢,从而增加了计算成本。因此,在实际应用中需要在精度与速度之间进行权衡。综上所述,CBAM-YOLOv8模型为番茄果实精准、高效识别提供了一种有效的解决方案,将来可应用于番茄实时监测、计数和采摘中。 展开更多
关键词 番茄识别 目标检测 注意力机制 cbam-YOLOv8
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基于MTF-ResNet-CBAM的兵工装备轴承故障诊断方法
17
作者 李伟伟 杨悦 花国祥 《兵工自动化》 北大核心 2025年第12期79-86,共8页
针对传统方法在噪声干扰和复杂工况下性能有限的问题,提出一种基于马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)、残差网络(residual network,ResNet)与卷积注意力机制(convolutio nal blo ck atte ntion module,CB AM)的轴承故障诊断... 针对传统方法在噪声干扰和复杂工况下性能有限的问题,提出一种基于马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)、残差网络(residual network,ResNet)与卷积注意力机制(convolutio nal blo ck atte ntion module,CB AM)的轴承故障诊断方法。将1维振动信号映射为2维MTF图像,以保留时序依赖与动态特征;利用ResNet进行深层特征提取,通过CBAM在通道与空间维度自适应分配权重,强化关键信息表达、抑制冗余干扰。在4类典型工况(正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障)下进行实验验证。结果表明:该模型整体测试准确率达到96.67%,较VGG、AlexNet及CNN模型提升约8%~15%,该方法在兵工装备的复杂运行环境下能保持较高的诊断精度与稳定性。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 兵工装备 MTF ResNet cbam
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融合CBAM的Mask R-CNN模型在球团识别与粒径测量中的应用 被引量：1
18
作者 王猛 刘卫星 +3 位作者 李喆 李浩 齐西伟 杨爱民 《烧结球团》 北大核心 2025年第1期85-94,125,共11页
球团粒径的大小是影响高炉透气性、高炉冶炼效率与能源消耗的主要因素之一。本文针对工业条件下球团粒径难以精准测量的问题,采用融合注意力机制Mask R-CNN模型对球团进行分割与粒径测量。在对球团图像进行预处理后,构建了球团数据集,... 球团粒径的大小是影响高炉透气性、高炉冶炼效率与能源消耗的主要因素之一。本文针对工业条件下球团粒径难以精准测量的问题,采用融合注意力机制Mask R-CNN模型对球团进行分割与粒径测量。在对球团图像进行预处理后,构建了球团数据集,对比了多种主干网络的训练表现,并与多个分割模型进行了精度对比。此外,利用像素点统计分割掩膜面积实现了球团粒径的测量。结果表明,ResNet50作为主干网络在球团的特征提取中更具优越性。引入Convolutional Block Attention Module(CBAM)的Mask R-CNN模型对比初始模型A mean提高了2.18%。对比BlendMask、SOLOv2、YOLACT以及CondInst等分割模型,改进后的模型在分割精度上也有优势,并能更好地处理分割细节。此外,与Image J测量的球团粒径相比,本文所提出的球团粒径测量方法的最大误差保持在±1.8 mm之内,A_(IoU=0.5)可达到0.9483。 展开更多
关键词 球团粒径 Mask R-CNN 迁移学习 ResNet cbam
原文传递
融入GhostNet和CBAM的YOLOv8水稻害虫识别算法 被引量：1
19
作者 程盟盟 郑泽林 +1 位作者 马泽亮 吴小华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第11期125-132,共8页
水稻生产常受到各种害虫的威胁,导致产量和质量下降。由于水稻田环境复杂,存在光照变化、遮挡、背景干扰等问题,给害虫识别带来挑战。为此,提出一种基于YOLOv8的水稻害虫识别算法,融入轻量级网络GhostNet和卷积块注意力机制(CBAM),以提... 水稻生产常受到各种害虫的威胁,导致产量和质量下降。由于水稻田环境复杂,存在光照变化、遮挡、背景干扰等问题,给害虫识别带来挑战。为此,提出一种基于YOLOv8的水稻害虫识别算法,融入轻量级网络GhostNet和卷积块注意力机制(CBAM),以提升识别精度与计算效率。首先,通过GhostNet架构替换传统卷积层,在保持高性能的同时显著降低模型的计算负担。其次,嵌入CBAM注意力机制,使得算法能够自动调整对输入特征的关注度,优先处理关键害虫特征,进一步提升模型的鲁棒性。试验结果表明,该算法在水稻害虫数据集上的平均精度均值达到95.6%,相比于原始YOLOv8模型提升1.8%。该方法在提升识别精度的同时,保持良好的计算效率,适用于实际应用中害虫检测任务,为农作物的病虫害识别提供参考,推动智慧农业的技术创新。 展开更多
关键词 水稻害虫识别 cbam注意力机制 轻量级网络 智慧农业
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基于CBAM残差块结合纹理采样器的水墨迁移算法
20
作者 刘雪莉 杜洪波 +1 位作者 袁雪丰 朱立军 《电子科技》 2025年第6期65-73,共9页
针对水墨风格迁移算法出现的线条不清晰、纹理杂乱及颜色重建效果差等问题,文中提出了一种新型轻量级水墨风格迁移神经网络IWSGAN(Ink and Wash Style Generative Adversarial Networks)。使用CBAM(Convolutional Block Attention Modu... 针对水墨风格迁移算法出现的线条不清晰、纹理杂乱及颜色重建效果差等问题,文中提出了一种新型轻量级水墨风格迁移神经网络IWSGAN(Ink and Wash Style Generative Adversarial Networks)。使用CBAM(Convolutional Block Attention Module)残差块对特征图进行通道空间注意力计算,提高了算法对有效信息的采取率。结合水墨纹理显著性采样器ITSS(Ink-Texture-Saliency-Sampler)从训练数据中采样水墨显著性局部图像块,使迁移的水墨图片线条纹理的水墨质感更明显。采用5种不同的损失函数约束内容图像和生成图像的高层语义,以促进风格特征的一致性。实验结果表明,IWSGAN生成图像保留了更多的内容特征,线条的纹理细节更形象,色彩重建表现较好,图像质量得到了显著提升。 展开更多
关键词 风格迁移 生成对抗网络 cbam残差块 注意力机制 ITSS 局部对抗 水墨迁移 消融实验
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