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基于全油气系统理论预测深层——超深层油气资源最大埋深 被引量：1
1
作者 庞雄奇 李才俊 +12 位作者 贾承造 陈雨萱 黎茂稳 姜林 肖惠译 姜福杰 曹鹏 陈冬霞 徐帜 林会喜 胡涛 郑定业 王雷 《中国石油勘探》 北大核心 2025年第3期126-139,共14页
深层—超深层由于其蕴藏的丰富油气资源成为当前国内外油气勘探和研究的重点领域,揭示深层—超深层油气藏最大埋深对深层油气资源评价、超深钻井部署、勘探风险认识等具有重要的现实意义。本文基于全油气系统理论提出了一种预测深层—... 深层—超深层由于其蕴藏的丰富油气资源成为当前国内外油气勘探和研究的重点领域,揭示深层—超深层油气藏最大埋深对深层油气资源评价、超深钻井部署、勘探风险认识等具有重要的现实意义。本文基于全油气系统理论提出了一种预测深层—超深层油气藏最大埋深的方法和流程,该方法能够对含油气盆地内常规、致密和页岩油气藏的最大埋深进行定量预测。研究以已经发现的油气藏和钻井资料为例,分别对我国塔里木、准噶尔、四川、鄂尔多斯、松辽、渤海湾等含油气盆地油气藏最大埋深进行了预测。结果显示,中国六大含油气盆地常规油气藏、致密油气藏和页岩油气藏对应的最大埋深通常情况下分别介于800~4400m、5050~7990m和5400~9300m。油气藏的最大埋深随着大地热流减小、含有机母质类型变好、储层亲油性增强而增大,随着钻探技术和预测水平提升发现油气资源的领域将不断扩大。此外,构造变动也会改变实际地质条件下油气成藏的最大埋深,研究依据浅—中—深油气实际钻探结果,预测出塔里木盆地寒武系—奥陶系碳酸盐岩超深层油藏的最大埋深超(9500±50)m,气藏最大埋深超(10500±100)m。 展开更多
关键词 自然资源 化石能源 全油气系统 深层—超深层 油气成藏底限 油气勘探下限 油气资源 常规和非常规油气
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基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥感图像语义分割
2
作者 马飞 张森峰 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《电光与控制》 北大核心 2025年第7期33-38,66,共7页
遥感图像语义分割在环境变化监测、汽车辅助驾驶等领域具有广泛的应用。遥感图像在语义对象层面表现出较大的类内变化和较小的类间差异,导致分割模型精度受限且耗费计算资源。为此提出了一种基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥... 遥感图像语义分割在环境变化监测、汽车辅助驾驶等领域具有广泛的应用。遥感图像在语义对象层面表现出较大的类内变化和较小的类间差异,导致分割模型精度受限且耗费计算资源。为此提出了一种基于Transformer与深度可分离卷积的轻量级遥感图像语义分割方法。首先,引入权重自适应的多头自注意力,在全局范围内对远距离像素关联性建模,获取丰富的上下文信息;其次,构建堆叠的深度可分离卷积层,以低计算复杂度减少空间细节信息的丢失;此外利用线性注意力机制设计特征聚合模块,对全局情景信息与空间细节信息进行融合。经过在Vaihingen和Potsdam数据集上测试结果表明,所提方法的分割总体准确率分别高达92.6%和92.1%,GFLOPs仅为11.5,不仅有效提升了分割精度,而且大大降低了计算复杂度。 展开更多
关键词 遥感图像 语义分割 深度学习 深度可分离卷积 线性注意力机制
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深度感知的息肉分割算法
3
作者 秦婧 张俊 +2 位作者 李嫣 任文琦 张金刚 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第2期74-83,共10页
息肉分割在结直肠癌预防和肠道疾病诊断中起着关键作用。然而,现有的息肉分割算法普遍忽视了息肉的3维凸起特性,限制了其分割性能的提升。深度图能够提供关于息肉凸起和形状的额外信息,从而更准确地捕捉息肉的空间结构。因此,本文提出... 息肉分割在结直肠癌预防和肠道疾病诊断中起着关键作用。然而,现有的息肉分割算法普遍忽视了息肉的3维凸起特性,限制了其分割性能的提升。深度图能够提供关于息肉凸起和形状的额外信息,从而更准确地捕捉息肉的空间结构。因此,本文提出了一种深度感知的息肉分割网络(depth aware network for polyp segmentation,DANet),通过结合深度信息,改善分割模型对于息肉边界和形状的识别能力。该网络包括一个空域分支、一个深度分支及一个特征融合模块。空域分支采用基于Transformer的编码器,获得多尺度的特征表示。深度分支用于提取息肉的深度级别特征,并通过注意力机制关注息肉的3维结构。特征融合模块将息肉和周围组织的深度差异引入多尺度特征中,增强各尺度特征对息肉位置和形态的识别能力。在5个息肉数据集和6个评价指标上将本文算法DANet与多个先进息肉分割算法进行了对比实验,实验结果显示,DANet在Kvasir-SEG数据集上的Dice系数和交并比分别达到了0.911和0.855,而在CVC-ClinicDB数据集上则分别达到了0.934和0.884,显著优于现有方法。 展开更多
关键词 深度感知 息肉分割 深度学习 深度图
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基于多模态融合的三维目标检测方法研究
4
作者 陆军 赵颢然 鲁林超 《智能系统学报》 北大核心 2025年第5期1167-1177,共11页
在自动驾驶场景中,由于多模态的融合,三维目标检测效果易受传感器未充分校准的影响,同时,对于目标密集的复杂场景,检测过程中易对目标造成误检,从而降低模型的召回率和检测精度。针对以上问题,设计了多模态融合网络SoftFusion-QC(softfu... 在自动驾驶场景中,由于多模态的融合,三维目标检测效果易受传感器未充分校准的影响,同时,对于目标密集的复杂场景,检测过程中易对目标造成误检,从而降低模型的召回率和检测精度。针对以上问题,设计了多模态融合网络SoftFusion-QC(softfusion with query contrast)用以实现三维目标检测。为了自适应地融合来自激光雷达的点云数据和摄像头捕获的图像信息,提出可变形跨模态特征聚合模块(deformable cross-modality feature aggregate,DCFA),实现深层次的特征融合。为了有效应对传感器校准不足问题,引入查询对比机制(query contrast,QC),通过基于Transformer的查询交互策略和查询框对比学习策略,显著提升了检测的精度和鲁棒性,解决了密集目标检测的误检问题。在nuScenes自动驾驶数据集上,取得了69.8%的mAP(mean average precision)与72.8%的NDS(normalized detection score)。通过定量的性能分析和消融实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 三维目标检测 多模态融合 深度学习 深度估计 特征聚合 注意力机制 激光雷达 自动驾驶
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基于深度值引导的机械臂多尺度抓取检测方法
5
作者 刘想德 杨超旋 +2 位作者 郑凯 张毅 蒋菲 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期717-728,共12页
针对4DoF抓取检测的性能,改进了抓取表示方法,并提出了基于深度值引导的机械臂多尺度抓取检测框架(DGM-Grasp)。在编解码网络的基础上,融入多尺度跨空间注意力下采样模块,以更好地聚焦抓取特征;为了提取多尺度语义信息,设计了渐进式多... 针对4DoF抓取检测的性能,改进了抓取表示方法,并提出了基于深度值引导的机械臂多尺度抓取检测框架(DGM-Grasp)。在编解码网络的基础上,融入多尺度跨空间注意力下采样模块,以更好地聚焦抓取特征;为了提取多尺度语义信息,设计了渐进式多尺度特征融合-解码模块;通过提出的深度值引导的抓取筛选模块解决抓取过程中的碰撞问题。DGM-Grasp在Cornell和Jacquard两个单目标数据集上准确率分别达到98.6%和95.25%,检测用时可降低至21 ms;在多目标数据集上也取得了良好的效果;消融实验和真实抓取实验成功率达到96%。实验充分验证了DGM-Grasp的泛化能力和性能。 展开更多
关键词 机械臂 深度学习 抓取检测 特征融合 深度图像 抓取表示
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地下管线探测中的难点及应用研究
6
作者 蔡伟涛 李亚兰 《科技创新与生产力》 2025年第5期138-141,共4页
为了解决城市地下管线分布精确探测定位中的难点,根据地下近间距平行管线正演模拟空间叠加场规律,分析了磁场曲线特征,讨论了平面定位效果,通过实际应用验证了理论结果的可行性,并给出了最佳方案。针对深埋地下管线探测,通过实践说明了... 为了解决城市地下管线分布精确探测定位中的难点,根据地下近间距平行管线正演模拟空间叠加场规律,分析了磁场曲线特征,讨论了平面定位效果,通过实际应用验证了理论结果的可行性,并给出了最佳方案。针对深埋地下管线探测,通过实践说明了地震映像法在深埋管线探测中的可行性。 展开更多
关键词 平行管线 深埋管线 定位 定深
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鄂尔多斯盆地深部煤层气差异富集的地质控制 被引量：6
7
作者 范立勇 周国晓 +7 位作者 杨兆彪 王怀厂 卢本举 张宝鑫 陈宇航 李存磊 王彦卿 顾俊雨 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第1期203-215,共13页
鄂尔多斯盆地深部煤层气资源丰富,开发潜力大,是中国深部煤层气勘探开发的主战场。明确深部煤层气富集规律、圈定富集区段是煤层气勘探开发的重要基础。以中国石油长庆油田公司在鄂尔多斯盆地最新实施的多口深部煤层气评价井数据为分析... 鄂尔多斯盆地深部煤层气资源丰富,开发潜力大,是中国深部煤层气勘探开发的主战场。明确深部煤层气富集规律、圈定富集区段是煤层气勘探开发的重要基础。以中国石油长庆油田公司在鄂尔多斯盆地最新实施的多口深部煤层气评价井数据为分析基础,采用数学统计、模型计算和地质分析等方法,重点研究了盆地内深部煤层气差异富集的地质控制因素和富集规律。提出了物质组分效应、深度效应和保存效应是影响深部煤层气差异富集的“3种控制效应”。物质组分是控制煤层气富集的基础因素,其中灰分和煤变质程度是主要参数,低灰分、高变质煤储层含气量高。深度效应则是叠加孔隙率、温度和压力变化的综合效应,孔隙率随埋深增加而衰减,导致游离气随埋深增加会趋缓,吸附气和总含气量存在明显的临界转换深度,后者临界转换深度深于前者,一般在2000~3000m,在此深度范围内,总含气量高。3000m以深,深度效应加剧,总含气量缓慢降低,往往低于20m^(3)/t。保存效应是深部吸附气和游离气,尤其是游离气富集的重要控制因素,其中盖层类型是保存效应中的关键因素,而地下水矿化度和压力系数则是保存效应的重要外在显现。研究区煤岩组合类型中煤泥、煤灰、煤泥-煤灰组合具有良好封盖性,相应其地下水矿化度高,压力系数较大。叠加深度效应,2000~3000 m埋深范围内,总含气量往往高于20 m^(3)/t,煤砂组合封盖性相对较弱,相应其地下水矿化度相对较低,含气量往往低于20m^(3)/t。耦合深度效应和保存效应,提出了鄂尔多斯盆地深部煤层气富集模式。 展开更多
关键词 深部煤层气 物质组分效应 深度效应 保存效应 富集模式 鄂尔多斯盆地.
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单目深度估计研究综述
8
作者 王诚 李梦媛 李春领 《红外》 2025年第5期1-10,共10页
单目深度估计在三维重建、目标跟踪、场景理解等众多应用中起到非常重要的作用。由于单目摄像头具有成本低、设备较为普及、图像获取方便等特点,从单目图像中获取深度信息成为热门研究。首先概述了用于单目深度估计的常见深度学习模型,... 单目深度估计在三维重建、目标跟踪、场景理解等众多应用中起到非常重要的作用。由于单目摄像头具有成本低、设备较为普及、图像获取方便等特点,从单目图像中获取深度信息成为热门研究。首先概述了用于单目深度估计的常见深度学习模型,主要包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)。然后从训练方法的角度归纳了用于单目深度估计的深度学习方法,并对单目深度估计的发展趋势进行了总结。 展开更多
关键词 单目深度估计 计算机视觉 深度学习
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基于深度学习的单目深度估计方法综述
9
作者 吴一全 谢浩博 《光学学报(网络版)》 2025年第13期24-53,共30页
单目深度估计是从单幅图像中推断场景深度信息的关键任务,广泛应用于自动驾驶、医学影像、国防军事等领域。深度学习方法显著提升了模型的表征能力和预测精度,尤其在处理复杂场景、多尺度特征和动态对象时,展现出传统方法难以企及的优... 单目深度估计是从单幅图像中推断场景深度信息的关键任务,广泛应用于自动驾驶、医学影像、国防军事等领域。深度学习方法显著提升了模型的表征能力和预测精度,尤其在处理复杂场景、多尺度特征和动态对象时,展现出传统方法难以企及的优势。本文系统综述了基于深度学习的单目深度估计方法。首先,介绍单目深度估计的基本技术流程,根据监督方式将单目深度估计的深度学习方法分为三类:从网络结构、辅助信息、损失函数、深度离散化等维度概述有监督学习方法;依据图像对、掩模、视觉里程计、辅助信息、生成对抗网络等线索总结无监督方法;半监督方法则涉及图像对、语义信息、生成对抗网络等方面。然后,梳理当前主流的单目深度估计数据集和常用的评价指标,并列举部分方法在这些数据集上的定量评估结果。最后,讨论基于深度学习的单目深度估计技术的应用实例,并展望未来面临的主要挑战和潜在的发展方向。 展开更多
关键词 单目深度估计 深度学习 有监督学习 无监督学习 半监督学习
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深基坑设计中嵌固深度确定研究
10
作者 姜燕 杨光华 +1 位作者 苏卜坤 李俊 《广东水利水电》 2025年第10期1-10,共10页
对现行规范基坑嵌固稳定验算中存在的问题进行研究,发现对于单支点式支护结构,当土较软时,无论嵌固多深,一级基坑抗隆起稳定系数均难以满足规范安全系数要求;对于多支点式支护结构,基坑稳定性验算中存在软土嵌固偏长、硬土嵌固偏短的问... 对现行规范基坑嵌固稳定验算中存在的问题进行研究,发现对于单支点式支护结构,当土较软时,无论嵌固多深,一级基坑抗隆起稳定系数均难以满足规范安全系数要求;对于多支点式支护结构,基坑稳定性验算中存在软土嵌固偏长、硬土嵌固偏短的问题。基于不同土性算例结果,针对悬臂式、单支点式及多支点式支护结构分别提出了确定基坑嵌固深度的控制验算条件,从基坑嵌固深度控制条件、安全系数、支护结构位移及被动区土反力等方面进行研究,在现行规范的基础上,提出了一种新的基坑嵌固深度确定方法,经算例验算表明,新的嵌固深度确定方法更加合理,具有更好的适用性。 展开更多
关键词 深基坑设计 嵌固深度确定 稳定性验算
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面向机械臂抓取的双目视觉目标定位算法
11
作者 蒋畅江 向杰 何旭颖 《计算机应用》 北大核心 2025年第11期3698-3706,共9页
通过机器视觉算法对目标进行识别并定位它的空间坐标是实现机械臂视觉抓取的关键。针对基于双目视觉的目标识别与定位中定位精度低、运行效率不高等问题,提出面向机械臂抓取的联合双目视觉目标检测与立体深度估计的网络结构BDS-YOLO(Bin... 通过机器视觉算法对目标进行识别并定位它的空间坐标是实现机械臂视觉抓取的关键。针对基于双目视觉的目标识别与定位中定位精度低、运行效率不高等问题,提出面向机械臂抓取的联合双目视觉目标检测与立体深度估计的网络结构BDS-YOLO(Binocular Detect and Stereo YOLO)及基于BDS-YOLO的目标定位算法。该算法联合目标检测与立体深度估计算法,利用注意力机制进行跨视图特征信息交互,从而提高特征表达能力,使网络可以通过深度特征匹配获得高质量视差图,再经过自注意力机制进一步提升后,由三角测量原理转换为深度信息。BDS-YOLO网络采用多任务学习,同时训练目标检测与立体深度估计网络,并使用合成与真实数据共同训练。针对真实数据不易标注密集深度的问题,采用自监督学习技术优化由视差重建图像的过程,以提高BDS-YOLO网络对现实世界的泛化能力。实验结果表明:BDS-YOLO网络在真实数据集上对目标检测的平均精度(AP)比YOLOv8l高6.5个百分点,预测的视差和转换后的深度优于专门的立体深度估计算法,推理速度可达20 frame/s以上,对目标对象的识别和定位均优于对比方法,能较好地满足目标实时检测与定位的需求。 展开更多
关键词 双目视觉 目标检测 立体匹配 立体深度估计 目标定位 深度学习 注意力机制
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基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展 被引量：2
12
作者 黄年昌 杨阳 +1 位作者 张强 韩军功 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期284-316,共33页
显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而... 显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信息。相应地,基于RGB图像的显著性目标检测算法通常难以在一些复杂场景下取得较好的检测效果。近年来,随着深度成像技术不断发展和硬件成本不断降低,深度相机得到了广泛应用。其捕获的场景空间信息,与可见光图像获取的场景细节信息相互补充,有助于提升复杂场景下显著性目标检测性能。因此,RGB-深度(RGB-Depth,RGB-D)图像显著性目标检测引起了学者广泛研究。本文对近期基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测算法进行了整理和分析。首先,分析了多模态RGB-D图像显著性目标检测所面临的关键问题,并以此对现有算法解决这些关键问题的主要思路和方法进行了总结和梳理。然后,介绍了用于RGB-D图像显著性目标检测算法研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型进行了定量比较和定性分析。最后,本文进一步分析了RGB-D图像显著性目标检测领域有待解决的问题,同时对今后可能的研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 显著性目标检测 RGB图像 深度图像 深度学习 多模态图像处理
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基于风格迁移的柔性输尿管内窥镜图像深度估计 被引量：1
13
作者 辛运帏 尹晶晶 +3 位作者 赵煜 代煜 崔亮 殷小涛 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS 北大核心 2025年第1期47-55,共9页
输尿管内窥镜手术是目前针对肾结石的主流治疗方案,其外形细长、镜体柔软,能够灵活穿越人体自然腔道的内径狭窄的尿道和输尿管,检查视野范围更广,使医生能够更好地观察到病变区域.但一般的输尿管内窥镜仅配备单目摄像头进行配合手术操作... 输尿管内窥镜手术是目前针对肾结石的主流治疗方案,其外形细长、镜体柔软,能够灵活穿越人体自然腔道的内径狭窄的尿道和输尿管,检查视野范围更广,使医生能够更好地观察到病变区域.但一般的输尿管内窥镜仅配备单目摄像头进行配合手术操作,无法借助额外设备获取数据导致了其图像信息的匮乏;同时,相比于胃肠、鼻镜等手术场景,本研究的肾内场景在不具备公开数据集的同时,图像质量参差不齐,表面纹理细节不足,孔洞区域褶皱少,受模糊反光等干扰大,都易使深度估计受到影响针对以上问题,提出了一种基于改进风格迁移模型的深度估计方法.该方法首先根据术前CT图像重建肾脏内部腔道模型并提取中心路径,将虚拟内窥镜的摄像头设置在插值后的路径点上,构建了虚拟内窥镜漫游图像与深度估计图像一一对应的数据集,并基于此数据集训练了一个深度估计模型;随后,使用添加高效通道注意力(ECA)模块的改进风格迁移模型,将真实内窥镜图像域迁移至虚拟内窥镜图像域;最后,再将经由风格迁移产生的虚拟内窥镜图像送入上述训练得来的深度估计模型中,最终实现真实内窥镜图像的深度估计.所提方法的可行性及有效性在输尿管钬激光碎石术的图像中得到验证. 展开更多
关键词 深度估计 风格迁移 注意力机制 深度学习
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基于深度分类网络与激光超声的焊深测量方法
14
作者 王志颖 孙凯华 何华彬 《应用声学》 北大核心 2025年第5期1150-1158,共9页
焊深是衡量焊接质量的重要参数,其对焊接产品的性能有极大影响,因此发展焊深的无损测量方法尤为重要。在众多无损测量方法中,激光超声凭借其无耦合剂、高时空分辨率等特点,在小结构焊深测量中具有独特的优势。由于小尺寸结构中存在超声... 焊深是衡量焊接质量的重要参数,其对焊接产品的性能有极大影响,因此发展焊深的无损测量方法尤为重要。在众多无损测量方法中,激光超声凭借其无耦合剂、高时空分辨率等特点,在小结构焊深测量中具有独特的优势。由于小尺寸结构中存在超声模式混叠且焊缝的衍射波微弱的问题,该文提出将激光超声与深度学习相结合的焊深测量方法,在线切割模拟焊接样品上进行激光超声扫描实验。将超声A扫信号压缩为矩阵格式可加速深度网络收敛、减少网络参数规模。与反射横波模式方法相比,训练得到的深度分类模型能够实现焊深测量误差小于0.1 mm。最终的结果表明,深度网络在焊深测量中具有良好的发展前景。 展开更多
关键词 激光超声 深度学习 焊深测量
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基于BorutaShap的多参数CYGNSS森林生物量反演模型研究
15
作者 张云 徐瑞爽 +2 位作者 杨树瑚 韩彦岭 洪中华 《全球定位系统》 2025年第2期22-30,共9页
针对生物量估算中的森林地上生物量(above ground biomass,AGB)、植被光学深度(vegetation optical depth,VOD)和冠层高度模型(canopy height model,CHM)三个关键指标,提出了一种基于旋风全球导航卫星系统(Cyclone Global Navigation Sa... 针对生物量估算中的森林地上生物量(above ground biomass,AGB)、植被光学深度(vegetation optical depth,VOD)和冠层高度模型(canopy height model,CHM)三个关键指标,提出了一种基于旋风全球导航卫星系统(Cyclone Global Navigation Satellite System,CYGNSS)数据的回归复合模型BorutaShap-CNN-LSTM-GRU(BCLG).该模型结合了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的优势,通过BorutaShap特征选择技术优化模型性能,以提高反演精度.通过对6个月的AGB和VOD及12个月的CHM的验证集反演结果比较,与未使用BorutaShap的全参数CLG模型相比,BCLG模型分别将AGB、VOD和CHM的R^(2)由0.78、0.96、−0.08提升到0.83、0.97、0.21,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别由25.08 t/ha、0.05 m、8.34 m降到22.29 t/ha、0.04 m、7.15 m.与经过BorutaShap后单一的CNN、LSTM、GRU模型相比,BCLG复合模型在AGB、VOD和CHM的反演精度上略有优势,证明了所提出的BCLG模型在基于CYGNSS的生物量指标反演方面的良好性能,为遥感生物量监测和评估提供了一种新的技术手段. 展开更多
关键词 旋风全球导航卫星系统(CYGNSS) 深度学习 森林地上生物量(AGB) 植被光学深度(VOD) 冠层高度模型(CHM)
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可靠声路径下多亮点目标深度估计
16
作者 陈春辉 迟骋 +3 位作者 金盛龙 蓝舒尧 李宇 黄海宁 《声学学报》 北大核心 2025年第5期1067-1078,共12页
针对深海有源声呐多亮点目标深度估计问题,提出了一种基于多途时延响应匹配的深度估计方法。首先,建立了有源声呐的双程声线模型,深入分析了其直达波与海面反射波相对时延的深度相关性特征;在此基础上提出了一种有源声呐的频域匹配模型... 针对深海有源声呐多亮点目标深度估计问题,提出了一种基于多途时延响应匹配的深度估计方法。首先,建立了有源声呐的双程声线模型,深入分析了其直达波与海面反射波相对时延的深度相关性特征;在此基础上提出了一种有源声呐的频域匹配模型,实现有源目标的深度估计,并通过理论分析验证了该深度估计方法对于多亮点目标的有效性。数值仿真和误差分析表明,算法的稳定性和有效性较好,并通过海试成功实现了18 km目标的深度估计,实测误差在5 m范围内。 展开更多
关键词 深海 有源声呐 深度估计 多亮点目标 可靠声路径
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不同埋土深度下节节麦出苗特征及深翻对小麦-玉米一年两熟区杂草的防控效果
17
作者 王永芳 焦素环 +8 位作者 董志平 林永岭 康健 张立娇 徐婧 陈立涛 吉欣欣 王孟泉 李秉华 《河北农业科学》 2025年第3期81-89,共9页
针对麦田除草剂用量大、药害频发,开展不同埋土深度对小麦田恶性杂草节节麦生长的影响研究,探讨在生产中的应用价值。通过室内实验、田间试验和生产示范,研究了不同埋土深度对节节麦种子萌发和出苗指标的影响。结果表明:节节麦种子个体... 针对麦田除草剂用量大、药害频发,开展不同埋土深度对小麦田恶性杂草节节麦生长的影响研究,探讨在生产中的应用价值。通过室内实验、田间试验和生产示范,研究了不同埋土深度对节节麦种子萌发和出苗指标的影响。结果表明:节节麦种子个体间活力差异显著,在0-30 cm耕作层内均能萌发;埋土深度对萌发率和分蘖数影响不显著,对出苗率、苗高、芽长和根长具有显著影响。节节麦的芽长只有能够伸出地面见光,才能进行光合作用而存活;但芽长与胚乳多少有直接关系,不能无限伸长,从而导致节节麦出苗存活率随土层的加深而逐渐降低,在田间土深15 cm时基本不能出苗。进一步对禾本科越年生杂草节节麦、雀麦、看麦娘以及阔叶越年生杂草播娘蒿、荠菜、麦家公进行试验,结果显示,节节麦和雀麦种子在深层土壤存活力强,埋土深度达到15 cm时极少数出苗,而其他杂草在埋土深度为10 cm时极少数出苗;禾本科、阔叶越年生杂草在0-5 cm土层出苗率分别为94.6%和99.8%,其中冬前出苗率分别为94.6%和46.5%。深翻25-30 cm使0-5 cm土层基本没有杂草种子就能很好地控制草害,减少冬前和春季2次用药。2021年在小麦—玉米一年两熟区鹿泉进行田间试验,小麦收获后免耕播种玉米,玉米收获后深翻,对节节麦的防效可达99.69%,对其他部分越年生杂草的防效均达94%以上,对小麦后期和玉米季部分一年生杂草的防效也能达到70%以上,农药用量减少70.67%。2022—2023年在栾城进行深翻控草田间示范,防效为71.23%-100%,平均防效高达89.46%,防效高低与深翻作业质量有直接关系。 展开更多
关键词 节节麦 越年生杂草 土层深度 萌发特征 出苗特征 土壤深翻 小麦—玉米一年两熟区 防治效果
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施工现场的人机距离检测方法综述
18
作者 郝旭 武文红 +4 位作者 牛恒茂 石宝 乌尼尔 王嘉敏 褚宏坤 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期359-368,共10页
随着建筑行业的发展,施工机械的使用日益频繁,由此带来的安全问题也愈发严峻。近年来,全国范围内发生的生产安全事故中,建筑起重机械类事故占比显著。因此,如何有效监测并预防施工现场工人与施工机械之间的潜在风险,成为当前研究的热点... 随着建筑行业的发展,施工机械的使用日益频繁,由此带来的安全问题也愈发严峻。近年来,全国范围内发生的生产安全事故中,建筑起重机械类事故占比显著。因此,如何有效监测并预防施工现场工人与施工机械之间的潜在风险,成为当前研究的热点。首先,系统归纳了基于定位技术和深度学习方法的工人与施工机械距离检测技术,重点介绍深度学习的方法并阐述其关键技术;其次,根据距离检测方法总结国内外的研究现状,并对各方法的优势及局限性进行对比分析;然后,通过目前研究面临的挑战,提出相应的改进策略;最后,给出未来发展趋势,为相关领域的研究者提供有价值的参考。 展开更多
关键词 深度学习 施工现场 距离检测 深度估计
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基于改进YOLOv8的耳穴关键点检测
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作者 张彦亮 庞立健 +3 位作者 周伟杰 王英 谢于飞 王琳琳 《计算机系统应用》 2025年第11期184-193,共10页
本研究通过构建耳穴关键点检测的自动化方法,弥补传统中医耳穴人工定位效率低,主观性强等缺陷,推动中医体质辨识的客观化,智能化进程.本文提出了一种卷积方法GDConv(group-depth convolution).通过将组卷积与深度可分离卷积结合使用,再... 本研究通过构建耳穴关键点检测的自动化方法,弥补传统中医耳穴人工定位效率低,主观性强等缺陷,推动中医体质辨识的客观化,智能化进程.本文提出了一种卷积方法GDConv(group-depth convolution).通过将组卷积与深度可分离卷积结合使用,再进行通道打乱操作,可以在最大程度保持精度的同时降低计算成本;另一方面,采用上采样算子CARAFE模块,增加网络的感受野,更好地恢复耳穴细节,提升模型对耳穴关键点的检测能力.实验结果表明,相较于基准模型,YOLOv8-ear模型展现出显著的轻量化优势,其参数量相较于YOLOv8n下降了约52.09%,mAP@0.5达到了99.1%.使用深度学习方法可以有效地识别耳穴关键点特征,为中医基于耳穴实时检测的现代化和智能化分类提供了新的途径. 展开更多
关键词 深度学习 GDConv CARAFE模块 关键点检测 YOLOv8
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基于改进YOLO v11的番茄表面缺陷检测方法
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作者 朱婷婷 滕广 +2 位作者 张亚军 倪超 何惠彬 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期546-553,共8页
传统的番茄缺陷检测主要依赖于人工分拣,存在效率低、漏检率高等问题。为此,提出了一种改进的YOLO v11番茄缺陷检测方法TDD-YOLO(Tomato defect detection YOLO),实现对番茄表面白斑、增生、凹陷、裂口、变质5种缺陷的自动检测。首先,... 传统的番茄缺陷检测主要依赖于人工分拣,存在效率低、漏检率高等问题。为此,提出了一种改进的YOLO v11番茄缺陷检测方法TDD-YOLO(Tomato defect detection YOLO),实现对番茄表面白斑、增生、凹陷、裂口、变质5种缺陷的自动检测。首先,融合小波深度可分离卷积模块构建新的HE-Head层,在保持模型轻量化的同时提升模型对小目标的检测能力(如白斑);其次,使用WC3k2模块替换原有C3k2模块,扩大模型在特征提取阶段的感受野,同时使用动态上采样方法取代原有的上采样,实现对模型推理效率的提升和轻量化;最后,使用自适应阈值焦点损失函数加强对样本的关注度,提高识别精度。设计实验验证所提方法性能,实验结果表明本文所提的TDD-YOLO模型番茄表面缺陷整体识别精度为89.0%、召回率为84.9%、F1分数为86.9%、平均精度均值为88.0%,识别效果明显优于现有的YOLO系列模型以及Faster R-CNN和EfficientDet模型。此外,TDD-YOLO模型检测速度为142.89 f/s,满足实时检测速度要求,为番茄检测规范化和工业化提供重要技术支撑。 展开更多
关键词 番茄 缺陷检测 YOLO v11 小波深度可分离卷积 深度学习
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