MGDE-UNet:轻量化光伏电池缺陷分割模型

1

作者 王涛 黎远松 +2 位作者 石睿 陈慧宁 侯宪庆 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期45-55,共11页

针对光伏电池缺陷分割模型存在计算复杂度高、参数量大、分割速度慢和分割精度低的问题,本文提出一种基于轻量化改进U-Net的光伏电池缺陷分割模型。首先,使用MobitNetV3_Large网络替换原U-Net的主干网络,在减少模型计算量和参数量的同时... 针对光伏电池缺陷分割模型存在计算复杂度高、参数量大、分割速度慢和分割精度低的问题,本文提出一种基于轻量化改进U-Net的光伏电池缺陷分割模型。首先,使用MobitNetV3_Large网络替换原U-Net的主干网络,在减少模型计算量和参数量的同时,保留原网络的特征提取能力。其次,将DynamicConv模块融入GhostConv模块,设计出G-DConv模块,替换原U-Net上采样部分使用的普通卷积模块,在最大化减少网络参数和计算量的同时,提升模型的推理速度。最后,通过在网络上采样后引入ECA注意力机制,减少复杂背景对检测效果的干扰。实验结果表明,该模型的参数量仅为2.43×106,计算量仅为3.03×109,推理速度达到61 frame/s。相比基准模型,改进后的模型MIoU和MPA分别提升0.12个百分点和2.17个百分点,满足工业设备部署要求。 展开更多

关键词 光伏电池 U-Net 轻量化 语义分割 ECA

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基于轻量型高分辨率网络的手部姿态估计研究

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作者 刘春宏 王松 +2 位作者 王赋攀 钦耀 田东生 《计算机与数字工程》 2025年第4期1106-1112,1213,共8页

针对手部姿态估计误差较大、手的姿态特征提取不充分等问题,论文提出一种以HRNet(High-Resolution Net-work)为基础的手部姿态估计算法。该算法采用并行连接高低分辨率子网的设计,增强手部姿态特征表示;结合高效通道注意力模块(ECA-Net)... 针对手部姿态估计误差较大、手的姿态特征提取不充分等问题,论文提出一种以HRNet(High-Resolution Net-work)为基础的手部姿态估计算法。该算法采用并行连接高低分辨率子网的设计,增强手部姿态特征表示;结合高效通道注意力模块(ECA-Net)和Ghost模块,提出一种轻量型网络模块Geff,用于替换原HRNet网络中的基础模块,达到降低网络参数量、提高关键点估计的准确度的效果。在多个公开数据集上进行手部姿态估计实验测试,实验结果验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 手部姿态估计 HRNet网络 轻量型 eca-net Ghost模块

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一种融合时空特征的物联网入侵检测方法 被引量：1

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作者 翁铜铜 矫桂娥 张文俊 《信息安全研究》 北大核心 2025年第3期241-248,共8页

针对不平衡的物联网流量数据集中攻击样本不足且类别较多降低了检测模型的分类准确率和泛化能力等问题,提出一种融合时空特征的物联网入侵检测方法(BGAREU).首先对数据进行规范化处理,并采用SMOTEENN方法改善训练样本的数据分布;然后通... 针对不平衡的物联网流量数据集中攻击样本不足且类别较多降低了检测模型的分类准确率和泛化能力等问题,提出一种融合时空特征的物联网入侵检测方法(BGAREU).首先对数据进行规范化处理,并采用SMOTEENN方法改善训练样本的数据分布;然后通过双向门控循环单元(BiGRU)和多头注意力(multi-head attention)提取时序特征和全局信息,并结合ResNext网络和U-Net网络构建多尺度的空间特征提取网络,再将高效通道注意力(ECA-Net)加入残差单元中以增强局部表征能力;最后将融合的特征输入Softmax分类器进行多分类.实验表明,在物联网流量数据集UNSW-NB15,NSL-KDD,WSN-DS上与其他模型相比,该模型在各项指标上均有2%以上的提升.此外,还通过对比多种注意力机制验证了ECA-Net具有更强的表征能力,并探索了多头注意力中不同数量的注意力头对模型性能的影响. 展开更多

关键词 入侵检测 双向门控循环单元 多头注意力 多尺度特征提取 高效通道注意力

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基于改进YOLOv5s的水果目标检测研究 被引量：1

4

作者 刘麒 盛德庆 +1 位作者 孙万龙 王影 《吉林化工学院学报》 CAS 2023年第7期34-41,共8页

为了准确识别果树上不同的水果目标,解决对果实识别精度不理想等问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法。首先,在回归框预测损失上,将EIoU损失函数应用到YOLOv5s上,使目标框与锚框的宽度和高度之差达到最小;其次,在主干网络上添加ECA-Net... 为了准确识别果树上不同的水果目标,解决对果实识别精度不理想等问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法。首先,在回归框预测损失上,将EIoU损失函数应用到YOLOv5s上,使目标框与锚框的宽度和高度之差达到最小;其次,在主干网络上添加ECA-Net注意力机制,以更好地提取不同果实目标的特征。实验结果表明,YOLOv5s+ECA+EIoU loss的综合性能优势明显,与现有的几种网络算法对比,改进后的算法各项数据均优于其他算法,进而验证了改进的有效性,可以为机器人采摘时的目标检测研究提供必要的技术支持。 展开更多

关键词 目标检测 水果 YOLOv5s eca-net EIoU loss

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基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合 被引量：5

5

作者 刘锃亮 张宇 吕恒毅 《无线电工程》 北大核心 2022年第4期555-561,共7页

图像融合是图像处理领域中非常重要的分支,可见光图像与红外图像的融合在机器感知、目标检测与追踪、监控、遥感和图像去雾等方面扮演着十分重要的角色。针对目前一些融合算法时效性差、复杂程度高、泛化程度低和融合后图片信息丢失量... 图像融合是图像处理领域中非常重要的分支,可见光图像与红外图像的融合在机器感知、目标检测与追踪、监控、遥感和图像去雾等方面扮演着十分重要的角色。针对目前一些融合算法时效性差、复杂程度高、泛化程度低和融合后图片信息丢失量大等问题,在神经网络FusionGAN的基础上进行了改进。在其中引入了一种多尺度卷积PSConv和一种轻量化注意力模块ECA-Net,前者能够在更细粒度角度进行多尺度特征融合,后者能自适应地选择一维卷积核大小,从而实现性能上的提优。实验采用经典的红外与可见光数据集TNO和NIO数据集,经实验表明,改进后的算法在主观评价与客观评价下,与原算法和其他算法相比有着明显提高。 展开更多

关键词 图像融合 红外图像 可见光图像 FusionGAN PSConv eca-net

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基于改进YOLOv5的电动车头盔佩戴检测算法 被引量：12

6

作者 谢溥轩 崔金荣 赵敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期410-415,共6页

在电动车交通事故中,颅脑损伤致死是电动车骑行人员死亡的主要原因,而大多数电动车骑行人员很少佩戴头盔,因此通过将目标检测算法与道路摄像头结合来监管电动车骑行者头盔佩戴情况具有很强的现实意义。针对目前电动车头盔佩戴检测存在... 在电动车交通事故中,颅脑损伤致死是电动车骑行人员死亡的主要原因,而大多数电动车骑行人员很少佩戴头盔,因此通过将目标检测算法与道路摄像头结合来监管电动车骑行者头盔佩戴情况具有很强的现实意义。针对目前电动车头盔佩戴检测存在着目标相互遮挡漏检率较高、较小目标漏检率较高的问题,文中提出了一种改进的YOLOv5目标检测算法,用于实现对电动车头盔佩戴情况的检测。该方法首先在YOLOv5网络中添加通道注意力机制ECA-Net,使得模型能够更快地检测到目标特征,从而提高模型的检测性能;其次,使用Bi-FPN加权双向特征金字塔模块,实现对不同层级特征重要性的平衡,有利于改进小目标漏检问题;最后,使用Alpha-CIoU Loss的损失函数,提高模型定位的准确性。实验结果表明,该方法在3种场景下对电动车骑行人员头盔佩戴情况的检测精度均高于其他模型,平均精度达到95.8%,相比原网络检测精度有所提升,实现了电动车头盔佩戴情况的高精度检测。 展开更多

关键词 深度学习 头盔佩戴检测 YOLOv5 Bi-FPN eca-net Alpha-CIoU

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基于FPID的小样本X射线图像违禁品检测 被引量：2

7

作者 程振伟 李新伟 《无线电工程》 北大核心 2023年第8期1836-1843,共8页

针对现有X射线违禁品检测网络所需样本数量大、无法检测新类别的问题,提出了一种基于FPID的小样本X射线图像违禁品检测算法。该算法以MAML为基础,结合ECA-Net和多尺度特征融合,通过一维卷积生成通道注意力,学习通道之间的相关性,对深层... 针对现有X射线违禁品检测网络所需样本数量大、无法检测新类别的问题,提出了一种基于FPID的小样本X射线图像违禁品检测算法。该算法以MAML为基础,结合ECA-Net和多尺度特征融合,通过一维卷积生成通道注意力,学习通道之间的相关性,对深层特征和浅层特征充分融合,使模型有效提取不同任务之间的共性特征,利用微调策略实现违禁品检测。实验结果表明,该算法在提升检测准确率的同时计算量降低约70%,对未经训练的小样本违禁品检测效果达到81.72%。证明模型能够更快、更准确地识别出X射线图像中的违禁品。 展开更多

关键词 违禁品检测 小样本 元学习 eca-net 多尺度特征融合

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基于Agent能力自信度的任务分配问题研究 被引量：14

8

作者 曾广周 杨公平 王晓琳 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1922-1929,共8页

借助结盟的任务分配机制是多Agent系统研究中的一个热点问题.文中通过任务需求和Agent能力的ECA规则表示,定义了一种Agent能力自信度,并给出了基于合同网协议和Agent能力自信度的任务分配算法和应用示例,其中,任务需求ECA规则中的C项表... 借助结盟的任务分配机制是多Agent系统研究中的一个热点问题.文中通过任务需求和Agent能力的ECA规则表示,定义了一种Agent能力自信度,并给出了基于合同网协议和Agent能力自信度的任务分配算法和应用示例,其中,任务需求ECA规则中的C项表示Agent执行该任务时必须做出的付出,能力ECA规则中的C项表示Agent可以为该任务做出的承诺,付出/承诺关系揭示了Agent的能力自信度,ECA规则使得Agent能力自信度具有良好的可计算性. 展开更多

关键词 多AGENT系统 联盟 任务分配 Agent能力自信度 ECA规则 合同网协议

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基于优化DeepLabv3+的智能化高速铁路安全区域划分算法研究

9

作者 王勇达 王硕禾 +3 位作者 朱钰 常宇健 蔡承才 赵瑞康 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期20-29,共10页

针对目前电气化铁路沿线复杂背景下铁路安全区域划分均需采用实际固定标准件为参照物且区域划分范围小等问题,提出一种无需参照物的高速铁路安全区域划分算法.首先基于无人机所采集图像中的相关参数计算出相应的GSD(地面采样间距)参数,... 针对目前电气化铁路沿线复杂背景下铁路安全区域划分均需采用实际固定标准件为参照物且区域划分范围小等问题,提出一种无需参照物的高速铁路安全区域划分算法.首先基于无人机所采集图像中的相关参数计算出相应的GSD(地面采样间距)参数,然后利用加入ECA-Net模块的DeepLabv3+模型对图像中的轨道进行精确分割.通过边缘检测、开运算、概率霍夫变换等一系列图像处理操作,提取出构成轨道的关键像素点,并运用最小二乘法进行轨道拟合,得出轨道数学表达式.最后,结合数学算法和GSD参数以及轨道数学表达式,完成安全区域的划分.实验结果表明,所提算法测量精度高达90%以上,无需选取固定参照物,适应性强、鲁棒性高,具有较高的实用性和可靠性. 展开更多

关键词 无人机 地面采样间距 DeepLabv3+ eca-net 安全区域

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基于Petri网的ECA规则集终止性分析 被引量：4

10

作者 高秀峰 胡昌振 危胜军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期773-777,共5页

对于ECA(even t-cond ition-action)规则集,由于其行为特性较为复杂,终止性分析比较困难.在Petri网理论的基础上,提出了一种扩展Petri网系统,建立了ECA规则集模型,能够较好地表示ECA规则的行为特性;利用Petri网分析方法,对ECA规则行为... 对于ECA(even t-cond ition-action)规则集,由于其行为特性较为复杂,终止性分析比较困难.在Petri网理论的基础上,提出了一种扩展Petri网系统,建立了ECA规则集模型,能够较好地表示ECA规则的行为特性;利用Petri网分析方法,对ECA规则行为进行了分析,并利用可达图和T_不变量方法对ECA规则集的终止性进行了分析.经过实例验证,该方法效果良好. 展开更多

关键词 ECA规则 PETRI网 终止性分析

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从工作流网向ECA规则的转换 被引量：3

11

作者 宋军 胡乃静 罗永强 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第9期1693-1696,共4页

基于 ECA规则的工作流系统能够充分利用数据库的安全、恢复、并发等方面的成熟的技术 ,因而目前已被广泛应用 ,但 ECA规则难于形式化描述的特性 ,使得在工作流建模时 ,不能够保证工作流系统的语义的正确性 ;而 Petri网具有形式化的描述... 基于 ECA规则的工作流系统能够充分利用数据库的安全、恢复、并发等方面的成熟的技术 ,因而目前已被广泛应用 ,但 ECA规则难于形式化描述的特性 ,使得在工作流建模时 ,不能够保证工作流系统的语义的正确性 ;而 Petri网具有形式化的描述的基础和正确性分析的优点 ;本文将这两方面结合起来 ,对基于 Petri网的工作流网中控制流结构的分析给出了由 Petri网向 ECA规则转化的方法 ,通过 Petri网的形式化的验证后的 ECA规则的转化 ,可以保证基于 展开更多

关键词 工作流 PETRI网 ECA规则 主动数据库 控制流 工作流网

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ECA规则在工作流管理系统中的应用 被引量：5

12

作者 陈翔 刘军丽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第13期65-67,共3页

针对工作流管理系统的实现复杂性及模型可靠性的验证问题,提出了一种结合工作流网和ECA规则来创建工作流管理系统的方法。这种基于ECA规则的工作流描述和执行机制较好地实现了工作流网模型的语义描述和控制的统一。通过建立基于ECA规则... 针对工作流管理系统的实现复杂性及模型可靠性的验证问题,提出了一种结合工作流网和ECA规则来创建工作流管理系统的方法。这种基于ECA规则的工作流描述和执行机制较好地实现了工作流网模型的语义描述和控制的统一。通过建立基于ECA规则的工作流描述表,将ECA规则引入到工作流路由机制中,灵活地控制了工作流的流程。通过事件触发和消息处理机制,工作流描述表处理可以被实际系统加以执行和控制。 展开更多

关键词 PETRI网 工作流网 ECA规则 消息机制 工作流管理系统

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基于着色Petri网的工作流建模 被引量：6

13

作者 陈翔 刘军丽 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期86-88,共3页

为了提高工作流模型的适应性,通过建立统一的资源管理器模型,解决了工作流网的资源分配问题,得到了一致的资源请求和资源释放过程。在引入着色Petri网的基础上,得到更加容易控制和计算机化的着色工作流网模型。最后,定义并将适合于工作... 为了提高工作流模型的适应性,通过建立统一的资源管理器模型,解决了工作流网的资源分配问题,得到了一致的资源请求和资源释放过程。在引入着色Petri网的基础上,得到更加容易控制和计算机化的着色工作流网模型。最后,定义并将适合于工作流的事件-条件-动作规则引入着色工作流网,提出了基于ECA原语的工作流模型描述机制。 展开更多

关键词 工作流模型 着色PETRI网 着色工作流网 事件-条件-动作规则

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基于扩展Petri网的ECA规则集表示及终止性分析 被引量：2

14

作者 张立臣 王小明 窦文阳 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期157-164,共8页

为了提高ECA规则集可终止性分析的准确性,建立了一种可描述ECA规则集的扩展Petri网(EPN,extended Petri net)模型,在此基础上研究并提出了一种ECA规则集终止性判定算法。该算法充分利用EPN所包含ECA规则特性的丰富信息,综合分析了ECA规... 为了提高ECA规则集可终止性分析的准确性,建立了一种可描述ECA规则集的扩展Petri网(EPN,extended Petri net)模型,在此基础上研究并提出了一种ECA规则集终止性判定算法。该算法充分利用EPN所包含ECA规则特性的丰富信息,综合分析了ECA规则特性对规则集可终止性的影响。理论分析和实验结果表明,所提出的算法具有更高的准确性和更低的时间复杂度。 展开更多

关键词 ECA规则 PETRI网 终止性分析 EPN 模型表示

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基于YOLOv7的木材缺陷检测模型Wood-Net的研究 被引量：12

15

作者 王正 江莺 +3 位作者 严飞 孙佑鹏 张园 张柳磊 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期132-140,共9页

为改善利用人工方式识别木材缺陷存在的效率低、人工成本高的问题,同时实现在木材加工过程中使用新兴方式对不同的缺陷进行快速准确检测以提高木材利用率,针对现有的目标检测网络在木材缺陷检测方面存在诸如检测精度低、报错率高以及识... 为改善利用人工方式识别木材缺陷存在的效率低、人工成本高的问题,同时实现在木材加工过程中使用新兴方式对不同的缺陷进行快速准确检测以提高木材利用率,针对现有的目标检测网络在木材缺陷检测方面存在诸如检测精度低、报错率高以及识别种类少等局限,设计了用于木材缺陷检测的深度学习网络Wood-Net。Wood-Net将注意力机制ECA(efficient channel attention module)引入YOLOv7的主干网络,以便更好地区分木材缺陷之间的细微差别;将ECA与Res2Net结合后形成ECA-Res2Net模块,ECA-Res2Net模块克服了单纯的Res2Net跨通道交流能力不足的问题,增强了网络对更细粒度特征的提取能力;将ECA-Res2Net模块与SPPCSPC(spatial pyramid pooling and channel spatial pyramid convolution)并联形成ResSPPCSPC模块,增加了描述图像本身特征数量的能力,由此构成新方法Wood-Net。本研究将准确度、召回值、mAP@0.5以及mAP@0.5∶mAP@0.95 4个数值作为系统性能的评价指标。利用自建数据集训练Wood-Net,得到试验数据。试验结果表明:Wood-Net模型比基准模型YOLOv7在木材优选上精确率提高了4.52%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了6.62%;比基准模型YOLOv5s在木材优选上精确率提高了6.79%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了5.67%。ECA注意力机制能够有效提升E-ELAN的通道间信息交互能力;Res2Net模块具有很强的细粒度特征提取能力,在网络中引入Res2Net模块后,网络各项性能指标收敛速度快,在Res2Net中加入ECA后能够使单纯的Res2Net考虑多通道特征之间的关系,完成信息融合,提高检测性能。 展开更多

关键词 Wood-Net 木材优选 ECA-Res2Net ECA Res2Net

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基于WF-net的工作流恢复网模型的研究 被引量：2

16

作者 黄龙达 娄渊胜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第12期68-71,共4页

针对工作流系统中存在的异常问题,提出了一个基于WF-net和ECA规则的工作流恢复网模型,给出了模型元素与ECA规则的映射关系。模型在设计时采用WF-net结构,运行时通过预定义的操作函数动态调整工作流结构。采用基于任务的恢复策略,利用EC... 针对工作流系统中存在的异常问题,提出了一个基于WF-net和ECA规则的工作流恢复网模型,给出了模型元素与ECA规则的映射关系。模型在设计时采用WF-net结构,运行时通过预定义的操作函数动态调整工作流结构。采用基于任务的恢复策略,利用ECA规则自动处理可预测异常;考虑任务间的数据依赖,采用人工恢复策略处理不可预测异常。 展开更多

关键词 工作流恢复网模型 异常处理 工作流网 事件-条件-动作 数据依赖

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基于改进CenterNet的行车目标检测算法研究 被引量：2

17

作者 刘凯 宋小军 《自动化与仪表》 2024年第10期108-112,共5页

在多目标检测中,当目标发生移动时会导致目标形态变化或目标发生遮挡,影响目标检测精度,因此,针对在自动驾驶领域中行驶环境复杂以及传统目标检测算法依赖大量预设置先验框、泛化能力差、检测精度低等问题,提出了一种改进的CenterNet目... 在多目标检测中,当目标发生移动时会导致目标形态变化或目标发生遮挡,影响目标检测精度,因此,针对在自动驾驶领域中行驶环境复杂以及传统目标检测算法依赖大量预设置先验框、泛化能力差、检测精度低等问题,提出了一种改进的CenterNet目标检测算法。选取DLA-34为主干特征提取网络,并引入可自适应确定卷积核且能跨通道交互的轻量级模块ECA-Net,实现CenterNet改进。在kitti数据集上的实验结果显示,改进后的CenterNet相比原网络的AP在car类别上提升了1.39%,在pedestrian类别上提升了11.16%,在cyclist类别上提升了19.45%,与Yolov3网络相比,改进后的CenterNet在不同类别目标检测精度上也有着明显提升。 展开更多

关键词 自动驾驶 eca-net DLA-34 目标检测 CenterNet

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主动数据库规则集的Petri网建模 被引量：1

18

作者 贺细平 乐晓波 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第2期367-371,374,共6页

讨论了利用Petri网作为建模工具对主动数据库中ECA规则集的建模问题。建立了存储ECA规则状态的Petri网子网结构,用此子网可构造出单条规则的Petri网结构,再由单条规则的Petri网构造整个规则集的Petri网模型。结果表明,用Petri网建模能... 讨论了利用Petri网作为建模工具对主动数据库中ECA规则集的建模问题。建立了存储ECA规则状态的Petri网子网结构,用此子网可构造出单条规则的Petri网结构,再由单条规则的Petri网构造整个规则集的Petri网模型。结果表明,用Petri网建模能准确地表达主动数据库规则集的语义,并且有利于进一步分析规则集的动态行为特征。 展开更多

关键词 PETRI网 主动数据库 事件-条件-动作 规则集合 系统建模

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基于图像分析的堆肥腐熟度判别研究

19

作者 丁雯丽 裴晓芳 司广字 《计算机与数字工程》 2023年第2期462-467,共6页

针对传统堆肥腐熟采用物理学、化学、生物学指标进行评价判定,步骤复杂、测定时间较长且工作量较大,缺乏可操作性的问题,该研究提出基于图像分析的堆肥腐熟分类识别模型,利用MBConv和Fused-MBConv的组合方式对不同原料堆肥图像的颜色、... 针对传统堆肥腐熟采用物理学、化学、生物学指标进行评价判定,步骤复杂、测定时间较长且工作量较大,缺乏可操作性的问题,该研究提出基于图像分析的堆肥腐熟分类识别模型,利用MBConv和Fused-MBConv的组合方式对不同原料堆肥图像的颜色、纹理、轮廓等特征进行提取,提高模型训练速度,减小参数量。在CoAtNet(Convolution+Attention)模型的基础上引入ECA-NET(Efficient Channel Attention Networks)注意力机制,进一步提高模型识别准确率。试验表明,在畜禽粪便、尾菜、秸秆以及三者混合的数据集上,改进后的Fused-CoAtNet模型腐熟度识别准确率平均达到100%、99.22%、99.74%、99.47%,与RestNet50、EfficientNetV2和CoAtNet模型相比,Fused-CoAtNet模型平均准确率分别提高0.31、0.58、0.17个百分点,对堆肥图像腐熟度的识别具有较好的判别效果,可为工厂化堆肥腐熟识别提供指导。 展开更多

关键词 堆肥腐熟 图像分析 CoAtNet Fused-MBConv eca-net

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基于Yolov3的人脸检测算法研究 被引量：1

20

作者 许霞 吴陈 杨英豪 《计算机与数字工程》 2023年第12期2984-2990,共7页

针对现实复杂场景中人脸检测存在精度低、召回率小和速度慢的问题,提出一种改进Yolov3的人脸检测算法GL-Yolov3。采用深度可分离卷积和标准卷积构建特征提取网络(Darknet-MI),利用GIoU边框回归损失设计算法的损失函数,同时使用K-means+... 针对现实复杂场景中人脸检测存在精度低、召回率小和速度慢的问题,提出一种改进Yolov3的人脸检测算法GL-Yolov3。采用深度可分离卷积和标准卷积构建特征提取网络(Darknet-MI),利用GIoU边框回归损失设计算法的损失函数,同时使用K-means++聚类算法分析设置先验框的尺寸,以更好地适应各种人脸检测场景。此外,提出基于高效通道注意力机制的特征融合算法,通过对特征图不同通道进行重标定,获取更加有用的特征信息。所提算法在Wider Face数据集上平均精度为91.7%,且平均检测时间只需24.3ms,实验证明,改进的Yolov3算法在保证高准确率的前提下,有效地实现了实时人脸检测。 展开更多

关键词 人脸检测 K-means++ 深度可分离卷积 GIoU eca-net

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