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改进轻量高效FMG-YOLOv8s的钢材表面缺陷检测算法 被引量:3
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作者 梁礼明 龙鹏威 李俞霖 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期84-93,共10页
针对当前钢材表面缺陷检测存在效率低和精度差等问题,以及现有缺陷检测模型结构复杂、参数量庞大、检测精度和实时性较差的挑战,基于YOLOv8s模型,提出一种轻量高效的钢材缺陷检测算法(FMG-YOLOv8s)。该方法采用轻量级的FasterNet网络作... 针对当前钢材表面缺陷检测存在效率低和精度差等问题,以及现有缺陷检测模型结构复杂、参数量庞大、检测精度和实时性较差的挑战,基于YOLOv8s模型,提出一种轻量高效的钢材缺陷检测算法(FMG-YOLOv8s)。该方法采用轻量级的FasterNet网络作为骨干网络,降低模型复杂度并更好地处理多尺度特征信息,以提升检测性能;重构特征交互模块(M-C2f),有效保留空间和通道特征,抑制冗余信息,促进检测精度和速度的提升;设计GS-Detect模块作为整体模型的检测网络,降低模型复杂度,提升训练和推理速度。在Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,相较于YOLOv8s算法,FMG-YOLOv8算法的mAP提升3.3个百分点,参数量和计算量分别降低8.2×10^(6)和2.21×10^(10),检测速度达到250帧/s,召回率提升6.9个百分点。实验结果表明,该算法在检测精度、速度和轻量化方面取得更好的平衡,为边缘终端设备提供较高精度、轻量化和实时性的可靠参考。在NEU-DET缺陷数据集上进行泛化性验证,相较于原模型,mAP和检测速度分别提升3.1个百分点和185帧/s,结果显示该算法具备良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 缺陷检测 轻量化YOLOv8s FasterNet M-C2f gs-detect
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基于YOLOv7-RSobb的遥感图像定向包围框目标检测
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作者 梁琦 杨晓文 +1 位作者 巩青歌 曹亚明 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第4期141-149,共9页
针对遥感图像中水平包围框检测对于长宽比例较大的目标容易引入大量背景噪声,以及无法表现目标方向信息的问题,提出了YOLOv7-RSobb算法。在YOLOv7的基础上实现了定向包围框目标检测,解决了PoA和EoE问题,并提出了GS-ELAN模块,最后,使用Wi... 针对遥感图像中水平包围框检测对于长宽比例较大的目标容易引入大量背景噪声,以及无法表现目标方向信息的问题,提出了YOLOv7-RSobb算法。在YOLOv7的基础上实现了定向包围框目标检测,解决了PoA和EoE问题,并提出了GS-ELAN模块,最后,使用Wise-IoU损失函数来提高mAP。结果表明,该算法在DOTA和DIOR数据集上的mAP达到了73.4%和70.3%,相较于其他主流算法有了明显提升。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 环形平滑标签 YOLOv7-RSobb GS-ELAN Wise-IoU
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94份小麦种质Puroindoline和HMW-GS分子检测与品质分析 被引量:1
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作者 张晓 江伟 +7 位作者 高德荣 郭延玲 刘大同 蒋正宁 李曼 刘健 袁博 陆成彬 《植物遗传资源学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期509-521,共13页
籽粒硬度和高分子量谷蛋白亚基(HMW-GS)对小麦品质起决定作用,为发掘和利用硬度Puroindoline基因和HMW-GS优异等位变异,提升长江中下游麦区中强筋小麦品质,对长江中下游麦区推广品种以及其他麦区优质推广品种和地方品种共计94份材料进... 籽粒硬度和高分子量谷蛋白亚基(HMW-GS)对小麦品质起决定作用,为发掘和利用硬度Puroindoline基因和HMW-GS优异等位变异,提升长江中下游麦区中强筋小麦品质,对长江中下游麦区推广品种以及其他麦区优质推广品种和地方品种共计94份材料进行分子检测和品质分析。结果表明,硬度变幅7.21~72.91,软质类型42份、占44.68%,硬质类型42份、占44.68%,混合类型10份、占10.64%。硬度突变基因型共有5种,包括Pina-D1b/Pinb-D1a、Pina-D1r/Pinb-D1a、Pina-D1s/Pinb-D1a、Pina-D1a/Pinb-D1b和Pina-D1a/Pinb-D1p,数量分别为8份、3份、1份、29份和9份,籽粒硬度表现依次为Pina-D1r/Pinb-D1a>Pina-D1s/Pinb-D1a>Pina-D1b/Pinb-D1a>Pina-D1a/Pinb-D1p>Pina-D1a/Pinb-D1b。HMW-GS分析表明,Glu-A1位点1和Null亚基材料比例分别为53.33%和45.56%,此外有1G330E亚基材料1份;Glu-B1位点7+8和7+9亚基材料比例分别为47.78%和46.67%,此外有14+15亚基材料3份、7OE+8*亚基材料1份、6+8亚基材料1份;Glu-D1位点2+12和5+10亚基材料比例分别为61.11%和38.89%。在微量SDS沉淀值上,Glu-A1位点的1和Null亚基、Glu-B1位点的7+8和7+9亚基无显著差异,Glu-D1位点5+10亚基极显著大于2+12亚基。硬度和SDS沉淀值呈极显著正相关,硬度对SDS沉淀值影响大于HMW-GS。本研究对小麦种质Pin和HMW-GS基因型和品质进行了分析,为小麦品质遗传改良尤其是中强筋小麦品质改良提供了参考。 展开更多
关键词 小麦 硬度 PUROINDOLINE HMW-GS 分子检测 品质分析
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改进YOLOv8的道路凹陷检测算法 被引量:2
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作者 张旭中 李波 +2 位作者 贝绍轶 林棻 殷国栋 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第10期79-87,共9页
针对现有的道路凹陷检测算法中检测速度慢,很难应用于汽车车载移动设备的问题,提出一种改进YOLOv8的轻量型道路凹陷检测算法YOLOv8-CAG。将YOLOv8的主干网络第二层之后的普通卷积替换成Ghost Conv,通过低廉的线性变换,有效减少了模型的... 针对现有的道路凹陷检测算法中检测速度慢,很难应用于汽车车载移动设备的问题,提出一种改进YOLOv8的轻量型道路凹陷检测算法YOLOv8-CAG。将YOLOv8的主干网络第二层之后的普通卷积替换成Ghost Conv,通过低廉的线性变换,有效减少了模型的参数量。在neck中的C2f模块中引入CA注意力机制,在降低整体模型参数量和浮点运算量的同时,强化特征提取能力,减少无关特征的影响。在YOLOv8中运用C2f-GS模块,减少网络结构的复杂性,进一步提升检测精度。实验结果表明:在道路凹陷的数据集上,改进算法与原算法相比,检测精度提高了1%,模型参数量与计算量分别下降了16%和11%,并通过与其他算法的性能比较,验证了改进算法的实用性。 展开更多
关键词 道路凹陷检测 YOLOv8 Ghost卷积 注意力机制 C2f-GS模块
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自适应权值调整GS图像分割算法 被引量:2
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作者 游培寒 毕笃彦 马时平 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第7期959-964,共6页
近期国内外分割算法研究表明,当目标局部边缘性质相差较大时,局部自适应分割算法较全局分割算法可以取得更好效果。为了快速地进行GS(GreedySnake)图像分割,提出了一种不规则形状自适应图像分割算法,用于图像目标物体的边缘检测,同时基... 近期国内外分割算法研究表明,当目标局部边缘性质相差较大时,局部自适应分割算法较全局分割算法可以取得更好效果。为了快速地进行GS(GreedySnake)图像分割,提出了一种不规则形状自适应图像分割算法,用于图像目标物体的边缘检测,同时基于伪逆算法,提出了一种自适应调整参数的方法,该方法保留了算法的反馈机制。在系统动态仿真中,为了避免动态边缘的停滞,新算法继承了greedySnake算法的能量公式,同时根据附近目标轮廓边缘及其周围测试点的性质,通过调整其权值参量来达到调整局部特性的目的,以便使轮廓自适应地逼近目标边缘。计算机仿真结果表明,将新算法模型用于捕捉多种目标物体的边缘,可较其他Snake算法取得较为良好的效果。 展开更多
关键词 活动轮廓贪婪算法 边缘检测 自适应图像分割
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基于修正Hung-Turner投影的快速信源数检测算法 被引量:4
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作者 牟建超 高梅国 江长勇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期350-354,共5页
空间信源数检测是阵列信号处理的关键问题之一,常用的信源数检测算法需要计算采样协方差矩阵的特征值,该文提出一种基于改进Hung-Turner投影的多目标信源数快速检测算法,该算法根据采样协方差矩阵估计误差的渐进分布特性确定一个判断门... 空间信源数检测是阵列信号处理的关键问题之一,常用的信源数检测算法需要计算采样协方差矩阵的特征值,该文提出一种基于改进Hung-Turner投影的多目标信源数快速检测算法,该算法根据采样协方差矩阵估计误差的渐进分布特性确定一个判断门限,利用该门限实现GS正交化次数的自动确定,从而完成对信源数的检测。该算法无需对采样协方差矩阵的特征值分解运算,计算复杂度低,检测性能好,计算机仿真证明了算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 阵列信号处理 信源数检测 GS正交化算法
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基于数据统计特性的GS-SVM电池峰值功率预测模型 被引量:11
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作者 郑方丹 姜久春 +3 位作者 陈坤龙 韩智强 娄婷婷 孙丙香 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期56-61,共6页
以锰酸锂动力电池为研究对象,对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10 s峰值功率测试,同时测量电池内阻。对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析,包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测,挖掘电池外... 以锰酸锂动力电池为研究对象,对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10 s峰值功率测试,同时测量电池内阻。对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析,包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测,挖掘电池外特性参数与峰值功率数据间的统计关系。在此基础上,提出采用基于网格搜索的支持向量机(GS-SVM)建立电池的峰值功率预测模型。验证结果表明所提模型预测精度高,平均误差仅为3.65%;该模型训练时间短、响应速度快、操作性强,可以实现对动力电池峰值功率的快速估计,为电动汽车安全可靠运行提供有力保障。 展开更多
关键词 动力电池 峰值功率 相关分析 共线性检测 GS-SVM 电动汽车
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小麦HMW-GS最佳测定时间的探讨及其应用
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作者 李彦美 王凤宝 +1 位作者 付金锋 董立峰 《中国农学通报》 CSCD 北大核心 2009年第17期15-19,共5页
为了探明小麦收获前测定高分子量谷蛋白亚基的最佳时间,实现高分子量谷蛋白亚基与综合育种目标性状的同时选择。从小麦开花期始,对21个小麦品种(以中国春为对照)每5天用SDS-PAGE法测定其HMW-GS以寻找最佳测定时间,并对21个杂交组合后代... 为了探明小麦收获前测定高分子量谷蛋白亚基的最佳时间,实现高分子量谷蛋白亚基与综合育种目标性状的同时选择。从小麦开花期始,对21个小麦品种(以中国春为对照)每5天用SDS-PAGE法测定其HMW-GS以寻找最佳测定时间,并对21个杂交组合后代进行连年选择。结果表明,乳熟中期HMW-GS谱带始达清晰,是当代测定当代选择的最佳测定时期。通过连年高分子量谷蛋白亚基的选择,部分高分子量谷蛋白优质亚基出现的频率得到显著的提高,选择效果良好。选育出高产优质小麦新苗头品系宝麦35,证明当代测定高分子量谷蛋白亚基的同时结合综合育种目标性状进行选择,对于选育优质,高产、抗逆新品种效果是良好的。 展开更多
关键词 小麦 HMW-GS 最佳测定时间 选择 利用
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基于YOLOv4-GS检测算法的服装识别方法 被引量:1
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作者 田魏伟 邱卫根 张立臣 《现代计算机》 2022年第11期10-17,共8页
针对服装检测中检测模型体积大、运算量高,难以适应后续嵌入式平台环境的需要,本文提出了一种高效的YOLOv4-GS算法,极大降低了检测模型的规模。首先对数据集使用K-means聚类方法获得初始候选框,再融合Ghost模块和SimAM注意力机制组成GS... 针对服装检测中检测模型体积大、运算量高,难以适应后续嵌入式平台环境的需要,本文提出了一种高效的YOLOv4-GS算法,极大降低了检测模型的规模。首先对数据集使用K-means聚类方法获得初始候选框,再融合Ghost模块和SimAM注意力机制组成GS模块,然后利用GS模块重构YOLOv4网络得到更轻量、更高效的YOLOv4-GS模型。实验结果表明:对比原生YOLOv4网络,在DeepFashion2数据集和相同环境下,YOLOv4-GS模型骨干网络浮点运算量减少48.33%,参数量减少49.63%,模型大小降低了33.12%,mAP达到67.8%,提升了2.1%。 展开更多
关键词 服装检测 YOLOv4-GS GhostNet K-MEANS SimAM DeepFashion2
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大规模MIMO通信中基于Jacobi预迭代的改进Gauss-Seide算法 被引量:2
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作者 史传胜 冯姣 +1 位作者 司闯 张锐 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1167-1175,共9页
在大规模MIMO系统中,现有的高斯?赛德尔(Gauss?Seide,GS)算法相较于最小均方误差(Minimum mean?square error,MMSE)算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差。本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改... 在大规模MIMO系统中,现有的高斯?赛德尔(Gauss?Seide,GS)算法相较于最小均方误差(Minimum mean?square error,MMSE)算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差。本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改进的高斯?赛德尔(Jacobi?improved Gauss?Seide,JA?IGS)检测算法,该算法首先通过引入雅可比(Jacobi,JA)预迭代器来优化迭代初始解,然后对传统的GS进行线性优化,在增加较低复杂度情况下,检测性能和收敛速度有明显提升。仿真结果表明,与传统GS和JA检测算法相比,该算法具有较低的误码率(Bit error ratio,BER)和较高的计算效率。 展开更多
关键词 大规模MIMO 高斯?赛德尔 雅克比 信号检测
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视觉显著性的眼底图像视盘检测 被引量:3
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作者 吕鹏飞 王莹 +2 位作者 王思齐 于晓升 吴成东 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期2293-2304,共12页
目的青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的... 目的青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络(fully convolutional neural network,FCN)预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机(single-layer cellular automata,SCA)中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。 展开更多
关键词 眼底图像 显著性检测 特征融合 视盘检测 DRISHTI-GS MESSIDOR DRIONS-DB
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MIMO中基于预处理的广义加权Gauss-Seide算法
12
作者 史传胜 冯姣 《光通信研究》 2022年第2期40-44,55,共6页
最小均方误差(MMSE)检测器在大规模多输入多输出(MIMO)系统中实现了较优的误码率(BER)性能,但其涉及高复杂度的大规模矩阵求逆运算,因此对硬件要求很高。针对这一问题,文章提出了一种预处理的广义加权高斯赛德尔(GS)(GW-PGS)迭代算法。... 最小均方误差(MMSE)检测器在大规模多输入多输出(MIMO)系统中实现了较优的误码率(BER)性能,但其涉及高复杂度的大规模矩阵求逆运算,因此对硬件要求很高。针对这一问题,文章提出了一种预处理的广义加权高斯赛德尔(GS)(GW-PGS)迭代算法。在该算法中,首先提出了基于预处理的初始化方案,在不增加额外复杂度的情况下加快了收敛速度。此外,文章还提出了自适应的加权因子方案。实验结果表明,与传统GS算法相比,文章所提算法能够有效降低BER和计算复杂度。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出 高斯赛德尔迭代 最小均方误差 预处理 信号检测
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基于wNSA-Gauss-Seidel的Massive MIMO软输出信号检测算法研究
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作者 王涛 《河南科技》 2021年第17期8-12,共5页
基于高斯-赛德(Gauss-Seidel,GS)和加权Neumann序列展开式(weight Neumann Series Approximation,wNSA)相结合的方法,在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中进行信号检测研究。首先,将基于GS的软输出信号检... 基于高斯-赛德(Gauss-Seidel,GS)和加权Neumann序列展开式(weight Neumann Series Approximation,wNSA)相结合的方法,在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中进行信号检测研究。首先,将基于GS的软输出信号检测算法作为研究对象,证实相比于传统的Neumann算法,GS迭代算法具有更优的性能。其次,在传统Neumann序列展开算法的基础上研究加权Neumann序列展开算法,并将加权Neumann序列作为GS算法的迭代初值,设计得到w NSA-Gauss-Seidel算法,显著提升收敛速率。实验结果表明,相比于现有GS迭代算法和美国国家安全局(National Security Agency,NSA)的信号检测算法,基于wNSAGauss-Seidel的信号检测算法不仅在性能方面具有明显优势,而且在具有挑战性的信道传播环境中能够以较低的复杂度获得接近最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)信号检测算法的性能。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出(MIMO)系统 高斯-赛德(GS) Neumann序列 信号检测
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