期刊文献+
共找到45,459篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
基于图卷积神经网络的三维点云分割算法Graph⁃PointNet 被引量:7
1
作者 陈苏婷 陈怀新 张闯 《现代电子技术》 2022年第6期87-92,共6页
三维点云无序不规则的特性使得传统的卷积神经网络无法直接应用,且大多数点云深度学习模型往往忽略大量的空间信息。为便于捕获空间点邻域信息,获得更好的点云分析性能以用于点云语义分割,文中提出Graph⁃PointNet点云深度学习模型。Grap... 三维点云无序不规则的特性使得传统的卷积神经网络无法直接应用,且大多数点云深度学习模型往往忽略大量的空间信息。为便于捕获空间点邻域信息,获得更好的点云分析性能以用于点云语义分割,文中提出Graph⁃PointNet点云深度学习模型。Graph⁃PointNet在经典点云模型PointNet的基础上,结合二维图像中聚类思想,设计了图卷积特征提取模块取代多层感知器嵌入PointNet中。图卷积特征提取模块首先通过K近邻算法搜寻相邻特征点组成图结构,接着将多组图结构送入图卷积神经网络提取局部特征用于分割。同时文中设计一种新型点云采样方法多邻域采样,多邻域采样通过设置点云间夹角阈值,将点云区分为特征区域和非特征区域,特征区域用于提取特征,非特征区域用于消除噪声。对室内场景S3DIS、室外场景Semantic3D数据集进行实验,得到二者整体精度分别达到89.33%和89.78%,平均交并比达到64.62%,61.47%,均达到最佳效果。最后,进行消融实验,进一步证明了文中所提出的多邻域采样和图卷积特征提取模块对提高点云语义分割的有效性。 展开更多
关键词 三维点云分割 图卷积神经网络 graph⁃pointnet 语义分割 深度学习 多邻域采样 特征提取
在线阅读 下载PDF
基于改进GraphSAGE的网络攻击检测
2
作者 闫彦彤 于文涛 +1 位作者 李丽红 方伟 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期27-34,共8页
基于深度学习的网络攻击检测是对欧几里得数据进行建模,无法学习攻击数据中的结构特征。为此,提出一种基于改进图采样与聚合(graph sample and aggregate,GraphSAGE)的网络攻击检测算法。首先,将攻击数据从平面结构转换为图结构数据。其... 基于深度学习的网络攻击检测是对欧几里得数据进行建模,无法学习攻击数据中的结构特征。为此,提出一种基于改进图采样与聚合(graph sample and aggregate,GraphSAGE)的网络攻击检测算法。首先,将攻击数据从平面结构转换为图结构数据。其次,对GraphSAGE算法进行了改进,包括在消息传递阶段融合节点和边的特征,同时在消息聚合过程中考虑不同源节点对目标节点的影响程度,并在边嵌入生成时引入残差学习机制。在两个公开网络攻击数据集上的实验结果表明,在二分类情况下,所提算法的总体性能优于E-GraphSAGE、LSTM、RNN、CNN算法;在多分类情况下,所提算法在大多数攻击类型上的F1值高于对比算法。 展开更多
关键词 网络攻击检测 深度学习 图神经网络 图采样与聚合 注意力机制
在线阅读 下载PDF
A_(α)-Spectral Conditions for(a,b,k)-Factor-Critical Graphs and Fractional ID-[a,b]-Factor-Critical Covered Graphs
3
作者 Yonglei CHEN Fei WEN 《Journal of Mathematical Research with Applications》 2026年第1期1-12,共12页
In this paper,we first give a sufficient condition for a graph being fractional ID-[a,b]-factor-critical covered in terms of its independence number and minimum degree,which partially answers the problem posed by Sizh... In this paper,we first give a sufficient condition for a graph being fractional ID-[a,b]-factor-critical covered in terms of its independence number and minimum degree,which partially answers the problem posed by Sizhong Zhou,Hongxia Liu and Yang Xu(2022).Then,an A_(α)-spectral condition is given to ensure that G is a fractional ID-[a,b]-factor-critical covered graph and an(a,b,k)-factor-critical graph,respectively.In fact,(a,b,k)-factor-critical graph is a graph which has an[a,b]-factor for k=0.Thus,these above results extend the results of Jia Wei and Shenggui Zhang(2023)and Ao Fan,Ruifang Liu and Guoyan Ao(2023)in some sense. 展开更多
关键词 A_(α)-spectral radius (a b k)-factor fractional(g f)-factor ID-factor-critical graph independence number
原文传递
基于改进PointNet++的中压电力线点云分类方法 被引量:1
4
作者 雒建艳 《应用激光》 北大核心 2025年第3期146-158,共13页
针对中压电力线点云分类中存在的噪声干扰、分类精度低和鲁棒性不足的问题,提出一种基于改进PointNet++的中压电力线点云分类方法。首先,通过多种手段提取点云空间信息、几何特征以及局部几何特征等多维度特征,为点云单点构造40维特征向... 针对中压电力线点云分类中存在的噪声干扰、分类精度低和鲁棒性不足的问题,提出一种基于改进PointNet++的中压电力线点云分类方法。首先,通过多种手段提取点云空间信息、几何特征以及局部几何特征等多维度特征,为点云单点构造40维特征向量;然后对PointNet++进行改进,引入了点注意力模块(point attention module,PAM)和组注意力模块(group attention module,GAM),同时与层归一化(layer norm)和残差连接结构组合使用,用以增强其特征的细节捕捉能力,降低复杂环境对分类效果影响;最后采用某地机载采集的10 kV中压电力线走廊数据构建数据集,进行了方法验证。实验结果表明,所提方法在Precision、Recall和F_1-score上均优于传统机器学习方法和基于PointNet、PointNet++的深度学习方法。相较于PointNet++(XYZ+Features),所提方法在Precision、Recall和F_1-score上分别高出1.6个百分点、5.3个百分点和4.6个百分点,且通过可视化结果进一步验证了PAM和GAM的有效性。验证了所提方法在中压电力线点云的提取上更为精确,其结构特征更加清晰,且与周围环境的区分度更高。 展开更多
关键词 激光点云 注意力机制 pointnet++ 中压电力线 点云分类
原文传递
基于改进PointNet++的城市道路点云分类方法
5
作者 田晟 熊辰崟 龙安洋 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-14,共14页
城市道路场景的点云数据量巨大、类别分布不平衡且密度极不均匀,导致现有的点云分类方法难以满足高精度分类的需求。为了解决现有PointNet++网络对局部特征提取不充分的问题,本文充分考虑场景的上下文信息和点之间的全局依赖性,构建融... 城市道路场景的点云数据量巨大、类别分布不平衡且密度极不均匀,导致现有的点云分类方法难以满足高精度分类的需求。为了解决现有PointNet++网络对局部特征提取不充分的问题,本文充分考虑场景的上下文信息和点之间的全局依赖性,构建融合上下文信息的PointNet++点云分类网络模型。首先,基于注意力机制设计局部特征聚合模块,通过动态地融合邻域点特征以充分捕获局部信息。其次,考虑现有的分类模型不能顾及上下文信息,导致复杂场景下的分类性能受限,本文构建上下文感知模块和双注意力模块,从多个维度提取上下文信息,进一步增强特征的表达能力。实验结果表明:改进模型在大型点云数据集下具有更高的分类精度及更强的泛化性能(总体分类精度在Oakland和Paris公开数据集上分别为98.70%和96.84%),更适用于大规模点云分类。 展开更多
关键词 点云分类 pointnet++ 局部特征 注意力机制 上下文信息 城市道路
在线阅读 下载PDF
基于GraphRAG的大数据知识学习系统
6
作者 王晓燕 黄岚 王岩 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期1629-1636,共8页
针对大数据教学资源爆炸导致的信息过载与传统检索增强生成(RAG)在多源信息融合时准确性不足的问题,提出一种基于GraphRAG的大数据知识学习方法.首先,设计中文提示模板,驱动GraphRAG自动抽取课程实体和关系,构建初始知识图谱并持久化至N... 针对大数据教学资源爆炸导致的信息过载与传统检索增强生成(RAG)在多源信息融合时准确性不足的问题,提出一种基于GraphRAG的大数据知识学习方法.首先,设计中文提示模板,驱动GraphRAG自动抽取课程实体和关系,构建初始知识图谱并持久化至Neo4j图数据库;其次,通过实体对齐和关系补全,将人工整理的知识点与自动构建的图谱相融合,形成统一、可演化的知识图谱库;最后,利用GraphRAG预生成的社区摘要实现全局语义搜索,同时依托Neo4j图数据库完成面向知识点的局部精准检索.实验结果表明,该方法在问答准确率、响应相关性和多源信息整合流畅度上均显著优于传统RAG. 展开更多
关键词 大语言模型 检索增强生成 图检索增强生成 知识图谱
在线阅读 下载PDF
基于PointNet++网络的3D点云数据语义分割与无序抓取系统 被引量:2
7
作者 向艳芳 龙罡 张家臣 《机电工程》 北大核心 2025年第1期146-152,184,共8页
针对复杂场景下分拣工件摆放随意、堆叠杂乱,导致机器人抓取困难的问题,设计了一种基于PointNet++网络的3D点云数据语义分割与无序抓取系统。首先,采用归一化算法对采集到的场云数据进行了预处理,解决了数据的一致性和可比性问题;然后,... 针对复杂场景下分拣工件摆放随意、堆叠杂乱,导致机器人抓取困难的问题,设计了一种基于PointNet++网络的3D点云数据语义分割与无序抓取系统。首先,采用归一化算法对采集到的场云数据进行了预处理,解决了数据的一致性和可比性问题;然后,调整了传统的PointNet++模型参数,优化了提取特征的深度与广度;设计了多尺度分割(MSG)模块,通过PointNet++特征提取和分割点云特征传递,对不同尺度下点云数据的上下文信息进行了整合,提升了PointNet++模型运行效率,增强了模型对工件的分割能力;最后,研究了不同算法在散堆工件数据集上的网络训练结果,设计了基于RGB-D深度相机的机器人分拣实验,对改进策略进行了性能分析。研究结果表明:采用改进的PointNet++网络对散堆工件进行检测,其准确率可达97.3%,运算的时间为2 s以内,定位的误差为3 mm以内。该分割方法在识别精度和分拣效率方面均表现优异,能够有效辅助机器人进行实时工件分拣操作。 展开更多
关键词 散堆工件分拣 pointnet++ 特征提取 多尺度分割模块 深度相机 识别精度 分拣效率
在线阅读 下载PDF
Graph Transformer技术与研究进展:从基础理论到前沿应用 被引量:2
8
作者 游浩 丁苍峰 +2 位作者 马乐荣 延照耀 曹璐 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期975-986,共12页
图数据处理是一种用于分析和操作图结构数据的方法,广泛应用于各个领域。Graph Transformer作为一种直接学习图结构数据的模型框架,结合了Transformer的自注意力机制和图神经网络的方法,是一种新型模型。通过捕捉节点间的全局依赖关系... 图数据处理是一种用于分析和操作图结构数据的方法,广泛应用于各个领域。Graph Transformer作为一种直接学习图结构数据的模型框架,结合了Transformer的自注意力机制和图神经网络的方法,是一种新型模型。通过捕捉节点间的全局依赖关系和精确编码图的拓扑结构,Graph Transformer在节点分类、链接预测和图生成等任务中展现出卓越的性能和准确性。通过引入自注意力机制,Graph Transformer能够有效捕捉节点和边的局部及全局信息,显著提升模型效率和性能。深入探讨Graph Transformer模型,涵盖其发展背景、基本原理和详细结构,并从注意力机制、模块架构和复杂图处理能力(包括超图、动态图)三个角度进行细分分析。全面介绍Graph Transformer的应用现状和未来发展趋势,并探讨其存在的问题和挑战,提出可能的改进方法和思路,以推动该领域的研究和应用进一步发展。 展开更多
关键词 图神经网络 graph Transformer 图表示学习 节点分类
在线阅读 下载PDF
基于三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法
9
作者 南德旺 李军营 +3 位作者 梁虹 马二登 张宏 肖恒树 《中国烟草科学》 北大核心 2025年第3期89-97,共9页
烟草植株叶片数是估计烟叶产量的重要表型参数之一。针对传统人工烟株叶片计数困难问题,提出一种结合三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法。该方法利用无人机倾斜摄影获取大田烟株图片进而生成三维点云,然后利用改进的Point... 烟草植株叶片数是估计烟叶产量的重要表型参数之一。针对传统人工烟株叶片计数困难问题,提出一种结合三维点云和改进PointNet++的大田烟株叶片计数方法。该方法利用无人机倾斜摄影获取大田烟株图片进而生成三维点云,然后利用改进的PointNet++算法实现叶片点云分割,该算法应用KAN网络代替MLP提高算法学习能力,减少训练损失;并提出一种融合DGST网络和DBB多元分支块的DGSTD注意力机制提升准确性;此外,引入Varifocal loss解决各类别点云比例不平衡问题;最后采用MeanShift聚类算法实现叶片点云聚类,对应得到叶片数。结果表明,该算法点云分割的准确率为92.55%,平均交并比为76.33%,较原始模型分别提高2.06、2.81百分点;叶片估测精确率为94.35%,在三维空间内实现了大田烟株叶片计数。 展开更多
关键词 大田烟株 叶片计数 pointnet++ 三维点云 无人机倾斜摄影
在线阅读 下载PDF
基于改进PointNet++的船舶管路重建方法
10
作者 冯彦淏 邓志杰 +2 位作者 刘维 沈彬 王皓 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第5期86-92,共7页
船舶的管路系统是船舶可靠运行的保障,具有零部件种类多和结构复杂的特点。针对船舶管路系统在维护与替换过程中重建效率低和精度差的问题,对经典的点云深度学习网络PointNet++进行了改进,提出了一种船舶管路的重建方法。通过构建管路... 船舶的管路系统是船舶可靠运行的保障,具有零部件种类多和结构复杂的特点。针对船舶管路系统在维护与替换过程中重建效率低和精度差的问题,对经典的点云深度学习网络PointNet++进行了改进,提出了一种船舶管路的重建方法。通过构建管路部件分割数据集,生成了高质量训练样本;对PointNet++模型采取多尺度采样半径调整和损失均衡化的改进策略,使其能够准确和均衡地捕捉各类部件的局部特征;根据分割结果求解出零部件特征参数和零部件之间的连接关系,实现了拓扑结构的恢复和管路的重建。实验结果显示,改进后的PointNet++模型在管路部件分割精度上取得了提升,对少数类部件的识别和分割更为精准;在管路重建方面实现了较高的精度,同时也保证了安装精度和可替换性,验证了所提方法可以满足实际船舶维修中高精度、自动化重建管路的需求,有效提升了管路替换的生产效率和可靠性。 展开更多
关键词 管路重建 虚拟数据集 点云分割 pointnet++
原文传递
基于Transformer和PointNet++的毫米波雷达人体姿态估计 被引量:2
11
作者 李阳 刘毅 +3 位作者 李浩 张刚 徐明枫 郝崇清 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期433-441,共9页
人体姿态估计作为动作识别领域中的研究热题被广泛地应用在医疗、安防和监控等方面,对推动相关行业的智能化发展具有重要意义。但目前基于图像的人体姿态估计对环境要求较高且隐私性差。基于此,提出了一种基于毫米波雷达点云的人体姿态... 人体姿态估计作为动作识别领域中的研究热题被广泛地应用在医疗、安防和监控等方面,对推动相关行业的智能化发展具有重要意义。但目前基于图像的人体姿态估计对环境要求较高且隐私性差。基于此,提出了一种基于毫米波雷达点云的人体姿态估计方法,该方法使用PointNet++对毫米波雷达点云进行特征提取,与基于CNN的姿态估计方法相比,其在各关节点的MSE,MAE,RMSE值更低。此外,为了解决毫米波雷达点云稀疏的问题,使用了一种多帧点云拼接策略,以增加点云的数量,其中以拼接三帧点云为输入的模型相比于原始模型的MSE和MAE值分别降低了0.22 cm和0.72 cm,有效地缓解了点云过于稀疏的问题。最后,为了充分利用不同点云之间的时序特征,将Transformer与PointNet++相结合,并通过消融实验证明了多帧点云拼接策略和加入Transformer结构这两种方法的有效性,其MSE和MAE两个指标值分别达到了0.59 cm和5.41 cm,为实现性能更优的射频人体姿态估计提供了一种新思路。 展开更多
关键词 人体姿态估计 毫米波雷达 pointnet++ 点云数据 TRANSFORMER
在线阅读 下载PDF
基于改进Sobel算子和改进PointNet++的等离子切割板件尺寸的获取方法
12
作者 彭露 王洪申 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第5期303-312,共10页
在实际的等离子切割设备的板件切割中,常常在坡口切割中存在尺寸上的偏差,针对该问题提出了使用机器视觉结合深度学习测量等离子弧切割坡口的尺寸信息的方法。对Sobel算子进行了改进,专注于检测水平方向的边缘,去除了许多非必要检测到... 在实际的等离子切割设备的板件切割中,常常在坡口切割中存在尺寸上的偏差,针对该问题提出了使用机器视觉结合深度学习测量等离子弧切割坡口的尺寸信息的方法。对Sobel算子进行了改进,专注于检测水平方向的边缘,去除了许多非必要检测到的竖直方向的边缘,并且水平方向的边缘像素值要大于其他边缘像素值,突出了水平方向的边缘。对PointNet++网络结构进行了改进,深化了PointNet++网络结构,添加了多层感知机层数和采样点数。同时在PointNet++中引入了卷积块注意力模块(CBAM)机制,使得网络在训练中能够更加有效地选择目标特征。实验证明:改进算法在测试集的平均交并比和准确率都要高于PointNet++原版网络,最高平均交并比为0.902 98,最高准确率为0.954 8。经验证,在坡口尺寸的测量上,尺寸误差在±0.25 mm以内,其中平均正误差为+0.109 1 mm,平均负误差为-0.098 3 mm,最大的误差数据为+0.243 mm,最小的误差数据为+0.003 mm。 展开更多
关键词 边缘检测 SOBEL算子 深度学习 pointnet++
原文传递
基于改进PointNet++的集装箱船绑扎眼板智能识别算法
13
作者 闫家文 陈震 +2 位作者 马誉贤 钮东辉 郝传宏 《船舶工程》 北大核心 2025年第11期145-152,共8页
[目的]为了对绑扎桥点云数据实现端到端智能识别,[方法]提出一种改进PointNet++的绑扎眼板智能识别算法。基于实船扫描获取的集装箱船绑扎桥点云数据,使用CloudCompare软件对绑扎眼板进行语义分割标注,构建LashingNet数据集,基于绑扎眼... [目的]为了对绑扎桥点云数据实现端到端智能识别,[方法]提出一种改进PointNet++的绑扎眼板智能识别算法。基于实船扫描获取的集装箱船绑扎桥点云数据,使用CloudCompare软件对绑扎眼板进行语义分割标注,构建LashingNet数据集,基于绑扎眼板理论模型构建综合损失函数,通过该数据集训练改进的PointNet++网络。[结果]结果表明,网络模型在LashingNet训练集和验证集上的收敛结果趋于稳定,在验证集上的总体准确率(OA)达到99.15%,平均交并比(mIoU)达到96.61%,在全新测试集上眼板有效识别率达到94.64%,证明了模型良好的泛化性。[结论]该方法具有良好的识别能力,在集装箱船绑扎眼板的智能识别领域有良好的应用潜力。 展开更多
关键词 船舶绑扎桥 船舶建造 三维点云 pointnet++ 智能绑扎识别
原文传递
基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型匹配
14
作者 余志才 余晓娜 +1 位作者 丁笑君 顾冰菲 《纺织学报》 北大核心 2025年第11期111-117,共7页
为实现基于三维悬垂模型的织物匹配,提出一种基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型匹配方法。首先利用三维扫描装置采集50种织物的三维悬垂模型,从中筛选出11种悬垂结果差异较大的织物,其对应的三维悬垂模型组成了织物三维悬垂模型... 为实现基于三维悬垂模型的织物匹配,提出一种基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型匹配方法。首先利用三维扫描装置采集50种织物的三维悬垂模型,从中筛选出11种悬垂结果差异较大的织物,其对应的三维悬垂模型组成了织物三维悬垂模型分类数据集D_(PN);剩余39种织物的三维悬垂模型组成织物三维悬垂模型匹配测试数据集D_(RC);对数据集D_(PN)扩增后,利用重采样方法将数据集D_(PN)和D_(RC)中的所有三维悬垂模型重采样为具有相同顶点数目和拓扑结构的三维三角形网格;然后用数据集D_(PN)训练PointNet分类模型;最后利用训练完成的PointNet分类模型提取数据集D_(RC)中所有织物三维悬垂模型的特征向量νPN,以该特征向量为依据实现织物三维悬垂模型的匹配。结果表明:PointNet能有效实现数据集D_(PN)的分类,利用PointNet提取的特征向量νPN能实现数据集D_(RC)中织物三维悬垂模型的匹配,且基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型召回率可达39.91%,相对于基于悬垂指标和悬垂模型曲率的织物匹配方法(召回率38.55%)更优。 展开更多
关键词 织物 三维悬垂模型 pointnet 深度学习算法 三维悬垂模型匹配 悬垂性能
在线阅读 下载PDF
基于GraphRAG的中国马铃薯新品种知识图谱构建 被引量:2
15
作者 韦一金 任有强 +3 位作者 赵慧 樊景超 方沩 闫燊 《植物遗传资源学报》 北大核心 2025年第6期1229-1241,共13页
马铃薯是世界第四大主粮作物,拥有较高的产量潜力,为应对未来的粮食安全挑战,需要选育具有稳定抗病性的早熟高产马铃薯品种。为助力马铃薯新品种选育,明确目前中国马铃薯选育品种现状,以中国知网(CNKI)数据库中227篇马铃薯选育文献为研... 马铃薯是世界第四大主粮作物,拥有较高的产量潜力,为应对未来的粮食安全挑战,需要选育具有稳定抗病性的早熟高产马铃薯品种。为助力马铃薯新品种选育,明确目前中国马铃薯选育品种现状,以中国知网(CNKI)数据库中227篇马铃薯选育文献为研究对象,利用GraphRAG和Qwen2-70B-instruct构建知识图谱并使用Gephi实现可视化。基于所构建的知识图谱,分析近几年中国选育的马铃薯新品种的系谱、抗性和生育期,结果表明2004-2024年马铃薯新品种选育使用较多的亲本为冀张薯8号、斯凡特、费乌瑞它和早大白等,马铃薯选育品种大多对晚疫病有抗性,且生育期大多为中晚熟、晚熟。本研究探索了使用大语言模型快速构建马铃薯新品种选育研究知识图谱的实现路径,并对227个马铃薯选育品种进行分析,为马铃薯种质资源未来的发掘利用提供参考。 展开更多
关键词 知识图谱 马铃薯种质资源 大语言模型 农业
原文传递
位置自适应卷积PointNet++的点云数据分类方法
16
作者 闫晓奇 彭逸清 任小玲 《计算机与现代化》 2025年第1期44-49,共6页
针对复杂场景中点云数据分类精度低问题,提出一种基于位置自适应卷积的PointNet++深度神经网络模型。由于位置自适应卷积具有较强捕捉细粒度局部特征能力,能充分获取三维点云的空间变化和几何结构特征信息,故本文在PointNet++基础上,首... 针对复杂场景中点云数据分类精度低问题,提出一种基于位置自适应卷积的PointNet++深度神经网络模型。由于位置自适应卷积具有较强捕捉细粒度局部特征能力,能充分获取三维点云的空间变化和几何结构特征信息,故本文在PointNet++基础上,首先通过最远点采样获取关键点,其次根据关键点使用K最近邻方法(KNN)实现分组,然后由位置自适应卷积代替原方法中的MLP提取每组的局部特征,最终完成点云分类。在2个公开的点云数据集S3DIS、Semantic3D上对本文方法进行多次对比实验,实验结果表明,本文方法在室内数据集S3DIS上的总体精度和mIoU较PointNet++网络分别提高约2.7个百分点和3.2个百分点,在室外数据集Semantic3D上的总体精度和mIoU PointNet++分别高出约2.5个百分点和2.1个百分点。 展开更多
关键词 点云分类 位置自适应卷积 pointnet++ 深度学习 局部特征
在线阅读 下载PDF
基于注意力权重PointNet++的电力走廊点云语义分割研究
17
作者 鲍万轲 姜媛媛 《东北电力技术》 2025年第1期30-34,52,共6页
传统的电力走廊点云数据的分割会出现精度低、数据局部特征捕获存在局限性等问题,为此提出了一种基于注意力权重的PointNet++网络场景分割模型。将深度学习中的PointNet++算法用于电力走廊场景分割中,再引入了空间注意力机制,帮助模型... 传统的电力走廊点云数据的分割会出现精度低、数据局部特征捕获存在局限性等问题,为此提出了一种基于注意力权重的PointNet++网络场景分割模型。将深度学习中的PointNet++算法用于电力走廊场景分割中,再引入了空间注意力机制,帮助模型更有效地关注重要的空间区域。为此采用自制的数据集,并基于PointNet++网络模型的经典结构,在每个点集抽取(set abstraction,SA)模块中的多层感知机(multi layer perceptron,MLP)加入倒置瓶颈设计,提高对点云数据的处理效率和准确性。研究结果表明,与传统的PointNet++网络相比,改进的PointNet++网络平均交并比(mean intersection over union,mIoU)高出6.3%,加入空间注意力机制的改进模型在自制数据集上表现出更好的分割效果,尤其是在边界划分方面提升明显,验证了该方法在点云语义分割上的有效性。 展开更多
关键词 点云语义分割 输电通道 pointnet++ 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于改进PointNet++网络的焊缝点云路径重构
18
作者 程品超 万小金 《武汉理工大学学报》 2025年第5期103-110,共8页
提取有效的焊缝路径与确定免碰撞焊枪姿态是机器人焊接过程中的重要一环,为了同时提取焊缝路径和确定焊枪免碰姿态,基于PointNet++深度学习网络对点云部件分割任务,探讨了一种焊缝路径智能提取与焊枪姿态确定方法。首先选取运行效率和... 提取有效的焊缝路径与确定免碰撞焊枪姿态是机器人焊接过程中的重要一环,为了同时提取焊缝路径和确定焊枪免碰姿态,基于PointNet++深度学习网络对点云部件分割任务,探讨了一种焊缝路径智能提取与焊枪姿态确定方法。首先选取运行效率和精度最高的多尺度模式(msg)模型进行特征区域提取网络的训练,接着为网络添加LSKAttention大核卷积注意力机制,引入Focal Loss损失函数,并使用改进的Sophia优化器,从而提取特征点拟合焊接轨迹,最后基于特征点的法向量确定焊枪在路径点处与工件的无碰撞空间姿态。结果表明,该方法能够基于特征点法向量确立焊枪姿态,并且网络对V型焊缝的提取效果较好,该方法mIOU达97.3%,特征点提取误差不超过0.3 mm,兼具高精度定位与原始点云保真能力。 展开更多
关键词 三维点云 点云分割 pointnet++网络 机器人焊接 焊枪姿态
原文传递
基于RPA和Graph RAG的财务共享辅助系统设计与应用 被引量:2
19
作者 张赣江 林铭 +1 位作者 赖占添 刘晔 《铁路计算机应用》 2025年第4期73-76,共4页
为解决财务人员数字技术应用能力不足、传统财务流程中数据采集质量差导致重复返工、人工数据处理效率低等问题,设计开发了财务共享辅助系统。采用机器人流程自动化(RPA,Robotic Process Automation)和图检索增强生成(Graph RAG,Graph-b... 为解决财务人员数字技术应用能力不足、传统财务流程中数据采集质量差导致重复返工、人工数据处理效率低等问题,设计开发了财务共享辅助系统。采用机器人流程自动化(RPA,Robotic Process Automation)和图检索增强生成(Graph RAG,Graph-based Retrieval-Augmented Generation)技术,实现数据填报收集、RPA自动化处理、智能问答等功能,显著提升财务报账效率,为铁路局集团公司财务共享中心的建设提供支撑。 展开更多
关键词 机器人流程自动化 图检索增强生成(graph RAG) 财务共享 智能问答 大模型
在线阅读 下载PDF
一种基于GraphRAG的航天器故障辅助定位方法
20
作者 艾绍洁 何宇 +2 位作者 张伟 肖雪迪 张凌浩 《航天器工程》 北大核心 2025年第4期84-90,共7页
随着大语言模型等人工智能技术的突破性发展,以简洁、高效的方式基于现有知识构建垂直领域专家系统已成为可能。文章提出了一种基于图检索增强生成的航天器故障辅助定位方法,旨在依托归零知识本体建模,驱动大模型精确、快速地辅助定位... 随着大语言模型等人工智能技术的突破性发展,以简洁、高效的方式基于现有知识构建垂直领域专家系统已成为可能。文章提出了一种基于图检索增强生成的航天器故障辅助定位方法,旨在依托归零知识本体建模,驱动大模型精确、快速地辅助定位故障。首先,通过半自动知识清洗和大模型提取,自主构建归零知识图谱;然后,利用社区发现和基于图的多跳检索增强大模型集成智能体;最后,开发故障辅助定位系统,通过交互式推理辅助专家精准定位故障。工程实例验证表明,所提方法大幅降低了知识固化成本、显著提升了故障定位性能,验证了其可行性和优越性。 展开更多
关键词 航天器故障定位 知识图谱 基于图的检索增强生成 专家系统
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部