在艺术与科技研究领域中,针对目前大部分现有公开数据集过于老旧而导致已有研究方法在实际GUI(Graphical User Interface)检测中因界面所特有的组件种类多样、背景复杂的情况,同时因高分辨率显示器使得部分组件更小更密集从而导致检测...在艺术与科技研究领域中,针对目前大部分现有公开数据集过于老旧而导致已有研究方法在实际GUI(Graphical User Interface)检测中因界面所特有的组件种类多样、背景复杂的情况,同时因高分辨率显示器使得部分组件更小更密集从而导致检测效率不高和检测精度瓶颈等问题,该文依托太原师范学院智能科技与艺术创新科研平台自行构建GUI数据集并基于RT-DETR模型进行改进提出EM-DETR,构建面向GUI组件检测任务的实时目标检测网络创新性优化策略。为突破低质量样本与计算效率的双重限制,创新构建了引入增强定位敏感区域的表达能力模块的EMViT轻量化骨干网络;与此同时,为改善最近邻插值法可能出现细节丢失、锯齿状边缘和图像失真等问题,引入DySample上采样算子;最后为了解决低质量样本回归难题,设计基于WIoUv3的动态梯度分配策略。本实验在太原师范学院智能科技与艺术创新科研平台提供的GUI数据集中验证了检测精度及效率平衡方面的有效性。实验结果表明,检测平均精度(mAP)达到了89.8%,相较于原始RT-DETR提升了9.53百分点,同时,EM-DETR在检测速度上也表现出色,在GUI组件检测这一细分场景下,首次将RT-DETR架构的精度提高到可落地水平,在保持可接受的实时性同时大大提高了检测正确率。现已将其应用到教育部产学合作协同育人公示企业山西赛迩教育科技有限公司中的产品研发环节,取得良好效果。展开更多
移动应用是近10年来兴起的新型计算模式,深刻地影响人民的生活方式.移动应用主要以图形用户界面(graphical user interface,GUI)方式交互,而对其进行人工测试需要消耗大量人力和物力.为此,研究者提出针对移动应用GUI的测试自动生成技术...移动应用是近10年来兴起的新型计算模式,深刻地影响人民的生活方式.移动应用主要以图形用户界面(graphical user interface,GUI)方式交互,而对其进行人工测试需要消耗大量人力和物力.为此,研究者提出针对移动应用GUI的测试自动生成技术以提升测试效率并检测潜在缺陷.收集了145篇相关论文,系统地梳理、分析和总结现有工作.提出了“测试生成器-测试环境”研究框架,将该领域的研究按照所属模块进行分类.特别地,依据测试生成器所基于的方法,将现有方法大致分为基于随机、基于启发式搜索、基于模型、基于机器学习和基于测试迁移这5个类别.此外,还从缺陷类别和测试动作等其他分类维度梳理现有方法.收集了该领域中较有影响力的数据集和开源工具.最后,总结当前面临的挑战并展望未来的研究方向.展开更多
为了及时有效地发现桥梁病害,克服目前人工目测方法固有的费时、费力且易受主观因素影响的缺陷,提出一种基于卷积神经网络的轻量化桥梁病害智能识别方法。在保持原MobileNetV2网络模型宽度不变的情况下,通过减少网络中瓶颈模块的数量,...为了及时有效地发现桥梁病害,克服目前人工目测方法固有的费时、费力且易受主观因素影响的缺陷,提出一种基于卷积神经网络的轻量化桥梁病害智能识别方法。在保持原MobileNetV2网络模型宽度不变的情况下,通过减少网络中瓶颈模块的数量,并在其中嵌入Squeeze and Excitation通道注意力机制,使新网络能够更有效地学习和利用特征通道之间的关系,以提升网络识别性能。结果表明:经过缩减瓶颈模块和嵌入通道注意力机制两次改进的网络模型,实现了98.78%的识别准确率,较改进前提高了2.85%,计算量也较改进前减少了23.02 M;将改进后的网络模型引入Matlab的GUI界面,将代码可视化为可以独立使用的桥梁病害识别系统,为风化、钢筋锈蚀、开裂和孔洞四种桥梁病害的高效识别提供便利。展开更多
文摘在艺术与科技研究领域中,针对目前大部分现有公开数据集过于老旧而导致已有研究方法在实际GUI(Graphical User Interface)检测中因界面所特有的组件种类多样、背景复杂的情况,同时因高分辨率显示器使得部分组件更小更密集从而导致检测效率不高和检测精度瓶颈等问题,该文依托太原师范学院智能科技与艺术创新科研平台自行构建GUI数据集并基于RT-DETR模型进行改进提出EM-DETR,构建面向GUI组件检测任务的实时目标检测网络创新性优化策略。为突破低质量样本与计算效率的双重限制,创新构建了引入增强定位敏感区域的表达能力模块的EMViT轻量化骨干网络;与此同时,为改善最近邻插值法可能出现细节丢失、锯齿状边缘和图像失真等问题,引入DySample上采样算子;最后为了解决低质量样本回归难题,设计基于WIoUv3的动态梯度分配策略。本实验在太原师范学院智能科技与艺术创新科研平台提供的GUI数据集中验证了检测精度及效率平衡方面的有效性。实验结果表明,检测平均精度(mAP)达到了89.8%,相较于原始RT-DETR提升了9.53百分点,同时,EM-DETR在检测速度上也表现出色,在GUI组件检测这一细分场景下,首次将RT-DETR架构的精度提高到可落地水平,在保持可接受的实时性同时大大提高了检测正确率。现已将其应用到教育部产学合作协同育人公示企业山西赛迩教育科技有限公司中的产品研发环节,取得良好效果。
文摘移动应用是近10年来兴起的新型计算模式,深刻地影响人民的生活方式.移动应用主要以图形用户界面(graphical user interface,GUI)方式交互,而对其进行人工测试需要消耗大量人力和物力.为此,研究者提出针对移动应用GUI的测试自动生成技术以提升测试效率并检测潜在缺陷.收集了145篇相关论文,系统地梳理、分析和总结现有工作.提出了“测试生成器-测试环境”研究框架,将该领域的研究按照所属模块进行分类.特别地,依据测试生成器所基于的方法,将现有方法大致分为基于随机、基于启发式搜索、基于模型、基于机器学习和基于测试迁移这5个类别.此外,还从缺陷类别和测试动作等其他分类维度梳理现有方法.收集了该领域中较有影响力的数据集和开源工具.最后,总结当前面临的挑战并展望未来的研究方向.
文摘目前,针对聚晶金刚石复合片(Polycrystalline Diamond Compact,PDC)钻头软件的开发主要集中在领眼钻头上,对领眼-扩眼钻头软件的研究还未见报道,并且PDC钻头破岩性能分析常基于有限元仿真分析方法开展,存在效率较低、时间成本大、灵活度不高的局限性,极大地限制了钻头设计研发进度。为此,设计了基于Matlab/图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)的领眼-扩眼钻头破岩性能分析平台,旨在提供一个高效的工具,用于领眼-扩眼钻头破岩性能的评估与优化。该平台利用Matlab软件的数值计算和GUI图像处理功能,采用零点遍历法,结合切削齿的切削受力模型,能够计算切削齿的切削参数和领眼-扩眼钻头的受力情况,根据环境地层参数快速优选出最佳的钻扩组合类型,并且分析出领眼-扩眼钻头水力学特性,实现其破岩性能分析功能。结果表明,该软件适应性强、效率高,能在短时间内进行批量化的不同布齿结构领眼-扩眼钻头破岩性能分析,对提高领眼-扩眼钻头设计研发具有重要指导意义。
文摘为了及时有效地发现桥梁病害,克服目前人工目测方法固有的费时、费力且易受主观因素影响的缺陷,提出一种基于卷积神经网络的轻量化桥梁病害智能识别方法。在保持原MobileNetV2网络模型宽度不变的情况下,通过减少网络中瓶颈模块的数量,并在其中嵌入Squeeze and Excitation通道注意力机制,使新网络能够更有效地学习和利用特征通道之间的关系,以提升网络识别性能。结果表明:经过缩减瓶颈模块和嵌入通道注意力机制两次改进的网络模型,实现了98.78%的识别准确率,较改进前提高了2.85%,计算量也较改进前减少了23.02 M;将改进后的网络模型引入Matlab的GUI界面,将代码可视化为可以独立使用的桥梁病害识别系统,为风化、钢筋锈蚀、开裂和孔洞四种桥梁病害的高效识别提供便利。
