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基于改进ALTRO的果园机器人实时局部轨迹优化算法
1
作者 李天博 郭奕 +2 位作者 刘慧 沈跃 沈亚运 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期1-10,共10页
实时局部轨迹优化是果园机器人安全、稳定自主运行的重要保障。针对原始增广拉格朗日轨迹优化器算法存在迭代效率低下、易陷入数值病态及权重难以平衡等问题,该研究提出了一种基于改进ALTRO(augmented lagrangiantrajectory optimizer)... 实时局部轨迹优化是果园机器人安全、稳定自主运行的重要保障。针对原始增广拉格朗日轨迹优化器算法存在迭代效率低下、易陷入数值病态及权重难以平衡等问题,该研究提出了一种基于改进ALTRO(augmented lagrangiantrajectory optimizer)的果园机器人实时局部轨迹优化算法。在获得机器人全局参考轨迹的前提下,首先采用加速增广拉格朗日算法,改进ALTRO算法中的乘子迭代策略,实现算法的加速收敛;其次,加入乘子可行域投影,保证每次迭代更新得到的乘子都在可行域范围内,避免迭代次数较多导致的算法数值病态现象,提高算法的稳定性。最后,引入基于轨迹时间步长的自适应缩放因子,调整原算法中的终点权重,保证算法具有更好的局部障碍响应能力。基于相同参考路径及配置参数,在多障碍仿真场景中本文算法相较于原始ALTRO算法的运算时间减少32.76%,而在实物试验中,该研究算法运算耗时相较原算法降低67.80%,且该算法优化轨迹的曲率最大值、平均曲率及曲率标准差相较原算法分别下降了10.59%、2.98%及10.17%,航向角、前轮转角、线速度和前轮角速度的最大变化率、平均变化率和变化率标准差上,改进算法相较原算法分别下降了14.19%、3.61%及10.69%,轨迹的曲率表现和控制量变化都更加平滑,能够为机器人提供良好的运行参考。 展开更多
关键词 机器人 算法 ALTRO 果园 缩放因子 局部轨迹优化
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融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法 被引量：2
2
作者 刘赏 周煜炜 +2 位作者 代娆 董林芳 刘猛 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期292-300,共9页
对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提... 对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提出一种融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法ACM-YOLO(Attention-Context-Multiscale YOLO)。首先,应用细粒度的查询感知稀疏注意力以减少小目标特征信息的丢失,从而避免漏检;其次,设计局部上下文增强(LCE)函数以更好地关注不同类别的遥感目标所需的上下文信息,从而避免误检;最后,使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)强化特征融合模块对遥感图像小目标的多尺度特征融合能力,从而改善算法检测效果。在DOTA数据集和NWPU VHR-10数据集上进行对比实验和消融实验,以验证所提算法的有效性和泛化性。实验结果表明,在2个数据集上所提算法的平均精确率均值(mAP)分别达到了77.33%和96.12%,而相较于YOLOv5算法,召回率分别提升了10.00和7.50个百分点。可见,所提算法能有效提升mAP和召回率,减少误检和漏检。 展开更多
关键词 遥感图像 小目标检测 稀疏采样 局部上下文信息增强 多尺度特征融合
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局地尺度复杂下垫面风场计算模式验证研究
3
作者 许慧萍 程卫亚 《核安全》 2025年第5期96-102,共7页
基于雷诺数平均(RANS)方程及标准κ-ε湍流模型的方法建立局地尺度复杂下垫面风场计算模式,对边界层提出解决方案,适用于复杂建筑物、树冠及浮力作用等对风场影响模拟。同时利用某实际复杂下垫面厂址的风场观测结果对风场模拟计算结果... 基于雷诺数平均(RANS)方程及标准κ-ε湍流模型的方法建立局地尺度复杂下垫面风场计算模式,对边界层提出解决方案,适用于复杂建筑物、树冠及浮力作用等对风场影响模拟。同时利用某实际复杂下垫面厂址的风场观测结果对风场模拟计算结果进行验证。风速涵盖0.8 m/s~10.2 m/s的常见风速范围,大气稳定度包括了从不稳定到稳定。验证结果表明风速的计算值和观测值统计分析相对偏差FB为-0.13、几何平均偏差MG为0.63、归一化均方差NMSE为1.1及几何均方差VG为2.3;风向角的观测值和计算值之差在0~22.5之间的占比69.29%,角度之差在45度之内占87.13%,超过45度的占了12.8%。以上结果验证了风场计算模型能较好地模拟复杂下垫面下的局地风场。 展开更多
关键词 复杂下垫面 局地 风场模拟 风场验证
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基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法
4
作者 徐敬华 陈诚 +3 位作者 高铭宇 王康 张树有 谭建荣 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第7期1138-1149,共12页
为了减少多空隙大尺寸零件的非加工跳转行程,提出一种基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法.首先对概念设计方案规划域的每个数控成形面生成轮廓和待填充区域,构建轮廓成形对象和面成形对象并进行分类,采用邻域搜索确定在一个成... 为了减少多空隙大尺寸零件的非加工跳转行程,提出一种基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法.首先对概念设计方案规划域的每个数控成形面生成轮廓和待填充区域,构建轮廓成形对象和面成形对象并进行分类,采用邻域搜索确定在一个成形面中不同成形对象的初始连接顺序及其成形起点;然后以深度优先启发式计算对相同类型的成形对象间的连接顺序进行全域演化,建立导向混合图并求解获得新的成形对象连接顺序,以静态链表的形式进行高效存储;再采用局部启发式采样方法进行单次局域演化和多次深度局域演化,对同类型的成形对象的成形起点位置和连接顺序进行问题重构与方案精调;最后连接不同类型的成形对象间的成形轨迹,获得当前成形面的时序化的数控伺服成形方案.采用TPMS流形的实例结果表明,所提方法的跳转轨迹长度优化效率为16.07%,对单成形层跳转轨迹长度的最大优化效果为35.83%;通过机械盘盖类零件对该方法与其他方法进行性能对比,并采用物理实验进行验证,证明该方法可节省制造时间并提升加工效率. 展开更多
关键词 启发式方案演化 数控成形 多空隙大尺寸零件 局域演化 成形轨迹时序化
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基于扩展局部二值模式的多尺度人脸表情识别方法
5
作者 胡黄水 戚星烁 +1 位作者 王出航 王玲 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1427-1436,共10页
针对人脸表情识别在复杂环境下姿态和光照鲁棒性差的问题,提出一种融合扩展局部二值模式和多尺度网络结构的人脸表情识别方法.该方法通过扩展传统局部二值模式的感受野并增强像素间的空间联系,减少光照对人脸表情识别的噪声干扰;通过将... 针对人脸表情识别在复杂环境下姿态和光照鲁棒性差的问题,提出一种融合扩展局部二值模式和多尺度网络结构的人脸表情识别方法.该方法通过扩展传统局部二值模式的感受野并增强像素间的空间联系,减少光照对人脸表情识别的噪声干扰;通过将特征图在通道维度均匀分为若干子集并利用不同数量相同卷积块的方式提取特征图的多尺度特征,有效处理人脸姿态变化.在数据集Fer2013和RAF-DB上的实验结果表明,该方法可有效提高人脸表情识别的准确率和鲁棒性,为复杂环境下的人脸表情识别提供了有效解决方案. 展开更多
关键词 人脸表情识别 局部二值模式 多尺度网络 卷积神经网络
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新型局部浸润麻醉应用于人工全膝关节置换的早期效果评估 被引量：2
6
作者 王俊 张辉 +3 位作者 李正远 郝琳 陈圣洪 尹宗生 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第27期5839-5844,共6页
背景:全膝关节置换后患者会经历明显的疼痛,这对功能恢复存在负面影响,探索并寻求有效的镇痛手段具有重要的临床价值。目的:为探求全膝关节置换患者有效的围术期镇痛策略,首次提出了一种由吗啡、氟比洛芬酯和复方倍他米松配置而成的新... 背景:全膝关节置换后患者会经历明显的疼痛,这对功能恢复存在负面影响,探索并寻求有效的镇痛手段具有重要的临床价值。目的:为探求全膝关节置换患者有效的围术期镇痛策略,首次提出了一种由吗啡、氟比洛芬酯和复方倍他米松配置而成的新型局部浸润麻醉制剂,同时探讨该方案的有效性及安全性。方法:对2023年1月至2024年4月在安徽医科大学第一附属医院关节外科接受初次单侧全膝关节置换60例患者的临床资料进行回顾性分析,根据置换过程中是否使用局部浸润麻醉将患者分为对照组与研究组,每组30例。研究组在全膝关节置换过程中关节腔周围注射吗啡、氟比洛芬酯及复方倍他米松配置而成的局部浸润麻醉制剂,而对照组术中未使用任何镇痛药物作为空白对照。记录并比较两组患者在术后不同时间节点的疼痛目测类比评分、膝关节活动度、膝关节学会评分、术后膝关节肿胀程度及术后并发症的发生情况。结果与结论:①与对照组相比,研究组患者置换后6,12及24 h的疼痛目测类比评分更低,差异有显著性意义(Z=-2.367,-2.906,-4.199,P<0.05);但在术后48,72 h,两组患者的疼痛目测类比评分并无显著性差异(Z=-1.287,-1.478,P>0.05);②置换后第3天,研究组患者的膝关节活动度和膝关节学会评分均优于对照组,差异有显著性意义(t=-2.519,-8.027,P<0.05);③研究组患者术后的膝关节肿胀程度轻于对照组,差异有显著性意义(Z=-2.818,P<0.05);④在术后早期,两组患者的发热发生率相比无显著性差异(P>0.05),两组均未发生切口愈合不良及假体周围感染;⑤结果表明:在全膝关节置换过程中应用由吗啡、氟比洛芬酯及复方倍他米松组成的局部浸润麻醉制剂,可以明显减轻患者术后早期疼痛,并显示出较高的安全性,但仍需大样本的前瞻性研究提供数据支持。 展开更多
关键词 全膝关节置换 局部浸润麻醉 镇痛 复方倍他米松 疼痛目测类比评分 关节活动度
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基于改进YOLOv8n的再造烟叶原料缺陷检测方法研究 被引量：1
7
作者 刘雄斌 刘志昌 +5 位作者 胡念武 姚建武 陈一桢 唐天明 王晚霞 陈寒 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第3期88-95,共8页
针对稠浆法再造烟叶生产中,原料表面缺陷检测存在的多尺度表征能力不足与检测效率低等问题,提出一种基于改进YOLOv8n架构的智能检测网络。通过设计CSP-SDCV模块替代原始C2f模块,以优化特征提取效率,引入ADown模块增强多尺度特征表征能力... 针对稠浆法再造烟叶生产中,原料表面缺陷检测存在的多尺度表征能力不足与检测效率低等问题,提出一种基于改进YOLOv8n架构的智能检测网络。通过设计CSP-SDCV模块替代原始C2f模块,以优化特征提取效率,引入ADown模块增强多尺度特征表征能力,采用轻量化共享卷积检测头降低参数冗余,并结合局部窗口注意力机制强化遮挡目标的边界敏感性。试验结果表明,改进模型在烟叶缺陷数据集上的m AP@50达到98.1%,较基准模型YOLOv8n提升1.8个百分点,参数量与计算量分别减少54.4%,50.6%。研究为烟草工业自动化质检提供高精度、低资源消耗的解决方案。 展开更多
关键词 烟叶缺陷检测 多尺度特征融合 轻量化检测头 局部窗口注意力 YOLOv8n
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结合局部强化和改进YOLOv8的隧道螺栓锈蚀检测
8
作者 武晓春 李鲁豫 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第19期249-259,共11页
针对地铁隧道检修环境光线不足,不可避免地导致人工检修螺栓准确率低、漏诊率高的问题,提出了基于局部强化(local enhancement algorithm,LEA)和改进YOLOv8的隧道螺栓锈蚀检测模型(YOLOv8s+LEA+MSSf+FL,YOLO-LMF),将人工检修变为智能检... 针对地铁隧道检修环境光线不足,不可避免地导致人工检修螺栓准确率低、漏诊率高的问题,提出了基于局部强化(local enhancement algorithm,LEA)和改进YOLOv8的隧道螺栓锈蚀检测模型(YOLOv8s+LEA+MSSf+FL,YOLO-LMF),将人工检修变为智能检测,提高检修效率。使用带有邻域检查(neighbor check)的局部强化算法增强螺栓锈蚀部位,使模型更好识别锈蚀特征。提出多尺度通道组混排卷积(multi-scale channel group shuffle convolution,MSCGSC),将MSCGSC融入YOLOv8的C2f(cross stage partial network fusion)模块中,得到新的模块MSSf(multiscale shuffle fusion),使模型更好地学习锈蚀螺栓与色斑在螺栓附近时的不同的表现,提高模型检测精度。考虑到锈蚀螺栓中困难样本限制了模型检测的精度且螺栓样本不平衡的问题,引入了焦点损失函数(focal loss,FL),降低数量庞大的样本在训练中所占的权重,使模型集中对分类困难样本的学习。实验结果表明:所提出的模型相较于原模型分别增长了0.032、0.05、0.011和0.003,参数量减少了10.4%。模型在地铁隧道螺栓数据集上具有更好的表现,能够为地铁隧道维护作业研发检测机器人提供参考,减少隧道养护工人工作量,提高工作效率。 展开更多
关键词 隧道螺栓 局部强化 YOLOv8 多尺度通道组混排卷积 焦点损失
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结合自适应局部图卷积与多尺度时间建模的骨架行为识别
9
作者 田青 虞静静 张正 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第7期2199-2205,共7页
鉴于人体骨架的固有拓扑结构特性,采用图卷积网络进行骨架数据建模成为行为识别的一种有效手段。然而,在骨架行为识别方法中存在固定拓扑图结构与固定内核大小的时间卷积难以适应多变的动作类型、姿态及行为时长,导致建模误差,影响识别... 鉴于人体骨架的固有拓扑结构特性,采用图卷积网络进行骨架数据建模成为行为识别的一种有效手段。然而,在骨架行为识别方法中存在固定拓扑图结构与固定内核大小的时间卷积难以适应多变的动作类型、姿态及行为时长,导致建模误差,影响识别精度的问题。为此,提出了一种结合自适应局部图卷积与多尺度时间建模的骨架行为识别方法。该方法通过自适应局部图卷积模块,实现人体骨骼结构的独立动态表征;设计多尺度时间建模模块,实现对不同持续时间的行为进行建模,并降低了参数量和计算复杂度;引入时空DropGraph结构,动态调整图拓扑结构,提升模型的泛化能力并防止过拟合。实验表明,在NTU RGB+D 60数据集的跨对象C-Sub和跨视角C-View基准下分别取得了93.39%和97.18%的准确率,在NTU RGB+D 120数据集的跨对象C-Sub和跨设置C-Set基准下分别取得了90.48%和91.95%的准确率,高于现有的行为识别方法,证明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 局部图卷积 自适应图 多尺度时间建模 行为识别
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基于改进YOLOv7-tiny的PCB缺陷检测算法
10
作者 侯培国 韩超明 +1 位作者 李宁 宋涛 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期167-176,共10页
针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池... 针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池化操作掩盖特征图内部有效信息的问题。提出了全局局部门控感知模块,通过选择性特征融合、局部与全局信息结合的方法,降低颈部网络的参数量。基于DeepPCB数据集进行实验得出,改进后的模型较传统模型精度提升了1.5%,参数量和计算量分别下降了66%和20.6%,模型规模降低了66.3%。改进后的算法识别精度高、参数量少、计算量小,可以为PCB缺陷的快速准确识别提供良好的条件。 展开更多
关键词 PCB表面缺陷检测 YOLOv7-tiny 多尺度捕获模块 全局局部门控感知模块 轻量化
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大陈岛海域潮下带岩礁生境鱼类群聚特征
11
作者 毛嘉烜 汪振华 +3 位作者 章守宇 林军 邹沁东 陈怡卉 《上海海洋大学学报》 北大核心 2025年第3期604-617,共14页
为了解大陈岛海域岩礁生境的鱼类群聚特征,2020年9月至2021年4月每个季度1次,采用多网目组合刺网对该海域的潮下带岩礁生境进行了鱼类样本采集,利用Jaccard相似性指数、相对重要性指数、α多样性指数、聚类和排序以及典型对应分析等多... 为了解大陈岛海域岩礁生境的鱼类群聚特征,2020年9月至2021年4月每个季度1次,采用多网目组合刺网对该海域的潮下带岩礁生境进行了鱼类样本采集,利用Jaccard相似性指数、相对重要性指数、α多样性指数、聚类和排序以及典型对应分析等多元统计方法对该生境鱼类群聚特征及其与环境因子的相互关系进行了研究。结果显示:在大陈岛潮下带岩礁生境共采集鱼类49种,隶属于10目27科40属,其中石首鱼科和鳀科的比例最高,分别为22.45%和10.20%。全年共出现优势种鱼类11种,褐菖鲉(Sebastiscus marmoratus)、鳞鳍叫姑鱼(Johnius distinctus)和丝背细鳞鲀(Stephanolepis cirrhifer)等鱼类优势度较高,其中褐菖鲉为全域全年优势种。多元统计结果表明:空间上不同类型站点之间均有不同程度的相异性,其中养殖区域及东部岩礁区形成了与其他区域差异显著的群聚特征(P<0.05);时间上亦呈现出明显的季节变化(P<0.05)。多样性表现上,夏季鱼类多样性最高,冬季最低。典型对应分析表明:盐度和温度是影响大陈岛岩礁生境鱼类群聚的最显著因子。在局地水平的研究发现养殖干扰区周边的岩礁生境呈现出更为稳定且多样的鱼类群聚格局,但总体上大陈岛潮下带岩礁的鱼类群聚组成简单、结构相对脆弱,亟需建立针对性的保护和管理措施。 展开更多
关键词 岩礁生境 鱼类群聚 时空格局 局地尺度 多元统计分析 大陈渔场
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融合变分图自编码器与局部-全局图网络的认知负荷脑电识别模型 被引量：1
12
作者 周天彤 郑妍琪 +2 位作者 魏韬 戴亚康 邹凌 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1849-1857,共9页
针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学... 针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习模块通过多尺度时间卷积捕捉EEG信号的动态频率表示,并通过空间与通道重建卷积(SCConv)和1×1卷积核级联模块融合多尺度卷积提取的特征;其次,使用图形学习模块将EEG数据定义为局部-全局图,其中,局部图特征提取层将节点属性聚合到一个低维向量,全局图特征提取层通过VGAE重构图结构;最后,对全局图和节点特征向量执行轻量化图卷积操作,由全连接层输出预测结果。通过嵌套交叉验证,实验结果表明,在心算任务(MAT)数据集上,相较于次优的局部-全局图网络(LGGNet),VLGGNet的平均准确率(mAcc)和平均F1分数(mF1)分别提升了4.07和3.86个百分点;在同时任务EEG工作量(STEW)数据集上,相较于表现最好的多尺度时空卷积神经网络(TSception),VLGGNet的mAcc与TSception相同,mF1仅降低了0.01个百分点。可见VLGGNet提高了认知负荷分类的性能,也验证了前额叶和额叶区域与认知负荷状态密切相关。 展开更多
关键词 认知负荷 脑电信号 多尺度时间卷积 变分图自编码器 局部-全局图网络
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SCICHEM局地尺度O_(3)与PM_(2.5)溯源研究:以北京市大兴区为例
13
作者 王昭桐 徐鑫 +2 位作者 王刚 伯鑫 张英磊 《环境科学学报》 北大核心 2025年第5期61-70,共10页
基于中国高分辨率碳与大气污染物排放数据库(CHRED3.0A),进一步分配了2023年北京市大兴区的排放清单,分辨率为2 km,并将其细分至318个网格.采用SCICHEM模型模拟大兴区各网格及网格内的交通源、工业源、农业源、生活源对区域内空气质量... 基于中国高分辨率碳与大气污染物排放数据库(CHRED3.0A),进一步分配了2023年北京市大兴区的排放清单,分辨率为2 km,并将其细分至318个网格.采用SCICHEM模型模拟大兴区各网格及网格内的交通源、工业源、农业源、生活源对区域内空气质量监测站点的影响,并开展O_(3)及PM_(2.5)溯源研究.结果表明,受人口分布及路网分布影响,交通源与生活源对O_(3)浓度贡献主要集中在大兴区北部及西北部,对PM_(2.5)浓度贡献主要集中在大兴区西部.而工业源对O_(3)和PM_(2.5)贡献为大兴区中部及北部地区,对O_(3)和PM_(2.5)贡献最大的19#、294#网格,均受工业源影响明显.整体来看,1月份大兴区PM_(2.5)与7月份O_(3)浓度在大兴区本地源各部门中显著受生活源和交通源影响.交通源与生活源在1月份与7月份平均贡献占比分别为51.05%和31.74%.相比之下,工业源和农业源对PM_(2.5)及O_(3)浓度的贡献处于较低水平.研究结果表明,在大兴区本地源污染治理中应重点关注生活源和交通源的排放控制.本研究为局地尺度下SCICHEM模型在PM_(2.5)与O_(3)快速溯源中提供了重要案例支持. 展开更多
关键词 局地尺度 SCICHEM O_(3) PM_(2.5) 溯源
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局部尺度频率波数域相位反演
14
作者 康鹏飞 胡勇 +6 位作者 刘瑞东 孙冲 赵卓 袁萍 郑明君 蒙毅凡 许永忠 《地球物理学进展》 北大核心 2025年第1期155-165,共11页
全波形反演(FWI)是获得高分辨率速度模型的一种重要方法.但是当地震数据缺失低频分量时,常规FWI结果会出现严重的周期跳跃问题,影响最终速度建模的精度.为此,本文提出了局部尺度频率波数域相位反演方法,充分考虑了地震数据在时间和偏移... 全波形反演(FWI)是获得高分辨率速度模型的一种重要方法.但是当地震数据缺失低频分量时,常规FWI结果会出现严重的周期跳跃问题,影响最终速度建模的精度.为此,本文提出了局部尺度频率波数域相位反演方法,充分考虑了地震数据在时间和偏移距方向上的局部特征,并利用地震数据局部尺度分解策略和二维傅里叶变换,来构建局部尺度频率波数域相位目标函数,恢复速度模型的低波数分量,为常规FWI方法提供一个较好的初始速度模型.本文首先利用二维滑动窗函数来提取局部尺度地震数据,结合二维傅里叶变换建立局部尺度频率波数域指数相位差目标函数.然后,推导局部尺度频率波数域相位反演对应的伴随震源和梯度算子.最后,Marmousi模型和火成岩-碳酸盐模型测试结果表明,局部尺度频率波数域相位反演方法可以为FWI提供一个较好的初始速度模型,实现缓解FWI周期跳跃的目标. 展开更多
关键词 频率波数域 全波形反演 相位反演 局部尺度 目标函数
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UMTransNet:结合U-Net和多尺度感知Transformer的图像拼接定位方法 被引量：1
15
作者 张维 何月顺 +3 位作者 谢浩浩 杨安博 杨超文 吕熊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期33-39,共7页
当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模... 当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模型的编码器,将编码器中的最大池化层替换成卷积层,防止浅层次特征的流失;将多尺度多视角Transformer嵌入到U-Net的跳跃连接中,Transformer的输出特征与U-Net的上采样特征进行有效融合,实现深层次特征与浅层次特征的平衡,从而提高图像拼接定位的准确性。通过可视化检测结果图显示,所提方法在定位拼接篡改区域方面表现得更加出色。 展开更多
关键词 数字图像取证 图像拼接定位 U-Net 多尺度感知 自注意力机制 交叉注意力机制
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基于全尺寸试验的百米级叶片极限失效分析
16
作者 赵建刚 王博文 +3 位作者 张文伟 冯学斌 邓航 刘鹏辉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期33-38,共6页
为研究百米级风电叶片在组合极限载荷下的损伤响应,对时代新材TMT90 m+叶片进行全尺寸极限承载力测试。通过试验监测、应变数据分析以及非线性有限元仿真对叶片的失效机理进行研究。结果表明结构非线性、材料非线性导致叶片局部区域在... 为研究百米级风电叶片在组合极限载荷下的损伤响应,对时代新材TMT90 m+叶片进行全尺寸极限承载力测试。通过试验监测、应变数据分析以及非线性有限元仿真对叶片的失效机理进行研究。结果表明结构非线性、材料非线性导致叶片局部区域在承载高水平载荷时出现应力集中,进而促使局部屈曲的产生,个别区域的提前失效加速了局部屈曲对局部刚度及稳定性的削弱,从而导致叶片最终的断裂失效。 展开更多
关键词 风电叶片 复合材料 有限元分析 全尺寸试验 局部屈曲
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双域掩码与多尺度局部重建的HSI和LiDAR数据协同分类方法
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作者 左云逸 吴海滨 王爱丽 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第10期284-296,共13页
针对高光谱图像(Hyperspectral Images, HSI)与LiDAR数据协同分类中存在的标注成本高与精度不足的问题,提出一种基于双域掩码与多尺度局部重建的HSI-LiDAR跨模态分类方法。首先,构建包含空间和光谱分支的双分支掩码重建框架,通过掩码随... 针对高光谱图像(Hyperspectral Images, HSI)与LiDAR数据协同分类中存在的标注成本高与精度不足的问题,提出一种基于双域掩码与多尺度局部重建的HSI-LiDAR跨模态分类方法。首先,构建包含空间和光谱分支的双分支掩码重建框架,通过掩码随机图像块和通道进行特征学习。其次,设计分层多尺度局部重建结构,下层编码器学习细粒度特征,上层编码器恢复宏观语义信息。在解码阶段,采用反卷积上采样和自适应池化调整尺度,实现多层级重建目标的空间对齐,以监督编码器学习。同时,考虑到CNN优秀的局部特征提取能力,引入轻量级CNN网络提取高光谱图像的光谱-空间特征以及LiDAR数据的高程信息,形成CNN与Transformer的互补机制,能够提升模型的泛化性能。在Houston2018与Augsburg数据集上的实验表明,提出模型的总体准确率分别达到了93.09%和95.36%,相较于现有的S~2ATNet和SS-MAE等主流方法显著提升了分类准确率,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 高光谱图像 LIDAR数据 自监督学习 掩码图像建模 多尺度局部重建
原文传递
MHVTs:多尺度混合视觉自注意力模型
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作者 高丽丽 应文豪 +2 位作者 钟珊 胡文军 吴晓宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1395-1402,共8页
为提高ViT模型在小型数据集上从零开始训练的性能,提出一种多尺度混合ViT模型(MHVT),由多尺度扩张局部聚集模块(MDLA)和多尺度先下采样再上采样模块(MPUA)组成。MDLA利用不同膨胀率的深度可分卷积在不同通道上提取不同尺度的局部特征。M... 为提高ViT模型在小型数据集上从零开始训练的性能,提出一种多尺度混合ViT模型(MHVT),由多尺度扩张局部聚集模块(MDLA)和多尺度先下采样再上采样模块(MPUA)组成。MDLA利用不同膨胀率的深度可分卷积在不同通道上提取不同尺度的局部特征。MPUA在自注意力计算前,在不同的通道上对查询、键和值进行不同粒度的池化处理,保持计算效率的同时捕获多尺度的全局特征。在各种小尺寸数据集上的大量实验验证了MHVT在精度和速度方面均获得了更好的权衡。 展开更多
关键词 视觉自注意力模型 局部相关性 多尺度特征交互 卷积神经网络 小型数据集 自注意力模型 卷积神经网络
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基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络
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作者 毛德乾 高珊珊 +2 位作者 吕海霞 张彩明 周元峰 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第6期1006-1019,共14页
针对现有去雾方法大多无法较好地处理非均匀雾度雾天图像的问题,提出一个高效的基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络MIDNet.首先利用局部Transformer的线性计算优势、窗口内的局部信息及像素间的远程关系,设计多尺度特征提取器,高... 针对现有去雾方法大多无法较好地处理非均匀雾度雾天图像的问题,提出一个高效的基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络MIDNet.首先利用局部Transformer的线性计算优势、窗口内的局部信息及像素间的远程关系,设计多尺度特征提取器,高效而全面地提取多尺度特征;然后结合金字塔结构和密集连接提出特征聚合模块,实现多源多层级特征的全面聚合;最后基于门控结构设计细节增强单元,保留图像更多边缘等细节信息.在RESIDE, O-HAZE, I-HAZE, NH-HAZE和NITER数据集上的大量实验证明, MIDNet获得了更优的视觉效果,且在NITER数据集上, MIDNet相较于SRKTDN和DeHamer方法的PSNR分别提高了5.552 0 dB和8.170 2 dB, SSIM分别提高了0.029 7和0.095 3. 展开更多
关键词 图像去雾 局部Transformer 多尺度 金字塔结构 密集连接
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水流作用下大直径墩柱周围局部冲刷实验
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作者 王东 闫圣 李绍武 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期703-709,共7页
针对桥梁、港口水工建筑物以及近岸海洋结构墩柱基础稳定性问题,本文采用物理模型实验方法在较大宽度的造流水槽中开展了较大直径圆柱周围的局部冲刷研究。实验是在清水冲刷条件下进行的,实时观测了圆柱周围控制点的冲刷发展过程,观察... 针对桥梁、港口水工建筑物以及近岸海洋结构墩柱基础稳定性问题,本文采用物理模型实验方法在较大宽度的造流水槽中开展了较大直径圆柱周围的局部冲刷研究。实验是在清水冲刷条件下进行的,实时观测了圆柱周围控制点的冲刷发展过程,观察到冲刷坑发展达到平衡历时最长近10 d。结合实验结果对几个代表性冲刷坑深度预报公式进行了评价,发现Sheppard公式计算结果最接近实验。结果表明:在这种尺度下圆柱周围冲刷最大冲刷深度随摩阻流速的增大而增大,但受水深影响不大。对最大冲刷深度起控制作用的因素是摩阻流速,在冲刷预报公式中采用摩阻流速代替断面平均流速作为影响因素更为合理。 展开更多
关键词 水流 大直径墩柱 清水局部冲刷 大冲刷 模型实验 无粘性沙 冲刷坑深度 预报公式
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