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Hot deformation behavior and processing map development of AZ110 alloy with and without addition of La-rich Mish Metal 被引量:4
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作者 Qiyu Liao Yanchao Jiang +4 位作者 Qichi Le Xingrui Chen Chunlong Cheng Ke Hu Dandan Li 《Journal of Materials Science & Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第2期1-15,共15页
In order to compare the workability of AZ110 alloy with and without addition of La-rich Mish Metal(MM), hot compression tests were performed on a Gleeble-3500 D thermo-mechanical simulator at the deformation temperatu... In order to compare the workability of AZ110 alloy with and without addition of La-rich Mish Metal(MM), hot compression tests were performed on a Gleeble-3500 D thermo-mechanical simulator at the deformation temperature range of 473-623 K and strain rate range of 0.001-1 s-1. The flow stress, constitutive relation, DRX kinetic model, processing map and microstructure characterization of the alloys were investigated. The results show that the flow stress is very sensitive to deformation temperature and strain rate, and the peak stress of AZ110 LC(LC = La-rich MM) alloy is higher than that of AZ110 alloy.The hot deformation behavior of the alloys can be accurately predicted by the constitutive relations. The derived constitutive equations show that the calculated activation energy Q and stress exponent n for AZ110 alloy are higher than the calculated values of AZ110 LC alloy. The analysis of DRX kinetic models show that the development of DRX in AZ110 LC alloy is earlier than AZ110 alloy at the same deformation condition. The processing maps show that the workability of AZ110 LC alloy is significantly more excellent than AZ110 alloy and the microstructures are in good agreement with the calculated results.The AZ110 LC alloys can obtain complete DRX microstructure at high strain rate due to its higher stored energy and weak basal texture. 展开更多
关键词 AZ110 magnesium alloy La-rich mish Metal Hot deformation Dynamic recrystallization Constitutive model Processing map
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Effect of Ce-rich mish metals and electromagnetic stirring on microstructure of AZ91D magnesium alloy
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作者 杨宝亮 李子全 +3 位作者 陈可 汪涛 胡孝昀 周衡志 《中国有色金属学会会刊:英文版》 CSCD 2005年第S3期1-6,共6页
The influence of Ce-rich mish metal(MM) and electromagnetic stirring(EMS) on microstructure evolution of AZ91D magnesium alloy was investigated by optical microscopy, scanning electron microscopy(SEM), energy di... The influence of Ce-rich mish metal(MM) and electromagnetic stirring(EMS) on microstructure evolution of AZ91D magnesium alloy was investigated by optical microscopy, scanning electron microscopy(SEM), energy dispersion spectrum(EDS) and X-ray diffraction(XRD). The microstructure of AZ91D and alloying AZ91D is different. Except dominant primary α(Mg) and β-Mg 17Al 12 in AZ91D, a new phase Al 11MM3 is observed in alloyed AZ91D. Increasing Ce-rich MM, primary α grains can be refined, the content and grain size of β obviously decrease, furthermore, its morphology degrades from discontinuous network to separated particles, and Al 11MM3 amount substantially increases and acicular Al 11MM3 aggregates into clusters at grain boundaries. In EMS process, α morphology evolves from rosette to sphere, and then spherical-like with the decrease of isothermal stirring temperature. Moreover, Al 11MM3 mainly distributes inside primary grains and eutecticum in form of short-rod. EMS can alter not only the primary morphology but Al 11MM3. 展开更多
关键词 electromagnetic STIRRING Ce-rich mish METALS AZ91D NON-DENDRITIC MICROSTRUCTURE isothermal STIRRING
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Mortuary Rite Among the Mishing Tribe in aRural Context of Assam
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作者 Arifur Zaman 《Cultural and Religious Studies》 2015年第4期177-184,共8页
Death is one of the urgent crises event in human society that occur during the lifecycle of each individual. It has anintegral relation with religion, especially with rites and rituals, through which the deceased pers... Death is one of the urgent crises event in human society that occur during the lifecycle of each individual. It has anintegral relation with religion, especially with rites and rituals, through which the deceased person is appeased withthe intervention of supernatural. FurtherInore, the death rites, popularly known as funeral rites, which incorporatethe deceased into the world of the dead are more extensively elaborated and assigned the greatest importance.Mourning is integral element related with the death and during the event social life is suspended for all thoseaffected by it and length of the period increases with the closeness of social ties with the deceased. In every society,there are certain customs related to death, as well as disposal of the corpse which reflect the parochial belief systemassociated with the event. In this paper, an attempt has been made to evaluate the customs associated with disposalof the death, integral parochial religious rites and rituals among the Mishings of Upper Assam, India. 展开更多
关键词 mishing death oblation Assamese Hindu Vaishnavism
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基于Mish函数的神经网络算法在电感辨识中的应用
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作者 刘钰 李欣燃 邵慧威 《时代汽车》 2024年第19期7-9,共3页
随着永磁电机运行过程中转速的升高,电机的内部参数会随着磁路饱和逐渐发生改变,其中电感参数对电机的稳态和动态运行性能影响较大。本文基于模型参考自适应的理论基础,提出了加入神经网络算法对d、q轴电感进行辨识的算法,并采用mish函... 随着永磁电机运行过程中转速的升高,电机的内部参数会随着磁路饱和逐渐发生改变,其中电感参数对电机的稳态和动态运行性能影响较大。本文基于模型参考自适应的理论基础,提出了加入神经网络算法对d、q轴电感进行辨识的算法,并采用mish函数作为激活函数应用到神经网络算法中,并将辨识结果应用到电机矢量控制中,仿真结果验证了该激活函数的有效性,在不影响电机系统正常运行的同时,提升了辨识过程中的收敛速度。 展开更多
关键词 参数辨识 神经网络 mish函数 收敛速度
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埃森哲互动全球营销负责人 Mish Fletcher
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《现代广告》 2019年第11期40-40,共1页
围绕咨询公司VS代理公司之间的争论以及对咨询公司制作的创意产品的质疑,不仅已经腻烦,而且是真正地画上了句号。在参加2019戛纳狮子国际创意节时,像埃森哲互动这样的咨询公司已经在创意节中占据了不容忽视的重要地位。此次戛纳狮子国... 围绕咨询公司VS代理公司之间的争论以及对咨询公司制作的创意产品的质疑,不仅已经腻烦,而且是真正地画上了句号。在参加2019戛纳狮子国际创意节时,像埃森哲互动这样的咨询公司已经在创意节中占据了不容忽视的重要地位。此次戛纳狮子国际创意节中有很多讨论围绕着现代营销人员的需求,以及代理模式和产品如何发展才能满足他们需求,即营销人员如何在分散的时代获胜? 展开更多
关键词 全球营销 埃森哲 mish FLETCHER 《纽约时报》
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基于YOLOv5-Lite的农田边界行人检测系统
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作者 林宏宇 邱培涛 +2 位作者 刘小强 张德志 李庆 《农机化研究》 北大核心 2026年第2期225-234,共10页
在农业机械作业场景中,静态障碍物相对容易实现规避,而行人这类动态障碍物的避让却存在较大难度。基于视觉的检测方法具备成本低、时效高的优势,其中YOLO算法在检测速度与实时性方面表现突出,能够在保障精度的同时维持较高的检测速率。... 在农业机械作业场景中,静态障碍物相对容易实现规避,而行人这类动态障碍物的避让却存在较大难度。基于视觉的检测方法具备成本低、时效高的优势,其中YOLO算法在检测速度与实时性方面表现突出,能够在保障精度的同时维持较高的检测速率。为此,选取YOLOv5-Lite作为核心算法,构建农田边界行人检测系统,旨在对农田边缘实现快速识别,保障农机作业安全。系统借助摄像头采集农田区域视频数据,运用区域分割算法界定农田与非农田边界,依托YOLOv5-Lite算法识别入侵者,再通过区域判别与警报算法对行人发出警示,有效防范农作物受损,守护作业安全。数据集源于卡内基梅隆大学开源数据集和自制数据集,原模型精确率95.1%、召回率51.2%,引入Mish激活函数后,精确率提升至96.6%、召回率提升至52.0%。测试结果显示:算法运行平均帧率为8.54 f/s,树莓派CPU温度达54.53℃,在多场景下检测效果良好,具备实际应用价值。 展开更多
关键词 行人检测 YOLOv5-Lite 区域分割 mish激活函数 实时监控 农田边界
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基于机器视觉的生咖啡豆缺陷检测模型研究
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作者 任杰 邵凯青 +3 位作者 胡鑫 张静娜 刘学渊 朱代根 《山东农业科学》 北大核心 2025年第7期152-158,共7页
为了提高分拣过程中生咖啡豆缺陷检测的准确率,本研究提出了一种基于改进YOLOv5s的咖啡豆检测模型。首先,对采集的图像进行迭代和增强,建立了含有不同咖啡豆缺陷的数据集。其次,在模型原有的网络结构中增加小目标检测层,提高算法在密集... 为了提高分拣过程中生咖啡豆缺陷检测的准确率,本研究提出了一种基于改进YOLOv5s的咖啡豆检测模型。首先,对采集的图像进行迭代和增强,建立了含有不同咖啡豆缺陷的数据集。其次,在模型原有的网络结构中增加小目标检测层,提高算法在密集场景下的表现;引入坐标注意力(CA)机制,增强模型的特征表达能力;同时将激活函数替换为Mish函数,使信息能更好地传递至神经网络中,提升模型的精确率和泛化性能。实验结果表明,相较于原始模型,改进模型在精确率和平均精度均值上分别提高了6.8个百分点和1.1个百分点,对不同数量咖啡豆及在光照复杂情况下的平均置信度均能达到0.90以上,均优于原始模型。该改进模型适用于检测未分类的生咖啡豆,可为咖啡豆的机械化分选技术提供理论基础。 展开更多
关键词 生咖啡豆 缺陷检测 机器视觉 深度学习 CA注意力机制 mish函数
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改进UNet++模型的脑肿瘤图像分割算法 被引量:1
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作者 付豪 张振利 陈源 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期398-407,共10页
针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,... 针对计算机辅助脑肿瘤图像边缘分割模糊、分割精度不高的问题,提出了一种改进的嵌套UN-et++脑肿瘤图像分割算法.首先,设计MCAM(Mishcoordinateattentionmodule)模块代替原UNet++的特征提取部分,嵌入坐标注意力机制(coordinateattention,CA)关注不同方向上的位置信息以增强特征提取能力,使用Mish激活函数替换ReLU激活函数防止出现梯度消失,提高脑肿瘤图像分割精度和泛化能力;其次,在特征提取后加入SME(squeezeMishexcitation)模块进行挤压和激励,扩大特征图的感受野以增强对肿瘤特征的学习能力;最后,利用焦点Dice损失函数关注模糊样本的分割,从而改善脑肿瘤图像边缘分割模糊的问题.提出的算法在Figshare数据集上进行仿真实验,实验结果表明,在均值交并比(MIoU)、类别平均像素准确率(MPA)、骰子系数(Dice)和豪斯多夫距离(Hausdorffdistance,HD)评估指标上分别达到83.26%、81.91%、86.45%和18.57mm.与3DUNet、Swin-UNet、DD-UNet、LRAE-UNet和AI-UNet等算法进行对比,证明提出的算法分割效果更优. 展开更多
关键词 脑肿瘤图像分割 UNet++ MCAM CA注意力机制 mish激活函数 SME 焦点Dice损失函数
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基于改进YOLOv5s的车辆检测研究 被引量:1
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作者 刘大鹏 蔡慧 林海峰 《微型电脑应用》 2025年第1期281-285,290,共6页
针对真实道路环境下车辆由于遮挡而导致的检测精度不高、漏检误检的问题,提出一种基于YOLOv5s网络的改进车辆目标检测模型。为了增强车辆的重要特征并抑制一般特征以强化检测网络对车辆目标的提取能力,在Backbone层中加入坐标注意力(CA... 针对真实道路环境下车辆由于遮挡而导致的检测精度不高、漏检误检的问题,提出一种基于YOLOv5s网络的改进车辆目标检测模型。为了增强车辆的重要特征并抑制一般特征以强化检测网络对车辆目标的提取能力,在Backbone层中加入坐标注意力(CA)模块并通过对比试验来探究CA的最佳引入位置。为加快收敛速度和提高车辆识别的准确率,将损失函数改进为相似性交并比损失(SIoU)。为提高模型的非线性表达能力,将激活函数更换成效果更好的Mish函数。实验结果表明,改进后算法的精确率提升了13.4个百分点,召回率提升了5.1个百分点,平均精度提升了2.5个百分点,有效提高了车辆检测精度,改善了漏检误检的情况。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv5s 坐标注意力 SIoU mish
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基于优化YOLOv7⁃Tiny的表情识别算法
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作者 常星花 王建荣 《测试技术学报》 2025年第2期113-120,共8页
表情识别不仅能够提升人机交互体验,推动情感计算的发展,还可以辅助心理健康评估和治疗,提升社会安全和监控效率。为了提高表情识别的检测平均精度,提出了一种基于优化YOLOv7-tiny的表情识别算法。首先,将YOLOv7-tiny中原有的激活函数... 表情识别不仅能够提升人机交互体验,推动情感计算的发展,还可以辅助心理健康评估和治疗,提升社会安全和监控效率。为了提高表情识别的检测平均精度,提出了一种基于优化YOLOv7-tiny的表情识别算法。首先,将YOLOv7-tiny中原有的激活函数替换为Mish函数,提高了模型的优化能力;在YOLOv7-tiny的主干网络上再增加CA注意力机制,提高了对目标感兴趣区域的注意,增加了检测的平均精度;最后,将Neck层的上采样部分替换为轻量级上采样算子CARAFE,提高了特征融合能力。实验结果表明,优化后算法的检测效果有了明显的提升,与原始YOLOv7-tiny相比,模型的mAP@0.5提高了1.6百分点,达到88.6%,mAP@0.5:0.95提高了1.3百分点,达到64%;图片检测速度达到每张图片5.0 ms,而且模型保持了轻量化。 展开更多
关键词 目标检测 表情识别 YOLOv7-tiny 注意力机制 mish函数 CARAFE算子
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改进YOLOv7-Tiny的电力现场作业安全装备实时检测算法
11
作者 王敬启 《自动化技术与应用》 2025年第9期89-94,共6页
针对电力现场作业安全装备检测实时性差且精度低等一系列问题,提出一种改进YOLOv7-Tiny的电力现场作业安全装备检测方法。首先,利用Mish激活函数和全维度动态卷积替换原网络结构中的激活函数和标准卷积,简化算法部分结构,减少计算量和... 针对电力现场作业安全装备检测实时性差且精度低等一系列问题,提出一种改进YOLOv7-Tiny的电力现场作业安全装备检测方法。首先,利用Mish激活函数和全维度动态卷积替换原网络结构中的激活函数和标准卷积,简化算法部分结构,减少计算量和参数量,提升模型的准确度和泛化性;其次,引入加权双向特征金字塔网络结构作为原模型特征融合模块的结构,并提出基于全局注意力机制改进自适应空间特征融合方式,增强模型跨尺度融合,提升融合特征全局感受和检测精度;最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证,实验结果表明,改进算法具有良好的检测效果,较原算法检测平均精度率提升4.6%,且能够较好地检测到漏检目标和叠加目标。 展开更多
关键词 改进YOLOv7-Tiny mish激活函数 全维度动态卷积 全局注意力机制
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改进YOLOv7-tiny的目标检测轻量化模型 被引量:32
12
作者 刘浩翰 樊一鸣 +1 位作者 贺怀清 惠康华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期166-175,共10页
当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语... 当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语义信息,进一步提升检测精度;引入GSConv(鬼影混洗卷积)模块改进网络的Neck层,在降低参数量和计算量前提下,提升检测效果;采用Mish激活函数,增加非线性表达,提高模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的模型与原模型相比,精度提高了3.3%,参数量和计算量分别下降了4.8%和13.7%,模型规模降低了8.7%。改进后的YOLOv7-tiny在保持较高的精度下,降低了模型的参数量和计算量,进一步提升了检测效果,为在边缘终端设备部署提供了可行性。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv7-tiny ShuffleNet v1 轻量化 mish激活函数 GSConv模块
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改进YOLOX的药品泡罩铝箔表面缺陷检测方法 被引量:9
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作者 胡海涛 杜昊晨 +2 位作者 王素琴 石敏 朱登明 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期803-814,共12页
药品泡罩包装中铝箔表面包含各种字体和图案信息,而且铝箔表面凹凸不平,拍摄中会出现明暗分布不均的情况,可导致缺陷特征和铝箔表面特征相似度较高。针对YOLOX模型无法更加准确区分缺陷特征和铝箔表面特征的问题,提出一种改进YOLOX模型... 药品泡罩包装中铝箔表面包含各种字体和图案信息,而且铝箔表面凹凸不平,拍摄中会出现明暗分布不均的情况,可导致缺陷特征和铝箔表面特征相似度较高。针对YOLOX模型无法更加准确区分缺陷特征和铝箔表面特征的问题,提出一种改进YOLOX模型的表面缺陷检测方法。首先,为了使输入到Prediction网络的信息更具全局性,需要对Neck网络中特征图的全局特征进行分析,于是将Neck网络的CSP模块替换成transformer encoder模块。同时YOLOX模型具有较深的深度,为了有效地提高分类精度,使用Mish激活函数替换Swish激活函数。然后针对缺陷特征和铝箔表面特征相似导致缺陷区域和背景区域分类困难的问题,在损失函数中引入focal loss。实验结果表明,改进的模型对铝箔表面缺陷检测的mAP为90.17%,比原始的YOLOX模型提高了4.95%,并且改进的模型能够降低和铝箔表面特征相似度较高的缺陷误检和漏检的概率。 展开更多
关键词 铝箔表面 缺陷检测 YOLOX transformer编码器 mish focal损失函数
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基于改进PP-YOLO和Deep-SORT的多无人机实时跟踪算法 被引量:12
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作者 马峻 姚震 +1 位作者 徐翠锋 陈寿宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期2885-2892,共8页
无人机(UAV)目标尺寸较小,多架无人机之间特征也不明显,且鸟类和飞虫的干扰给无人机目标的准确检测和稳定跟踪带来了巨大挑战。针对传统目标检测算法对小目标无人机检测性能差、跟踪不稳定的问题,提出一种基于改进PP-YOLO和Deep-SORT的... 无人机(UAV)目标尺寸较小,多架无人机之间特征也不明显,且鸟类和飞虫的干扰给无人机目标的准确检测和稳定跟踪带来了巨大挑战。针对传统目标检测算法对小目标无人机检测性能差、跟踪不稳定的问题,提出一种基于改进PP-YOLO和Deep-SORT的多无人机实时跟踪算法。首先,将压缩-激励模块融入PP-YOLO检测算法中,以实现对无人机目标的特征提取和检测;其次,在ResNet50-vd结构中引入Mish激活函数,以解决反向传播过程中的梯度消失问题,并进一步提升检测精度;然后,采用Deep-SORT算法来实时跟踪无人机目标,并将提取外观特征的主干网络更换为ResNet50,从而改善原有网络对微小外观感知能力弱的状况;最后,引入损失函数Margin Loss,既提高了类别可分性,又加强了类内紧度和类间差异。实验结果表明,所提算法的检测平均精度均值(mAP)相比原始PPYOLO算法提升了2.27个百分点,跟踪准确性相对于原始Deep-SORT算法提升了4.5个百分点。所提算法的跟踪准确性可达91.6%,能够实时跟踪600 m以内多架无人机目标,有效解决了跟踪过程中的“丢帧”问题。 展开更多
关键词 无人机检测 实时跟踪 压缩-激励模块 mish激活函数 Margin Loss
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改进YOLOv3的轮毂焊缝缺陷检测 被引量:35
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作者 王宸 张秀峰 +2 位作者 刘超 张伟 唐禹 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1942-1954,共13页
为了实现轮毂焊缝缺陷的智能化检测,本文对深度学习目标检测算法(You Only Look Once version3,YOLOv3)进行改进,得到YOLOv3-MC算法用于轮毂焊缝缺陷的检测。首先,使用工业相机采集轮毂焊缝图像,然后标注图像制作数据集,并且通过数据增... 为了实现轮毂焊缝缺陷的智能化检测,本文对深度学习目标检测算法(You Only Look Once version3,YOLOv3)进行改进,得到YOLOv3-MC算法用于轮毂焊缝缺陷的检测。首先,使用工业相机采集轮毂焊缝图像,然后标注图像制作数据集,并且通过数据增强方法扩充数据集。接着,为了提高算法检测精度,使用Mish激活函数替换YOLOv3主干网络中的激活函数。修改算法的损失函数,使用完备交并比(Complete Intersection over Union,CIoU)的计算方法提升算法检测的定位精度。最后使用训练集训练算法模型,再使用验证集和测试集图像数据进行检测试验,结果表明,YOLOv3-MC的最优模型在验证集上的平均准确率(Mean Average Precision,mAP)达到了98.94%,F1得分值为0.99,平均交并比(Average Intersection over Union,AvgIoU)为80.92%,检测速度为76.59帧/秒,模型大小234MB。该模型在测试集上的检测正确率达到了99.29%。相较于传统机器视觉检测方法,该方法提高了检测精度,满足轮毂生产企业的焊缝实时在线检测需求。 展开更多
关键词 焊缝缺陷检测 YOLOv3-MC mish激活函数 损失函数
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基于改进YOLOv3模型的软包装食品自动识别方法 被引量:5
16
作者 张志凯 韩红章 +1 位作者 赵雪芊 李忠 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2023年第5期95-100,共6页
目的:解决现有包装食品自动识别方法存在的识别精度差、效率低等问题。方法:基于软包装食品自动识别系统,提出一种改进的YOLOv3模型用于软包装食品的自动识别。将Kmeans++算法引入模型中解决小目标不敏感问题,将Mish激活函数引入模型中... 目的:解决现有包装食品自动识别方法存在的识别精度差、效率低等问题。方法:基于软包装食品自动识别系统,提出一种改进的YOLOv3模型用于软包装食品的自动识别。将Kmeans++算法引入模型中解决小目标不敏感问题,将Mish激活函数引入模型中提高识别的准确性,将注意力机制Senet引入模型中提高特征提取能力。通过试验分析了该识别模型的性能,验证了模型的优越性。结果:与常规识别方法相比,所提方法能更准确、高效地实现软包装食品的自动识别,识别准确率为95.40%,识别效率为23.80帧/s,满足包装食品识别的需要。结论:通过对现有食品识别模型的优化,可以有效提高识别模型的性能。 展开更多
关键词 软包装食品 自动识别 YOLOv3模型 Kmeans++算法 mish激活函数 注意力机制Senet
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基于改进教师学生网络的隧道火灾检测 被引量:2
17
作者 宋焕生 文雅 +3 位作者 孙士杰 宋翔宇 张朝阳 李旭 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期978-987,共10页
隧道空间狭小,封闭性高,当发生火灾时,火势会迅速蔓延,导致救援难度增大,严重危害人们的生命财产安全。现有隧道火灾检测方法精度低且数据集匮乏,针对上述问题,提出一种基于改进教师学生网络的隧道火灾检测方法。首先,通过无监督学习对... 隧道空间狭小,封闭性高,当发生火灾时,火势会迅速蔓延,导致救援难度增大,严重危害人们的生命财产安全。现有隧道火灾检测方法精度低且数据集匮乏,针对上述问题,提出一种基于改进教师学生网络的隧道火灾检测方法。首先,通过无监督学习对没有火灾的样本进行训练从而检测火灾,可以弥补隧道火灾数据集匮乏的问题,同时采用相同结构的学生网络和教师网络组成整体网络结构,在用于知识蒸馏的残差块中加入注意力机制以减少重要信息损失,过滤无关信息,其次用Mish激活函数代替Relu激活函数以提高网络性能,最后引入SPD-Conv模块代替跨步卷积层和池化层以提高较小火灾区域的检测精度。实验结果表明:改进的教师学生网络在自制隧道火灾数据集的像素级AUC-ROC和图像级AUC-ROC分别达到0.93和0.82,与现有隧道火灾检测算法相比,该模型检测精度均高于其他模型,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 隧道火灾检测 教师学生网络 无监督学习 注意力机制 mish激活函数 SPD-Conv
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多模态数据融合的加工作业动态手势识别方法 被引量:3
18
作者 张富强 曾夏 +1 位作者 白筠妍 丁凯 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期30-36,共7页
为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像... 为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像两种模态数据进行特征提取;其次,将两种模态数据识别结果在决策层按最大值规则进行融合,同时,将原模型使用的Relu激活函数替换为Mish激活函数优化梯度特性;最后,通过3组对比实验得到6种动态手势的平均识别准确率为96.8%。结果表明:所提方法实现了加工作业中动态手势识别的高准确率和高鲁棒性的目标,对人机交互技术在实际生产场景中的应用起到推动作用。 展开更多
关键词 多模态数据融合 加工作业 动态手势识别 C3D mish激活函数 人机交互
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基于改进YOLOv3模型的车辆前方路面坑洼检测 被引量:9
19
作者 胡均平 黄强 +2 位作者 张洪伟 向思平 宋菲菲 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第12期130-133,138,共5页
首先,对道路坑洼图片进行预处理以获得坑洼数据集Pothole-set;其次,将YOLOv3的激活函数修改为Mish激活函数,以提高模型准确性和泛化能力;接着,将YOLOv3的3个输出尺度进行融合以减小复杂度;然后,使用K-Means方法对坑洼数据集边界框尺寸... 首先,对道路坑洼图片进行预处理以获得坑洼数据集Pothole-set;其次,将YOLOv3的激活函数修改为Mish激活函数,以提高模型准确性和泛化能力;接着,将YOLOv3的3个输出尺度进行融合以减小复杂度;然后,使用K-Means方法对坑洼数据集边界框尺寸进行聚类,同时,对坑洼数据集进行网格划分,获得最终的输出特征图;最后,将余弦退火、Mixup、标签平滑技术应用于训练过程中以提高检测精度,获得最终的坑洼检测模型YOLOv3-Pt。实验结果表明:相比于YOLOv3,YOLOv3-Pt在复杂环境下对坑洼的检测精度提升了13.99%,能够满足坑洼检测精度的需要。 展开更多
关键词 坑洼检测 mish激活函数 K-MEANS聚类 余弦退火 Mixup方法 YOLOv3-Pt模型
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