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基于PINet+RESA网络的车道线检测算法 被引量:4
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作者 范英 石磊 +1 位作者 苏伟伟 闫浩 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第4期373-378,共6页
实例点网络(point instance network, PINet)在物体遮挡、光照变化和阴影干扰等场景中检测准确性高,但实时性表现不佳.在保证PINet模型精度的前提下,为提升网络的推理速度,提出一种结合循环特征移位聚合器(recurrent feature-shift aggr... 实例点网络(point instance network, PINet)在物体遮挡、光照变化和阴影干扰等场景中检测准确性高,但实时性表现不佳.在保证PINet模型精度的前提下,为提升网络的推理速度,提出一种结合循环特征移位聚合器(recurrent feature-shift aggregator, RESA)算法的车道线检测模型.通过算力分析,只采用1个瓶颈网络(bottle-neck)作为预测网络(predicting network),目的是为了去除冗余的多尺度操作,以加快模型的推理速度.为了弥补模块剪枝造成的精度下降,引入了RESA模块以捕获图像中跨行、列的空间信息,增强骨干网络提取到的车道线特征.将改进后的模型在Tusimple、CULane、Custom数据集上进行测试.结果表明:改进后的网络模型在物体遮挡、光照变化、阴影干扰等多种复杂场景下表现突出,对车道分割准确率、实时处理速度有大幅改善,检测识别效果优于传统PINet网络算法,除F1指标提升较小外,推理速度在3个数据集下分别提升20.3%、52.9%及13.9%. 展开更多
关键词 车道线检测 深度学习 卷积神经网络 语义分割 pinet CULane数据集
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适用于复杂地形的输电线路视觉图像检测研究
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作者 李欣哲 赵强 +2 位作者 乐天达 章志鸿 周岐跃 《微型电脑应用》 2025年第4期162-165,179,共5页
输电线路巡检是保证电力持续供应的重要工作,其中高效的视觉图像识别技术对于输电线路的定期维护、监视与检查至关重要。在复杂多变的自然环境背景下,从无人机(UAV)航拍图像中自动检测和完整提取电力线是实现线路故障检测的首要关键问... 输电线路巡检是保证电力持续供应的重要工作,其中高效的视觉图像识别技术对于输电线路的定期维护、监视与检查至关重要。在复杂多变的自然环境背景下,从无人机(UAV)航拍图像中自动检测和完整提取电力线是实现线路故障检测的首要关键问题。因此,采用迁移学习方法用于输电线路图像识别,即将图像重新训练点实例网络用于线路检测。该方法通过添加比较器扩展了PINet模型,包括之前的旋转块和之后的后处理块。采用4种数据集训练模型,分别是来自手持相机和无人机自采集图像,以及2个公开数据集山区电力线路(PLDM)和城市场景电力线路(PLDU)。各个数据集上的实验结果证明了所提方法在复杂地形下对输电线路图像识别的可行性。 展开更多
关键词 输电线路 视觉图像 pinet 地形
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面向多模态网络的SONiC网元控制通道容器设计
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作者 凃化清 方徐鑫 +3 位作者 朱俊 邹涛 李传煌 隆克平 《电信科学》 北大核心 2025年第3期128-141,共14页
为解决SONiC(software for open networking in the cloud)交换机操作系统对多模态网络(polymor phic network,PINet)中模态适配及模态管控问题,提出了一个基于P4Runtime的SONiC网元控制通道容器p4runtime-pins,使多模态网元设备可以支... 为解决SONiC(software for open networking in the cloud)交换机操作系统对多模态网络(polymor phic network,PINet)中模态适配及模态管控问题,提出了一个基于P4Runtime的SONiC网元控制通道容器p4runtime-pins,使多模态网元设备可以支持多种网络模态流表的配置。p4runtime-pins容器通过gRPC服务模块实现与控制器的连接,使用邻近网元发现算法实现控制器对链路的发现。设计了网元端口更新算法解决了网元设备在实际应用环境中存在的端口变更问题。同时,针对SONiC网元交换机中硬件转发处理单元存在的流表支持性差异问题,设计了内部流表转存和gRPC网元代理功能,实现了不同网络模态流表的部署。实验结果表明,p4runtime-pins容器资源消耗低,仅占用了1.70%的CPU资源和0.45%的内存资源。同时,部署p4runtime-pins容器的SONiC网元设备能够准确地接收并配置控制器下发的流表规则,流表配置延迟仅为0.027~0.037 s。 展开更多
关键词 多模态网络 白盒交换机 交换机操作系统 网元控制通道
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智能驾驶目标感知检测算法改进研究 被引量:2
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作者 王泽龙 《汽车与新动力》 2024年第5期71-74,共4页
为了优化智能驾驶感知目标检测算法,提高目标检测的准确性和鲁棒性,改进了环境感知系统和优化了传统算法。结果表明:所提出的PINet算法在多传感器数据融合的基础上显著提升了3D目标检测性能,全类平均精度达到56.8%,nuScenes检测分数达到... 为了优化智能驾驶感知目标检测算法,提高目标检测的准确性和鲁棒性,改进了环境感知系统和优化了传统算法。结果表明:所提出的PINet算法在多传感器数据融合的基础上显著提升了3D目标检测性能,全类平均精度达到56.8%,nuScenes检测分数达到69%。由此,证明了该算法在实际行车场景中的有效性和适用性。 展开更多
关键词 智能汽车 驾驶感知 pinet算法
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基于迁移学习方法的架空配电线路无人机精准定位及拍摄技术研究 被引量:4
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作者 周鼎 何涛 +2 位作者 周杰 黄亮 杨国林 《供用电》 北大核心 2024年第10期68-74,83,共8页
使用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)代替传统的徒步巡检配电线路更加符合目前新型电力系统的发展需求。针对传统滤波器和梯度存在不足,以及线路环境嘈杂,因而无法精准检测配电线路的问题,提出了一种基于迁移学习方法的UAV架空配... 使用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)代替传统的徒步巡检配电线路更加符合目前新型电力系统的发展需求。针对传统滤波器和梯度存在不足,以及线路环境嘈杂,因而无法精准检测配电线路的问题,提出了一种基于迁移学习方法的UAV架空配电线路精准定位和拍摄技术。首先介绍了该学习方法及其过程中用图像重新训练成适用于UAV巡检的点实例网络(point instance network,PINet)车道线检测模型。然后通过多次训练PINet车道线检测模型,提出了在其前后分别添加旋转比较器模块和后处理模块的方法,得到了一种新的配电线路检测技术。最后在手持相机拍摄图像、UAV拍摄图像、山地线路数据集、城区线路数据集4个数据集中进行了训练验证,结果表明该方法均达到了合格的准确率、误报率和低漏检率,尤其在城区线路数据集上的效果超越了现有其他方法。 展开更多
关键词 配电网 无人机 迁移学习 线路检测 pinet
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