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坛紫菜R-藻红蛋白的提取纯化及草甘膦检测应用
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作者 黄海钊 赵逸凡 +3 位作者 叶庆琳 李蒙 吴夏泠 张玉苍 《中国食品学报》 北大核心 2026年第1期305-314,共10页
目的:草甘膦是一种常见的除草剂,常残留于水体中,对环境和人体产生危害,开发高效且准确的检测方法,测定水体中的草甘膦含量有重要意义。本研究基于坛紫菜中的R-藻红蛋白设计一种荧光开启型探针,用于水中草甘膦的检测。方法:通过冻融循... 目的:草甘膦是一种常见的除草剂,常残留于水体中,对环境和人体产生危害,开发高效且准确的检测方法,测定水体中的草甘膦含量有重要意义。本研究基于坛紫菜中的R-藻红蛋白设计一种荧光开启型探针,用于水中草甘膦的检测。方法:通过冻融循环和超声破碎提取坛紫菜中的藻红蛋白并进行纯化。肽指纹图谱、吸收光谱和SDS-PAGE测定结果表明,该产物为R-藻红蛋白。本研究方法获得的R-藻红蛋白纯度高达4.96,达到分析纯级。进一步研究发现,提取的R-藻红蛋白对Cu^(2+)离子表现出优异的特异性荧光响应性。基于该特性设计一种基于铜离子猝灭R-藻红蛋白荧光的探针,利用草甘膦与铜离子螯合的特性实现对草甘膦的检测。结果:该探针的荧光信号与草甘膦浓度呈现良好的线性关系,其最低响应值为443.4μg/L,远低于国标《生活饮用水卫生标准》(GB 5749—2022)中草甘膦残留物质量浓度的最大限度(0.7 mg/L)。将该探针用于2种实际水样中草甘膦含量的加样回收检验,检出不同含量的草甘膦。结论:本研究为高纯度R-藻红蛋白提取提供了新思路,为检测水体中草甘膦残留提供了一种新方法,具有一定的科学意义和应用价值。 展开更多
关键词 坛紫菜 r-藻红蛋白 铜离子 草甘膦 加标回收
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基于改进Faster R-CNN的冬枣新鲜度判别
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作者 戴浩天 刘文联 +2 位作者 朱美燕 张玲 朱良 《食品与机械》 北大核心 2026年第1期93-100,共8页
[目的]针对冬枣新鲜度判别需求,提出一种基于深度学习的判别方法,将冬枣分为5个新鲜度阶段,旨在提高判别准确性并减少光线反射影响。[方法]提出了一种结合高效ResNet、注意力机制与Faster R-CNN的冬枣新鲜度判别方法。利用ResNet对图像... [目的]针对冬枣新鲜度判别需求,提出一种基于深度学习的判别方法,将冬枣分为5个新鲜度阶段,旨在提高判别准确性并减少光线反射影响。[方法]提出了一种结合高效ResNet、注意力机制与Faster R-CNN的冬枣新鲜度判别方法。利用ResNet对图像进行卷积处理,提取全局特征图;通过通道注意力模块强化关键特征,结合特征金字塔网络(FPN)提取多尺度信息。Faster R-CNN从中选取候选区域,经过ROI池化后输入全连接层,通过多角度损失函数优化模型性能。通过硬度、电导率、维生素C和多酚含量等理化指标验证模型效果。[结果]改进的Faster R-CNN模型在新鲜度判别上的准确率达到98.60%。[结论]改进的Faster R-CNN模型在小规模样本下的表现优于现有方法。 展开更多
关键词 冬枣 新鲜度判别 Faster r-CNN 注意力机制 特征金字塔 小规模
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改进Faster R-CNN的光伏组件热斑缺陷识别方法
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作者 谭小瑶 雷亮 +2 位作者 杨泛舟 李斌 易灿灿 《红外技术》 北大核心 2026年第1期105-112,共8页
光伏组件热斑缺陷直接导致光伏电站发电效率低下,甚至引发火灾。针对光伏组件热斑缺陷识别精度低的问题,提出了改进Faster R-CNN的光伏组件热斑缺陷识别方法。首先,在Faster R-CNN目标检测模型的基础上,引入ResNet101与EFPN特征金字塔... 光伏组件热斑缺陷直接导致光伏电站发电效率低下,甚至引发火灾。针对光伏组件热斑缺陷识别精度低的问题,提出了改进Faster R-CNN的光伏组件热斑缺陷识别方法。首先,在Faster R-CNN目标检测模型的基础上,引入ResNet101与EFPN特征金字塔融合网络代替VGG16,用于提升模型对小目标缺陷的检测精度;其次,使用全局平均池化代替全连接层,减少Faster R-CNN模型计算的参数量。最后,采用热重启余弦退火策略更新学习率,提升模型在训练过程中的收敛速度。经过实验验证并与其他模型对比,改进Faster R-CNN模型在光伏组件热斑缺陷识别任务中精确率达94.8%。结果表明,改进的Faster R-CNN相较于其他模型如YOLOv5和SSD,对于光伏组件热斑缺陷识别任务有良好的实用性和准确率。 展开更多
关键词 Faster r-CNN 红外目标检测 热斑 光伏组件 故障诊断 ResNet101
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基于RDS-Mask R-CNN的绵羊姿态自动检测方法研究
4
作者 甘霖惠 杜佳磊 +4 位作者 麻晓丽 余有信 朱文博 刘宇 王步钰 《中国农业大学学报》 北大核心 2026年第2期172-182,共11页
绵羊的姿态与其健康及福利密切相关。随着智能化畜牧业需求的增长,自动、准确地检测绵羊姿态尤为尤为重要。本研究提出基于Mask R-CNN基准网络的新型RDS-Mask R-CNN绵羊姿态检测算法,以Res2Net101作为特征提取网络,同时引入可变形卷积(D... 绵羊的姿态与其健康及福利密切相关。随着智能化畜牧业需求的增长,自动、准确地检测绵羊姿态尤为尤为重要。本研究提出基于Mask R-CNN基准网络的新型RDS-Mask R-CNN绵羊姿态检测算法,以Res2Net101作为特征提取网络,同时引入可变形卷积(Deformable convolution network,DCN),以更精准捕捉绵羊在不同位置的姿态特征,并运用软非极大值抑制(Soft non-maximum suppression,Soft NMS)算法实现重叠实例目标的准确分割。结果表明:1)目标检测框架算法对比:与该领域最经典的YOLOv3和Faster R-CNN相比,改进的算法在平均精度均值(Mean average precision,mAP)上分别提升了16.68%和8.64%;2)不同改进策略的算法对比:改进算法相较于基准网络,边界框平均精度均值(Bounding box mean average precision,Bbox mAP)提高6.21%,分割平均精度均值(Segmentation mean average precision,Segm mAP)提高6.61%,分别达到87.34%和81.50%;3)相较于Mask R-CNN,改进模型在识别绵羊站立与躺卧姿态时边界框平均精度(Bounding box average precision,Bbox AP)分别提高了6.84%和5.58%,分割平均精度(Segmentation average precision,Segm AP)分别提高了7.25%和5.17%;4)模型可解释性可视化结果表明RDS-Mask R-CNN能精准捕获绵羊站立和躺卧姿态关键部位深度特征,表明模型自动检测可行且具有可解释性。综上,本研究提出的RDS-Mask R-CNN算法,有效提升了绵羊姿态检测的精准度,为智慧养殖提供了技术支撑。 展开更多
关键词 绵羊姿态识别 RDS-Mask r-CNN 可变形卷积
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基于Mask R-CNN的激光雷达测量数据特征点识别
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作者 幸荔芸 李珊枝 《现代雷达》 北大核心 2026年第1期48-54,共7页
直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取Point... 直接使用激光雷达测量数据中提取出关键信息进行特征点识别,无法直接区分点是否属于相同目标,仅提取局部特征点会导致数据特征识别精度下降的问题,文中提出基于卷积神经网络掩膜(Mask R-CNN)的激光雷达测量数据特征点识别,首先选取PointNet++作为Mask R-CNN的主干网络提取特征向量,并在主干分支旁构建特征金字塔网络提取多尺度特征,通过区域建议网络生成三维候选框,经由ROI Align输入至分类器网络中,展开目标类别预测、候选框位置回归和二值掩模,输出目标分割结果,然后以分割出的目标点云为基础,采用4D Shepard曲面估计目标点云曲率,得到体积积分不变量并将其单位化处理,最后通过K-means算法聚类体积积分不变量,实现激光雷达测量数据特征点识别。实验结果表明,文中方法能够在激光雷达测量数据中有效地分割出目标,简化率为37.68%,数据特征点识别性能和质量较高,AP、AP_(50)和AP_(75)检测结果均保持在90%以上,具有较好的应用效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络掩膜 激光雷达测量数据 特征点识别 体积积分不变量 K-MEANS算法
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一种预焙阳极表面氧化缺陷的Mask R-CNN检测方法
6
作者 刘博超 赵利平 +1 位作者 李国彦 刘立春 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期33-36,41,共5页
为实现预焙阳极表面氧化缺陷的在线检测,采用Mask R-CNN对预焙阳极表面氧化缺陷进行检测。该方法以线扫描法采集到的图像数据作为输入,以ResNet101为网络骨架,经过特征提取网络获取图像中的特征信息,然后在区域推荐网络(RPN)中采用K-me... 为实现预焙阳极表面氧化缺陷的在线检测,采用Mask R-CNN对预焙阳极表面氧化缺陷进行检测。该方法以线扫描法采集到的图像数据作为输入,以ResNet101为网络骨架,经过特征提取网络获取图像中的特征信息,然后在区域推荐网络(RPN)中采用K-means聚类算法生成Anchor进而输出感兴趣区域(ROI),最终通过ROI Align以及预测网络输出类别信息以及边框信息,完成预焙阳极表面氧化缺陷的检测。试验结果表明,该方法能够有效的检测出预焙阳极表面氧化缺陷,并且准确率能达到95%,满足预焙阳极在线检测的标准。 展开更多
关键词 预焙阳极 氧化缺陷 深度学习 Mask r-CNN K-MEANS聚类算法
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R-28 cell-derived extracellular vesicles protect retinal ganglion cells in glaucoma
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作者 Esmahan Durmaz Maryam Esmaeili +3 位作者 Philip Lewis Gloria Cimaglia Aled Clayton Ben Mead 《Neural Regeneration Research》 2026年第5期2073-2080,共8页
Glaucoma is characterized by chronic progressive optic nerve damage and retinal ganglion cell death.Although extensive research has been conducted on neuroprotection for retinal ganglion cells,there is still no treatm... Glaucoma is characterized by chronic progressive optic nerve damage and retinal ganglion cell death.Although extensive research has been conducted on neuroprotection for retinal ganglion cells,there is still no treatment for clinical use.Recent evidence shows that extracellular vesicles isolated from a variety of stem cells are efficacious in retinal ganglion cell neuroprotection.In this study,we tested the novel extracellular vesicle source of the retinal progenitor R-28 cell line in vitro and in vivo.We isolated and characterized extracellular vesicles from R-28 cells and tested their therapeutic efficacy in terms of retinal ganglion cell survival in vitro and in an in vivo glaucoma model,measuring retinal ganglion cell survival and preservation of their axons.Additionally,we tested extracellular vesicles for their neuroprotective capacity in retinal ganglion cells differentiated from human embryonic stem cells.Finally,we investigated miRNA changes in retinal ganglion cells with R-28 extracellular vesicle treatment,and predicted possible pathways that may be modulated.R-28 extracellular vesicles improved retinal ganglion cell survival but failed to preserve axons significantly.Moreover,the results also illustrated the neuroprotection of R-28 extracellular vesicles on human retinal ganglion cells.Finally,we also showed changes in hsa-miRNA-4443,hsa-miRNA-216a-5p,hsa-let-7e-5p,hsa-miRNA-374b-5p,hsa-miRNA-331-3p,and hsa-miRNA-421 expressions,which may have neuroprotective potential on retinal ganglion cell degeneration.This study will pave the way for miRNA and extracellular vesicle-based neuroprotective therapies for glaucoma. 展开更多
关键词 extracellular vesicles GLAUCOMA MIRNA NEUROPROTECTION r-28 cell line retinal ganglion cells
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基于Faster R-CNN的鱼群摄食密度识别
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作者 周磊 程锦翔 +2 位作者 朱尔汉 张新扬 徐何垚 《机械工程师》 2026年第2期119-121,126,共4页
鱼群密度识别是实现精准投喂的关键。针对目前鱼群密度识别精度低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的鱼群密度识别方法。该方法通过K210视觉识别系统采集到不同天气、时间段、水质情况下的鱼群图像,在CNN网络中提取特征图,同时以聚集... 鱼群密度识别是实现精准投喂的关键。针对目前鱼群密度识别精度低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的鱼群密度识别方法。该方法通过K210视觉识别系统采集到不同天气、时间段、水质情况下的鱼群图像,在CNN网络中提取特征图,同时以聚集密度定义鱼群摄食和不需摄食两种行为,利用区域生成网络(RPN)和Faster RCNN建立鱼群摄食密度识别模型。试验结果显示,所提方法判断准确率可达94.6%,精确率达到95.9%,能够较好地应用于精准投喂场景。 展开更多
关键词 图像识别 Faster r-CNN 深度学习 鱼群密度
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基于元学习的改进Meta R-CNN输电线路小样本缺陷检测模型研究
9
作者 陶俊 梁翀 +1 位作者 周伟 喻成琛 《电子设计工程》 2026年第5期51-56,共6页
为了提高对小样本输电线路的检测精度,研究对输电线路缺陷检测进行了分析,提出了一种基于元学习的改进Meta R-CNN模型。研究采用了元学习技术与基于区域的卷积神经网络(Regions with Convolutional Neural Networks,R-CNN)结构相结合的... 为了提高对小样本输电线路的检测精度,研究对输电线路缺陷检测进行了分析,提出了一种基于元学习的改进Meta R-CNN模型。研究采用了元学习技术与基于区域的卷积神经网络(Regions with Convolutional Neural Networks,R-CNN)结构相结合的方法,并利用多尺度特征增强模块进行改进。通过实验分析和计算,改进后的Meta R-CNN算法在检测精度、召回率和F1值方面分别达到了93.08%、91.51%和92.13%。在小部件缺陷检测中的mAP值超过了91%,对各小部件缺陷的混淆实验结果均高于0.9。实际应用中,该模型能够有效识别多种输电线路缺陷类型,提升了缺陷检测的精度和稳定性。 展开更多
关键词 元学习 输电线路 小样本 缺陷检测 Meta r-CNN
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依赖于c-Myc的R-loops结构对胶质瘤细胞增殖、侵袭和迁移的调控作用
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作者 林家汉 陈彩燕 +2 位作者 陈申波 叶富跃 杨堃 《中华神经外科疾病研究杂志》 2026年第2期16-22,共7页
目的探讨转录因子c-Myc的R-loops结构及其对胶质瘤细胞恶性生物学行为的调控作用。方法采用DNA-RNA免疫沉淀PCR(DNA-RNA immunoprecipitation PCR,DRIP-PCR)法检测胶质瘤细胞(U251和U87-MG)中c-Myc的R-loops结构。分别将空载质粒、c-My... 目的探讨转录因子c-Myc的R-loops结构及其对胶质瘤细胞恶性生物学行为的调控作用。方法采用DNA-RNA免疫沉淀PCR(DNA-RNA immunoprecipitation PCR,DRIP-PCR)法检测胶质瘤细胞(U251和U87-MG)中c-Myc的R-loops结构。分别将空载质粒、c-Myc过表达质粒、RNASEH1过表达质粒转染至U251和U87-MG细胞,设立对照组(CTRL组)、核糖核酸内切酶H1(RNASEH1)过表达组(RNASEH1-OE组)、c-Myc过表达组(c-Myc-OE组)及共转染c-Myc与RNASEH1共转染组(c-Myc-OE+RNASEH1-OE组)。采用细胞计数试剂盒-8(CCK-8)、5-乙炔基-2'-脱氧尿苷(EdU)实验检测细胞增殖能力;通过细胞划痕实验和Transwell实验评估细胞迁移和侵袭水平;利用蛋白印迹法(Western blot)检测RNASEH1和c-Myc的蛋白表达水平。结果转录因子c-Myc在胶质瘤细胞中存在R-loops结构(P<0.05)。过表达RNASEH1可清除c-Myc依赖的R-loops结构,从而抑制胶质瘤细胞的增殖、侵袭和迁移(P<0.05)。c-Myc的过表达可提高核糖核酸内切酶H1(RNASEH1)的表达,从而挽救其R-loops结构,促进胶质瘤细胞侵袭和迁移能力的影响(P<0.05)。结论转录因子c-Myc可能通过其R-loops结构促进胶质瘤细胞的增殖、侵袭和迁移等恶性生物学行为。 展开更多
关键词 C-MYC 核糖核酸内切酶H1 R环 胶质瘤 增殖 侵袭 迁移
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改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测 被引量:2
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作者 袁媛 赵鹏举 +1 位作者 孟文俊 王航 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期199-203,共5页
针对输送带在长期运转过程中易出现划伤、撕裂和破裂的损伤问题,提出了一种改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测方法。该检测方法在Faster-R-CNN神经网络的基础上,首选MobileNet网络进行图像轻量化特征提取,然后在RPN模块中引入ancho... 针对输送带在长期运转过程中易出现划伤、撕裂和破裂的损伤问题,提出了一种改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测方法。该检测方法在Faster-R-CNN神经网络的基础上,首选MobileNet网络进行图像轻量化特征提取,然后在RPN模块中引入anchor原始特征与卷积相融合的背景分类,以加强输送带的损伤特征信息;最后构建输送带表面损伤的数据集进行数据试验,并分别采用VGG-19,ResNet-18骨干网络进行试验对比,结果表明改进的Faster-R-CNN的算法,针对输送带划伤、撕裂和破损的损伤状态均能够有效识别。 展开更多
关键词 输送带 损伤检测 Faster-r-CNN MobileNet
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宜机收高淀粉糯高粱恢复系辽粘R-4创制与应用 被引量:1
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作者 王艳秋 朱凯 柯福来 《园艺与种苗》 2025年第3期85-88,共4页
辽粘R-4是以9544天变为母本,7037糯为父本,去雄杂交,经过自交优选形成高淀粉矮秆糯质恢复系辽粘R-4,集聚了中国血缘高粱的优良基因,为配合力高、恢复性强、综合性状好、抗性强、适应性广的优良恢复系。淀粉结构合理,用于食(饲)用具有易... 辽粘R-4是以9544天变为母本,7037糯为父本,去雄杂交,经过自交优选形成高淀粉矮秆糯质恢复系辽粘R-4,集聚了中国血缘高粱的优良基因,为配合力高、恢复性强、综合性状好、抗性强、适应性广的优良恢复系。淀粉结构合理,用于食(饲)用具有易消化、吸水快、适口性好等优点。以辽粘R-4为父本配制的杂交种淀粉含量显著提高,具有正效应,是配制高淀粉高粱的优良恢复系。利用辽粘R-4配制出糯型和粳型的优良杂交种8个,类型丰富,有酿造用和食(饲)用,杂交种表现品质好、产量高、丰产性好、抗逆性强、适应性广等特点,其中辽粘5号、辽糯7号、辽糯13、辽杂48、辽杂52和辽夏粱1号为食(饲)用高粱杂交种,辽杂53和辽杂82为酿造用高粱杂交种,其中辽夏粱1号是我国第1个夏播专用的高粱品种,填补了我国没有夏播专用品种的空白。 展开更多
关键词 宜机收 高淀粉 糯高粱 恢复系 辽粘r-4
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一种改进的Faster R-CNN遥感图像多目标检测模型研究 被引量:2
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作者 苗茹 李祎 +3 位作者 周珂 张俨娜 常然然 孟更 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期292-304,共13页
针对遥感图像背景复杂、目标种类多和尺度差异大所造成的目标漏检和误检问题,提出一种改进Faster R-CNN多目标检测模型。首先,采用Swin Transformer来替代ResNet 50骨干网络,增强模型特征提取能力;其次,添加平衡特征金字塔(BFP)模块融... 针对遥感图像背景复杂、目标种类多和尺度差异大所造成的目标漏检和误检问题,提出一种改进Faster R-CNN多目标检测模型。首先,采用Swin Transformer来替代ResNet 50骨干网络,增强模型特征提取能力;其次,添加平衡特征金字塔(BFP)模块融合浅层和高层语义信息,进一步加强特征融合效果;最后,在分类和回归分支中,添加动态权重机制,促进网络在训练过程中更关注高质量候选框,提高目标定位和分类的精确度。在RSOD数据集上的实验结果表明,所提模型相较于Faster R-CNN模型每秒浮点运算次数(FLOPs)大幅度减少,并且模型的mAP@0.5∶0.95提高了10.7百分点,平均召回率提高10.6百分点。相较于其他主流检测模型,所提模型在降低漏检率的同时,取得了更高的精度,能显著提高复杂背景下遥感图像的检测精度。 展开更多
关键词 遥感图像 多目标检测 Faster r-CNN Swin Transformer模块 平衡特征金字塔 动态权重机制
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R-FPCB生产中的机械与光学工艺
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作者 PALMER Kurt 《印制电路信息》 2026年第2期60-62,共3页
刚挠结合印制电路板(R-FPCB)因混合材料特性,其制造工艺面临严峻挑战。分析材料组合对关键工序的影响,探讨对位补偿、光学成像适应性及激光机械参数优化等方法。研究结果表明,应用直接成像与钻孔的独立补偿、采用皮秒激光减少热影响及... 刚挠结合印制电路板(R-FPCB)因混合材料特性,其制造工艺面临严峻挑战。分析材料组合对关键工序的影响,探讨对位补偿、光学成像适应性及激光机械参数优化等方法。研究结果表明,应用直接成像与钻孔的独立补偿、采用皮秒激光减少热影响及实施高精度控深铣,可有效解决材料涨缩与加工难点,实现复杂刚挠结合PCB的高质量规模化生产。 展开更多
关键词 刚挠结合印制电路板 直接成像 激光切割 对位与补偿 控深铣 工艺工程
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拓扑空间中的弱R-KKM映射—交定理和极大极小不等式 被引量:1
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作者 邓磊 杨明歌 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2007年第1期92-98,共7页
在不具有任何凸性结构的一般拓扑空间中引入弱R-KKM映射,R-凸和R-β-拟凸这些新的概念.将Ky Fan匹配定理推广到一般拓扑空间中,即该文的引理1.2.利用引理1.2,在一般拓扑空间中证明了两个交定理.利用交定理,在一般拓扑空间中证明了一些Ky... 在不具有任何凸性结构的一般拓扑空间中引入弱R-KKM映射,R-凸和R-β-拟凸这些新的概念.将Ky Fan匹配定理推广到一般拓扑空间中,即该文的引理1.2.利用引理1.2,在一般拓扑空间中证明了两个交定理.利用交定理,在一般拓扑空间中证明了一些Ky Fan型极大极小不等式.该文的结果推广和改进了文献中的相关结果. 展开更多
关键词 r-KKM映射 r- r-β-拟凸 广义r-KKM映射
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r-拟半开L-集和r-拟半闭L-集 被引量:1
16
作者 姬春秋 徐振国 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2012年第1期8-11,共4页
在L-fuzzy拓扑空间中引入r-拟半开L-集和r-拟半闭L-集,正则r-拟半开L-集和正则r-拟半闭L-集,同时讨论它们一些性质。
关键词 L-fuzzy空间 r-拟半开L-集 r-拟半闭L-集 正则r-拟半开L-集 正则r-拟半闭L-集
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基于改进Faster R-CNN的焊缝缺陷检测方法 被引量:6
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作者 陈利琼 梅后金 +1 位作者 胡洪宣 赵奎 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2027-2033,共7页
管道内部的焊缝缺陷是导致管道发生泄漏和破裂事故的主要原因,而X射线能够有效地检测到这些缺陷。然而,焊缝缺陷存在种类多、尺寸小和背景复杂等问题,影响检测精度。针对目前基于深度学习的焊缝缺陷检测模型对图像复杂背景和光照变化的... 管道内部的焊缝缺陷是导致管道发生泄漏和破裂事故的主要原因,而X射线能够有效地检测到这些缺陷。然而,焊缝缺陷存在种类多、尺寸小和背景复杂等问题,影响检测精度。针对目前基于深度学习的焊缝缺陷检测模型对图像复杂背景和光照变化的适应性不足、小目标检测效果不佳的问题。在快速区域卷积神经网络(faster region convolutional neural networks,Faster R-CNN)网络的主干网络上添加通道注意力机制和对残差块结构进行修改,并采用ROI Align替换传统Faster R-CNN网络的ROI Pooling的改进模型。实验结果表明:改进后的Faster R-CNN网络模型与原算法相比,平均精度值(mean average precision,mAP)和F_(1)分别比原算法提升了15.82%和16.44%,能够满足焊缝缺陷检测的高精度要求,具有重要的理论意义与良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 X射线图像 Faster r-CNN
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改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测 被引量:7
18
作者 冷岳峰 刘正 +1 位作者 徐宝祎 李志轩 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期75-83,共9页
钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特... 钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特征融合模块与轻量化通道注意力模块,增加模型对精细特征的捕捉能力。改进模型在NEU-DET数据集上的实验结果显示,最终mAP(Mean average precision,记为m_(AP))值为80.2%,比原始模型提高了12.6%,FPS提高了40.9%。该算法能够有效提升钢材表面缺陷的检测精度,为钢材表面缺陷自动检测提供参考。 展开更多
关键词 缺陷检测 特征融合 通道注意力机制 改进Faster r-CNN算法
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基于Faster R-CNN的作物生物密度智能识别方法 被引量:1
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作者 李修华 李倩 +2 位作者 张瀚文 丁璐 王泽平 《生物工程学报》 北大核心 2025年第10期3828-3839,共12页
准确获取大田作物数量和密度不仅是水肥管理按需投入的关键,也是保障作物产量和品质的关键。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航拍可以快速且大面积地获取大田作物的分布图像信息,但是单一类型密集目标的准确识别对于大多数识别算... 准确获取大田作物数量和密度不仅是水肥管理按需投入的关键,也是保障作物产量和品质的关键。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航拍可以快速且大面积地获取大田作物的分布图像信息,但是单一类型密集目标的准确识别对于大多数识别算法来说都是一个巨大的挑战。本研究以香蕉苗为例,通过无人机高空航拍香蕉园的图像,研究密集目标高效识别方法。本研究提出了一种“裁-识-拼”的策略,构建了一个基于改进的Faster R-CNN算法的计数方法。该方法先将包含高密集目标的图像按不同尺寸(模拟不同飞行高度)裁剪成大量图像瓦片,并采用对比度限制自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)算法提高图像质量,构建了包含36000张图像瓦片的香蕉苗数据集;然后采用经过参数优化的Faster R-CNN网络训练香蕉苗识别模型;最后将识别结果进行反拼接,并设计了一种边界去重算法,对最终的计数结果进行校正,以减少图像裁剪引起的香蕉苗重复识别。结果表明,经过参数优化的Faster R-CNN对不同尺寸的香蕉图像数据集的识别精度最高达到了0.99;去重算法可以将针对航拍原始图像的平均计数误差从1.60%降低到0.60%,香蕉苗的平均计数准确率达到99.4%。本研究提出的方法有效解决了高分辨率航拍图像中密集小目标识别难题,为精准农业中的作物密度智能监测提供了高效可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 果园计数 香蕉 Faster r-CNN 深度学习 去重
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基于Faster R-CNN和Mask R-CNN的滑坡自动识别研究 被引量:3
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作者 于宪煜 杨森 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第1期1-4,12,共5页
基于高分一号影像,以三峡库区库首段为例,通过目视解译出160个滑坡样本,按照9∶1比例分为训练样本和验证样本,分别利用Faster R-CNN和Mask R-CNN算法构建滑坡自动识别模型。为进一步对比分析不同样本比例下两种模型的性能,分别采用8∶2... 基于高分一号影像,以三峡库区库首段为例,通过目视解译出160个滑坡样本,按照9∶1比例分为训练样本和验证样本,分别利用Faster R-CNN和Mask R-CNN算法构建滑坡自动识别模型。为进一步对比分析不同样本比例下两种模型的性能,分别采用8∶2、7∶3、6∶4的样本比例进行计算。研究结果表明,Mask R-CNN模型识别结果准确率、召回率和F 1分数等3项指标均优于Faster R-CNN;且经过交叉验证,证明Mask R-CNN模型的性能更为稳定。 展开更多
关键词 深度学习 滑坡识别 Mask r-CNN Faster r-CNN 交叉验证
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