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基于改进Mask RCNN的遥感影像滑坡识别方法研究
1
作者 王建霞 郭玉凤 +1 位作者 杨春金 张晓明 《河北工业科技》 2025年第4期323-332,共10页
为了提升复杂背景下遥感影像的滑坡识别精度,提出了一种基于改进掩码区域卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network,Mask RCNN)的遥感影像滑坡识别方法。首先,在Mask RCNN模型中将主干网络替换为残差网络101(residu... 为了提升复杂背景下遥感影像的滑坡识别精度,提出了一种基于改进掩码区域卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network,Mask RCNN)的遥感影像滑坡识别方法。首先,在Mask RCNN模型中将主干网络替换为残差网络101(residual network101,ResNet101),并引入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)、路径聚合特征金字塔网络(path aggregation feature pyramid network,PAFPN)和级联检测器,构建一个遥感影像滑坡识别模型;然后,基于遥感影像滑坡数据集完成模型训练;最后,将测试影像输入训练后的模型进行检测与分割实验。结果表明:与原Mask RCNN模型相比,改进后模型的Box平均精度从80.2%提升至83.7%,Mask平均精度从79.1%提升至81.1%,预测时间整体变化幅度较小。改进后的Mask RCNN模型具有较高的检测精度和实时处理能力,为滑坡灾害预警提供了重要技术支撑。 展开更多
关键词 计算机图像处理 滑坡识别 Mask rcnn 遥感影像 卷积块注意力模块
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基于RCNN算法的电动车驱动电机故障检测方法
2
作者 赵国迁 赵翰宇 +1 位作者 宁慧燕 刘洋 《黑龙江大学自然科学学报》 2025年第3期296-305,共10页
针对电动车驱动电机的结构特点和常见故障,基于循环卷积神经网络(Recurrent convolutional neural network,RCNN),并且利用深度学习技术,提出了一种优化电动汽车驱动电机故障检测技术。应用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)层... 针对电动车驱动电机的结构特点和常见故障,基于循环卷积神经网络(Recurrent convolutional neural network,RCNN),并且利用深度学习技术,提出了一种优化电动汽车驱动电机故障检测技术。应用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)层来捕获故障检测所必需的时间动态,并应用循环卷积神经网络从分段振动数据中挖掘局部特征。仿真结果表明,在不同的振动数据噪声水平下,利用了RCNN的故障检测策略比传统的故障检测技术表现更精准,此建模方式可以有效优化电动车驱动电机故障检测软件的整体表现。 展开更多
关键词 电动汽车 rcnn 电机 振动 故障诊断
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基于改进Faster RCNN的瓷砖表面缺陷检测算法 被引量：4
3
作者 王建国 孙付仲 +1 位作者 苑子龙 孙殿富 《南京工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期49-55,共7页
瓷砖作为生产生活中的必需品,受各种生产因素影响会产生不同的表面缺陷。目前,该缺陷主要靠人工检测,因此带来检测效率低、劳动强度大等难题。针对瓷砖表面的多种缺陷,提出了一种基于机器视觉的快速卷积神经网络(Faster RCNN)改进算法... 瓷砖作为生产生活中的必需品,受各种生产因素影响会产生不同的表面缺陷。目前,该缺陷主要靠人工检测,因此带来检测效率低、劳动强度大等难题。针对瓷砖表面的多种缺陷,提出了一种基于机器视觉的快速卷积神经网络(Faster RCNN)改进算法。首先,针对训练过程中存在的过拟合问题,对原始数据集进行预处理,扩充数据集容量;其次,在Faster RCNN算法主干特征提取网络中添加卷积块注意力混合模块(CBAMM)机制,对瑕疵缺陷进行自主学习并加强对图像深层特征的提取;最后,为保证瓷砖图像中小瑕疵特征的提取,在获得的Proposal建议框上提出自适应空间特征融合(ASFF)算法。结果表明:改进Faster RCNN算法对各类缺陷检测精度均能达到97.2%以上,相较于原始算法,该模型检测精度提升了3.5%,可以更精确地检测瓷砖瑕疵,有利于提高企业的经济效益。 展开更多
关键词 缺陷检测 机器视觉 Faster rcnn 深度学习 CBAMM ASFF
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基于FPT改进的Mask RCNN算法的道路信息检测研究
4
作者 范博森 左云波 +1 位作者 徐小力 王林枫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期202-209,共8页
针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transforme... 针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transformer思想的FPT代替原有的FPN,对特征进行跨空间跨尺度的融合达到特征增强的效果,提高模型检测精度。在实验中,采用迁移学习思想,对PASCAL-VOC2012数据集进行预训练后得到模型的预训练权重,实验结果表明,该算法相较于原算法在分别采用ResNet50、ResNet101时平均精度分别提高了7.5百分点、10.6百分点,对小目标的检测效果变得更好。 展开更多
关键词 道路信息检测 Mask rcnn算法 特征融合 FPT TRANSFORMER
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基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法
5
作者 李文开 王莉 +1 位作者 牛群峰 王涛 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期51-56,共6页
针对金刚石微粉形状复杂多变、颜色相似度高以及相互粘连导致的分割困难等问题,文中提出基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法。首先,在原有主干网络的基础上重新设计残差结构,引入高效通道注意力机制,在不增加网络参数的情况下增强... 针对金刚石微粉形状复杂多变、颜色相似度高以及相互粘连导致的分割困难等问题,文中提出基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法。首先,在原有主干网络的基础上重新设计残差结构,引入高效通道注意力机制,在不增加网络参数的情况下增强模型的复杂特征提取能力;其次,根据金刚石微粉实际尺寸和形状不规则性优化Anchor box框,增强检测框切合度,进一步提高模型的图像分割精度;最后,采用DIoU-NMS模块改进检测框筛选方式,避免粘连金刚石微粉漏检现象。实验结果表明,在自建的金刚石微粉数据集上,改进后的Mask RCNN算法对金刚石微粉的平均精度均值(mAP)为75.51%,比标准Mask RCNN算法提升了2.86%,分割精度得到显著提升,为精准分割金刚石微粉提供了一种可行性方法。 展开更多
关键词 深度学习 实例分割 金刚石微粉 注意力机制 Mask rcnn DIoU-NMS
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基于改进Mask RCNN的盲道检测算法 被引量：1
6
作者 黄宁霞 朱亮 《长江信息通信》 2025年第1期39-42,共4页
针对现有的盲道检测算法容易受到光照、阴影等影响,导致分割效果差的问题,提出基于改进Mask RCNN的盲道检测算法。为了提高网络的检测能力,本文增加一个滑动窗口来增大感受野的面积。在筛选时采用软非极大值抑制算法代替非极大值抑制算... 针对现有的盲道检测算法容易受到光照、阴影等影响,导致分割效果差的问题,提出基于改进Mask RCNN的盲道检测算法。为了提高网络的检测能力,本文增加一个滑动窗口来增大感受野的面积。在筛选时采用软非极大值抑制算法代替非极大值抑制算法,减少了目标的漏检和误检等问题。最后在深度学习框架中经过多次迭代训练,得到优化的检测模型。复杂场景下的实际测试结果表明,该算法适用于多种场景下的盲道井盖检测,具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 盲道识别 卷积神经网络 Mask rcnn Soft-NMS
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Mask-RCNN在轴承滚动体异常检测中的研究
7
作者 周经宇 葛动元 +1 位作者 姚锡凡 向文江 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期253-257,共5页
为了通过深度学习来更方便且高效的检测轴承滚动体若干参数,从而自动判断出轴承滚动体是否存在异常。提出了使用Mask-RCNN来检测轴承滚动体并提取掩膜,然后通过使用图像处理的方法,计算出滚动体个数和其他若干参数,最后根据检测到的参... 为了通过深度学习来更方便且高效的检测轴承滚动体若干参数,从而自动判断出轴承滚动体是否存在异常。提出了使用Mask-RCNN来检测轴承滚动体并提取掩膜,然后通过使用图像处理的方法,计算出滚动体个数和其他若干参数,最后根据检测到的参数判断滚动体是否存在异常。本次实验设计了简单的背光源加同轴光源组合的形式并结合工业像机采集了50张轴承图像,然后通过对采集到的图像进行图像增强操作,获得了50张旋转、增强对比度和曝光等图像,组成100张图片作为数据集。通过对Mask-RCNN的训练来获得较好的模型参数,并随机对某张验证集的轴承图进行检测就可以得到各轴承滚动体的若干参数信息,从而根据求得的参数来自动判断滚动体是否异常,达到了检测的目的。 展开更多
关键词 Mask-rcnn 轴承 滚动体 图像处理 参数检测 缺失检测
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基于关键词扩展与Prompt-BERT-RCNN模型的医疗问答社区短文本分类
8
作者 臧志栋 汤祖懿 +1 位作者 秦振凯 程结晶 《情报科学》 北大核心 2025年第6期148-155,163,共9页
【目的/意义】在医疗问答社区中实现短文本的自动分类对于提高其服务效率和改善用户体验至关重要。通过构建一个结合关键词扩展技术和深度学习模型的短文本分类方法,以解决短文本分类中的特征稀疏和语义不明确问题。【方法/过程】首先... 【目的/意义】在医疗问答社区中实现短文本的自动分类对于提高其服务效率和改善用户体验至关重要。通过构建一个结合关键词扩展技术和深度学习模型的短文本分类方法,以解决短文本分类中的特征稀疏和语义不明确问题。【方法/过程】首先运用网络爬虫获取医疗问答社区“寻医问药网”的用户问题短文本;然后利用TF-IWF加权关键词重要性,并通过FastText计算关键词相似度来扩展短文本特征;接着将提示学习与深度学习模型融合,构建Prompt-BERT-RCNN模型,实现医疗短文本的有效分类。【结果/结论】实证研究表明,关键词扩展后的分类效果显著高于扩展前,且Prompt-BERT-RCNN模型对扩展后的医疗短文本的分类准确率高达97.92%,并在9个不同医疗类别中均表现优异。【创新/局限】TF-IWF与FastText的短文本扩展方法弥补了Word2vec未考虑关键词稀有度和子词上下文信息方面的缺陷,Prompt-BERT-RCNN模型通过融合Prompt的引导、BERT的深层语义理解以及RCNN的区域感知和特征提取能力进一步提升了短文本的分类准确率;但模型在个别主题的准确率仍有待提升。 展开更多
关键词 医疗问答社区 关键词扩展 短文本分类 BERT-rcnn模型 提示学习
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基于生成式数据增强与Faster-RCNN改进的发动机打刻面缺陷检测
9
作者 谭建辉 张峰 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期280-286,共7页
汽车发动机的打刻面具有承载发动机信息、丢失查找以及防止私自拆改发动机等作用,打刻面的质量将直接决定车辆是否能正常上牌行驶。但是在汽车制造领域,现阶段对打刻面的缺陷检测主要采用人工目视检测的方法,存在漏检的风险。虽然业界... 汽车发动机的打刻面具有承载发动机信息、丢失查找以及防止私自拆改发动机等作用,打刻面的质量将直接决定车辆是否能正常上牌行驶。但是在汽车制造领域,现阶段对打刻面的缺陷检测主要采用人工目视检测的方法,存在漏检的风险。虽然业界已有一些针对表面缺陷检测的研究,但它们无法完全适应发动机打刻面缺陷检测的特点,容易出现错检、漏检情况。为了革新发动机打刻面缺陷检测的方式,提出了一种基于生成式数据增强与Faster-RCNN改进的缺陷检测方法。首先,针对发动机打刻面缺陷样本少的小样本问题,提出了一种基于stable diffusion的打刻面缺陷图片生成方法。该方法通过两个掩膜图分别控制缺陷生成的位置以及恢复图像的字符特征,从而完成打刻面缺陷样本图像的生成,实现数据集的增强。其次,提出了一种同步双向融合特征金字塔网络替换原模型所使用的特征金字塔网络,增强多尺度特征融合能力,解决打刻面缺陷目标尺度范围广的问题。实验结果表明,所提出的方法在检测发动机打刻面缺陷时,均值平均精度(mAP)达到了97.52%,相比原始的Faster-RCNN模型提高了34.73%,可以满足发动机打刻面缺陷的检测需求。 展开更多
关键词 缺陷检测 图像生成 数据增强 Faster-rcnn 多尺度特征融合
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基于改进Faster RCNN的柑橘病虫害检测算法研究 被引量：2
10
作者 黄虹 刘俊 《现代化农业》 2025年第1期53-55,共3页
柑橘是我国南方的主要经济作物,柑橘受地理气候环境等影响难以避免出现周期性的病虫害,造成大面积减产和质量问题,实施精准病虫害检测防治工作显得尤为重要。因此,文章提出了改进Faster RCNN网络模型,在RPN网络中融入FPN特征金字塔网络... 柑橘是我国南方的主要经济作物,柑橘受地理气候环境等影响难以避免出现周期性的病虫害,造成大面积减产和质量问题,实施精准病虫害检测防治工作显得尤为重要。因此,文章提出了改进Faster RCNN网络模型,在RPN网络中融入FPN特征金字塔网络,提高不同尺度的分类预测效率,在全连接分类网络中加入位置敏感特性的vote机制,对位置和分类进行设定提高边框定位的准确率;实验结果设置优mAP检测精度、recall精度、IOU边框损失、目标检测准确度、分类识别等性能方面进行测试,得出改进后的Faster RCNN模型的总体检测性能、柑橘病虫害检测准确率、柑橘病虫害识别准确率的明显提高。 展开更多
关键词 柑橘 病虫害检测 Faster rcnn 数据增强
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基于ERNIE-RCNN模型的电商评论情感分析 被引量：1
11
作者 付帅 《智能计算机与应用》 2025年第4期139-144,共6页
针对中文文本存在文本规范性差、一词多义和与上下文情境关联性大等特点,本研究融合ERNIE动态词向量模型与RCNN深度学习模型,提出了一种基于ERNIE-RCNN模型的电商评论情感分析模型。首先利用ERNIE动态词嵌入模型获得评论文本的动态表征... 针对中文文本存在文本规范性差、一词多义和与上下文情境关联性大等特点,本研究融合ERNIE动态词向量模型与RCNN深度学习模型,提出了一种基于ERNIE-RCNN模型的电商评论情感分析模型。首先利用ERNIE动态词嵌入模型获得评论文本的动态表征,将文本转化为动态词向量,并将向量化后的文本输入RCNN模型中,通过RCNN模型中的RNN结构捕获广泛的上下文信息,更好地获取全局信息,随后使用最大池化获取文本的重要特征,突出文本的重要信息,最后通过Softmax进行分类。在京东电商评论数据集上的实验结果表明,该模型与其他深度学习模型相比表现出更高的准确性,在电商评论领域具有较强的适用性。 展开更多
关键词 情感分析 深度学习 ERNIE rcnn 电商评论
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改进RCNN算法在建筑结构损失识别中的应用研究
12
作者 陈馨怡 李晓林 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2025年第1期59-65,共7页
灾难事件发生后,如何及时准确地评估建筑结构损失情况,成为灾后救援的重要问题之一.传统的人工评估方法存在耗时耗力、准确度低等问题.为了提高建筑结构损失识别的准确度,提出一种基于区域的卷积神经网络,引入候选区域生成网络,构建用... 灾难事件发生后,如何及时准确地评估建筑结构损失情况,成为灾后救援的重要问题之一.传统的人工评估方法存在耗时耗力、准确度低等问题.为了提高建筑结构损失识别的准确度,提出一种基于区域的卷积神经网络,引入候选区域生成网络,构建用于生成网络候选区并对其进行分类和位置回归的模型.结果显示,研究模型在不同类型建筑损失识别中的准确度均高于90%;在模型对比分析中,当迭代次数大于2500时,目标检测深度学习算法(Faster Region-based Convolutional Neural Networks,Faster-RCNN)相比其他4种模型的平均精度更高,且波动幅度更小.本文改进深度学习(Region-based Convolutional Neural Networks,RCNN)算法对建筑损伤识别的效果好,结果具有可信度. 展开更多
关键词 建筑结构 深度学习 损失识别 特征分割 rcnn
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基于Faster RCNN网络的服装领型识别
13
作者 李振兴 张迪明 王荦涵 《计算机与数字工程》 2025年第6期1752-1756,共5页
为解决服装数据分析领域中人工标注服装领型效率低的问题,论文提出了一种基于Faster RCNN网络的服装领型识别方法。该方法以Faster RCNN网络框架为基础,ResNet50为主干特征提取网络,SGD优化器与余弦退火算法相结合来优化网络模型,结合... 为解决服装数据分析领域中人工标注服装领型效率低的问题,论文提出了一种基于Faster RCNN网络的服装领型识别方法。该方法以Faster RCNN网络框架为基础,ResNet50为主干特征提取网络,SGD优化器与余弦退火算法相结合来优化网络模型,结合迁移学习的方法实现了服装领型的分类和定位。实验结果表明,论文提出方法对于服装领型的识别效果要优于一般的训练方法,map高达95.51%,该方法也为解决服装领域中其他小目标物件识别困难问题提供了新的思路以及解决办法。 展开更多
关键词 Faster rcnn ResNet50 余弦退火 领型识别
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基于改进RCNN算法的载波相位卫星导航欺骗信号检测技术
14
作者 施俊龙 《海南热带海洋学院学报》 2025年第5期106-112,共7页
在载波相位卫星导航欺骗信号检测过程中,局域检测方法捕捉欺骗残留信号的最终检测误检率较高。为降低误检率,本研究提出基于改进RCNN(Region-CNN)算法的载波相位卫星导航欺骗信号检测技术。通过估计环境底噪变化状态,计算欺骗信号绝对... 在载波相位卫星导航欺骗信号检测过程中,局域检测方法捕捉欺骗残留信号的最终检测误检率较高。为降低误检率,本研究提出基于改进RCNN(Region-CNN)算法的载波相位卫星导航欺骗信号检测技术。通过估计环境底噪变化状态,计算欺骗信号绝对功率强度。预设绝对环境,利用接收机获取实时信号。分析相位差对真实信号的影响,测算出多普勒频率,完成对欺骗残留信号的精准标定。基于CNN(Convolutional neural networks)网络提取的欺骗信号特征并结合损失函数,构建欺骗信号分类检测模型。利用多点同步验证机制优化输出结果,实现载波相位卫星导航欺骗信号的检测。实验结果表明,改进方法将误检率控制在40%以下,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 改进rcnn算法 卫星导航 欺骗信号 检测技术
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基于Faster-RCNN深度学习算法的图像识别技术研究 被引量：1
15
作者 王世勤 《信息记录材料》 2025年第4期120-122,共3页
为提升图像识别技术准确性,本研究基于区域卷积神经网络(region⁃based convolutional neural network,Faster R⁃CNN)深度学习算法的图像识别方法,采用理论分析与实验验证相结合方法,以公开图像数据集为例,探讨了Faster⁃RCNN的网络结构... 为提升图像识别技术准确性,本研究基于区域卷积神经网络(region⁃based convolutional neural network,Faster R⁃CNN)深度学习算法的图像识别方法,采用理论分析与实验验证相结合方法,以公开图像数据集为例,探讨了Faster⁃RCNN的网络结构、区域建议网络(region proposal network,RPN)的实现、特征提取与分类器的设计,并进行了优化设计。在实验过程中,将优化后的Faster⁃RCNN算法与传统算法进行对比分析,验证其性能改进。结果表明:优化后的Faster⁃RCNN算法在图像识别的检测精度、处理速度、小目标检测能力上均优于对比算法,为复杂场景下的图像识别提供了更高效的解决方案。 展开更多
关键词 区域的卷积神经网络(Faster⁃rcnn)算法 网络结构 模型训练 损失函数
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基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
16
作者 刘裕芸 刘春阳 +2 位作者 周绍鸿 张永城 王德金 《机电工程技术》 2025年第6期70-77,共8页
针对现阶段遥感影像飞机目标检测的数据集规模较小的问题,使用水平翻转和灰度变换的数据增强方式扩充数据集,在一定程度上可以提高飞机目标检测的准确性,并缓解过拟合的现象。为解决Faster-RCNN中VGG16网络层数较浅,特征提取不充分的问... 针对现阶段遥感影像飞机目标检测的数据集规模较小的问题,使用水平翻转和灰度变换的数据增强方式扩充数据集,在一定程度上可以提高飞机目标检测的准确性,并缓解过拟合的现象。为解决Faster-RCNN中VGG16网络层数较浅,特征提取不充分的问题,使用ResNet50作为特征提取网络,可以提炼出更深层次和抽象的目标特征,在网络深度加深、梯度爆发和网络性能提升不明显的情况,ResNet50中的残差结构有利于解决这些问题。为解决ROI Pooling两次量化造成的区域不匹配问题,使用ROI Align双线性内插的方法取消两次量化操作,获得更精确的像素坐标,并将整个特征聚集过程转化为一个连续的操作。最终优化Faster-RCNN在RSOD数据集上飞机目标检测精度达到了98.72%,同时在UCAS-AOD数据集上也具有良好的泛化性能,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 遥感影像 数据增强 飞机目标检测 Faster-rcnn 深度学习
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基于改进Faster RCNN的汽车管件密封圈装配检测研究
17
作者 夏檑 袁海兵 吴俊 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期93-99,共7页
针对目前汽车管件橡胶密封圈采用传统手工安装、目测质检时存在效率低,误检率高等问题,提出一种改进Faster RCNN的汽车管件密封圈装配检测方法。该改进方法将主干特征提取网络替换为ResNet50,在主干网络上加入CSPNet结构,采用深度可分... 针对目前汽车管件橡胶密封圈采用传统手工安装、目测质检时存在效率低,误检率高等问题,提出一种改进Faster RCNN的汽车管件密封圈装配检测方法。该改进方法将主干特征提取网络替换为ResNet50,在主干网络上加入CSPNet结构,采用深度可分离卷积替换原算法中的普通卷积,实现网络结构轻量化,减少模型参数量和计算成本,引入通道洗牌单元和使用Mish激活函数,进一步提升网络精度。实验结果表明,在5500幅图像数据集的基础上,改进Faster RCNN网络模型准确率达到91.45%,满足实际生产需求。 展开更多
关键词 FASTER rcnn 密封圈装配检测 CSPnet结构 深度可分离卷积
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基于轻量化改进ERNIE-RCNN的中文新闻标题分类
18
作者 李莉 张之欣 王小龙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期649-656,共8页
针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经... 针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经网络(recurrent convolutional neural networks,RCNN)的新闻标题分类方法。首先,借助MoE改进ERNIE技术进行文本编码,随后利用注意力RCNN在保留文本词序和特征的基础上进行分类。为提高分类能力,通过计算输入的融合上下文权重对RCNN进行改进。在计算MoE中各个专家权重的过程中,选择Gumbel_Softmax作为新型的门控函数以改进传统的Softmax函数,从而更好地控制平滑程度。根据实验结果,发现相较于传统的分类方法,本文研究提出的分类方法展现出显著优势,极大地减少了参数数量。在此基础上,F_(1)相较于传统模型提升了0.51%。经过消融实验的验证,该分类方法在分类任务上的可行性得到了证实。 展开更多
关键词 混合专家系统 知识增强语义表示模型 注意力机制 循环卷积神经网络 文本分类
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基于视觉技术和RCNN的光伏电站基建施工质量监测方法
19
作者 潘淑田 王建 +2 位作者 臧坤 王永超 李国鹏 《电力设备管理》 2025年第8期218-220,共3页
本文提出基于视觉技术和RCNN的光伏电站基建施工质量监测方法,运用RCNN模型提取监测图像中的关键目标,精确识别关键质量特征。基于ShufleNet V2网络,逐帧读取施工现场的视频信息,对混凝土表面状态进行准确分类,并结合时间戳等信息实现... 本文提出基于视觉技术和RCNN的光伏电站基建施工质量监测方法,运用RCNN模型提取监测图像中的关键目标,精确识别关键质量特征。基于ShufleNet V2网络,逐帧读取施工现场的视频信息,对混凝土表面状态进行准确分类,并结合时间戳等信息实现对施工质量的动态监测和记录。实验表明,应用中可实现对施工现场多视角图像的采集,在保证采集图像具有高清晰度优势基础上,提高质量监测结果的可靠性。 展开更多
关键词 视觉技术 监测方法 施工质量 基建 rcnn
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基于Faster-RCNN的遥感影像滑坡识别
20
作者 王跃宝 郭晓彤 鲁王泽 《电脑与电信》 2025年第3期32-35,共4页
滑坡是我国频发的一种自然灾害,往往具有极大的损毁性与危害性,给人们的生命财产安全和生态环境造成严重威胁。滑坡识别对灾后救援及灾后评估有重要意义。针对传统的滑坡识别方法存在识别效率低、主观性强等问题,提出了一种改进的Faster... 滑坡是我国频发的一种自然灾害,往往具有极大的损毁性与危害性,给人们的生命财产安全和生态环境造成严重威胁。滑坡识别对灾后救援及灾后评估有重要意义。针对传统的滑坡识别方法存在识别效率低、主观性强等问题,提出了一种改进的Faster-RCNN滑坡识别方法。该方法在Faster-RCNN模型的基础上,用特征提取能力更为出色的ResNet-50替换了原有的主干网络VGG-16,并引入了感兴趣区域对齐(ROI Align)策略,以提高模型的候选框定位精度,从而进一步提升模型的整体检测效果。实验结果表明,改进后的Faster-RCNN模型在准确率和召回率方面均有所提高,能够快速且准确地检测复杂背景下的滑坡,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 滑坡识别 深度学习 Faster-rcnn 目标检测
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