基于改进RPN深度网络的端到端的监控场景行人检测研究 被引量：5

1

作者 杨东明 徐士彪 +3 位作者 孟维亮 葛水英 杨真 张晓鹏 《中国体视学与图像分析》 2017年第2期209-215,共7页

监控场景下的行人检测相比其他场景,具有人流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景,本文提出基于RPN深度网络的端到端检测方案。一方面改进了RPN深度网络,结合自行设计的深度卷积网络,获得了针对行人检测的深度网络。另一方面通过引入头... 监控场景下的行人检测相比其他场景,具有人流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景,本文提出基于RPN深度网络的端到端检测方案。一方面改进了RPN深度网络,结合自行设计的深度卷积网络,获得了针对行人检测的深度网络。另一方面通过引入头肩模型进一步提高了针对该场景行人检测的检测性能,同时提升了检测实时性,最终实现了端到端检测。实验表明,本文方法有效提升了监控场景行人检测的检测性能和实时性,降低了检测漏检率。 展开更多

关键词 监控 行人检测 深度学习 rpn网络

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应用卷积神经网络与RPN的交通标志识别 被引量：13

2

作者 谭台哲 卢剑彪 +2 位作者 温捷文 李楚宏 凌伟林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第21期251-256,264,共7页

在智能交通系统中要求交通标志识别具有良好的鲁棒性、实时性,并且实际交通环境中可能因路标模糊、光照强弱、尺度大小、复杂背景等因素的问题,导致交通标志识别准确率很低。针对上述问题,提出了利用深度学习方法设计卷积神经网络,并通... 在智能交通系统中要求交通标志识别具有良好的鲁棒性、实时性,并且实际交通环境中可能因路标模糊、光照强弱、尺度大小、复杂背景等因素的问题,导致交通标志识别准确率很低。针对上述问题,提出了利用深度学习方法设计卷积神经网络,并通过卷积和池采样的多层处理,结合目标检测方法中的RPN网络结构,以提取图像的候选区域,从而对候选区域进行特征提取,最后利用全连接网络实现对特征图进行回归处理,获取检测目标的位置及识别。实验结果表明,该方法能有效地提高检测精度和计算效率,降低错误率,对于光照、旋转等不良因素下交通标志检测具有较好的稳定性和准确性,有效地提高了交通标志识别效率,具有良好的泛化能力和适应性,且满足一定的实时性的要求。 展开更多

关键词 交通标志检测 实时 区域生成网络(rpn) 智能交通

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结合RPN网络与SSD算法的遥感影像目标检测算法 被引量：13

3

作者 成喆 吕京国 +1 位作者 白颖奇 曹逸飞 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期75-82,99,共9页

利用传统方法对遥感影像的目标检测,过程复杂并且耗时。随着深度学习的发展,用深度学习的方法进行目标检测,为遥感影像的检测开辟了新的思路。当前目标检测的方法主要包括以Faster R-CNN为代表的两阶段检测算法和以SSD为代表的单阶段算... 利用传统方法对遥感影像的目标检测,过程复杂并且耗时。随着深度学习的发展,用深度学习的方法进行目标检测,为遥感影像的检测开辟了新的思路。当前目标检测的方法主要包括以Faster R-CNN为代表的两阶段检测算法和以SSD为代表的单阶段算法,两阶段算法精度高速度慢,单阶段算法速度快精度低。针对两种算法的优势,该文将Faster R-CNN中的RPN与SSD算法相结合,融合单阶段和两阶段算法的优势,在提高精度的情况下保证速度,并加入特征金字塔结构,利用多个卷积层融合低层特征和高层特征的信息,提高预测效果。在NWPUVHR-10高分辨率数据集上进行训练和测试,对结果进行算法评估。同时选用测试集将该文算法与Faster R-CNN和SSD算法进行对比,实验表明该文算法提高了对小目标物体的检测精度,获得了更优的性能。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 rpn网络 SSD算法 遥感影像

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孪生导向锚框RPN网络实时目标跟踪 被引量：12

4

作者 尚欣茹 温尧乐 +1 位作者 奚雪峰 胡伏原 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期415-424,共10页

目的区域推荐网络(region proposal network,RPN)与孪生网络(Siamese)相结合进行视频目标跟踪,显示了较高的准确性。然而,孪生RPN网络(Siamese region proposal network,Siam RPN)目标跟踪器依赖于密集的锚框策略,会产生大量冗余的锚框... 目的区域推荐网络(region proposal network,RPN)与孪生网络(Siamese)相结合进行视频目标跟踪,显示了较高的准确性。然而,孪生RPN网络(Siamese region proposal network,Siam RPN)目标跟踪器依赖于密集的锚框策略,会产生大量冗余的锚框并影响跟踪的精度和速度。为了解决该问题,本文提出了孪生导向锚框RPN网络(Siamese-guided anchor RPN,Siamese GA-RPN)。方法Siamese GA-RPN的主要思想是利用语义特征来指导锚框生成。其中导向锚框网络包括位置预测模块和形状预测模块,这两个模块分别利用孪生网络中CNN(convolutional neural network)产生的语义特征预测锚框的位置和长宽尺寸,减少了冗余锚框的产生。然后,进一步设计了特征自适应模块,利用每个锚框的形状信息,通过可变卷积层来修正跟踪目标的原始特征图,降低目标特征与锚框信息的不一致性,提高了目标跟踪的准确性。结果在3个具有挑战性的视频跟踪基准数据集VOT(video object tracking)2015、VOT2016和VOT2017上进行了跟踪实验,测试了算法在目标快速移动、遮挡和光照等复杂场景下的跟踪性能,并与多种优秀算法在准确性和鲁棒性两个评价指标上进行定量比较。在VOT2015数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了1.72%,鲁棒性提高了5.17%;在VOT2016数据集上,本文算法与孪生RPN网络相比,准确性提高了3.6%,鲁棒性提高了6.6%;在VOT2017数据集上进行实时实验,本文算法表现出了较好的实时跟踪效果。结论通过孪生导向锚框RPN网络提高了锚框生成的有效性,确保了特征与锚框的一致性,实现了对目标的精确定位,较好地解决了锚框尺寸对目标跟踪精度的影响。在目标尺度发生变化、遮挡、光照条件变化和目标快速运动等复杂场景下仍然表现出了较强的鲁棒性和适应性。 展开更多

关键词 目标跟踪 孪生网络 rpn网络 导向锚框 特征适应

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一种用于单目标跟踪的锚框掩码孪生RPN模型 被引量：3

5

作者 李明杰 冯有前 +2 位作者 尹忠海 周诚 董方昊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期216-221,共6页

针对孪生区域候选网络(RPN)易受干扰且目标丢失后无法跟踪的问题,引入锚框掩码网络机制,设计一种新型孪生RPN模型。设置多尺度模板图片,并将其与目标图片进行卷积操作,实现全图检测以避免目标丢失。通过对前三帧图片的IOU热度图进行学习... 针对孪生区域候选网络(RPN)易受干扰且目标丢失后无法跟踪的问题,引入锚框掩码网络机制,设计一种新型孪生RPN模型。设置多尺度模板图片,并将其与目标图片进行卷积操作,实现全图检测以避免目标丢失。通过对前三帧图片的IOU热度图进行学习,预测连续帧目标锚框掩码,简化计算并排除其他目标干扰。在VOT2016和OTB100数据集中的实验结果显示,该模型对VOT2016数据集检测帧率达到24.6 frame/s,预期平均覆盖率为0.344 5,对OTB100数据集的检测准确率和成功率分别为0.862和0.642。基于摄像头采集数据的目标丢失及干扰测试表明,该模型具有良好的抗干扰性与实时性。 展开更多

关键词 孪生区域候选网络 锚框掩码 锚框掩码网络 多尺度变换 目标跟踪

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基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法 被引量：34

6

作者 曹磊 王强 +1 位作者 史润佳 蒋忠进 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期87-91,共5页

针对传统Faster-RCNN方法中候选区域生成网络(RPN)模块在进行目标检测时对目标特征提取不够充分的问题,提出一种基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法.首先基于VGG-16网络提取出图片的多层特征,然后利用卷积核对最深的... 针对传统Faster-RCNN方法中候选区域生成网络(RPN)模块在进行目标检测时对目标特征提取不够充分的问题,提出一种基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法.首先基于VGG-16网络提取出图片的多层特征,然后利用卷积核对最深的3个特征层作进一步的特征提取和正则化处理,最后对处理后的3个特征层进行信息融合.利用MSTAR数据集中车辆目标SAR图像和自然背景SAR图像,通过图像分割和贴图的方式制作了SAR场景数据集,对所改进网络进行训练和测试.实验结果表明,在SAR图像车辆目标检测中,与传统RPN相比,改进RPN收敛速度更快,不仅将检测结果的查准率从97.7%提高到了99.7%,虚警率明显降低,而且泛化性能更强,针对训练范围以外的目标,能将查准率由98.0%提高到99.0%. 展开更多

关键词 SAR图像 车辆目标检测 卷积神经网络 Faster-RCNN 候选区域生成网络

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基于RPN网络和改进LBP特征的充电口检测算法 被引量：2

7

作者 任朝东 张得礼 《计算机与现代化》 2021年第8期64-69,99,126,共8页

随着电动汽车在全球范围内的大规模推广,电动汽车自动化充电问题越来越受到人们的关注。自动化充电过程中最关键的步骤就是检测和识别充电插口,并完成充电插口与充电枪的对接和插拔。本文提出一种基于Faster-RCNN的充电插口检测识别算... 随着电动汽车在全球范围内的大规模推广,电动汽车自动化充电问题越来越受到人们的关注。自动化充电过程中最关键的步骤就是检测和识别充电插口,并完成充电插口与充电枪的对接和插拔。本文提出一种基于Faster-RCNN的充电插口检测识别算法。结合显著化图像对其中的RPN网络部分进行改进,将图像中的充电口区域显著化,用处理后的特征图像作为RPN网络的输入;设计一种多尺度MB-LBP特征与神经网络联合进行候选区域分类。基于Pytorch框架在自建的数据集上进行训练和测试,实验结果表明,本文所提出的算法能够满足工作场景需求,并且能够较好地应对光照条件变化以及尺度变化。 展开更多

关键词 rpn网络 LBP特征 神经网络 机器视觉 目标检测

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基于增强RPN的孪生网络目标跟踪算法 被引量：2

8

作者 张长弓 杨海涛 +2 位作者 冯博迪 王晋宇 李高源 《电讯技术》 北大核心 2022年第10期1391-1398,共8页

目前孪生网络跟踪器已经具有比较良好的表现,但是对于卷积神经网络所提取的特征仍没有较好地利用其特点,同时孪生网络通过相似性学习进行跟踪的特性使跟踪器的准确性和鲁棒性存在不足。提出了一种金字塔式特征融合的方法,根据骨干网络... 目前孪生网络跟踪器已经具有比较良好的表现,但是对于卷积神经网络所提取的特征仍没有较好地利用其特点,同时孪生网络通过相似性学习进行跟踪的特性使跟踪器的准确性和鲁棒性存在不足。提出了一种金字塔式特征融合的方法,根据骨干网络特征提取层不同深度具有不同侧重的特点提高网络对目标的表征能力,然后使用注意力机制对区域推荐网络(Region Proposal Network,RPN)进行增强,最终实现更精准更鲁棒的跟踪。在OTB100数据集的实验中,新提出的SiamERPN(Siamese Enhanced RPN)算法分别得到了0.668的成功率和0.876的精度,测试结果好于基线算法和其他对比算法。 展开更多

关键词 单目标跟踪 孪生网络 区域推荐网络(rpn) 注意力机制 特征融合

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基于RPN-BN的平台-隔水管系统遇内波风险分析 被引量：1

9

作者 高美 陈国明 +1 位作者 刘康 胡东旭 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期25-30,共6页

为保障内孤立波作用下的深水半潜式钻井平台-隔水管系统的安全,同时解决海洋平台系统设备失效数据的缺失问题,提出1种风险优先系数(RPN)与贝叶斯(BN)结合的定量风险分析方法。首先,基于故障树和安全屏障方法,建立平台-隔水管系统Bow-ti... 为保障内孤立波作用下的深水半潜式钻井平台-隔水管系统的安全,同时解决海洋平台系统设备失效数据的缺失问题,提出1种风险优先系数(RPN)与贝叶斯(BN)结合的定量风险分析方法。首先,基于故障树和安全屏障方法,建立平台-隔水管系统Bow-tie模型和贝叶斯风险演化模型;其次,根据贝叶斯推断和风险优先系数中的事故发生频度估计,得到平台-隔水管系统失效事故的发生概率;最后,通过贝叶斯网络的逆向推理能力辨识内孤立波作用下引起平台-隔水管系统失效的主要风险节点,实现对平台-隔水管系统失效事故的定量风险分析。结果表明:RPN-BN法可应用于平台-隔水管系统遇内波的定量风险分析;加强对平台漂移量的控制,提高动力定位系统控制设备的可靠性可有效抵御内波对系统造成的影响。 展开更多

关键词 风险优先系数(rpn) Bow-tie模型 隔水管 平台-隔水管系统 贝叶斯网络

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基于改进Faster-RCNN的起重机钢丝绳表面缺陷识别方法 被引量：2

10

作者 苏立鹏 娄益凡 +3 位作者 杨吴奔 高建貌 王雪迎 易灿灿 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1341-1349,共9页

针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识... 针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识别的性能。首先,采用了多尺度策略提高输入图像的分辨率,从而更好地检测不同大小的缺陷;其次,在网络中引入了可变形卷积,以增强其捕捉传统卷积技术难以检测的钢丝绳缺陷复杂形状特征的能力;采用了路径增强技术融合低维和高维特征,有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题,极大提升了模型在各层之间保持关键信息的能力;最后,采用了广义交并比(GIOU)损失函数替代传统的交并比(IOU)损失函数,显著提高了边界框预测的准确性,验证了改进后的Faster-RCNN算法在起重机钢丝绳损伤检测的性能提升方面较为显著。研究结果表明:改进版Faster-RCNN模型相比原算法在精度上有了显著提高,准确率从81.8%提升至90.2%,召回率从83.8%提高至94.2%,最终平均精度达到0.934,提升了9.6%。与传统检测算法如SSD和原版YOLOv5相比,该方法的准确率分别提高了17.6%和11.0%,证明了其在钢丝绳损伤图像识别中的有效性。 展开更多

关键词 起重机械 损伤检测 改进的快速区域卷积神经网络 多尺度和自定义锚框策略 广义交并比损失函数 可变形卷积 路径增强特征金字塔 区域提议网络 消融实验

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深度学习的多尺度多人目标检测方法研究 被引量：11

11

作者 刘云 钱美伊 +1 位作者 李辉 王传旭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期172-179,共8页

深度学习具有自主学习目标特征、识别率高、鲁棒性强等优点,当前基于深度学习的人体目标检测方法不能有效地适应目标的尺度变化。针对上述问题,提出多尺度多人的目标检测方法,将FPN特征金字塔分别与Faster R-CNN网络的两个阶段结合,同时... 深度学习具有自主学习目标特征、识别率高、鲁棒性强等优点,当前基于深度学习的人体目标检测方法不能有效地适应目标的尺度变化。针对上述问题,提出多尺度多人的目标检测方法,将FPN特征金字塔分别与Faster R-CNN网络的两个阶段结合,同时,平衡RPN阶段产生的正负锚点的数量比例,并采用了更适合的锚点纵横比,对原始网络进行了一系列的优化。在标准数据集PETS 2009、Caltech和INRIA上的实验结果表明,提出的检测方法性能优于主流深度学习目标检测算法。 展开更多

关键词 深度学习 多尺度多人目标检测 Faster R-CNN网络 FPN网络 rpn网络 锚点

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基于深度学习利用特征图加权融合的目标检测方法 被引量：10

12

作者 张世辉 王红蕾 +4 位作者 陈宇翔 刘新焕 张健 何欢 任卫东 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期1344-1351,共8页

为了提高目标检测的准确性,提出了一种基于深度学习利用特征图加权融合实现目标检测的方法。首先,提出将卷积神经网络中的浅层特征图采样后与最深层特征图进行加权融合的思想;其次,根据所提的特征图加权融合思想以及卷积神经网络的具体... 为了提高目标检测的准确性,提出了一种基于深度学习利用特征图加权融合实现目标检测的方法。首先,提出将卷积神经网络中的浅层特征图采样后与最深层特征图进行加权融合的思想;其次,根据所提的特征图加权融合思想以及卷积神经网络的具体结构,制定相应的特征图加权融合方案,并由该方案得到新特征图;然后,提出改进的RPN网络,并将新特征图输入到改进的RPN网络得到区域建议;最后,将新特征图和区域建议输入到后续网络层完成目标检测。实验结果表明所提方法取得了更高的目标检测精度以及更好的目标检测效果。 展开更多

关键词 计量学 目标检测 视觉测量 深度学习 特征图加权融合 改进的rpn网络

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基于改进Faster R-CNN的小尺度行人检测 被引量：22

13

作者 陈泽 叶学义 +1 位作者 钱丁炜 魏阳洋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期226-232,241,共8页

为提高小尺度行人检测的准确性,提出一种基于改进Faster R-CNN的目标检测方法。通过引入基于双线性插值的对齐池化层,避免感兴趣区域池化过程中两次量化操作导致的位置偏差,同时设计基于级联的多层特征融合策略,将具有丰富细节信息的浅... 为提高小尺度行人检测的准确性,提出一种基于改进Faster R-CNN的目标检测方法。通过引入基于双线性插值的对齐池化层,避免感兴趣区域池化过程中两次量化操作导致的位置偏差,同时设计基于级联的多层特征融合策略,将具有丰富细节信息的浅层特征图和具有抽象语义信息的深层特征图进行通道叠加,从而解决小尺度行人在深层特征图中特征信息缺乏的问题。在INRIA和PASCAL VOC2012数据集上的实验结果表明,在小尺度行人检测效率相同的情况下,该方法相比基于Faster R-CNN的检测方法平均精确率均值分别提高了17.58%和23.78%。 展开更多

关键词 小尺度行人检测 区域建议网络 感兴趣区域池化 Faster R-CNN网络 特征融合

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基于多层上下文卷积神经网络的目标检测算法 被引量：11

14

作者 王浩 单文静 方宝富 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期113-120,共8页

目标检测提取的特征信息不足,导致识别小目标或被遮挡目标时精确度不高.因此,文中提出多层上下文卷积网络(MLC-CNN),通过提取多层上下文信息特征并结合物体特征进行目标检测.MLC-CNN由区域生成网络(RPN)和多层上下文信息(MLC)两个子网... 目标检测提取的特征信息不足,导致识别小目标或被遮挡目标时精确度不高.因此,文中提出多层上下文卷积网络(MLC-CNN),通过提取多层上下文信息特征并结合物体特征进行目标检测.MLC-CNN由区域生成网络(RPN)和多层上下文信息(MLC)两个子网络组成,RPN获取固定长度的特征向量作为目标特征,MLC获取不同层特征图上对应的上下文信息特征,最后融合两部分特征.此外,为了解决数据不均衡问题,融入难负样本训练.在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上的实验表明,MLC-CNN的均值平均精度(mAP)具有明显提高. 展开更多

关键词 目标检测 区域生成网络(rpn) 多层上下文信息(MLC) 特征融合

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一种实用的互联网络RP_n(k)及其路由算法 被引量：1

15

作者 邢长明 杨林 刘方爱 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2310-2312,2316,共4页

基于环的简单扩展性和Petersen图的短直径,提出了一类新型互联网络RPn(k),研究了该互联网络的性质,它不但具有正则性和良好的可扩展性,还具有比RP(k)互联网络更短的网络直径、更好的可分组性以及更小的网络构造开销。讨论了RPn(k)网络... 基于环的简单扩展性和Petersen图的短直径,提出了一类新型互联网络RPn(k),研究了该互联网络的性质,它不但具有正则性和良好的可扩展性,还具有比RP(k)互联网络更短的网络直径、更好的可分组性以及更小的网络构造开销。讨论了RPn(k)网络的路由问题,给出了点点路由算法,其通信效率为[k/2]+2n个时间步。在节点个数相同时,RPn(k)比RP(k)网络上的路由算法的通信效率有明显提高。 展开更多

关键词 互联网络 rpn(k) 环 PETERSEN图 路由算法

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贸易一体化与东亚区域经济合作 被引量：12

16

作者 徐春祥 《东北亚论坛》 CSSCI 北大核心 2009年第3期40-46,共7页

欧洲半个多世纪的区域一体化实践为世界上其他地区的一体化合作提供了理论和组织模式借鉴,但欧盟(原15国)是一个"同质"成员结构的区域,其一体化历程有着独特的历史渊源和现实原因,一体化组织模式更多地体现为一种制度性安排;... 欧洲半个多世纪的区域一体化实践为世界上其他地区的一体化合作提供了理论和组织模式借鉴,但欧盟(原15国)是一个"同质"成员结构的区域,其一体化历程有着独特的历史渊源和现实原因,一体化组织模式更多地体现为一种制度性安排;而东亚是一个"异质"成员结构的区域,东亚的"异质"结构特征意味着其区域经济合作将有着自己独特的路径,贸易一体化是东亚区域经济合作的初级阶段,建立基于垂直专业化分工的区域生产网络是东亚推进区域经济合作的重要途径。 展开更多

关键词 贸易一体化 区域生产网络 东亚区域经济合作 “异质”成员结构

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基于改进区域候选网络的航拍图像中绝缘子目标识别方法 被引量：6

17

作者 翟永杰 李海森 +1 位作者 吴童桐 苑朝 《浙江电力》 2018年第12期74-81,共8页

对航拍图像进行自动判别是无人机巡线后期的主要工作。为此提出一种改进的RPN(区域候选网络),以提高航拍图像中绝缘子目标的检测准确率。在绝缘子样本不完备的情况下,通过截取、旋转、镜像以及人工合成等方法对绝缘子训练样本进行扩充... 对航拍图像进行自动判别是无人机巡线后期的主要工作。为此提出一种改进的RPN(区域候选网络),以提高航拍图像中绝缘子目标的检测准确率。在绝缘子样本不完备的情况下,通过截取、旋转、镜像以及人工合成等方法对绝缘子训练样本进行扩充和完善;对人工标注的绝缘子样本的标注框进行聚类统计,获得标注框的宽高比分布情况,用于锚点框尺寸的初始化;对特征提取网络VGG16进行逐层分析,融合其中第二、三、五层的特征图,用于绝缘子目标识别;更改损失函数,实现动态调整正负样本的比例,从而解决训练过程中正负样本不均衡的问题。实验结果表明,改进后的RPN能够更有效地检测出航拍图像中的绝缘子目标,显著提高了检测的准确性。 展开更多

关键词 绝缘子 航拍图像 目标检测 区域候选网络 卷积神经网络 训练样本 深度学习

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“浅层次”贸易一体化:东亚区域经济合作新模式 被引量：4

18

作者 徐春祥 《亚太经济》 CSSCI 北大核心 2009年第1期27-31,共5页

以东亚为代表的"异质"结构成员间的区域一体化进程,不仅表现出制度协调的特征,同时体现出一段较长时期的基于垂直专业化分工的"浅层次"贸易一体化的阶段。贸易一体化是"异质"结构成员间区域经济合作的初... 以东亚为代表的"异质"结构成员间的区域一体化进程,不仅表现出制度协调的特征,同时体现出一段较长时期的基于垂直专业化分工的"浅层次"贸易一体化的阶段。贸易一体化是"异质"结构成员间区域经济合作的初级阶段,"浅层次"贸易一体化是贸易一体化的阶段之一,是东亚区域经济合作新的模式,建立区域生产网络是目前东亚进行"浅层次"贸易一体化,从而推进区域经济合作的主要形式。 展开更多

关键词 “浅层次”贸易一体化 “异质”成员结构垂直专业化分工 区域生产网络

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融合注意力机制的输电部件及缺陷检测模型 被引量：4

19

作者 高伟 董云云 +1 位作者 刘军 张兴忠 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期929-936,共8页

针对输电线路的多目标识别和缺陷检测中的错检和漏检等问题,提出SE-Faster RCNN模型。在Faster RCNN模型的基础上,将SENet模块嵌入到ResNet模型中,提取关键特征;优化候选框的生成方案;提出基于面积的非极大值抑制算法。通过微调U-Net模... 针对输电线路的多目标识别和缺陷检测中的错检和漏检等问题,提出SE-Faster RCNN模型。在Faster RCNN模型的基础上,将SENet模块嵌入到ResNet模型中,提取关键特征;优化候选框的生成方案;提出基于面积的非极大值抑制算法。通过微调U-Net模型的数据增广方法,构建样本量为23327的数据集,达到91.37%的检测mAP。实验结果表明,提出模型满足输电线路多目标识别和故障检测的鲁棒性和准确性要求。 展开更多

关键词 SENet模块 Faster RCNN模型 基于面积的非极大值抑制(Aera-NMS)算法 无人机巡检 数据增广 SE-Faster RCNN模型 区域生成网络

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复杂背景下基于改进的Faster R-CNN杂草识别研究 被引量：1

20

作者 宋国翠 晏华成 +1 位作者 龙涛元 吴立鸿 《长江信息通信》 2024年第11期8-10,共3页

杂草是阻碍农业丰产的重要因素,如何快速准确识别杂草是智能除草的关键。为了提高杂草识别的准确性与实时性,将Faster R-CNN经典的目标检测模型用于杂草识别,选取不同土壤环境、不同杂草密度下的花生幼苗-杂草为试验对象,制作了PASCAL ... 杂草是阻碍农业丰产的重要因素,如何快速准确识别杂草是智能除草的关键。为了提高杂草识别的准确性与实时性,将Faster R-CNN经典的目标检测模型用于杂草识别,选取不同土壤环境、不同杂草密度下的花生幼苗-杂草为试验对象,制作了PASCAL VOC格式数据集,为了消除复杂背景对植物目标识别的影响,文章提出了采用分割背景用于改进Faster R-CNN中RPN网络的分类层。为了验证该方法的有效性,该研究采用VGG-16为特征提取网络,对比原模型,引入分割背景,提高前景注意力机制后的花生苗-杂草识别模型的mAP提高了0.203。试验结果表明:所提方法对复杂背景下花生苗-杂草识别有较好的检测效果,可为实时精准除草提供参考。 展开更多

关键词 杂草识别 Faster R-CNN rpn网络 背景分割

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