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边缘设备端轻量级SSD变电站缺陷检测算法
1
作者 蔡宇翔 陈丽娟 安琪 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期140-146,共7页
针对电力物联网中设备表面缺陷自动化检测难题(如破损、污损及人为违规操作导致的缺陷),提出一种面向边缘计算设备的轻量级SSD检测算法。该算法通过3个关键技术创新实现高效检测。首先,在MobileNetV2的瓶颈结构中引入密集连接机制,动态... 针对电力物联网中设备表面缺陷自动化检测难题(如破损、污损及人为违规操作导致的缺陷),提出一种面向边缘计算设备的轻量级SSD检测算法。该算法通过3个关键技术创新实现高效检测。首先,在MobileNetV2的瓶颈结构中引入密集连接机制,动态增强图像特征表达能力;其次,基于Non-Local注意力机制构建跨层注意力隐式特征金字塔网络(CL-IFPN),通过与MobileNetV2-SSD的深度融合显著提升小缺陷检测能力;最后,通过在卷积层添加特征融合模块并采用QFL函数,强化不同尺度缺陷的预测精度及正负样本训练平衡性。实验结果表明:在公共数据集VOC2007上,所提算法以79.62%的mAP检测精度和36帧/s的检测速度表现优于同类算法;在自建电力器件缺陷数据集上,检测性能进一步提升至95.19%的检测精度和24帧/s的检测速度,充分验证了算法在电力设备缺陷检测场景的实用价值。所提算法为边缘计算环境下的电力物联网设备智能运维提供了有效的技术解决方案。 展开更多
关键词 缺陷检测 MobileNetV2 边缘计算设备 注意力机制 ssd
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基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法 被引量：2
2
作者 陈伟华 马士博 +1 位作者 闫孝姮 李健华 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期234-243,共10页
复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2... 复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2作为主干网络,在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化;其次,为增强对水迹特征的提取能力,构建高分辨率特征融合模块Sim-HRFPN,在特征融合的同时保留高分辨率的特征,以弥补因轻量化造成的精度损失;最后,为进一步提高模型的计算效率,将GhostConv替换额外预测特征层的传统卷积,在保持模型高性能的同时,减轻了计算负担。实验结果表明,相较于SSD,MSG-SSD的检测速度和检测精度分别提高48.17%和4.89%,计算量和参数量分别减少97.63%和82.99%。由此可知,改进模型不仅能精准识别和快速定位复合绝缘子的憎水性等级,而且满足边缘巡检设备轻量化部署的需求,为电力系统中复合绝缘子运行状态的智能检测提供了一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 复合绝缘子 憎水性检测 智能识别 ssd算法 轻量化 特征融合
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基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测 被引量：3
3
作者 张秀再 邱野 沈涛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期397-407,共11页
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标... 在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显. 展开更多
关键词 小行人目标检测 ssd算法 注意力机制 亚像素卷积 多尺度特征融合
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RMSFF-SSD:基于重参数化与多尺度特征融合的遥感图像目标检测模型
4
作者 陈海燕 马舒豪 张振霄 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期356-362,共7页
遥感图像目标检测在国土资源调查、灾害监测、军事侦察等领域具有广泛的应用。针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型在遥感图像目标检测时难以有效提取小目标的特征,从而对小目标检测不利的问题,文中提出了一种基于重参数化与多... 遥感图像目标检测在国土资源调查、灾害监测、军事侦察等领域具有广泛的应用。针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型在遥感图像目标检测时难以有效提取小目标的特征,从而对小目标检测不利的问题,文中提出了一种基于重参数化与多尺度特征融合的RMSFF-SSD(Reparameterization Multi-Scale Feature Fusion SSD)遥感图像目标检测模型,该模型在SSD模型的基础上进行改进。首先,对SSD的骨干特征提取网络中的卷积层使用具有重参数化性质的卷积来提取特征,同时在重参数化卷积中引入SE注意力机制,以捕获通道之间的依赖关系并抑制无用的特征;其次,将特征提取网络中提取到的特征用多级特征融合的方式对全局信息与局部细节信息进行融合,来进一步增强目标的特征;最后,将融合后所获得的6个不同尺度的特征图用于目标检测。在NWPU VHR-10数据集上进行目标检测实验,实验结果表明,所提出的RMSFF-SSD512目标检测模型平均精度为89.7%,显著高于DSSD(78.7%)模型、FSSD(86.7%)模型、FPN(68.9%)模型、Faster R-CNN(44.2%)模型和YOLOv5(83.7%)模型。 展开更多
关键词 重参数化 特征融合 遥感检测 ssd SE注意力机制
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基于改进SSD模型的环焊缝DR图像缺陷检测
5
作者 张宽 王树强 《化工装备技术》 2025年第5期33-37,共5页
针对环焊缝数字化射线成像(DR)图像缺陷快速准确的检测,进而提高效率并减少人力消耗等问题,选用VGG16作为主干网络,以SSD(Single Shot MultiBox Detector)为目标检测基础框架,引入了一种能够有效实现局部跨通道交互且无需降维的注意力... 针对环焊缝数字化射线成像(DR)图像缺陷快速准确的检测,进而提高效率并减少人力消耗等问题,选用VGG16作为主干网络,以SSD(Single Shot MultiBox Detector)为目标检测基础框架,引入了一种能够有效实现局部跨通道交互且无需降维的注意力机制——ECA(Efficient Channel Attention)模块,构建了一种新型ECA-SSD模型用于缺陷识别,实现对焊缝缺陷的精准分类。结果显示,改进后的网络模型在环焊缝DR图像数据集上准确率达到90.81%,召回率达到93.23%,性能优于传统的焊缝缺陷检测算法,能够实现快速高效的缺陷识别。 展开更多
关键词 焊缝缺陷检测 目标检测 ssd模型 ECA
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基于卷积神经网络轻量化的改进SSD异纤检测方法 被引量：4
6
作者 胡胜 王紫悦 +3 位作者 张守京 李博豪 赵小惠 刘文慧 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期171-181,共11页
精准检测棉花中混杂的小型异纤是保障纱线与织物质量的基础和关键。针对现有算法在棉花小型异纤检测中存在的漏检率高、网络结构复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络轻量化的改进单步多框检测器(SSD)的棉花异纤检测方法。首先,通过引... 精准检测棉花中混杂的小型异纤是保障纱线与织物质量的基础和关键。针对现有算法在棉花小型异纤检测中存在的漏检率高、网络结构复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络轻量化的改进单步多框检测器(SSD)的棉花异纤检测方法。首先,通过引入深度可分离卷积、倒残差结构等创新性设计,将SSD算法中原有骨干特征提取网络VGGNet16替换为MobileNetv2网络;然后,对于SSD算法中生成的候选框尺寸与棉花异纤大小不匹配导致棉花背景占比过高,从而引起正负样本不均衡的问题,采用K-means++算法对棉花异纤尺寸进行聚类分析,根据聚类结果修正候选框尺寸。通过算例进行验证,结果显示所提方法在实现模型轻量化的同时有效提升了异纤检测效果和计算效率。 展开更多
关键词 异纤检测 改进ssd 卷积神经网络 K-means++聚类 轻量化
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基于改进型SSD算法的钢缆表面缺陷检测方法 被引量：1
7
作者 姜冲 莫文洁 +2 位作者 冯上榜 杨永杰 许鹏 《电子设计工程》 2025年第7期66-71,共6页
针对在框绞过程中钢缆表面会产生缺陷的问题,采用了改进型SSD算法的方法。具体措施为:使用ResNet18作为SSD的骨干算法来提取特征信息;通过萤火虫优化算法和K-Means算法优化先验框,提高匹配精度;引入单向特征融合模块和改进的CBAM注意力... 针对在框绞过程中钢缆表面会产生缺陷的问题,采用了改进型SSD算法的方法。具体措施为:使用ResNet18作为SSD的骨干算法来提取特征信息;通过萤火虫优化算法和K-Means算法优化先验框,提高匹配精度;引入单向特征融合模块和改进的CBAM注意力模块,提高了检测的精度;将Focalloss作为损失函数,减少训练过程中负样本的权值。结合钢缆缺陷数据集进行训练实验,得出改进型SSD算法平均精度为80.3%,相对于传统的SSD-VGG模型提升9%,FPS保持在63.3。在检测精度和检测速度方面上,改进型SSD算法能满足实际需求。 展开更多
关键词 钢缆缺陷 注意力机制 目标检测 ssd算法 特征融合
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基于数据增强与SSD的轴承缺陷机器视觉检测
8
作者 梁丹 叶敏捷 +3 位作者 赵坤 傅云龙 崔玉国 梁冬泰 《机械制造》 2025年第4期18-23,共6页
针对传统轴承缺陷机器视觉检测方法难以满足多场景多品类应用需求的问题,提出一种基于数据增强与SSD(Single Shot MultiBox Detector)的轴承缺陷机器视觉检测方法。设计一种基于霍夫圆检测与极坐标变换的图像展开预处理方法,构建轴承缺... 针对传统轴承缺陷机器视觉检测方法难以满足多场景多品类应用需求的问题,提出一种基于数据增强与SSD(Single Shot MultiBox Detector)的轴承缺陷机器视觉检测方法。设计一种基于霍夫圆检测与极坐标变换的图像展开预处理方法,构建轴承缺陷图片数据集。设计一种小样本数据增强策略,综合利用基于局部缺陷特征的半监督数据增强、基于随机增强的单样本数据增强、多样本融合数据增强来扩充样本量。将SSD的主干网络替换为ResNet50和VGG16并行连接的协同主干网络,在损失函数中引入正则化,实现高层次特征和低层次特征的有效多尺度融合。试验结果表明,所提出的检测方法的轴承缺陷识别平均精确度达到88.98%,对于划痕、擦伤、凹坑缺陷,识别平均精确度高于90%。 展开更多
关键词 轴承 缺陷 检测 数据增强 ssd 机器视觉
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基于SSD与图像变换的镜下矿物光片智能识别
9
作者 侯振隆 申晋容 +1 位作者 魏继康 赵文天 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期131-137,154,共8页
在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图... 在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图像,通过试验证明了方法的准确性;最后,确定了学习率、批量尺寸对损失函数的影响,使用梯度下降法进一步提高了识别精度.在试验中,识别精度超过90%,最高可达100%,损失函数值最小值约为0.008.结果表明,提出的方法具有较强的矿物识别能力. 展开更多
关键词 矿物识别 深度学习 ssd 图像变换 矿物含量估算
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基于SSD网络模型重构的表情检测算法
10
作者 陈平安 邓琦 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期496-501,共6页
人脸识别与表情检测是计算机视觉和深度学习领域的热门研究方向,广泛应用于各种场景。然而,传统的表情检测方法在非受限条件下的表现差,深度学习方法则面临特征区分度低和识别精度容易受到姿势和表情变化影响等问题。对此,提出了基于SS... 人脸识别与表情检测是计算机视觉和深度学习领域的热门研究方向,广泛应用于各种场景。然而,传统的表情检测方法在非受限条件下的表现差,深度学习方法则面临特征区分度低和识别精度容易受到姿势和表情变化影响等问题。对此,提出了基于SSD的网络模型重构与中心损失优化算法(IML-SSD),以提升面部表情检测的准确性和鲁棒性。首先,提出了一种基于网络重构优化的SSD面部表情快速检测算法,通过重构SSD算法模型中的基础层和辅助层,提高了识别速度、准确率和鲁棒性。随后,结合中心损失函数对SSD算法进行了进一步优化,使得同一类别的表情特征更加聚合,不同类别的特征则更加分离,从而增强了面部表情特征的判别能力。测试结果表明,所提算法优于对比算法,且在数据集FERPlus上的mAP值提升了约6.5个百分点。 展开更多
关键词 表情检测 ssd重构 深度神经网络
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基于SSD框架的自然场景盲文识别方法
11
作者 吴东 卢利琼 熊建芳 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第8期1415-1425,共11页
盲文是视障人士学习知识和技术的工具,正常人通常对盲文知之甚少,造成正常人与盲人之间的沟通障碍重重.为此,首先构建了自然场景盲文段图像数据集,该数据集中包含1157幅不同宽高比、不同背景的盲文段图像和对应的标签信息;随后分析自然... 盲文是视障人士学习知识和技术的工具,正常人通常对盲文知之甚少,造成正常人与盲人之间的沟通障碍重重.为此,首先构建了自然场景盲文段图像数据集,该数据集中包含1157幅不同宽高比、不同背景的盲文段图像和对应的标签信息;随后分析自然场景图像中盲文的特点,并基于SSD框架提出自然场景盲文识别方法.所提方法根据盲文字符尺寸小且具有固定宽高比的特点选择用于识别的特征层,设计CNN结构、默认框大小、盲文字符标签、图像输入策略和损失函数,以提高盲文字符识别的准确率;根据盲文字符中盲文点位于边缘区域的特点设计像素层面的注意力机制,提高盲文字符识别的回归率.实验结果表明,在所构建的盲文段图像数据集上,所提方法的H值达到0.903,盲文字符检测速度为66.22帧/s;与SSD,Faster R-CNN,EAST,以及基于CNN的盲文识别方法EAST-Edge和UNet-Braille相比,该方法的盲文识别性能提升明显. 展开更多
关键词 自然场景图像 盲文识别 ssd 卷积神经网络
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基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测方法研究
12
作者 白滔 滕开良 《农业技术与装备》 2025年第6期3-7,共5页
针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题,提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络,以实... 针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题,提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络,以实现多尺度融合,并将CBAM注意力机制引入多尺度融合网络,以增强对小目标特征的捕捉能力。将原交叉熵损失函数替换为Focal Loss损失函数以缓解模型训练时正负样本失衡问题。实验结果表明,相较于SSD原模型,所提改进模型在2种病害检测精度上均有所提升,能够为田间葡萄叶病害检测提供新的选择方案。 展开更多
关键词 葡萄叶 病斑 ssd CSwin Transformer 注意力机制
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基于改进SSD网络的番茄采摘机器人目标识别方法
13
作者 任笑铭 《机械制造与自动化》 2025年第5期208-211,共4页
为解决番茄采摘目标识别效率低、准确性受限等问题,提出一种基于改进型单镜头多盒检测器网络的番茄采摘机器人目标识别方法。增加感受野模块、排除损失函数和柔化非最大值抑制优化目标检测算法,搭建双目视觉的目标识别系统进行仿真分析... 为解决番茄采摘目标识别效率低、准确性受限等问题,提出一种基于改进型单镜头多盒检测器网络的番茄采摘机器人目标识别方法。增加感受野模块、排除损失函数和柔化非最大值抑制优化目标检测算法,搭建双目视觉的目标识别系统进行仿真分析。结果表明:改进算法的损失值降低1.1,检测成熟番茄与未成熟番茄的精确率-召回率曲线下面积分别为0.945、0.931,平均精度均值为0.938。所提系统定位单个番茄的绝对误差低于16 mm,相对误差小于1.60%,定位多个番茄的绝对误差低于15 mm,相对误差小于1.33%。 展开更多
关键词 番茄采摘 ssd算法 目标识别 双目视觉 三角测量
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A-SSD:一种基于瓶颈注意力机制的建筑物检测方法
14
作者 马惠 霍然 张文政 《测绘与空间地理信息》 2025年第8期16-19,共4页
在遥感影像智能解析领域,建筑物目标检测技术占据核心地位。然而,常规的建筑物检测方法在处理复杂背景、密集建筑群及遮挡阴影等问题时,常常面临检测定位精度不足、目标识别困难及边界模糊等问题。针对上述挑战,本文设计了一种基于通道... 在遥感影像智能解析领域,建筑物目标检测技术占据核心地位。然而,常规的建筑物检测方法在处理复杂背景、密集建筑群及遮挡阴影等问题时,常常面临检测定位精度不足、目标识别困难及边界模糊等问题。针对上述挑战,本文设计了一种基于通道-空间联合注意力模块的A-SSD建筑物检测框架。该方法以SSD网络作为基础框架,通过在主干网络中引入瓶颈注意力模块,旨在消弱相似地物对目标检测的干扰,通过网络对建筑特征的学习权重并构建跨层级特征交互通道,实现特征表征能力的跃升。实验结果表明,在谷歌影像构建的专用测试集上,所提方案取得92.37%精确率、91.57%召回率及94.45%平均精度均值的检测性能,在显著提升建筑物检测整体效果的同时,该方法在各项检测精度指标上也表现出优于原始SSD方法的性能。 展开更多
关键词 深度学习 遥感影像 注意力机制 建筑物检测 ssd
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基于OTA的SSD数据更新技术 被引量：2
15
作者 李宏 于菲菲 +1 位作者 贾辉 胡志维 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2007年第2期118-121,共4页
OTA鉴权中SSD数据需要以一种高级别的安全措施经常更新.基于CAVE算法的SSD数据更新方法,分析了SSD数据更新过程,给出SSD数据更新的实现方法.该实现方法具有能减小遭受攻击机会,抗攻击性强,安全性高等优点,能更好地解决SSD数据管理存在... OTA鉴权中SSD数据需要以一种高级别的安全措施经常更新.基于CAVE算法的SSD数据更新方法,分析了SSD数据更新过程,给出SSD数据更新的实现方法.该实现方法具有能减小遭受攻击机会,抗攻击性强,安全性高等优点,能更好地解决SSD数据管理存在的问题,为OTA技术提供更加完善的安全保证. 展开更多
关键词 OTA ssd 鉴权 ssd更新
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基于SSD算法和自适应理论的智慧城市轨道交通安检方法研究
16
作者 杨丽红 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期79-83,共5页
为了提升智慧城市轨道交通的安检精度与效率,研究提出了基于自适应理论的单发多盒探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法,以实现候选框的自适应调整、裁剪偏移量回归以及自适应感受野匹配。在此基础上,采用特征融合模块对原算... 为了提升智慧城市轨道交通的安检精度与效率,研究提出了基于自适应理论的单发多盒探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法,以实现候选框的自适应调整、裁剪偏移量回归以及自适应感受野匹配。在此基础上,采用特征融合模块对原算法加以优化,提升小尺寸目标检测精度。结果显示,基于自适应理论的SSD算法的均值平均精度值最高达到了94.68%。同时,该算法的每秒帧数最高达到了51.24帧/s。此外,基于特征融合的改进SSD算法对小尺寸目标检测的均值平均精度高达96.25%,每秒帧数高达52.69帧/秒。说明研究所提的优化算法在保证检测精度的前提下实现了实时处理,有利于推动智慧城市轨道交通安检领域的智能化发展。 展开更多
关键词 ssd算法 自适应理论 智慧城市 轨道交通
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基于多特征融合改进SSD的电站光伏组件缺失识别技术
17
作者 岳攀 熊开智 +3 位作者 李志飞 周家麒 陈继发 洪流 《粘接》 2025年第10期171-174,共4页
为提高电站光伏组件缺陷识别的精度,提出一种基于无人机图像特征学习算法的缺陷识别技术。对此,以SSD网络为基础框架,引入深度残差结构和使用三分支特征融合替代双分支特征融合的方法改进SSD网络;然后利用改进的SSD网络对电站光伏组件... 为提高电站光伏组件缺陷识别的精度,提出一种基于无人机图像特征学习算法的缺陷识别技术。对此,以SSD网络为基础框架,引入深度残差结构和使用三分支特征融合替代双分支特征融合的方法改进SSD网络;然后利用改进的SSD网络对电站光伏组件缺陷进行识别。仿真结果表明,本方法提高了电站光伏组件裂纹、划痕、缺角等不同缺陷的识别精度,平均识别精度达到97.11%,且具有较快的识别速度,平均识别处理时间达到30.22帧/s;识别网络能对大、中、小不同尺度的电站光伏组件缺陷图像进行识别。 展开更多
关键词 光伏组件 缺陷识别 无人机图像 ssd网络
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基于改进MobileNetV3-SSD的数据可视化区域实时检测方法
18
作者 李文钊 董晓炜 +1 位作者 赵芳 杨才 《电子技术应用》 2025年第12期103-109,共7页
数据可视化在气象大数据中扮演重要角色,用户通过数据“看板”,从视觉上可以便捷地了解复杂数据的基本情况,而由于“看板”中不同数据版块的位置和大小具有可变性,用户难以快速寻找到自己所需的数据版块位置。基于此,提出一种基于改进Mo... 数据可视化在气象大数据中扮演重要角色,用户通过数据“看板”,从视觉上可以便捷地了解复杂数据的基本情况,而由于“看板”中不同数据版块的位置和大小具有可变性,用户难以快速寻找到自己所需的数据版块位置。基于此,提出一种基于改进MobileNetV3-SSD的数据可视化区域实时检测方法,在标准SSD的基础上结合MobileNetV3的注意力机制,并利用改进FPN模块对特征信息融合,可以快速精准地找到目标数据板块的“Title”位置,从而展示出所需的数据版块。该改进模型在大幅削减参数量的同时,Precision、Recall、mAP分别达到了83.05%、85.02%、74.35%,CPU每次推理时间降低至244 ms。 展开更多
关键词 数据可视化 ssd算法 特征金字塔 自动生成数据集
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基于改进SSD算法的铣刀前刀刃抗破损设计方法讨论
19
作者 许春 刘涛 +2 位作者 詹智敏 张随鹏 刘琦峰 《模具技术》 2025年第2期29-35,共7页
探讨了一种基于改进SSD算法的工业铣刀刀具边缘抗破损方法。在设计过程中,根据工业铣刀刀具的单刀齿铣削情况计算程序控制的时间间隔,获取刀齿切削对应的矢径值计算出切削刃长度,对工业铣刀刀具微齿重叠形式进行优化设计,确定其中细小参... 探讨了一种基于改进SSD算法的工业铣刀刀具边缘抗破损方法。在设计过程中,根据工业铣刀刀具的单刀齿铣削情况计算程序控制的时间间隔,获取刀齿切削对应的矢径值计算出切削刃长度,对工业铣刀刀具微齿重叠形式进行优化设计,确定其中细小参数,最后引入改进SSD算法对刀具边缘进行破损情况以及参数的检测。铣刀刀具边缘抗破损性能测试结果表明,在相同测试环境下,由设计方法得到的刀具严重破损率大大降低,说明抗破损性能有所提高,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 改进ssd算法 工业铣刀 刀具边缘 抗破损
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融合多尺度特征与改进SSD的可穿戴心理监测装置故障检测研究
20
作者 薛媚 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期270-274,共5页
为提高可穿戴心理监测装置故障检测的精度,提出一种融合多尺度特征改进SSD的可穿戴心理监测装置故障检测方法。首先以SSD网络为基本框架,通过采用GhostNet网络替换SSD网络中的VGG16,并引入BiFPN多尺度融合特征,采用Mish激活函数作为损... 为提高可穿戴心理监测装置故障检测的精度,提出一种融合多尺度特征改进SSD的可穿戴心理监测装置故障检测方法。首先以SSD网络为基本框架,通过采用GhostNet网络替换SSD网络中的VGG16,并引入BiFPN多尺度融合特征,采用Mish激活函数作为损失函数,以提高SSD网络的检测精度和速度,提出融合多尺度特征改进的SSD网络;然后采用融合多尺度特征改进的SSD网络,对可穿戴心理监测装置故障进行检测。结果表明,本方法对可穿戴心理监测装置故障检测的平均精确率、查全率、敏感性、特异性分别为96.54%、96.17%、95.23%、95.41%,相较于对比方法具有明显优势。由此得出,本方法可提高可穿戴心理监测装置故障检测精度,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 多尺度特征融合 可穿戴心理监测装置 故障检测 ssd网络 GhostNet网络
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