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A Study of Precision Factors of Large-scale Object Surface Profile Laser Scanning Measurement
1
作者 WANG Long-shan 1, LI De-long 2, NIE Meng-yu 3, ZHENG Z hong-wei 1 (1. The Science of Mechanical and Engineering College of Ji lin University, Changchun 130025, China 2. The Factory Automation Deparment of Shanghai Marine Equipment Research Institute, Shanghai 200031,China 3. Changchun Lat Exhaust Systems Company Ltd., Changchun 130022, China) 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期162-,共1页
In this paper, we presented a method of using the l as er scanning triangulation for the non-contact 3D surface profile measurement of large-scale object. The characteristic of large-scale object non-contact mea surem... In this paper, we presented a method of using the l as er scanning triangulation for the non-contact 3D surface profile measurement of large-scale object. The characteristic of large-scale object non-contact mea surement is analyzed and the measuring method is proposed. Main factors influenc ing measurement precision such as image distortion and accurate designation of s peckle center are analyzed and methods of solving these problems are proposed. W e designed a combined filter by which the pulse noise and the Gaussian noise of speckle image can be eliminated efficiently. Using the characteristic of intensi ty distribution of laser speckle image we proposed a new approximating method th at could locate the center of laser speckle image at sub-pixel. The auxiliary v ariables are set to linearize the relationship between the image displacement an d the distance, the accurate values of laser triangulation system parameters cou ld be calibrated accurately and the measuring precision is increased remarkabl y. Using the above techniques we designed a measuring system based on laser sc anning triangulation. The results of the experiment show that these methods can raise the measuring precision of large-scale 3D surface profile effectively. 展开更多
关键词 large-scale object laser scanning precision fa ctors 3D measurement
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Multi-Scale Object Perception with Embedding Textural Space
2
作者 Kewei Wu Zhao Xie Jun Gao 《International Journal of Intelligence Science》 2012年第2期32-39,共8页
This paper mainly focuses on the issues about generic multi-scale object perception for detection or recognition. A novel computational model in visually-feature space is presented for scene & object representatio... This paper mainly focuses on the issues about generic multi-scale object perception for detection or recognition. A novel computational model in visually-feature space is presented for scene & object representation to purse the underlying textural manifold statistically in nonparametric manner. The associative method approximately makes perceptual hierarchy in human-vision biologically coherency in specific quad-tree-pyramid structure, and the appropriate scale-value of different objects can automatically be selected by evaluating from well-defined scale function without any priori knowledge. The sufficient experiments truly demonstrate the effectiveness of scale determination in textural manifold with object localization rapidly. 展开更多
关键词 object PERCEPTION scale SPACE Textural MANIFOLD Quad-Tree Structure NONPARAMETRIC Estimation
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嵌入自适应空间注意力的Scaled-YOLOv4小目标检测模型
3
作者 张家源 窦全胜 唐焕玲 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期218-224,240,共8页
针对目标检测方法中网络采用固定感受野使卷积提取特征时只关注常规尺寸目标而忽略小目标的特征造成检测精度低的问题,提出自适应空间注意力机制,增加并行的不同大小卷积核,嵌入Scaled-YOLOv4残差结构的3×3卷积层中,使网络根据不... 针对目标检测方法中网络采用固定感受野使卷积提取特征时只关注常规尺寸目标而忽略小目标的特征造成检测精度低的问题,提出自适应空间注意力机制,增加并行的不同大小卷积核,嵌入Scaled-YOLOv4残差结构的3×3卷积层中,使网络根据不同的尺寸的物体自主调节感受野大小加强对小目标特征的提取。实验结果表明,新的网络模型能有效提升小目标的检测精度,并改善原模型存在的误检和漏检问题。在MSCOCO和PASCAL VOC等数据集上的检测精度均比之前有较大提升。 展开更多
关键词 小目标检测 scaled-YOLOv4 深度学习 注意力机制 自适应感受野
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基于UMS-YOLO v7的面向样本不均衡的水下生物多尺度目标检测方法 被引量:3
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作者 张明华 黄基萍 +2 位作者 宋巍 肖启华 赵丹枫 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期388-396,409,共10页
针对水下目标检测面临着生物尺度变化大以及样本不均衡的问题,本文提出一种水下生物多尺度目标检测方法(Underwater multi-scale-YOLO v7,UMS-YOLO v7)。首先,设计一种由可切换空洞卷积组成的特征提取模块,该模块可在不同大小的感受野... 针对水下目标检测面临着生物尺度变化大以及样本不均衡的问题,本文提出一种水下生物多尺度目标检测方法(Underwater multi-scale-YOLO v7,UMS-YOLO v7)。首先,设计一种由可切换空洞卷积组成的特征提取模块,该模块可在不同大小的感受野上捕获多尺度目标特征,使得提取的特征信息更加全面;其次,使用轻量级的上采样算子融合上下文信息,提高模型对目标的特征学习能力;最后,通过结合Wise-IoU和归一化Wasserstein距离两种相似性度量,提高了不同尺度目标的定位精度,同时降低了多尺度样本分布不均衡对模型的影响。实验结果表明,该模型相较于当前其他模型在检测精度方面表现出明显的提升,在RUOD和DUO数据集上平均精度均值分别达到64.5%和68.9%。与YOLO v7模型相比,UMS-YOLO v7提高了多种尺度目标检测精度,在DUO数据集上,针对大、中、小3种尺度目标平均精度均值分别提升8.3、4.8、12.5个百分点,其中小目标提升效果最为显著。与现有的其他模型相比,改进的模型具有更高的检测精度,更适用于水下生物多尺度目标检测任务,并且针对不同数据分布的样本具有泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 水下生物 多尺度目标检测 YOLO v7 空洞卷积 上采样算子 相似性度量
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Salient Object Extraction Using Multilevel Gray Scale Quantization and Image Smoothing
5
作者 Akram Tallha HaiderAli Sajjad 《机床与液压》 北大核心 2013年第12期1-5,共5页
A novel multi level image segmentation methodology is been proposed with the aim of extracting the salient object,keeping in view,only a small part of the visual scene undergoes attention and reaches the level of awar... A novel multi level image segmentation methodology is been proposed with the aim of extracting the salient object,keeping in view,only a small part of the visual scene undergoes attention and reaches the level of awareness while rest of details are futile.Taking advantage of multilevel gray scale quantization,image prominent object is separated from background,keeping in view the fact;salient object is having high contrast as compared to the background.The inutile fragments were removed using morphological operations of opening and closing and making the image smoothened with Gaussian filter.The optimum threshold is selected for the binary conversion and final extrication of the salient object from the image.The experimental data indicates that hybrid approach leads to improved segmentation with the apparent assertion of prime object extraction. 展开更多
关键词 机床 制造工艺 金属压力加工 设计
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基于进化多任务的稀疏大规模多目标优化 被引量:1
6
作者 梁正平 王侃 +2 位作者 周倩 王继刚 朱泽轩 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期358-380,共23页
稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文... 稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文从辅助任务构建与优化、辅助任务重新初始化、知识迁移等三个方面,提出了基于进化多任务优化的稀疏大规模多目标优化算法(Evolutionary Multi-Task for Sparse Large-scale Multi-objective Op⁃timization,SLMO-EMT).其中,辅助任务构建与优化方面,基于主任务精英解的稀疏分布,采用两种不同的方式对决策变量的搜索空间进行限定,构建分别用于对稀疏位置和非零决策变量进行降维优化的两个辅助任务.辅助任务重新初始化方面,根据辅助任务在历史迭代中的知识迁移效果,对其搜索空间和当前种群进行更新,以使辅助任务可持续促进主任务的进化.知识迁移方面,首先基于轮询方式和各辅助任务的知识迁移概率,挑选用于知识迁移的辅助任务,再基于相似度挑选适合的知识受体,最后在子代生成过程中采用迁移知识引导的局部交叉,借助辅助任务的知识促进主任务的进化.为验证SLMO-EMT的性能,将其与8个先进的稀疏大规模多目标优化算法在1000-10000维的32个基准测试实例,以及8个应用测试实例上进行对比,实验结果表明SLMO-EMT对于稀疏大规模多目标优化问题的求解具有明显的竞争优势.SLMO-EMT的源代码已在Github上公开:https://github.com/CIA-SZU/WK. 展开更多
关键词 稀疏大规模多目标优化 进化多任务 辅助任务 知识迁移
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LMUAV-YOLOv8:低空无人机视觉目标检测轻量化网络 被引量:6
7
作者 董一兵 曾辉 侯少杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期94-110,共17页
针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战,发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络(LMUAV-YOLOv8),通过开展消融和对比实验,验证了算法的有效性和先进性,并借助类激活图,对模型的决策过程进行了... 针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战,发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络(LMUAV-YOLOv8),通过开展消融和对比实验,验证了算法的有效性和先进性,并借助类激活图,对模型的决策过程进行了解释。设计了一种轻量化的特征融合网络(UAV_RepGFPN),提出新的特征融合路径以及特征融合模块DBB_GELAN,降低参数量和计算量的同时,提高特征融合网络的性能。使用部分卷积(PConv)和三重注意力机制(Triplet Attention)构建特征提取模块(FTA_C2f),并引入ADown下采样模块,通过对输入特征图维度的重新排列和细粒度调整,以提升模型中深层网络对空间特征的捕捉能力,并进一步降低参数量和计算量。优化YOLOv9的可编程梯度信息(programmable gradient information,PGI)策略,设计基于上下文引导(Context_guided)的可逆架构,并额外生成三个辅助检测头,提出UAV_PGI可编程梯度方法,避免传统深度监督中多路径特征集成可能导致的语义信息损失。为了验证模型的有效性及泛化能力,在VisDrone 2019测试集上开展了对比实验,结果显示,与YOLOv8s相比,LMUAV-YOLOv8s的准确度、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95等指标分别提升了4.2、3.9、5.1和3.0个百分点,同时参数量减少了63.9%,计算量仅增加0.4 GFLOPs,实现了检测性能与资源消耗的良好平衡。基于NVIDIA Jetson Xavier NX嵌入式平台的推理实验结果显示:与基线模型相比,该算法能够在满足实时检测要求的条件下,获得更高的检测精度,对于无人机实时目标检测场景具有较好的适用性。借助类激活图,对算法的决策过程进行了可视化分析,结果表明,该模型具备更优异的小尺度特征提取和高分辨率处理能力。 展开更多
关键词 小目标检测 多尺度 轻量化 YOLOv8 可编程梯度信息
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SCE-YOLO:改进YOLOv8的轻量级无人机视觉检测算法 被引量:2
8
作者 张帅 王波涛 +1 位作者 涂嘉怡 陈聪实 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期100-112,共13页
针对无人机航拍场景下的目标检测模型计算复杂、检测效果不佳等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级无人机目标检测算法SCE-YOLO。使用STA_C2f替换骨干网络中的C2f模块,提高模型的特征提取能力;将采用渐进重参数化方法改进的AIFI模块作为... 针对无人机航拍场景下的目标检测模型计算复杂、检测效果不佳等问题,提出一种改进YOLOv8的轻量级无人机目标检测算法SCE-YOLO。使用STA_C2f替换骨干网络中的C2f模块,提高模型的特征提取能力;将采用渐进重参数化方法改进的AIFI模块作为空间金字塔池化层,实现高质量的尺度特征交互;提出一种多尺度特征聚合扩散网络UAV_CFDPN,根据航拍小目标的尺度特征优化网络结构,设计特征聚合模块FAM以及新的特征聚合与扩散路径,使得模型获得丰富的多尺度特征和上下文信息,提高目标检测的尺度适应性;设计一种高效共享卷积模块ES-Head,在保持定位和分类能力的同时,使得模型更加轻量高效。在VisDrone2019数据集上进行测试,实验结果表明,相较于YOLOv8s,虽然提出的SCE-YOLO算法mAP50减少0.5个百分点,但参数量和计算量仅为YOLOv8s的10.0%和48.8%,在检测精度和轻量化方面相较于其他先进算法具有明显的优势。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 多尺度特征 特征聚合 轻量化
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融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测 被引量:1
9
作者 张英俊 甘望阳 +1 位作者 谢斌红 张睿 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期689-696,共8页
针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatia... 针对现有小样本目标检测模型存在的尺度变化问题,支持集与查询集之间的外观变化、遮挡导致的误检与漏检问题,本文提出一种融合多尺度特征与注意力的小样本目标检测模型.首先,采用ResNet-101网络进行特征提取,同时引入ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块获取不同的感受野,以捕获目标细节信息的多尺度特征.其次,采用Bi-FPN网络进行多尺度特征融合,获得更具代表性的查询特征与支持特征,有效缓解尺度变化问题.然后,利用提出的注意力引导特征增强模块对查询特征与支持特征进行自身关注,使得它们具有更好的判别能力,由此促进查询特征与支持特征的融合,以更好地应对外观变化和遮挡带来的挑战,从而缓解误检、漏检问题.最后,将分类头与边界框回归头进行解耦,分别对RPN网络基于细粒度查询特征产生的候选区域进行目标分类与目标定位.在PASCAL VOC与MS COCO数据集上的实验结果表明,所提模型的检测性能优于主流的小样本目标检测模型,相较于基线模型DCNet,mAP平均分别提升了3.5%与2.1%. 展开更多
关键词 小样本学习 元学习 目标检测 多尺度特征融合 注意力机制
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面向对象的无人机遥感影像区域滑坡承灾体信息提取研究 被引量:4
10
作者 毛正君 李欢 +3 位作者 石硕杰 孙婕文 仲佳鑫 于海泳 《工程地质学报》 北大核心 2025年第1期171-185,共15页
采用无人机遥感获取低成本、高空间分辨率且实时的影像,并基于面向对象分类自动提取滑坡承灾体信息意义重大。本文以宁夏固原市彭阳县红河镇为研究区,基于无人机遥感获取分辨率为0.13 m的174 km^(2)正射影像,在分析其滑坡承灾体影像特征... 采用无人机遥感获取低成本、高空间分辨率且实时的影像,并基于面向对象分类自动提取滑坡承灾体信息意义重大。本文以宁夏固原市彭阳县红河镇为研究区,基于无人机遥感获取分辨率为0.13 m的174 km^(2)正射影像,在分析其滑坡承灾体影像特征后,设定实验区并采用多尺度分割和单一尺度分割两种面向对象的滑坡承灾体信息提取方法,比较了基于两种尺度分割的滑坡承灾体信息提取精度和时间效率,通过方案优化实现了研究区滑坡承灾体信息提取。结果表明:(1)通过引入反映分割结果的均质性的局部方差指数,对实验区进行多尺度分割的最优分割尺度划分,通过构建光谱、范围、形状特征规则,能够依次在不同层次上提取出相应的承灾体信息;(2)在多尺度分割的基础上结合试算设置实验区单一分割尺度,承灾体信息提取的总体精度和Kappa系数虽逊于多尺度分割但相差不大,所需时间不到多尺度分割的四分之一;(3)综合考虑研究区滑坡承灾体空间分布、影像特征信息和实验区滑坡承灾体信息提取结果,确定研究区单一分割尺度优化方案。研究结果以期为区域滑坡承灾体信息提取、滑坡风险评估及风险管理提供必要参考。 展开更多
关键词 滑坡承灾体 无人机遥感 面向对象分类 尺度分割 信息提取
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基于改进YOLOv11n的轻量级多尺度水稻害虫识别模型
11
作者 李巨虎 徐玉立 +2 位作者 路佳 李世豪 蔡祥 《农业工程学报》 北大核心 2025年第17期175-183,共9页
为了解决水稻害虫种类繁多、尺寸和形态差异显著所导致的误检、漏检等问题,该文提出了多尺度水稻害虫检测与计数的轻量级模型YOLO-MSLP(multi-scale lightweight pest)。该模型以YOLOv11n为架构基础,首先,为了能更好地处理多尺度害虫的... 为了解决水稻害虫种类繁多、尺寸和形态差异显著所导致的误检、漏检等问题,该文提出了多尺度水稻害虫检测与计数的轻量级模型YOLO-MSLP(multi-scale lightweight pest)。该模型以YOLOv11n为架构基础,首先,为了能更好地处理多尺度害虫的特征信息,在颈部网络中引入多尺度特征融合模块AP_BiFPN(adaptive pooling bidirectional feature pyramid network);其次,为增强模型对关键区域聚焦能力,强调跨维度交互,融合改进的多尺度三元组注意力模块MS-TAM(multi-scale triplet attention module);最后,为满足嵌入式设备部署的需求,利用RepViT(reparameterization vision transformer)和知识蒸馏技术进一步实现模型轻量化。结果显示,YOLO-MSLP的平均精度均值达到94.5%,召回率为91.7%,浮点运算量为6.5G,模型大小为4.5 MB;相较于基线模型YOLOv11n,检测精度提升了3.1个百分点,推理时耗降低了26.8%。结果表明,YOLO-MSLP模型在识别多尺度水稻害虫方面,具有精确度高和轻量化的优点,可为多尺度水稻害虫研究提供算法参考。 展开更多
关键词 水稻害虫 多尺度 轻量级 YOLOv11n 目标检测 深度学习
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融合多尺度交叉注意力和边缘感知的伪装目标检测 被引量:1
12
作者 郝子强 张庆宝 +2 位作者 赵世豪 王焯豪 詹伟达 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期228-237,共10页
针对当前伪装目标检测算法无法准确、完整地检测出目标对象和其边缘的问题,提出了一种融合多尺度交叉注意力和边缘感知的伪装目标检测网络(multi-scale cross attention and edge perception network,MAEP-Net)。利用Res2Net-50提取图... 针对当前伪装目标检测算法无法准确、完整地检测出目标对象和其边缘的问题,提出了一种融合多尺度交叉注意力和边缘感知的伪装目标检测网络(multi-scale cross attention and edge perception network,MAEP-Net)。利用Res2Net-50提取图像的原始特征,并采用融合了多尺度交叉注意力的特征金字塔结构从通道、空间两个维度挖掘目标位置信息和凸显伪装目标区域特征;使用定位模块对目标的大致位置进行准确定位;边缘感知模块抑制低级特征中背景的噪声,融合边缘特征以获取更多的边缘细节信息;细化模块通过注意力机制分别从前景和背景两个方向关注目标线索,利用边缘先验、语义先验、领域先验、区域先验知识进一步细化目标结构和边缘轮廓。在3个公开数据集上的实验表明,所提算法相较于12种主流算法在4个客观评价指标上均取得了最优表现,尤其是在COD10K数据集上所提算法的加权平均值F-measure和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别达到0.797和0.031。由此可见,所提算法在COD任务上具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 多尺度交叉注意力 边缘感知 伪装目标检测 特征金字塔结构
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耳鸣评估检测方法:从临床实践到多模态整合
13
作者 宫琴 郑颖芳 +2 位作者 朱敏 陈欢 朱仁骏 《中国听力语言康复科学杂志》 2025年第4期367-377,共11页
耳鸣是一种病因复杂且具有高度异质性的耳科疑难病症。耳鸣的评估检测一直是临床诊疗和科学研究中的难点。主观量表、心理声学、客观标志物的评估检测方法从不同侧面为耳鸣的评估、诊断、康复效果的研究提供了标准化的辅助手段。本文综... 耳鸣是一种病因复杂且具有高度异质性的耳科疑难病症。耳鸣的评估检测一直是临床诊疗和科学研究中的难点。主观量表、心理声学、客观标志物的评估检测方法从不同侧面为耳鸣的评估、诊断、康复效果的研究提供了标准化的辅助手段。本文综述了在临床研究中的耳鸣量表、心理声学和客观标志物在耳鸣临床评估、检测、疗效监测和机理机制研究中的价值,并对耳鸣客观定量诊疗标志物的发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 耳鸣 评估 耳鸣量表 心理声学 客观标志物
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基于改进多目标灰狼算法和二阶锥规划的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制
14
作者 丛雨 原帅 +1 位作者 王昊 栗文义 《现代电力》 北大核心 2025年第4期765-777,共13页
随着大规模分布式电源并网,主动配电网在如何应对分布式电源出力随机性和协调网内多种无功资源等方面面临较大挑战。该文提出一种基于日前改进多目标灰狼算法和日内二阶锥规划法相结合的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制方法。首... 随着大规模分布式电源并网,主动配电网在如何应对分布式电源出力随机性和协调网内多种无功资源等方面面临较大挑战。该文提出一种基于日前改进多目标灰狼算法和日内二阶锥规划法相结合的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制方法。首先考虑网内多种可调无功资源的调节特性,建立以网损、电压偏差及离散型调压设备动作成本最小为目标的日前无功/电压优化控制模型,提出一种改进多目标灰狼算法进行求解。其次考虑主动配电网日内阶段的调度需求,结合分布式电源的快速无功调节能力,建立最小化网损和电压偏差的二阶锥规划模型。最后,基于IEEE33节点算例进行仿真验证,结果表明,所提方法能在兼顾不同优化目标的同时,具有良好的收敛性和实时性。 展开更多
关键词 主动配电网 无功/电压控制 多时间尺度 改进多目标灰狼算法 二阶锥规划
原文传递
基于改进YOLOv5s的输电线路红外图像多目标检测
15
作者 杨春萍 刘凯波 刘慕然 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期105-112,共8页
为提高输电线路红外图像检测的可靠性和准确性,从实用化以及多目标检测角度出发,提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路检测及故障识别方法YOLOv5s-ECW.首先在Backbone部分增加跨空间学习的高效多尺度注意力机制,增强模型提取特征和多尺... 为提高输电线路红外图像检测的可靠性和准确性,从实用化以及多目标检测角度出发,提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路检测及故障识别方法YOLOv5s-ECW.首先在Backbone部分增加跨空间学习的高效多尺度注意力机制,增强模型提取特征和多尺度融合的能力,减少了计算开销;其次在Neck部分引入上下文增强模块,减少信息冲突,提高了小目标与远距离目标的检测精度;最后将损失函数替换为Wise-IoU,使模型聚焦于普通质量的锚框,提升了检测效果.实验与测试结果表明,本文提出的方法YOLOv5s-ECW与原YOLOv5s相比,平均精度、精确率、召回率分别提升了3.9%、4.0%、4.5%,并且针对5种电力设备以及可能故障点的检测能力得到不同程度的增强,方法更加实用化. 展开更多
关键词 YOLOv5s 红外图像 多尺度融合 小目标检测
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自然保护区域农地生态补偿的空间综合决策模型及其运用研究
16
作者 郑宇梅 《自然资源学报》 北大核心 2025年第6期1620-1643,共24页
自然保护区域是中国当前生态保护补偿重点覆盖区域。剖析了自然保护区域生态补偿的一般性和特殊性,综合考虑生态补偿决策的系统性和效应的多维性,并重视对决策中不确定性的表达,构建以“GIS(地理信息系统)—BN(贝叶斯网络)”为核心的决... 自然保护区域是中国当前生态保护补偿重点覆盖区域。剖析了自然保护区域生态补偿的一般性和特殊性,综合考虑生态补偿决策的系统性和效应的多维性,并重视对决策中不确定性的表达,构建以“GIS(地理信息系统)—BN(贝叶斯网络)”为核心的决策模型。选择湖南毛里湖国家湿地公园所在的毛里湖流域为案例区,设计减施化肥等四种以改善毛里湖水环境为目标的农地利用调整措施,并形成多个待选生态补偿方案;通过自编程序开发决策工具集,实现案例区农地生态补偿优先方案与优先区域的精细决策。研究表明:(1)自然保护区域农地生态补偿具有多维效应,其决策应在保护地保护需求和区域经济社会稳定与发展间寻求协同。(2)农地生态补偿决策由农地利用调整措施、目标地类、补偿标准、实施区域等多个决策组件构成,其不同组合会形成效应各异的综合决策方案,综合决策相较单一组件决策更为全面和系统。(3)案例区农地生态补偿优先方案为面向水田和旱地实施“轮作休耕”,补偿标准为二级;在村级行政区进行区域优选可获得更高的实施效率。(4)基于BN的决策模型可自微观地块尺度向中观流域尺度完整地传递不确定信息,评价结果可同时提示决策的潜在收益与可能风险。 展开更多
关键词 保护区生态补偿 精细空间尺度 多目标综合效应 资金利用效率 贝叶斯网络 决策工具开发
原文传递
基于动态时空预测的多时间尺度配电网电压优化
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作者 卢锦玲 任义杰 +2 位作者 李承远 刘博闻 任惠 《电力科学与工程》 2025年第7期1-9,共9页
为解决高比例分布式光伏并网引发的电压越限问题,首先用动态图卷积网络和Transformer模型进行联合建模,通过动态图捕捉光伏站点间的动态空间关联性,并利用Transformer提取长距离时序特征,使得预测的均方根误差较传统Transformer模型降低... 为解决高比例分布式光伏并网引发的电压越限问题,首先用动态图卷积网络和Transformer模型进行联合建模,通过动态图捕捉光伏站点间的动态空间关联性,并利用Transformer提取长距离时序特征,使得预测的均方根误差较传统Transformer模型降低7.6%。根据预测结果,构建多时间尺度优化框架,提出用基于模糊逻辑的自适应目标权重系数来动态平衡电能质量与经济效益,并引入节点差异化指标实现关键区域的精准控制。仿真结果表明:相较于传统方法,加入自适应目标权重系数后,有载调压变压器和电容器组动作频次显著减少,光伏削减量降低0.563 MW·h,储能损耗下降7.77%;同时,节点差异化指标的引入使电压超过1.025 p.u.的情况减少了72.3%。以上结果证明了所提方法的有效性与经济性。 展开更多
关键词 DGCN-Transformer 多时间尺度 自适应目标权重 节点差异化指标 分布式光伏发电
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基于改进YOLOv5的骑行者头盔佩戴检测方法
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作者 胡青松 单露露 +2 位作者 刘许 李世银 孙彦景 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期494-505,共12页
未佩戴或未正确佩戴头盔将对骑行人员生命安全造成重大威胁,人工督查不但工作量大效率低下,而且难以做到全区域全时段覆盖.本文提出一种基于改进YOLOv5的骑行者头盔佩戴检测方法,通过监控摄像头对骑行人员的头盔佩戴情况进行智能检测和... 未佩戴或未正确佩戴头盔将对骑行人员生命安全造成重大威胁,人工督查不但工作量大效率低下,而且难以做到全区域全时段覆盖.本文提出一种基于改进YOLOv5的骑行者头盔佩戴检测方法,通过监控摄像头对骑行人员的头盔佩戴情况进行智能检测和自动识别.首先,构建了包括不同地点、不同视角、不同天气、不同时段的骑行者头盔佩戴数据集,为研究奠定基础.随后提出一种基于改进YOLOv5的头盔佩戴检测模型,通过改进YOLOv5的多尺度特征融合模块,提升小目标检测效果;引入ECA注意力机制,强化特征图融合效果,显著提升模型检测精度;基于GSConv对Neck部分进行轻量化处理,有效地降低模型的检测耗时.实验结果表明,本文算法对骑行者头盔佩戴情况具有良好的检测性能,mAP达到93.2%,相较YOLOX提升1.9个百分点,单张图片检测耗时15.23 ms,在保证较高检测速率的同时检测精度更高,具有一定的应用价值. 展开更多
关键词 头盔检测 小目标检测 多尺度特征 注意力机制 模型压缩
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融合多尺度特征的航拍目标检测算法
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作者 杨路 裴俊莹 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第6期1486-1498,共13页
为解决无人机航拍图像中小目标样本居多,但可提取特征信息少,不利于提升航拍目标检测精度问题,提出一种基于YOLOv8s改进的航拍小目标检测算法。将可变形卷积应用于主干网络特征提取模块,自适应感受目标在不同位置和尺度上的细节信息;提... 为解决无人机航拍图像中小目标样本居多,但可提取特征信息少,不利于提升航拍目标检测精度问题,提出一种基于YOLOv8s改进的航拍小目标检测算法。将可变形卷积应用于主干网络特征提取模块,自适应感受目标在不同位置和尺度上的细节信息;提出包含特征收集模块和信息融合模块的多层次信息融合功能块,通过多层次信息融合功能块中的特征收集模块对主干网络不同尺度的特征信息进行提取和增强,获取精细的全局特征,利用信息融合模块将上下文丰富的语义信息注入到小目标检测层,实现局部信息和全局信息的融合,并将融合后的特征输入到检测网络中,得到检测结果。结果表明:所提算法的识别平均准确率和召回率相较于基线模型提升了6%和4.3%;相比于主流的检测算法,改进目标检测算法的小目标检测平均精度最高。 展开更多
关键词 航拍图像 可变形卷积 小目标检测 多尺度特征融合 目标检测层
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基于“教学评一体化”的“两段反刍式写作教学”探索
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作者 程碧英 熊明川 《四川文理学院学报》 2025年第3期86-94,共9页
2022年版《义务教育课程方案》和《义务教育语文课程标准》分别提出“教-学-评一致性”“教-学-评一体化”理念,为“两段反刍式写作教学”提供了理论支撑。在反思“一段式写作”问题基础上,结合多年探索和实践,提出了“定标-指导-创写-... 2022年版《义务教育课程方案》和《义务教育语文课程标准》分别提出“教-学-评一致性”“教-学-评一体化”理念,为“两段反刍式写作教学”提供了理论支撑。在反思“一段式写作”问题基础上,结合多年探索和实践,提出了“定标-指导-创写-师评”“复标-反刍-提优-互评”的两段式写作模式。“两段反刍式写作教学”紧盯写作训练目标,充分发挥评价在各环节的指导修正作用,增加学生写作和评价的自主性,增强纠错提优的时效性,改变学生被动参与写作状况,激发写作热情。在此基础上进一步探讨了训练目标体系化、评价量表设计、“广义发表”等问题。 展开更多
关键词 “教学评”一体化 写作教学 训练目标 评价量表
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