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Self-targeting visualizable hyaluronate nanogel for synchronized intracellular release of doxorubicin and cisplatin in combating multidrug-resistant breast cancer 被引量:5
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作者 Wen Ma Qiling Chen +6 位作者 Weiguo Xu Meng Yu Yuanyuan Yang Binhua Zou Yu Shrike Zhang Jianxun Ding Zhiqiang Yu 《Nano Research》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第3期846-857,共12页
Multidrug-resistance(MDR)featuring complicated and poorly defined mechanisms is a major obstacle to the success of cancer chemotherapy in the clinic.Compound nanoparticles comprising multiple cytostatics with differen... Multidrug-resistance(MDR)featuring complicated and poorly defined mechanisms is a major obstacle to the success of cancer chemotherapy in the clinic.Compound nanoparticles comprising multiple cytostatics with different mechanisms of action are commonly developed to tackle the multifaceted nature of clinical MDR.However,the different pharmacokinetics and release profiles of various drugs result in inconsistent drug internalization and suboptimal drug synergy at the tumor sites.In the present study,a type of self-targeting hyaluronate(HA)nanogels((CDDPH)^ANG/DOX)to reverse drug resistance through the synchronized pharmacokinetics,intratumoral distribution,and intracellular release of topoisomerase II inhibitor doxorubicin(DOX)and DNA-crosslinking agent cisplatin(CDDP)is developed.With prolonged circulation time and enhanced intratumoral accumulation in vivo,(CDDP)^HANG/DOX shows efficient drug delivery into the drug-resistant MCF-7/ADR breast cancer cells and enhanced antitumor activity.Besides,fluorescence imaging of DOX combined with the micro-computed tomography(micro-CT)imaging of CDDP facilitates the visualization of this combination tumor chemotherapy.With visualizable synchronized drug delivery,the self-targeting in situ crosslinked nanoplatform may hold good potential in future clinical therapy of advanced cancers. 展开更多
关键词 hyaluronate nanogel self-targetability intracellular drug codelivery multimodal imaging reversal of multidrug resistance
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Tumor acid microenvironment-activated self-targeting&splitting gold nanoassembly for tumor chemo-radiotherapy 被引量:3
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作者 Xiaomin Li Licheng Yu +5 位作者 Chuangnian Zhang Xiaoyan Niu Mengjie Sun Zichao Yan Wei Wang Zhi Yuan 《Bioactive Materials》 SCIE 2022年第1期377-388,共12页
Low accumulation and penetration of nanomedicines in tumor severely reduce therapeutic efficacy.Herein,a pH-responsive gold nanoassembly is designed to overcome these problems.Polyethylene glycol linked raltitrexed(RT... Low accumulation and penetration of nanomedicines in tumor severely reduce therapeutic efficacy.Herein,a pH-responsive gold nanoassembly is designed to overcome these problems.Polyethylene glycol linked raltitrexed(RTX,target ligand and chemotherapy drug)and two tertiary amine molecules(1-(2-aminoethyl)pyrrolidine and N,N-dibutylethylenediamine)are modified on the surface of the 6-nm gold nanoparticles by lipoic acid to form gold nanoassembly defined as Au-NNP(RTX).The Au-NNP(RTX)nanoassembly could remain at about 160 nm at the blood circulation(pH 7.4),while split into 6-nm gold nanoparticles due to tertiary amine protonation at tumor extracellular pH(pH 6.8).This pH-responsive disassembly behavior endows Au-NNP(RTX)better tumor tissue permeability through the better diffusion brought by the size reduction.Meanwhile,after disassembly,more RTXs on the surface of gold nanoparticles are exposed from the shielded state of assembly along with 2.25-fold augment of cellular uptake capability.Most importantly,the results show that Au-NNP(RTX)possesses of high tumor accumulation and effective tumor penetration,thereby enhancing the tumor chemo-radiotherapy efficiency. 展开更多
关键词 Gold nanoassembly Disassemble Penetration self-target CHEMO-RADIOTHERAPY
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小样本下基于SCResNeSt50和迁移学习的齿轮故障诊断
3
作者 刘杰 郭泽锋 杨娜 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2026年第1期110-119,共10页
【目的】现有研究针对不同设备间迁移学习的齿轮故障诊断仍存在不足,尤其是在小样本条件下,诊断准确率仍待提高。为此,提出一种结合自校准卷积分散注意力网络(SCResNeSt50)模型与迁移学习策略的小样本齿轮故障诊断方法。【方法】基于连... 【目的】现有研究针对不同设备间迁移学习的齿轮故障诊断仍存在不足,尤其是在小样本条件下,诊断准确率仍待提高。为此,提出一种结合自校准卷积分散注意力网络(SCResNeSt50)模型与迁移学习策略的小样本齿轮故障诊断方法。【方法】基于连续小波变换对齿轮信号进行时频分析,生成时频图作为模型输入。采用ResNeSt网络结构融合分散注意力机制与自校准卷积改进传统卷积神经网络对时频图的线性处理方式,即使用自校准卷积替代ResNeSt模块中的常规卷积,以实现自适应响应校准和多尺度特征编码,从而扩大感受野并增强故障特征表征能力。采用迁移学习策略,通过微调源域预训练模型的分类器参数,并冻结特征提取层,以实现目标任务的有效适配,同时保留源模型的通用知识和特征表示,提高小样本条件下的齿轮故障诊断准确率。【结果】在东南大学齿轮箱数据集与康涅狄格大学齿轮数据集上进行实验,验证了方法的有效性。实验包括变工况迁移学习与跨数据集迁移学习两类场景,并与现有故障诊断方法进行对比分析。结果表明,在变工况迁移学习实验中,目标域诊断准确率分别达到98.7%和98.9%;在东南大学数据集向康涅狄格大学数据集的迁移实验中,当目标域训练集中每种齿轮状态的样本量分别为25、20、16、12、8及6个时,诊断准确率分别达到98.1%、98.1%、97.8%、97.5%、96.5%及93.1%。【结论】方法在多个实验中均取得优于其他方法的诊断准确率,表明改进的自校准卷积有效提升了齿轮故障特征的表征能力,而迁移学习策略在小样本条件下显著增强了故障诊断的可靠性。该研究为小样本条件下的齿轮故障诊断提供了可行的解决方案,推动了智能故障诊断技术的发展。 展开更多
关键词 小样本 故障诊断 齿轮 自校准卷积 分散注意力机制 迁移学习 源域 目标域
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针对小目标垃圾检测的YOLOv8网络结构改进与性能验证
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作者 何达维 吴岳忠 +1 位作者 陈玲姣 韩梅 《包装学报》 2026年第2期103-109,共7页
为攻克复杂城市环境下的垃圾检测难题,尤其是在垃圾目标较小、背景繁杂的场景,提出一种基于YOLOv8的改进垃圾检测算法YOLO-SPRL。首先,引入SPD-Conv模块并增加P2检测层,删除P5检测层,以增强模型对小目标垃圾物体的检测能力。其次,在特... 为攻克复杂城市环境下的垃圾检测难题,尤其是在垃圾目标较小、背景繁杂的场景,提出一种基于YOLOv8的改进垃圾检测算法YOLO-SPRL。首先,引入SPD-Conv模块并增加P2检测层,删除P5检测层,以增强模型对小目标垃圾物体的检测能力。其次,在特征金字塔P3层嵌入矩形自校准模块(RCM),抑制背景噪声,消除复杂背景的干扰。最后,在模型颈部引入可分离多级卷积核注意力模块(LSKA),在降低计算复杂度的同时强化深度特征融合能力,在减小模型体积的同时提高检测精度。在VisDrone和自建街景垃圾数据集上的实验结果显示,YOLO-SPRL在VisDrone数据集上的mAP@0.5达到38.91%,相较于基准模型提升了4.22%;在自建数据集上亦展现出良好的鲁棒性和小目标识别能力。本研究所提出的集成改进策略有效提升了复杂场景下的垃圾检测性能,YOLO-SPRL在精度、速度和模型体积之间实现了良好的平衡,具备在嵌入式移动设备上部署的可行性,为城市智能环卫系统的实时监测与管理提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 YOLOv8 小目标检测 矩形自校准模块 可分离多级卷积核注意力
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基于曼哈顿距离注意力与门控双分支的桑叶多病害识别
5
作者 文春明 宋璞玉 +2 位作者 左佳运 梁湘 徐咏 《农业机械学报》 北大核心 2026年第2期225-233,374,共10页
桑叶病害导致桑叶质量下降、产量减少,进而影响蚕茧品质,制约桑蚕产业优质发展。目前,桑树种植存在病害识别智能化水平低、防治滞后等问题,且桑叶病斑特征复杂,细小病斑特征提取难度大。本文提出一种结合曼哈顿距离注意力增强与门控双... 桑叶病害导致桑叶质量下降、产量减少,进而影响蚕茧品质,制约桑蚕产业优质发展。目前,桑树种植存在病害识别智能化水平低、防治滞后等问题,且桑叶病斑特征复杂,细小病斑特征提取难度大。本文提出一种结合曼哈顿距离注意力增强与门控双分支结构的桑叶多病害复合识别算法YOLO v10s-MAD,对YOLO v10的骨干网络进行桑叶病虫害图像适配性优化,通过引入具有动态大核选择机制的网络结构(Large selective kernel network,LSKNet),增强对多尺度病斑特征捕捉能力,并减少冗余计算;同时,提出一个新的颈部网络MAD-Neck,通过引入基于曼哈顿距离的自注意力机制(Manhattan distance-based self-attention mechanism,MaSA),并结合Transformer架构的多尺度动态大核门控双分支模块(Multi-scale gated dual-branch module,MGDB),更好地对多种病害的细节特征识别;增加归一化沃瑟距离(Normalized Wasserstein distance,NWD)损失函数增强模型对小目标检测中的微小位置偏差的鲁棒性。不同模型性能试验结果表明,改进算法模型相较于原模型,m AP50和m AP50:95分别提升2.2、3.0个百分点,达到92.2%和76.8%,满足对桑叶病害进行目标检测的要求。 展开更多
关键词 桑叶多病害复合识别 曼哈顿距离注意力 细节特征识别 目标检测
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基于自博弈对抗学习的目标打击分配方法研究
6
作者 刘晓鹏 《空天预警研究学报》 2026年第1期62-68,共7页
目标打击分配的核心任务是将有限的武器资源高效地分配给一系列威胁目标,以期最大化整体作战效能或最小化战损.针对传统静态评估方法难以适应对抗双方策略的动态演化,导致分配方案在强对抗场景下迅速失效的问题,提出了一种基于自博弈对... 目标打击分配的核心任务是将有限的武器资源高效地分配给一系列威胁目标,以期最大化整体作战效能或最小化战损.针对传统静态评估方法难以适应对抗双方策略的动态演化,导致分配方案在强对抗场景下迅速失效的问题,提出了一种基于自博弈对抗学习(SPAL)的目标打击分配方法.结合双Actor-Critic网络,将目标打击分配策略融入强化学习框架,通过“进攻-防御”双方交替对抗、模型迭代升级的方式,从对抗任务场景中在线学习目标打击分配策略.实验结果表明,相较于基于规则和无自博弈对抗学习的方法,SPAL方法在任务完成率、己方存活率等性能指标上表现更好. 展开更多
关键词 目标打击分配 自博弈 对抗学习 深度强化学习
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多通道图卷积和多尺度融合的药物靶点亲和力预测
7
作者 周娟 胡静 +1 位作者 张晓龙 金淑婷 《计算机技术与发展》 2026年第3期130-137,共8页
高性能计算机辅助药物设计是一个极具潜力的领域,而药物靶点亲和力(DTA)预测则是众多药物设计阶段中关键的步骤之一,它降低了药物开发的成本并提高了效率。本研究旨在开发一种高精度的药物靶点亲和力(DTA)预测模型以提升药物开发效率。... 高性能计算机辅助药物设计是一个极具潜力的领域,而药物靶点亲和力(DTA)预测则是众多药物设计阶段中关键的步骤之一,它降低了药物开发的成本并提高了效率。本研究旨在开发一种高精度的药物靶点亲和力(DTA)预测模型以提升药物开发效率。提出了一种基于多通道密集连接图卷积和多尺度交互融合的预测方法。方法上,模型以药物分子和蛋白质的图结构数据(节点邻接矩阵)为输入,通过多头自注意力模块结合多通道密集连接图卷积模块提取药物分子的高阶结构特征,蛋白质靶标特征则通过三层图卷积网络提取。在特征融合阶段,引入Highway和Mamba模块从局部与全局两个尺度建模药物与靶点之间的交互关系,并通过全连接层输出亲和力预测值。实验结果表明,该模型在多个公开数据集上的预测性能优于现有方法,展现出更高的准确性和鲁棒性。相较于传统模型,该方法通过密集连接和多通道机制有效聚合高阶邻接信息,融合模块增强了特征交互建模能力。结论表明,该模型具有强大的泛化能力,能准确预测药物靶点相互作用强度,为计算机辅助药物设计提供了高效工具。 展开更多
关键词 药物靶点亲和力 多头自注意力 多通道图卷积 密集连接 特征融合 门控机制 Mamba 计算机辅助药物设计
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基于改进的YOLOv8尺度自适应大渣检测算法研究
8
作者 徐福斌 殷浩然 +1 位作者 任莉芸 李哲 《自动化技术与应用》 2026年第3期128-132,146,共6页
针对工业场景中大渣块的检测,研究提出一种结合尺度自适应模块和特征融合自注意力机制的改进YOLOv8模型。该方法通过引入深度估计子网络,利用目标的深度信息动态调整锚框的大小,以提高模型在不同尺度下的检测能力。此外,特征融合的自注... 针对工业场景中大渣块的检测,研究提出一种结合尺度自适应模块和特征融合自注意力机制的改进YOLOv8模型。该方法通过引入深度估计子网络,利用目标的深度信息动态调整锚框的大小,以提高模型在不同尺度下的检测能力。此外,特征融合的自注意力机制进一步增强了对显著目标特征的关注,减少了背景噪声的干扰。研究还使用了自制的数据集,该数据集包含在工业排渣机场景下采集的不同深度、尺度和光照条件下的大渣块样本,以评估所提方法的性能。实验结果表明,改进后的YOLOv8模型在复杂场景中表现出显著的性能提升,在平均精度、准确率和召回率方面均优于其他主流检测模型,达到了98.1%的mAP。这验证了所提方法在复杂工业场景中检测大渣块的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 图像处理 尺度自适应模块 特征融合自注意力 工业熔渣检测 深度估计 目标检测
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焦点解决短期治疗模式联合三段式目标管理在腹膜透析患者中的应用
9
作者 周柱丽 苏文琼 +2 位作者 龙清霞 徐芳芳 李婷 《临床医学研究与实践》 2026年第5期136-139,共4页
目的 探讨焦点解决短期治疗(SFBT)模式联合三段式目标管理对腹膜透析(PD)患者并发症、自我管理能力及营养状况的影响。方法 纳入2021年12月至2024年1月某三级甲等医院肾内科收治的70例PD患者,按入院时间顺序将其分为对照组(2021年12月至... 目的 探讨焦点解决短期治疗(SFBT)模式联合三段式目标管理对腹膜透析(PD)患者并发症、自我管理能力及营养状况的影响。方法 纳入2021年12月至2024年1月某三级甲等医院肾内科收治的70例PD患者,按入院时间顺序将其分为对照组(2021年12月至2022年12月,n=35,常规管理)与干预组(2023年1月至2024年1月,n=35,SFBT模式联合三段式目标管理)。比较两组的并发症发生情况、自我管理能力及营养状况。结果 干预组的并发症总发生率低于对照组(P<0.05)。干预组的自我管理能力评分及白蛋白、前白蛋白水平高于对照组(P<0.05)。结论 SFBT模式联合三段式目标管理在PD患者中显示出良好效果,能有效降低并发症发生率,提升自我管理能力与营养状况。 展开更多
关键词 焦点解决短期治疗模式 三段式目标管理 腹膜透析 自我管理能力
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基于目标自驱动下的有源配电网协同优化调度策略 被引量:1
10
作者 闫丽梅 解山岳 汤奕 《广东电力》 北大核心 2025年第3期91-103,共13页
电力系统在时间维度上具有动态性与不确定性,导致配电网在不同状态下的调度重点各有差异,需要针对不同场景的具体需求进行优化调整。为此提出基于目标自驱动下的有源配电网协同优化调度策略,通过动态调整调度目标,充分利用分布式能源与... 电力系统在时间维度上具有动态性与不确定性,导致配电网在不同状态下的调度重点各有差异,需要针对不同场景的具体需求进行优化调整。为此提出基于目标自驱动下的有源配电网协同优化调度策略,通过动态调整调度目标,充分利用分布式能源与柔性负荷之间的协同关系从而有效协调配电网中多元化可控资源参与调度。首先,基于电网运行特征构建动态目标;其次,构建多类型柔性负荷与各类分布式资源模型并建立基于二阶锥松弛的配电网潮流模型;最后,建立目标优先级动态调整的有源配电网调度模型。仿真结果表明,该策略能够追踪电网运行状态的变化,满足不同时段调度需求并维持系统优化目标间的动态平衡;此外对多类型柔性负荷参与调度的特性进行了对比分析。 展开更多
关键词 有源配电网 二阶锥松弛 目标自驱动 优化调度 柔性负荷
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基于动态频域卷积的SAR目标检测
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作者 纪晓平 陶普 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期173-182,共10页
由于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)具有特殊的成像机制与电磁散射特性,导致其采集的图像常伴随强散斑噪声和复杂背景干扰,这些特性严重制约了针对该类图像的目标检测的精度与鲁棒性。为进一步降低噪声干扰并解决现有方法... 由于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)具有特殊的成像机制与电磁散射特性,导致其采集的图像常伴随强散斑噪声和复杂背景干扰,这些特性严重制约了针对该类图像的目标检测的精度与鲁棒性。为进一步降低噪声干扰并解决现有方法存在的多尺度特征建模不足和频域信息利用有限的问题,本文提出一种融合频域动态卷积与空-频特征增强的SAR目标检测网络。首先引入了动态频域卷积模块,通过可学习的傅里叶谱系数和分组重构卷积核,结合特征修复机制实现对高低频成分的自适应调制,从而提升了卷积核的频带响应多样性与干扰条件下的特征表达能力。随后,通过联合频率自注意力与空间自注意力机制以及空频融合策略构建了空-频特征增强模块,实现了目标特征的增强。实验结果表明,所提方法在数据集MSAR与SARDet-100K上相较于基于注意力的可变形多子空间特征去噪的SAR图像目标检测(Attention as deformable multisubspace feature denoising for target detection in SAR images,记作DenoDet)网络、全卷积单阶段目标检测(Fully convolutional one-stage object detection,FCOS)网络、金字塔视觉Transformer轻量版(Pyramid vision Transformer-tiny,PVT-T)、Faster基于区域的卷积神经网络(Region-based convolutional neural networks,R-CNN)和仅需聚焦单层级特征(You only look one-level feature,YOLOF)网络等代表性方法,在多项评价指标上均取得了显著提升,展现出更高的检测精度、鲁棒性与良好的泛化能力,为SAR图像目标检测提供了一种新的解决思路。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标检测 动态频域卷积 空-频特征增强 自注意力
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面向雷达目标识别的一种在线迁移学习框架 被引量:1
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作者 杨予昊 孙晶明 +2 位作者 张强 晏媛 王众 《现代雷达》 北大核心 2025年第5期16-20,共5页
可靠、高效、精准的目标识别性能需求,与完备的目标数据库构建困难之间的矛盾,要求雷达目标识别系统具备动态学习能力,动态实现数据、模型的更新与识别能力的跃升。而样本自标注、模型自更新等功能的实现是达到这一目标的前提条件。针... 可靠、高效、精准的目标识别性能需求,与完备的目标数据库构建困难之间的矛盾,要求雷达目标识别系统具备动态学习能力,动态实现数据、模型的更新与识别能力的跃升。而样本自标注、模型自更新等功能的实现是达到这一目标的前提条件。针对雷达目标识别在实际应用中的性能自提升需求,通过借鉴在线学习与迁移学习的思想,提出一种在线迁移学习框架,通过结合在线学习和迁移学习技术,采用闭环结构,通过样本标注和模型微调,实现模型的自我迭代优化,可自动完成样本标注、模型更新等任务。基于仿真数据的实验结果表明,所提框架可显著提升雷达目标识别的准确性,具有流程简单、部署快捷的优点,具有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 雷达目标识别 样本自标注 模型自更新 在线学习 迁移学习
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基于改进的YOLOv5焊缝表面缺陷检测算法 被引量:3
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作者 徐向前 李星 张永安 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期98-106,共9页
为解决当前检测技术中存在的准确性和时效性较低的问题,提出了一种改进的YOLOv5焊缝表面缺陷检测模型,在其Neck层加入自注意力机制CoTNet,有效减少特征点之间的冗余信息,加速模型的训练,引入BiFPN加权双向特征金字塔网络结构,加强对缺... 为解决当前检测技术中存在的准确性和时效性较低的问题,提出了一种改进的YOLOv5焊缝表面缺陷检测模型,在其Neck层加入自注意力机制CoTNet,有效减少特征点之间的冗余信息,加速模型的训练,引入BiFPN加权双向特征金字塔网络结构,加强对缺陷特征信息的融合,从而提高模型的检测性能。在自建全新的焊缝缺陷数据集上,通过消融实验对比分析改进的YOLOv5模型的检测性能,其中mAP@0.5比原YOLOv5模型提高了8.2%;通过与当前主流检测模型对比分析发现,改进的YOLOv5模型的mAP@0.5值比Faster-RCNN高8.5%,比SSD网络模型高22.3%,满足管道表面焊接缺陷的检测要求。 展开更多
关键词 焊接缺陷检测 目标识别 YOLOv5 自注意力机制 BiFPN
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Endogenous Fe^(2+)- triggered self- targeting nanomicelles for self- amplifying intracellular oxidative stress
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作者 Zhongxiong Fan Guoyu Xia +5 位作者 Qingluo Wang Shiduan Chen Jianmin Li Zhenqing Hou Ziwen Jiang Juan Feng 《Animal Models and Experimental Medicine》 2025年第2期307-321,共15页
Background:Artesunate(ASA)acts as an•O_(2)^(-)source through the breakdown of en-doperoxide bridges catalyzed by Fe^(2+),yet its efficacy in ASA-based nanodrugs is lim-ited by poor intracellular delivery.Methods:ASA–... Background:Artesunate(ASA)acts as an•O_(2)^(-)source through the breakdown of en-doperoxide bridges catalyzed by Fe^(2+),yet its efficacy in ASA-based nanodrugs is lim-ited by poor intracellular delivery.Methods:ASA–hyaluronic acid(HA)conjugates were formed from hydrophobic ASA and hydrophilic HA by an esterification reaction first,and then self-targeting nanomi-celles(NM)were developed using the fact that the amphiphilic conjugates of ASA and HA are capable of self-assembling in aqueous environments.Results:These ASA–HA NMs utilize CD44 receptor-mediated transcytosis to greatly enhance uptake by breast cancer cells.Subsequently,endogenous Fe^(2+)from the tumor catalyzes the released ASA to produce highly toxic •O_(2)^(-) radicals to kill tumor cells,although sustained tumor growth inhibition can be achieved via in vivo experiments.Conclusions:Self-targeting NMs represent a promising strategy for enhancing ASA-based treatments,leveraging clinically approved drugs to expedite drug development and clinical research in oncology. 展开更多
关键词 nanomicelles non-Fenton oxidative stress reactive oxygen species self-targeting
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融合自注意机制的矿工行为识别算法 被引量:1
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作者 赵月爱 郝慧琦 王玲 《计算机技术与发展》 2025年第4期186-192,共7页
我国煤矿工业建设已逐步转化为智能化模式,采用深度学习算法识别煤矿监控视频中矿工不安全行为具有十分重要的意义。但煤矿井下环境恶劣,提取矿工行为特征干扰大,目前目标检测算法存在精度低、计算量大的问题。针对这些挑战,该文提出了... 我国煤矿工业建设已逐步转化为智能化模式,采用深度学习算法识别煤矿监控视频中矿工不安全行为具有十分重要的意义。但煤矿井下环境恶劣,提取矿工行为特征干扰大,目前目标检测算法存在精度低、计算量大的问题。针对这些挑战,该文提出了一种融合自注意机制的矿工行为识别模型CMFA-YOLO,采用ConvNeXt V2模块来替代原有YOLOv8n中的C2f模块,实现了Transformer思想与目标检测领域的完美融合,有效降低了模型计算量。进一步采用融合边界框损失函数MF-IoU(MPD-and-Focaler IoU)提高模型的精度。此外引入了自适应空间相关性金字塔注意力ASCPA,配合ConvNeXt V2发挥模型最佳效果。经过多项实验结果显示,CMFA-YOLO在煤矿视频监控场景下的检测精度达到99.0%,为煤矿场景下的异常行为检测任务提供高精确算法。 展开更多
关键词 煤矿监控检测 不安全行为识别 目标检测 自注意力机制 融合边界框损失函数
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基于自注意力和多点云特征融合的行车目标检测 被引量:4
16
作者 马庆禄 李章涵 +1 位作者 闫浩 邹政 《中国公路学报》 北大核心 2025年第5期261-275,共15页
为了提升自动驾驶车辆行进中对周边移动目标尺寸、位置、朝向等空间信息的感知能力,结合PointPillars与PointRCNN模型优化检测方法,提出一种基于自注意力机制的多特征融合目标检测模型MF-Point。该模型引入完全自注意力(Fully Self-Atte... 为了提升自动驾驶车辆行进中对周边移动目标尺寸、位置、朝向等空间信息的感知能力,结合PointPillars与PointRCNN模型优化检测方法,提出一种基于自注意力机制的多特征融合目标检测模型MF-Point。该模型引入完全自注意力(Fully Self-Attention,FSA)增强模型的上下文感知能力,通过可变自注意力机制(Dynamic Self-Attention,DSA)在上采样过程中将结构信息有效传播到整个节点网络以增强点云特征的空间语义信息。同时,在基准算法网络中新增与其点特征提取分支相并行的柱状特征提取分支,两者并行融入自注意力变体以生成综合点特征,将其嵌入到基准算法框架中以提升检测模型对点云的处理和解析能力。试验使用KITTI三维目标检测数据集,对车辆、骑行者以及行人3类目标进行模型训练与评估,结果表明:改进后的MF-Point算法在三维模式下,车辆、行人和骑行者的检测精度分别提升了2.19%、2.68%和2.12%;在鸟瞰视角模式下,这3类目标的检测精度分别提升了0.59%、0.88%和4.67%。为进一步验证模型的泛化能力及其实际应用效果,将训练好的MF-Point算法模型部署到ROS系统中,将KITTI中的64线公开数据集和32线实测点云数据分别进行检测验证,连续检测帧数分别达到8.4帧·s^(-1)和10.7帧·s^(-1),试验表明MP-Point模型提高了移动目标遮挡时的检测性能,漏检率降低了2.1%,且在公开数据集和实测验证中均具有较高的实时性和良好的检测性能。 展开更多
关键词 汽车工程 自动驾驶 三维目标检测 激光雷达点云 自注意力机制
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面向会话推荐的目标感知自注意网络
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作者 冯健 韩惊洲 +1 位作者 陈少剑 刘心正 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第11期271-276,284,共7页
基于会话推荐旨在于匿名会话下预测用户的行为。已有的工作缺乏体现用户兴趣的动态性、用户意图及捕获物品之间局部和全局依赖关系的统一性。为此,提出一种新的面向会话推荐的目标感知自注意网络。该文结合自注意力网络捕获物品间的全... 基于会话推荐旨在于匿名会话下预测用户的行为。已有的工作缺乏体现用户兴趣的动态性、用户意图及捕获物品之间局部和全局依赖关系的统一性。为此,提出一种新的面向会话推荐的目标感知自注意网络。该文结合自注意力网络捕获物品间的全局依赖关系,利用图神经网络捕获物品间的复杂转换模式;通过引入动态兴趣模块建模用户对不同目标物品的兴趣变化,建模用户兴趣的动态性,并捕获用户行为背后的意图特征;结合动态兴趣表示及用户特征表示,获取动态的会话表示,进行后续的预测。在两个真实数据集上的实验结果证明了所提模型相比基线方法有所提升。 展开更多
关键词 会话推荐 自注意力 图神经网络 目标感知
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基于U型多尺度Transformer网络的红外小目标检测算法
18
作者 段沛沛 张严 +1 位作者 雒明世 闫效莺 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第1期154-162,共9页
针对红外小目标特征难以提取、易被噪声干扰及复杂背景淹没等问题,提出了一种基于U型多尺度Transformer网络的检测算法。该算法在U型多尺度网络架构下,借助卷积操作提取、强化小目标局部显著性特征,同时又基于Transformer机制对图像全... 针对红外小目标特征难以提取、易被噪声干扰及复杂背景淹没等问题,提出了一种基于U型多尺度Transformer网络的检测算法。该算法在U型多尺度网络架构下,借助卷积操作提取、强化小目标局部显著性特征,同时又基于Transformer机制对图像全局特征进行建模,以获取红外图像背景信息;通过对所生成目标置信图与特征图的自注意力运算,完成了对图像浅层和深层特征的融合,实现了对像素级红外小目标的分割及检测。实验证明,在红外序列图像弱小飞机目标检测跟踪数据集中,即使针对背景复杂且含噪的图像进行检测,所提算法性能仍然优于对比算法,呈现了良好的鲁棒性及稳定、准确的检测效果。在算法阈值选用使FM平均值最大的情况下,其检测率为0.9972,虚警率为2.82×10^(-7),精确率为0.9127,而召回率则为0.921。 展开更多
关键词 红外小目标检测 图像分割 深度学习 自注意力机制
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多元分支融合自注意力的遥感图像目标检测算法
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作者 亢红波 温家正 +1 位作者 杨春杰 王文庆 《西安邮电大学学报》 2025年第6期94-103,共10页
针对遥感拍摄目标角度变化导致图像中的检测目标尺度多样且密集分布难以准确检测的问题,提出一种多元分支融合自注意力(Multi Branch Fusion Self-Attention,MFS)的遥感图像目标检测算法。该算法先设计由卷积和自注意力机制组成的多分... 针对遥感拍摄目标角度变化导致图像中的检测目标尺度多样且密集分布难以准确检测的问题,提出一种多元分支融合自注意力(Multi Branch Fusion Self-Attention,MFS)的遥感图像目标检测算法。该算法先设计由卷积和自注意力机制组成的多分支模块,形成特征提取网络,再建立针对小物体的第4个检测头,旨在融合不同尺度的特征。同时,利用DepGraph剪枝方法进行剪枝,降低参数规模使其轻量化。实验结果表明,所提算法在航拍图像(Dataset for Object deTection in Aerial Image,DOTA)数据集和NWPU VHR-10(Northwestern Polytechnical University Very High Resolution-10)数据集的平均准确率分别为77.7%和96.5%,优于同等参数规模的检测算法。特别是在剪枝后,参数规模仅有6.64 M的情况下,所提算法对DOTA数据集检测精度可以保持在72.9%。 展开更多
关键词 目标检测 遥感图像 多元分支 自注意力 轻量化
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磁靶向相变微胶囊/纳米Al_(2)O_(3)/环氧树脂复合绝缘材料的自修复特性 被引量:1
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作者 孙魄韬 王河飞 +2 位作者 司马文霞 牛朝露 唐文旭 《电工技术学报》 北大核心 2025年第13期4032-4044,共13页
环氧树脂等聚合物绝缘材料在长期电热老化以及机械应力作用下会产生微尺度损伤,诱发绝缘失效,严重威胁装备运行安全。针对此问题,该文设计了一种由固体二十八烷作为修复剂的磁靶向相变微胶囊,通过将微胶囊与常温固化型环氧树脂基体复合... 环氧树脂等聚合物绝缘材料在长期电热老化以及机械应力作用下会产生微尺度损伤,诱发绝缘失效,严重威胁装备运行安全。针对此问题,该文设计了一种由固体二十八烷作为修复剂的磁靶向相变微胶囊,通过将微胶囊与常温固化型环氧树脂基体复合,实现材料对微尺度损伤的靶向自主修复。首先在定向磁场作用下将微胶囊吸引至复合材料易损伤部位,当微损伤发展到微胶囊时,可在带电条件下人工施加红外辐射靶向加热损伤部位的微胶囊,使其迅速熔化并修复损伤通道;同时,引入Al_(2)O_(3)纳米粒子作为基体填充介质,可增强复合材料的绝缘性能与导热性能。研究结果表明:微胶囊粒径分布均匀,具有良好的热稳定性能;磁靶向诱导技术可在保持基材良好本征性能的同时提升材料的自修复效率;纳米Al_(2)O_(3)粒子的掺杂使得复合材料对红外辐射靶向加热具有良好的热响应特性;复合材料能够对机械划痕损伤自主修复,绝缘强度可恢复至未损伤时的90.78%。 展开更多
关键词 常温固化型环氧树脂 微损伤 自修复 磁靶向 相变微胶囊 纳米Al_(2)O_(3)
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