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基于DDRNet的无步长卷积语义分割方法 被引量：1
1
作者 刘冰 胡明强 《长春工业大学学报》 CAS 2024年第1期59-65,共7页
引用SPD-Conv模块,通过空间转换深度的模块和无步长卷积层替代跨步卷积层,保留通道维度中的所有信息。在DDRNet结构中应用SPD-Conv模块,取得了较好的性能。使用单个RTX3090GPU在无预训练的情况下,MIoU值在城市数据集上达到了79.09%。
关键词 ddrnet SPD-Conv 无步长卷积 多分辨率路径
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基于DDRNet和PIDNet的实时非结构化道路可行驶区域检测
2
作者 王乡月 冯宇 +4 位作者 李胜楠 李越 润春强 黄维依 王浩然 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期190-197,共8页
在无人化军用车辆执行野外侦察、作战等任务时,细化的越野场景可行驶区域识别对路径规划起到决定性作用。针对非结构化道路特征不明显、边界模糊、没有基于地表类别的数据集和多类别实时分割计算效率低等问题,制作了包含非结构化道路、... 在无人化军用车辆执行野外侦察、作战等任务时,细化的越野场景可行驶区域识别对路径规划起到决定性作用。针对非结构化道路特征不明显、边界模糊、没有基于地表类别的数据集和多类别实时分割计算效率低等问题,制作了包含非结构化道路、半结构化道路、结构化道路的全场景地表类别数据集FRCS,提出了基于DDRNet和PIDNet的越野场景地表类别语义分割方案,实现全场景路况下的实时可行驶区域检测。实验表明,该方案不仅在非结构化道路可行驶区域检测精度与推理速度上超过了现有方法,还具有较好的泛化能力,能够适用于工程化全场景道路实时可行域检测。 展开更多
关键词 非结构化道路 可行驶区域 越野场景地表类别 ddrnet PIDNet 语义分割 注意力机制 精细分割
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基于机器视觉技术的铸件磁痕智能识别系统研究
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作者 余海军 王辉 刘永强 《机车车辆工艺》 2025年第5期17-20,24,共5页
文章基于机器视觉技术,开发了针对铸件磁痕的智能识别系统,该系统包括了硬件和软件两部分。以铁路电力机车铸钢件电机吊座为研究对象,分析了铸件磁痕智能识别的难点,研制了工件的硬件系统,开发了磁痕图像自动采集平台,基于YOLOv8和DDRNe... 文章基于机器视觉技术,开发了针对铸件磁痕的智能识别系统,该系统包括了硬件和软件两部分。以铁路电力机车铸钢件电机吊座为研究对象,分析了铸件磁痕智能识别的难点,研制了工件的硬件系统,开发了磁痕图像自动采集平台,基于YOLOv8和DDRNet开发了缺陷磁痕自动识别和分级算法。经过试验验证,该系统可以有效识别铸件缺陷磁痕并根据设定规则完成分级,有助于提高铸件磁粉探伤的智能化水平。 展开更多
关键词 机器视觉技术 智能识别系统 磁痕图像自动采集平台 YOLOv8 ddrnet 分级算法
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