基于双分支特征融合的跨模态行人检测算法

1

作者 陈广秋 张桐森 +1 位作者 段锦 黄丹丹 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期14-22,共9页

针对目前普遍采用的可见光单光谱行人检测容易受到环境和光照的影响,当在夜晚和复杂环境下,以及在检测被遮挡和小尺度目标时,都会出现检测结果偏差大或漏检的现象,提出了一种基于双分支特征融合的跨模态行人检测算法.在YOLOv7框架内将... 针对目前普遍采用的可见光单光谱行人检测容易受到环境和光照的影响,当在夜晚和复杂环境下,以及在检测被遮挡和小尺度目标时,都会出现检测结果偏差大或漏检的现象,提出了一种基于双分支特征融合的跨模态行人检测算法.在YOLOv7框架内将主干网络改进为双主干结构,分别提取可见光图像和红外图像特征信息,并设计差分交叉融合模块(DCF)融合两种模态特征,对融合特征进行训练学习,利用检测网络实现各类行人检测.为了提升检测精度,在双主干网络中添加了注意力机制SeNet模块;为了提升检测效率,设计了轻量化ELAN-G和ELAN-WT模块替换原网络中的对应模块.实验结果表明:本文算法检测精度优秀,同时满足实时性需求. 展开更多

关键词 多模态深度学习 特征融合 行人检测 跨模态 YOLOv7框架

原文传递

基于机器视觉技术的智能清选装置现状及展望 被引量：1

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作者 徐英凯 付晓明 万秀全 《农机使用与维修》 2025年第4期39-44,共6页

随着人工智能和图像识别技术的迅速发展,基于机械视觉的智能清选装置在农业自动化领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文以机器视觉技术为基础阐述了智能清选装置的基本原理与特征,分析了智能清选装置在农业和工业领域的应用现状,探讨... 随着人工智能和图像识别技术的迅速发展,基于机械视觉的智能清选装置在农业自动化领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文以机器视觉技术为基础阐述了智能清选装置的基本原理与特征,分析了智能清选装置在农业和工业领域的应用现状,探讨了智能清选装置未来的发展趋势,总结了智能清选装置的重要性和发展前景,提出了该领域未来可能面临的挑战和机遇。 展开更多

关键词 机械视觉 图像识别 人工智能 清选装置 深度学习

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面向海洋牧场资源评估的多水下机器人编队控制方法

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作者 金兆一 宋婧菡 +5 位作者 虞逸凡 王馨 陆春 杨志庆 李智军 林远山 《大连海洋大学学报》 北大核心 2025年第2期318-329,共12页

为解决现有的编队控制方法大多依赖精确的多水下机器人运动学或者动力学模型,设计了一种基于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)的多水下机器人编队控制方法。首先,将N个水下机器人划分为1个领航者和N-1个跟随者,并构建基于领航者-跟... 为解决现有的编队控制方法大多依赖精确的多水下机器人运动学或者动力学模型,设计了一种基于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)的多水下机器人编队控制方法。首先,将N个水下机器人划分为1个领航者和N-1个跟随者,并构建基于领航者-跟随者架构的马尔可夫决策过程(MDP)模型,对多水下机器人的编队控制进行建模;然后,利用机器人自身的位置和速度信息及其他机器人之间的相对位置信息作为观测,并通过机器人的受力来表达其动作;最后,通过领航者与目标位置的距离、跟随者与领航者的距离、跟随者之间的距离等信息构建奖励函数,兼顾个体和系统层级的奖励。结果表明,基于该方法所习得的多水下机器人编队控制策略能够产生类似生物集群的协同运动模式,在编队稳定性和路径优化方面优于其他深度强化学习算法。研究表明,该策略无须精确的运动学或动力学建模,具备行为灵活、分布式执行能力强以及良好的泛化能力,是一种有效的多水下机器人编队控制方法。 展开更多

关键词 多水下机器 编队控制 领航者跟随者架构 深度强化学习

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基于混合CNN-Transformer模型的板材缺陷图像检测研究

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作者 徐思同 张妤 《林业机械与木工设备》 2025年第4期52-55,共4页

板材缺陷检测是板材加工的重要工序之一,实现木材板材缺陷的自动检测是高质量板材加工的前提,而板材缺陷图像的识别是这个技术的难点。优选锯并未完全实现自动化技术,在生产过程中,仍需人工对木材板材缺陷进行划线处理,为缓解人工压力,... 板材缺陷检测是板材加工的重要工序之一,实现木材板材缺陷的自动检测是高质量板材加工的前提,而板材缺陷图像的识别是这个技术的难点。优选锯并未完全实现自动化技术,在生产过程中,仍需人工对木材板材缺陷进行划线处理,为缓解人工压力,借助摄像机和计算机代替工人,对板材上存在的缺陷进行识别和分类,提出了一种基于异构架构协同的半监督分割方法,创新性地构建了双分支网络框架,通过交叉教学策略实现有限标注信息的高效利用,旨在解决标注数据稀缺条件下模型性能受限的难题。实验结果证明,相比于其他方法该模型对板材缺陷图像的识别分类更具有稳定性。 展开更多

关键词 板材缺陷分类 深度学习 CNN Transformer 半监督学习

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人工智能在护理教育领域的应用进展

5

作者 刘露 游翕 《高科技与产业化》 2025年第9期23-29,共7页

随着科技的突破与发展,人工智能的应用场景不断拓展,应用层次日益深入,为新时代下的护理教育带来了新的机遇与挑战。本研究系统综述了人工智能在多模态内容生成、虚拟仿真技术、个性化教学及教学模式创新层面的具体应用,分析了实际应用... 随着科技的突破与发展,人工智能的应用场景不断拓展,应用层次日益深入,为新时代下的护理教育带来了新的机遇与挑战。本研究系统综述了人工智能在多模态内容生成、虚拟仿真技术、个性化教学及教学模式创新层面的具体应用,分析了实际应用中存在的技术局限、伦理困境与成本制约,并提出了宏观规划、跨学科协作、系统化培训、重构教学评价体系的相关对策,旨在推动人工智能与护理教育深度融合,为培养适应新时代发展的高素质护理人才提供参考。 展开更多

关键词 人工智能 护理 护理教育 深度学习

原文传递

煤矿机械设备振动监测与故障预警技术研究

6

作者 李晋红 《机械管理开发》 2025年第5期219-220,243,共3页

通过对某煤矿采煤机、输送机等关键设备进行为期一年的振动监测研究,采用多传感器数据融合技术,建立了基于深度学习的设备故障预警模型。试验数据表明,该模型能够有效识别设备的微小、异常振动特征,提前预警潜在故障风险,预警准确率达到... 通过对某煤矿采煤机、输送机等关键设备进行为期一年的振动监测研究,采用多传感器数据融合技术,建立了基于深度学习的设备故障预警模型。试验数据表明,该模型能够有效识别设备的微小、异常振动特征,提前预警潜在故障风险,预警准确率达到92.3%。研究结果显示,设备轴承故障、齿轮箱异常和结构松动是引发振动异常的主要原因,基于此开发的智能预警系统可为煤矿安全生产提供重要技术支撑。 展开更多

关键词 煤矿机械 振动监测 故障诊断 预警技术 深度学习

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基于深度学习的无人机航拍目标检测与跟踪方法综述 被引量：16

7

作者 欧阳权 张怡 +2 位作者 马延 薛雅丽 王志胜 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期1-7,共7页

基于视觉的目标检测与跟踪方法是当前最火热的研究方向之一。近年来,随着无人机技术的快速发展,利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测,首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任务的复杂性和难点,并... 基于视觉的目标检测与跟踪方法是当前最火热的研究方向之一。近年来,随着无人机技术的快速发展,利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测,首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任务的复杂性和难点,并着重介绍了以深度学习为基础的目标检测算法;针对无人机目标跟踪技术,深入探讨了以相关滤波为基础和以深度学习为基础的两种判别式目标跟踪算法;最后,总结并展望了在无人机领域目标检测与跟踪技术的应用前景。 展开更多

关键词 无人机 目标检测 目标跟踪 深度学习

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基于深度强化学习的可信任务卸载方案 被引量：2

8

作者 石琼 段辉 师智斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期142-152,共11页

针对移动边缘计算(MEC)中边缘服务器是否可信的安全性问题,以及基于深度强化学习(DRL)的任务卸载方案存在收敛慢、波动大的难题,提出一种基于信任感知和DRL算法的任务卸载方案。首先,构建基于客观信息熵和历史卸载次数组合赋权的多源反... 针对移动边缘计算(MEC)中边缘服务器是否可信的安全性问题,以及基于深度强化学习(DRL)的任务卸载方案存在收敛慢、波动大的难题,提出一种基于信任感知和DRL算法的任务卸载方案。首先,构建基于客观信息熵和历史卸载次数组合赋权的多源反馈信任融合模型,用于聚合信任反馈信息,评估边缘服务器的可信度;然后,利用基于优先级经验采样的优先经验回放(PER)-SAC算法,将基站作为智能体,负责计算任务的卸载决策。实验结果表明,该方案相较于TASACO、SRTO-DDPG和I-PPO方案,具有更优的性能和更好的收敛性,其累积奖励、时延和能耗指标均为最优,且其收敛速度更快、波动幅度更小,在多个测试场景下,相较于TASACO方案能耗性能最少提升5.8%,最大提升32.2%,时延性能最少提升8.5%,最大提升21.3%。 展开更多

关键词 移动边缘计算 任务卸载 网络安全 深度强化学习 信任机制

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人工智能深度学习在胃癌的临床应用进展 被引量：3

9

作者 宋扬 《中国医药指南》 2023年第28期63-66,共4页

胃癌是我国肿瘤防治的重点。随着医学影像技术的快速发展,医学图像分析步入人工智能新时代,深度学习已在图像识别、语音识别等领域实现多项突破,成为公认的人工智能界革命性技术。深度学习技术对胃癌的研究包括以下2个方面:一方面是人... 胃癌是我国肿瘤防治的重点。随着医学影像技术的快速发展,医学图像分析步入人工智能新时代,深度学习已在图像识别、语音识别等领域实现多项突破,成为公认的人工智能界革命性技术。深度学习技术对胃癌的研究包括以下2个方面:一方面是人工智能辅助诊断,应用在病理、内镜、CT、MR诊断方面。在病理方面,基于深度学习的框架,用于自动识别胃癌和病理分型,病灶区域的自动分割是人工智能辅助胃癌病理诊断的一大挑战。内镜研究的重点是获取高检测精度,有效提高早期胃癌与非癌病变的区分能力。在CT方面,基于能谱CT分析胃癌淋巴结转移的方法,取得了较高的检测精度。另一大方面是人工智能在胃癌预后方面的应用,涉及生存时间预测、复发风险预测和转移预测。淋巴结转移是胃癌预后的重要指标。基于CT图像的深度学习影像组学列线图可在术前判断局部进展期胃癌淋巴结转移数目。人工智能技术应用于胃癌等重大疾病的早筛早治,赋能医师完成更精准为患者服务,同时降低医师劳力负担,提升诊断和治疗决策的准确性。 展开更多

关键词 胃癌 诊断 内镜 淋巴结转移 人工智能 深度学习 综述

暂未订购

基于深度学习的铁路图像场景分类优化研究 被引量：6

10

作者 赵冰 李平 +1 位作者 代明睿 马小宁 《计算机系统应用》 2019年第6期228-234,共7页

铁路检测、监测领域产生海量的图像数据,基于图像场景进行分类对图像后续分析、管理具有重要价值.本文提出一种结合深度卷积神经神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)与梯度类激活映射Grad-CAM (Grad Class Activation Ma... 铁路检测、监测领域产生海量的图像数据,基于图像场景进行分类对图像后续分析、管理具有重要价值.本文提出一种结合深度卷积神经神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)与梯度类激活映射Grad-CAM (Grad Class Activation Mapping)的可视化场景分类模型, DCNN 在铁路场景分类图像数据集进行迁移学习,实现特征提取, Grad-CAM 根据梯度全局平均计算权重实现对类别的加权热力图及激活分数计算,提升分类模型可解释性.实验中对比了不同的DCNN 网络结构对铁路图像场景分类任务性能影响,对场景分类模型实现可视化解释,基于可视化模型提出了通过降低数据集内部偏差提升模型分类能力的优化流程,验证了深度学习技术对于图像场景分类任务的有效性. 展开更多

关键词 深度学习 铁路图像 场景分类 可视化 迁移学习

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文化研学旅行课程开发的基本思路 被引量：1

11

作者 唐旭 《现代基础教育研究》 2019年第4期40-46,共7页

中小学文化研学旅行因学科属性不明、课程内容拼凑、学习方式单一和课程评价缺失等弊病,陷入发展困境。从学习目标、学习内容、学习方式和学习评价四个要素,开发课程结构完备的文化研学课程,是突围这一困境的重要途径和基本思路。"... 中小学文化研学旅行因学科属性不明、课程内容拼凑、学习方式单一和课程评价缺失等弊病,陷入发展困境。从学习目标、学习内容、学习方式和学习评价四个要素,开发课程结构完备的文化研学课程,是突围这一困境的重要途径和基本思路。"3+N+2"文化研学旅行课程,是依循该思路并基于三大文化形态开发的以"N"项主题项目为学习内容,以"文化体验"和"文化解码"为学习方式的系列综合实践课程,体现出了显著的地域性和实践性。 展开更多

关键词 文化研学旅行 课程开发 课程要素 深度学习

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基于深度栈式自编码网络的面部年龄识别 被引量：1

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作者 徐文瀚 程石磊 《信息通信》 2017年第11期45-47,共3页

随着计算机技术与网络信息技术的发展,利用人体生物特征来获取相关信息已成为安全验证的重要方式。人脸作为人体最重要的生物特征之一,一直备受研究者重视。主要针对基于深度学习的人脸年龄估计问题进行研究。基于栈式自编码网络的深度... 随着计算机技术与网络信息技术的发展,利用人体生物特征来获取相关信息已成为安全验证的重要方式。人脸作为人体最重要的生物特征之一,一直备受研究者重视。主要针对基于深度学习的人脸年龄估计问题进行研究。基于栈式自编码网络的深度学习模型,将其运用到面部年龄识别问题上,并通过编程实现了基于该深度模型的面部年龄识别系统。 展开更多

关键词 面部年龄识别 深度学习 栈式自编码网络

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