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Advances in aggregatable nanoparticles for tumor-targeted drug delivery 被引量:13
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作者 Wenqi Yu Maxim Shevtsov +1 位作者 Xianchun Chen Huile Gao 《Chinese Chemical Letters》 SCIE CAS CSCD 2020年第6期1366-1374,F0002,共10页
Recent days,aggregatable nanoparticles,which can specifically respond to certain stimulus,have shown great potential in tumor-targeted drug delivery with prolonged retention and deeper penetration.In this review,we su... Recent days,aggregatable nanoparticles,which can specifically respond to certain stimulus,have shown great potential in tumor-targeted drug delivery with prolonged retention and deeper penetration.In this review,we summarize recent advances in design of aggregatable nanoparticles by different stimuli.Internal(pH and enzyme)and external(light,temperature and ROS)stimuli are introduced for a comprehensive description.Moreover,the aggregated nanoparticles usually exhibit photothermal,photoacoustic,PET and enhanced MRI contrast,which is also described.In the end,we discuss about the potential applications and challenges for the future clinical translation. 展开更多
关键词 Stimuli-responsive nanoparticles Size aggregation Tumor-targeted drug delivery Transformation Microenvironment modulation
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Electronic structure modulation with ultrafine Fe_(3)O_(4) nanoparticles on 2D Ni-based metal-organic framework layers for enhanced oxygen evolution reaction
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作者 Wei Huang Chao Peng +7 位作者 Jing Tang Fangyuan Diao Murat Nulati Yesibolati Hongyu Sun Christian Engelbrekt Jingdong Zhang Xinxin Xiao Kristian S.Mølhave 《Journal of Energy Chemistry》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第2期78-88,共11页
Two-dimensional(2D)metal organic frameworks(MOFs)are emerging as low-cost oxygen evolution reaction(OER)electrocatalysts,however,suffering aggregation and poor operation stability.Herein,ultrafine Fe_(3)O_(4) nanopart... Two-dimensional(2D)metal organic frameworks(MOFs)are emerging as low-cost oxygen evolution reaction(OER)electrocatalysts,however,suffering aggregation and poor operation stability.Herein,ultrafine Fe_(3)O_(4) nanoparticles(diameter:6±2 nm)are homogeneously immobilized on 2D Ni based MOFs(Ni-BDC,thickness:5±1 nm)to improve the OER stability.Electronic structure modulation for enhanced catalytic activity is studied via adjusting the amount of Fe_(3)O_(4) nanoparticles on Ni-BDC.The optimal Fe_(3)O_(4)/Ni-BDC achieves the best OER performance with an overpotential of 295 mV at 10 mA cm^(-2),a Tafel slope of 47.8 mV dec^(-1) and a considerable catalytic durability of more than 40 h(less than 5 h for Ni-BDC alone).DFT calculations confirm that the active sites for Fe_(3)O_(4)/Ni-BDC are mainly contributed by Fe species with a higher oxidation state,and the potential-determining step(PDS)is the formation of the adsorbed O*species,which are facilitated in the composite. 展开更多
关键词 Fe_(3)O_(4)nanoparticles 2D Ni-BDC aggregation Electronic structure modulation Oxygen evolution reaction
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基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法 被引量:3
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作者 赵海丽 许修常 潘宇航 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期101-111,共11页
为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级... 为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv7-tiny算法 深度强力残差卷积块 轻量级高效层聚合网络模块
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自适应卷积约束与全局上下文推理的墓室壁画修复
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作者 吴萌 郭歌 +2 位作者 孙增国 路智勇 张倩文 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第3期737-754,共18页
目的墓室壁画作为地下文物,由于环境湿度、地仗沉降等因素,局部区域出现了脱落、裂缝、霉变等多种病害,导致画面部分缺失。但现有深度学习的修复方法通常在单一维度或固定区域进行信息重建,无法充分捕获稀疏的壁画特征和修复多样化的复... 目的墓室壁画作为地下文物,由于环境湿度、地仗沉降等因素,局部区域出现了脱落、裂缝、霉变等多种病害,导致画面部分缺失。但现有深度学习的修复方法通常在单一维度或固定区域进行信息重建,无法充分捕获稀疏的壁画特征和修复多样化的复杂病害,修复时会出现内容缺失、结构错乱等问题。对此,提出一种自适应卷积约束与全局上下文推理的墓室壁画修复。方法基于端到端的编码器—解码器架构,首先设计多尺度增强卷积模块,从频域和空域联合分析图像特性来充分捕获全局结构和局部纹理;同时在修复路径中加入融合差分卷积的增强激活单元来引入边缘先验信息,提高模型的绘制精度。其次,考虑到纹理和结构在绘制过程中的模式差异,在编码器—解码器间设计基于注意力交互引导的多尺度特征聚合模块,来加强全局稀疏信息的表征能力和相关性,并自适应选择增强有效特征。此外,为了获得真实准确的结果,在特征传递过程中利用自动掩码更新迭代来预测复杂缺失信息,引导解码器精确绘制多样化的损伤区域。结果本文采用客观评价指标峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)和学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)在章怀太子墓“马球图”数据集上进行3类模拟病害和真实病害修复实验,并与6种主流方法进行比较。实验结果表明,本文方法修复的壁画图像在主观视觉和客观评价上均有明显提升。相较于指标排名第2的模型,对于随机缺失区域的壁画修复,峰值信噪比和结构相似性的均值分别达到31.7602dB和0.9577,各指标的样本均值分别提升了2.3653 dB、0.0128和12.75%。结论本文提出的图像修复模型可以有效修复多种复杂病害,可为手工绘制专家的物理修复提供参考,进一步促进了数字文化遗产的可持续研究与保护。 展开更多
关键词 壁画修复 多尺度增强卷积模块 多尺度特征聚合模块 增强激活单元 差分卷积 病害修复
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基于改进TransUNet的肺部图像分割
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作者 石勇涛 邱康齐 +1 位作者 柳迪 杜威 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期27-36,共10页
语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度... 语义分割作为肺部影像分析的关键步骤,其准确率直接关系进一步的图像分析和治疗决策。面对肺部器官不规则外形、模糊边界以及噪声等问题,传统分割方法存在边界分割精确度不高、易出现误差等问题。针对这些挑战,文中提出一种基于多尺度边缘特征融合的神经网络(MSB-AffTransU2Net)用于肺部图像的分割。首先,替换了TransUNet中的编解码器,采用U2-Net的RSU模块来增强特征提取的性能;然后,使用注意力特征融合机制替换原本的Concat方法,以减少模型参数并且提升特征的融合效果;接着,加入了多尺度特征提取器以及边界引导的上下文聚合模块,以融合提取更加精确的肺部边缘特征;最后,为优化模型损失函数,采纳了Dice损失与交叉熵损失,创建了一个新颖的损失函数。在COVID-19 Radiography Database的COVID类数据集上验证了所提算法的有效性。实验结果证明,MSB-AffTransU2Net在COVID数据集上的前景交并比(pIoU)和平均准确率(mAcc)与TransUNet算法相比,分别提高了3.03%和0.72%,证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 COVID-19 肺部图像分割 TransUNet 边缘特征 边界引导的上下文聚合模块 注意力特征融合
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基于CNN和Transformer聚合的遥感图像超分辨率重建 被引量:1
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作者 胡明志 孙俊 +2 位作者 杨彪 常开荣 杨俊龙 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期938-946,共9页
针对现有的遥感图像超分辨模型很少考虑噪声、模糊、JPEG压缩等因素对图像重建所带来的影响,以及Transformer模块构建高频信息能力受限的问题,提出多层退化模块.设计基于CNN和Transformer聚合的网络,使用CNN识别图像的高频信息,Transfor... 针对现有的遥感图像超分辨模型很少考虑噪声、模糊、JPEG压缩等因素对图像重建所带来的影响,以及Transformer模块构建高频信息能力受限的问题,提出多层退化模块.设计基于CNN和Transformer聚合的网络,使用CNN识别图像的高频信息,Transformer提取全局信息.利用基于注意力机制的聚合模块将2个模块聚合,在保持全局结构连贯性的同时,显著增强局部高频细节的重建精度.利用所提模型,在AID数据集上随机选取6个场景进行实验,与MM-realSR模型在PSNR和SSIM指标上进行比较.结果表明,所提模型在PSNR指标上相比于MM-realSR模型平均提高1.61 dB,SSIM指标平均提升0.023. 展开更多
关键词 遥感图像 超分辨率重建 多层退化模块 高频信息 全局信息 聚合模块
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基于改进YOLOv8的密集行人检测模型 被引量:2
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作者 黄昆 齐肇建 +3 位作者 王娟敏 胡倩 胡伟超 皮建勇 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期133-142,共10页
密集行人检测是公共智能监控的关键技术,其采用目标检测方法对视频中的行人位置和数量进行检测,进而实现对视频中人群的智能监控。在人员密集场景下因遮挡和行人的目标太小造成漏检。为此,提出一种改进YOLOv8检测模型Crowd-YOLOv8。首先... 密集行人检测是公共智能监控的关键技术,其采用目标检测方法对视频中的行人位置和数量进行检测,进而实现对视频中人群的智能监控。在人员密集场景下因遮挡和行人的目标太小造成漏检。为此,提出一种改进YOLOv8检测模型Crowd-YOLOv8。首先,在主干网络使用nostride-Conv-SPD模块,增强对图像小目标特征等细粒度信息的提取能力;其次,在YOLOv8网络的颈部引入小目标检测头和CARAFE上采样算子对各尺度特征进行融合,以提高在小目标情况下的检测效果。实验结果表明,所提模型在CrowdHuman数据集上mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95分别取得了84.3%和58.2%的检测效果,与原YOLOv8n相比分别提高了3.7和5.2百分点;在WiderPerson数据集上取得了88.4%和67.4%,与原YOLOv8n相比提高了1.1和1.5百分点。 展开更多
关键词 密集行人检测 YOLOv8网络 nostride-Conv-SPD模块 CARAFE算子 小目标检测头
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改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测 被引量:1
8
作者 曹菡 陈黎伟 +1 位作者 李璐 陶利 《测绘科学》 北大核心 2025年第5期114-123,共10页
针对合成孔径雷达图像飞机目标散射点离散、尺度多样性和强散射背景干扰易导致飞机目标检测困难等问题,提出了一种改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测算法。针对SAR图像小尺寸飞机目标易漏检问题,增加小目标检测层并重构特征融合网络,实现... 针对合成孔径雷达图像飞机目标散射点离散、尺度多样性和强散射背景干扰易导致飞机目标检测困难等问题,提出了一种改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测算法。针对SAR图像小尺寸飞机目标易漏检问题,增加小目标检测层并重构特征融合网络,实现了小尺寸目标检测性能的提升;在主干网络中引入上下文聚合模块,增强网络对全局和局部上下文信息的捕捉能力,提高模型在复杂干扰背景下目标检测准确性;引入自适应阈值焦点损失函数,通过自适应调整困难样本和易分样本的损失权重,降低困难样本的检测难度。基于SADD数据的实验结果表明,改进后的算法最高精度提高至98.8%,相比基准模型具有更好的检测性能和鲁棒性。与其他目标检测算法相比也具有更好的检测效果。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标检测 YOLOv10 上下文聚合模块 自适应阈值焦点损失
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基于动态规划的储能聚合商辅助服务市场调度策略研究
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作者 杨翠 徐天奇 +1 位作者 李琰 李晓兰 《太阳能学报》 北大核心 2025年第8期224-233,共10页
在辅助服务市场多元化主体发展的进程中,针对小型分布式储能无法满足辅助服务市场准入门槛,同时储能仅参与单一辅助服务市场收益差、储能利用率低的问题,提出将分布式储能聚合管理来协调参与一次、二次调频市场的调度方法。首先,建立储... 在辅助服务市场多元化主体发展的进程中,针对小型分布式储能无法满足辅助服务市场准入门槛,同时储能仅参与单一辅助服务市场收益差、储能利用率低的问题,提出将分布式储能聚合管理来协调参与一次、二次调频市场的调度方法。首先,建立储能聚合商参与一次、二次调频市场日前联合交易决策模型,通过电网与储能聚合商上下层迭代,依据市场需求、竞争主体,小型储能信息等因素每小时动态选择市场,然后运用动态规划法进行求解,最终产出聚合商每小时参与联合市场的储能调度方案。算例分析表明,该策略较仅参与一次调频收益增加61.96%,储能利用率提升8.99%;较仅参与二次调频收益增加123.52%,储能利用率提升28.12%。验证了所提动态调度策略能提高储能聚合商收益和储能利用率,有利于吸引更多零散储能参与电力市场,充分挖掘调频资源。 展开更多
关键词 储能 调频辅助服务市场 聚合商 联合出清 双层优化模型
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基于退钻过程检测的矿井下钻杆计数方法研究
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作者 胡玮 王满利 +2 位作者 张长森 田子建 张善文 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期697-707,共11页
针对现有的矿井下钻杆计数方法存在误检率较高、效率较低的问题,设计一种特征编码式计数方法,其主要通过对钻机退钻过程检测结果的分析处理,统计实际打入的钻杆数量,可以有效提高计数的准确性及工作效率。由于矿井下的环境十分复杂,由... 针对现有的矿井下钻杆计数方法存在误检率较高、效率较低的问题,设计一种特征编码式计数方法,其主要通过对钻机退钻过程检测结果的分析处理,统计实际打入的钻杆数量,可以有效提高计数的准确性及工作效率。由于矿井下的环境十分复杂,由视频监控获取到的图像易受噪声、灯光等因素的影响,造成现有的目标检测算法存在特征提取困难和识别率低等问题。并且,这些算法模型复杂度高且计算量大,不利于在边缘端进行部署。针对这些问题,提出一种基于YOLOv8n改进的钻机退钻过程检测算法,称为YOLOv8n–SDM。首先,设计新的空间金字塔池化模块来增强模型的特征提取能力,同时降低矿井下复杂背景对退钻检测的干扰;然后,提出具有2种变换结构的特征聚合模块,替换原模型中的C2f模块,其在获取丰富的特征信息的同时有效降低模型的复杂度与计算量;最后,为进一步提升模型对不规则特征的辨识能力,设计了一种多尺度融合探测头来提高模型对钻机等目标的识别率。实验结果表明:改进后的YOLOv8n–SDM算法和原YOLOv8n算法相比,精度、召回率、mAP@0.5以及mAP@0.5–0.95值分别提升了2.7%、2.6%、2.2%以及1%,模型参数量、占用存储空间和GFLOPs值分别降低了32.2%、30.2%和31.7%。相较主流算法能够在复杂的矿井场景下实现更精准的钻机退钻过程检测,满足实际部署和应用的需求。 展开更多
关键词 钻杆计数 钻机退钻过程检测 YOLOv8n 特征聚合模块 多尺度融合探测头
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双通道噪声抑制网络及在阴影去除中的应用
11
作者 黄璞 苏畅 +1 位作者 杨章静 杨国为 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第10期2431-2439,共9页
针对图像中阴影覆盖导致信息缺失的问题,提出了一种基于Transformer的阴影去除方法——双通道噪声抑制网络(DNSNet).该方法在Transformer的基础上集成了全局双通道注意力模块,结合通道注意力和空间注意力机制,以捕获全面的全局上下文信... 针对图像中阴影覆盖导致信息缺失的问题,提出了一种基于Transformer的阴影去除方法——双通道噪声抑制网络(DNSNet).该方法在Transformer的基础上集成了全局双通道注意力模块,结合通道注意力和空间注意力机制,以捕获全面的全局上下文信息,从而实现精确的阴影去除,显著提升了阴影区域的清晰度和准确性.在阴影处理阶段,DNSNet进一步引入了噪声抑制注意力聚合模块,有针对性地突出关键特征,从而有效改善了阴影区域的处理效果.在ISTD、ISTD+和SRD数据集上的实验结果表明,DNSNet在阴影去除任务中,相较于现有方法,表现优异,不仅有效减少了阴影对图像质量的影响,还成功保留了图像的关键细节和自然纹理. 展开更多
关键词 阴影去除 TRANSFORMER 多尺度混合注意力框架 噪声抑制注意力聚合模块 全局双通道
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DCD-YOLOv8n:一种高效的钢材表面缺陷检测算法 被引量:3
12
作者 梁礼明 陈康泉 +2 位作者 钟奕 龙鹏威 冯耀 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期117-127,共11页
针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块... 针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块,通过自适应机制建模多维度特征,以提升检测精度;三是采用可变形多头注意力机制,动态调整注意力的形状和范围,有效应对形态多样和结构复杂的缺陷特征,从而提升检测性能。在Severstal和NEU-DET钢材缺陷数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,DCD-YOLOv8n算法的mAP分别提高2.4个百分点和1.9个百分点;参数量和复杂度分别降低0.5×10^(6)和1.9×10^(9);FPS分别提升22帧和7帧。实验结果表明,该算法在平衡计算开销、检测精度和效率方面表现优异,具有一定的实际部署应用价值。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8n 多分支特征聚合网络 跨维度聚合模块 可变形多头注意力机制
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视频流中移动篮球的检测与跟踪方法
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作者 张炜昕 钟映春 +3 位作者 张钢 钟灵 赖志飞 杨铠康 《广东工业大学学报》 2025年第3期62-71,共10页
检测与跟踪视频中的篮球可为教练复盘比赛提供关键信息。在比赛的视频流中,由于篮球目标较小,YOLOv5(You Only Look Once v5)算法对篮球与其他类圆形小目标的区分度较低。为此,在YOLOv5算法的基础上,首先采用V-C3(VoVNet C3)模块代替原C... 检测与跟踪视频中的篮球可为教练复盘比赛提供关键信息。在比赛的视频流中,由于篮球目标较小,YOLOv5(You Only Look Once v5)算法对篮球与其他类圆形小目标的区分度较低。为此,在YOLOv5算法的基础上,首先采用V-C3(VoVNet C3)模块代替原C3模块,以解决篮球特征单一的问题,并通过K-L散度(Kullback-Leibler Divergence)验证改进的有效性。其次,采用桥式路径聚合网络(Bridge Path Aggregation Network,BPANet)代替原路径聚合网络(Path Aggregation Network,PANet),以解决场景中小目标篮球的检测问题。第三,构建分类惩罚机制,以降低篮球与相似目标的误检率。第四,探讨了各参数对篮球检测算法性能的影响,并探寻最佳参数取值和模型结构。实验结果表明,改进后算法的识别精度比原始YOLOv5算法提高了3个百分点,在COCO部分数据集上平均精度提高了2.4个百分点,算法的参数规模降低了5.3个百分点。本文对YOLOv5算法提出的4种改进策略,在保持较高实时性的基础上提高了视频中篮球目标的检测精度并降低模型规模,为类似的目标检测提供了一种新思路。 展开更多
关键词 篮球检测 V-C3模块 桥式路径聚合网络 分类惩罚机制
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边缘计算下的绝缘子缺陷小样本检测研究
14
作者 李旭涛 李宏杰 +3 位作者 贾璐萌 邓若宇 杜剑锋 王安红 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期76-84,共9页
为解决传统目标检测算法在输电线路上进行小样本绝缘子缺陷检测时存在的精度低、鲁棒性差等问题,并实现无人机巡检的高效性,提出一种基于边缘计算的特征距离差异小样本绝缘子自爆检测算法。首先,通过高低频信息融合(AHiLo)和分层路径聚... 为解决传统目标检测算法在输电线路上进行小样本绝缘子缺陷检测时存在的精度低、鲁棒性差等问题,并实现无人机巡检的高效性,提出一种基于边缘计算的特征距离差异小样本绝缘子自爆检测算法。首先,通过高低频信息融合(AHiLo)和分层路径聚合网络(HS-PAN)改进RT-DETR编码器,实现对绝缘子串高低频局部信息的提取;其次,引入距离嵌入模块(DX),以在映射特征空间中获取原型代理与查询特征的最优度量距离,从而实现对小样本绝缘子自爆的准确检测。实验结果表明,改进后模型在PC端仅使用150张样本,检测精度达到86.4%,参数量为2.06×10~7,检测速度达到了66.1 f/s,满足了小样本检测的要求。与其他主流算法相比,改进算法在检测精度和实时性方面都表现出了较高水平。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷 小样本检测 RT-DETR编码器 边缘计算 距离嵌入模块 路径聚合网络
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改进YOLOv5的活性污泥微生物镜检方法
15
作者 张宇航 苑明哲 +3 位作者 王文洪 张佳 肖金超 曹飞道 《环境工程》 2025年第6期188-196,共9页
针对现有活性污泥微生物检测算法精度低,漏检率较高的问题,提出了一种改进YOLOv5的微生物检测方法。利用K-Means++算法生成最适合本数据集的锚框组,在YOLOv5主干网络中用C3GC模块代替原有C3模块加强特征信息提取,颈部网络的特征金字塔... 针对现有活性污泥微生物检测算法精度低,漏检率较高的问题,提出了一种改进YOLOv5的微生物检测方法。利用K-Means++算法生成最适合本数据集的锚框组,在YOLOv5主干网络中用C3GC模块代替原有C3模块加强特征信息提取,颈部网络的特征金字塔融合坐标注意力机制与全局到空间聚合模块加强特征信息的融合。基于实际采集的活性污泥微生物数据,通过数据增强方法构建了训练和测试数据集。改进算法在测试数据集上召回率达到97.4%,平均精准度达到99.2%,模型大小仅为23.5MB,与原始YOLOv5模型和其他主流检测模型及变种相比,准确率与回归率均取得了较大提升,并能够满足在移动端的快速部署,证明了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 污水处理 微生物检测 YOLOv5 特征金字塔 坐标注意力机制 全局到空间聚合模块
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基于CABFAM-Transformer的输电线路在线测距实测行波预分类方法
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作者 唐玉涛 束洪春 +3 位作者 刘皓铭 苏萱 韩一鸣 代月 《电工技术学报》 北大核心 2025年第5期1455-1470,共16页
行波采集装置是电力系统保护与测距的重要设备,广泛应用于110 kV及以上输电线路,且正向配电网延拓。由于启动灵敏,非故障信息的采集给故障辨识与行波测距带来了挑战。该文提出了一种基于卷积注意力机制的特征聚合模块(CABFAM)与自适应Tr... 行波采集装置是电力系统保护与测距的重要设备,广泛应用于110 kV及以上输电线路,且正向配电网延拓。由于启动灵敏,非故障信息的采集给故障辨识与行波测距带来了挑战。该文提出了一种基于卷积注意力机制的特征聚合模块(CABFAM)与自适应Transformer模型的输电线路实测故障性质识别方法。首先,通过CBAM机制增强卷积层提取特征信息的表达与理解能力;然后,构建自适应编码层级调整机制的Transformer模型库,以获取多层次差异化特征信息;最后,利用云南电网110~220 kV输电线路的5076条实测数据及220 kV DL站H-P线的15924条伪实测数据进行训练与测试,针对16种典型行波数据进行分类。测试结果表明,该方法降低了模型参数量,提高了准确度,算法的多个关键指标均有不同幅度的提升,表现出优异的检测精度与识别效率。 展开更多
关键词 行波采集装置 基于卷积注意力机制的特征聚合模块 CABFAM 自适应Transformer 实测数据故障辨识
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全局特征信息共享交互的无标记弱边缘细胞实例分割网络
17
作者 雷昊翔 张富举 +3 位作者 孙浩 洪岚 傅玉青 杜永兆 《华侨大学学报(自然科学版)》 2025年第5期513-527,共15页
针对无标记显微图像对比度低、细胞边缘弱、形态多样不规则导致的实例分割精度不足的问题,提出一种基于Protonet理论的全局特征信息共享交互网络。首先,设计跨阶段多分支边缘自感知模块,以增强对低对比度图像的特征表达及对不规则细胞... 针对无标记显微图像对比度低、细胞边缘弱、形态多样不规则导致的实例分割精度不足的问题,提出一种基于Protonet理论的全局特征信息共享交互网络。首先,设计跨阶段多分支边缘自感知模块,以增强对低对比度图像的特征表达及对不规则细胞几何形态的适应能力;其次,构建多分支聚合下采样架构,以缓解骨干网络与特征金字塔中的特征丢失问题;最后,提出特征信息共享解耦分割头,实现分类与回归任务的跨层级联合优化,并引入Shape-IoU损失函数,以提高细胞轮廓定位精度。结果表明:文中方法在简单、中等和困难3类分割任务中的mAP@0.50分别达到了86.73%、56.63%和45.13%,可有效提升无标记显微图像中弱边缘细胞实例分割的精度,具有有效性与实用性。 展开更多
关键词 无标记细胞 实例分割 跨阶段多分支边缘自感知模块 多分支聚合下采样 损失函数
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基于压缩图像与YOLOv5模型的架空输电线路缺陷检测技术 被引量:2
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作者 刘敏 姜亮 +2 位作者 田杨阳 张璐 陈岑 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期152-159,共8页
【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,... 【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,无论何种方式都需要处理大量可视化、红外或者紫外照片。但由于输电线路的特殊性,架设条件涉及多种环境,其巡检图像背景通常较为复杂,采用人工复核审查的方式精度较高,但对经验依赖较大且效率极低。如何快速、准确地识别架空线路巡检图片是架空输电线路缺陷识别的关键。传统输电线路巡检图片识别方法在复杂背景的干扰下,容易出现缺陷识别精确度不高的问题。【方法】为提高架空输电线路巡检图像复杂背景下的检测准确率,提出了一种兼顾识别效率和准确性的缺陷检测方法。基于压缩图像技术并结合YOLOv5模型,设计了一种基于稀疏卷积的非对称特征聚合压缩算法,将原始图像通过编码减少图像存储所需空间以便于存储和传输,经过信息通道传输到解密器后,再将压缩图像进行解码复原以提升局部集合特征的学习效率。同时,通过融入通道空间注意力模块从特征图中得到注意力通道权重矩阵和空间权重矩阵,并通过权重矩阵判断特征图区域的重要程度,完成对YOLOv5模型处理效率的提升。【结果】将压缩恢复后的图像输入改进YOLOv5模型中,利用通道注意力模块(CAM)和空间注意力模块(SAM)分别对图像进行通道与空间上的注意力数据处理,通过全局平均池化和最大池化处理增强目标区域的特征,并引入空间注意力模块增强通道注意力对特征位置信息的关注,以检测出存在缺陷的设备,并通过实验验证了方法的有效性。【结论】以某架空线路的巡检图像数据集为基础,对检测方法开展训练与测试,结果表明,巡检图像经所提技术压缩后,尺寸明显减小,恢复后的图像尺寸较原图约降低了3 MB且未出现失真;改进YOLOv5模型具有较高的检测精确度,其检测准确率和时间分别为0.91和0.87 s,算法在降低图像尺寸提升检测速度的同时保证了检测准确率。 展开更多
关键词 架空输电线路 缺陷检测 图像压缩 改进YOLOv5模型 非对称特征聚合编解码网络 通道空间注意力模块 逐通道稀疏残差卷积 检测准确率
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基于GC-YOLOv8的X射线安检图像中的违禁品检测方法
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作者 黄超 周舰 涂振宇 《宜春学院学报》 2025年第3期45-52,共8页
针对X射线安检图像中违禁品与背景和多重叠目标的检测难点,本文提出了一种基于YOLOv8改进的检测模型GELAN-C2F_DCN-YOLOv8(GC-YOLOv8)。首先,采用广义高效层聚合网络(Generalized Efficient Layer Aggregation Network,GELAN)模块来增... 针对X射线安检图像中违禁品与背景和多重叠目标的检测难点,本文提出了一种基于YOLOv8改进的检测模型GELAN-C2F_DCN-YOLOv8(GC-YOLOv8)。首先,采用广义高效层聚合网络(Generalized Efficient Layer Aggregation Network,GELAN)模块来增强特征融合能力;然后在Backbone网络的C2f(Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions)模块嵌入了可变形卷积网络DCN(Deformable Convolution Network,DCN)构造C2F_DCN可变形卷积。通过引入C2F_DCN,模型可以自适应地调整感受野的位置和形状,以适应目标的多样性。将GC-YOLOv8模型在刀具和液体容器X射线数据集(Cutters and Liquid Containers X-ray Dataset,CLC X-ray)上进行测试,结果表明GC-YOLOv8模型在召回率比基线模型高0.8%的同时准确率明显提升8.1%,验证了所提方法的有效性。并且,FPS最终达到了140.4,完全满足安检设备部署的实时性要求,验证了所提方法的通用性。 展开更多
关键词 广义高效层聚合网络模块 C2F_DCN YOLOv8 安检图像 目标检测
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基于细化聚合多频特征的图像超分辨率研究
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作者 吴大荣 胡仕刚 《湖南工业大学学报》 2025年第6期37-43,共7页
基于Transformer的方法在提取全局上下文方面表现优异,且在单图像超分辨率(SISR)方面拥有显著效果,但因其主要功能是捕获全局特征,这使得它更注重于捕获低频信息,从而忽略了对于高频特征的提取。为解决这一问题,提出了一种集成卷积和Tra... 基于Transformer的方法在提取全局上下文方面表现优异,且在单图像超分辨率(SISR)方面拥有显著效果,但因其主要功能是捕获全局特征,这使得它更注重于捕获低频信息,从而忽略了对于高频特征的提取。为解决这一问题,提出了一种集成卷积和Transformer结构优势的多频特征聚合网络(MFAN)。该网络由3个重要模块组成:用于提取全局上下文的耦合自注意Transformer(CSAT)、用于提取并增强高频信息的高频增强模块(HFEM),以及用于细化全局特征的细化融合模块(RFM)。通过实验得知,与其他SR方法相比,所提出的MFAN显著提高了分辨的视觉效果和图像质量。 展开更多
关键词 超分辨率 耦合自注意力机制 高频增强 细化融合模块 多频特征聚合网络(MFAN)
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