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基于多方位感知深度融合检测头的目标检测算法
1
作者 包晓安 彭书友 +3 位作者 张娜 涂小妹 张庆琪 吴彪 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期32-42,共11页
针对传统目标检测头难以有效捕捉全局信息的问题,提出基于多方位感知深度融合检测头的目标检测算法.通过在检测头部分设计高效双轴窗口注意力编码器(EDWE)模块,使网络能够深度融合捕获到的全局信息与局部信息;在特征金字塔结构之后使用... 针对传统目标检测头难以有效捕捉全局信息的问题,提出基于多方位感知深度融合检测头的目标检测算法.通过在检测头部分设计高效双轴窗口注意力编码器(EDWE)模块,使网络能够深度融合捕获到的全局信息与局部信息;在特征金字塔结构之后使用重参化大核卷积(RLK)模块,减小来自主干网络的特征空间差异,增强网络对中小型数据集的适应性;引入编码器选择保留模块(ESM),选择性地累积来自EDWE模块的输出,优化反向传播.实验结果表明,在规模较大的MS-COCO2017数据集上,所提算法应用于常见模型RetinaNet、FCOS、ATSS时使AP分别提升了2.9、2.6、3.4个百分点;在规模较小的PASCAL VOC2007数据集上,所提算法使3种模型的AP分别实现了1.3、1.0和1.1个百分点的提升.通过EDWE、RLK和ESM模块的协同作用,所提算法有效提升了目标检测精度,在不同规模的数据集上均展现了显著的性能优势. 展开更多
关键词 检测头 目标检测 Transformer编码器 深度融合 大核卷积
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基于改进YOLO11n模型的自动驾驶道路交通检测算法研究
2
作者 田晟 赵凯龙 苗佳霖 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
随着自动驾驶技术的快速发展,道路交通检测作为感知模块的核心任务,直接影响自动驾驶系统的安全性与可靠性,当前基于深度学习方法作为研究的热点,却仍存在检测精度低、模型泛化性差等问题。为解决这些问题,本文提出一种改进YOLO11n模型... 随着自动驾驶技术的快速发展,道路交通检测作为感知模块的核心任务,直接影响自动驾驶系统的安全性与可靠性,当前基于深度学习方法作为研究的热点,却仍存在检测精度低、模型泛化性差等问题。为解决这些问题,本文提出一种改进YOLO11n模型的道路交通检测方法。该方法通过增加小目标检测层提高对小目标的检测精度,引入GhostConv+DWConv检测头结构,组合优化现有的双DWConv结构,并设计更适合小目标的Inner-CIoU损失函数,增强模型的泛化性,提高边界框回归的准确性。实验结果显示,与现有YOLO11n算法相比,该模型在KITTI和BDD100K数据集上的检测精度分别提升1.1个百分点和1.9个百分点,并达到125帧/s和124帧/s的检测速度,提升了低分辨率小目标检测的有效性,在不同交通场景下具有良好的泛化性。 展开更多
关键词 自动驾驶 小目标检测 YOLO11 多尺度检测 损失函数
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基于方向解耦与多尺度增强的芯片表面缺陷检测模型
3
作者 王翔 黄娟 +2 位作者 顾寄南 王文波 向泓宇 《半导体技术》 北大核心 2026年第1期68-76,共9页
芯片表面缺陷检测在工业生产中至关重要,现有注意力机制因方向敏感性不足,难以有效获取破损、裂纹等有向线状表面缺陷。提出了一种基于YOLOv11n改进的双向多尺度检测网络(DMNet)模型,该模型设计了基于方向解耦建模的双向注意力(DDA)机... 芯片表面缺陷检测在工业生产中至关重要,现有注意力机制因方向敏感性不足,难以有效获取破损、裂纹等有向线状表面缺陷。提出了一种基于YOLOv11n改进的双向多尺度检测网络(DMNet)模型,该模型设计了基于方向解耦建模的双向注意力(DDA)机制与多尺度特征增强(MSFE)模块。DDA机制通过宽度、高度分支获取正交方向特征,并结合位置编码感知微小缺陷的像素级偏移;MSFE模块由空洞分支和池化分支组成,可分别获取长程依赖与保留局部细节。二者的结合显著提升了芯片表面缺陷的检测性能。在公共数据集D_(A)^(R)和D_(B)^(R)上验证了该模型的先进性,结果表明,与初始模型相比,该模型的参数量(Params)减小了1.2%,精确率(P)、召回率(R)与平均精度均值(mAP)在D_(A)^(R)缺陷数据集上分别提高了8.4%、6.9%和9.1%,在D_(B)^(R)缺陷数据集上分别提高了12%、4%和4.2%。 展开更多
关键词 芯片缺陷检测 特征增强 方向敏感性 注意力机制 YOLOv11n
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基于改进YOLOv8的遥感影像变电站目标识别
4
作者 刘润杰 许慧娜 +2 位作者 胡宇 王一 谢国钧 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期33-40,共8页
针对现有研究多集中于变电站局部结构检测而缺乏大区域快速发现与动态监测的问题,通过高分辨率卫星影像实现变电站的高效识别,提升电网安全隐患排查能力。首先构建了基于高分辨率光学卫星影像的变电站目标检测样本库;随后提出改进的YOL... 针对现有研究多集中于变电站局部结构检测而缺乏大区域快速发现与动态监测的问题,通过高分辨率卫星影像实现变电站的高效识别,提升电网安全隐患排查能力。首先构建了基于高分辨率光学卫星影像的变电站目标检测样本库;随后提出改进的YOLOv8算法,在骨干网络中嵌入SimAM轻量级注意力模块以增强细部特征聚焦能力,并将颈部结构替换为Efficient-RepGFPN,结合DySample动态上采样模块设计新型颈部结构GDFPN,以解决多层级特征语义错位问题。实验结果表明:改进方法优于主流检测算法,mAP 75和mAP 50-95分别提升至96.8%和87.1%,验证了其在变电站检测任务中的优越性。所提出的改进YOLOv8方法可有效支持大区域变电站的快速发现与动态监测,为电网安全管理提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 YOLOv8 遥感影像 目标检测 变电站 注意力机制
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一种用于口罩佩戴检测的轻量级YOLOv5s改进算法
5
作者 沈记全 马帅 +1 位作者 罗军伟 张霄宏 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期153-160,共8页
目的为了在公共场所准确地检测口罩佩戴并根据检测结果进行人性化提醒,提出一种轻量化的YOLOv5s网络结构,并以此为基础构建一种快速的口罩佩戴检测方案,以应对真实场景中对口罩佩戴检测速度和准确性的双重要求。方法首先,对快速空间金... 目的为了在公共场所准确地检测口罩佩戴并根据检测结果进行人性化提醒,提出一种轻量化的YOLOv5s网络结构,并以此为基础构建一种快速的口罩佩戴检测方案,以应对真实场景中对口罩佩戴检测速度和准确性的双重要求。方法首先,对快速空间金字塔池化进行改进,用深度卷积替换原来的卷积,以达到对快速空间金字塔池化进行轻量化的目的;其次,提出自校准通道注意力机制,它由两级通道交互构成,第一级交互用于获取邻近通道之间的相关性并根据相关性计算通道权重,第二级交互用于在更大的通道范围内对第一级交互得到的通道权重进行校准,该机制已经应用在网络的Neck部分;再次,对加权双向特征金字塔网络进行改进,增加大尺度特征图和小尺度特征图的融合路径,以丰富融合后的小尺度特征图中包含的细节信息;最后,利用GhostConv模块和C3Ghost模块分别替换Backbone和Neck部分的Conv模块和C3模块,从而降低网络的计算量和参数量,达到对Backbone和Neck进行轻量化的目的。结果在自制数据集和公共数据集Moxa3K上的实验结果表明,所提方法与YOLOv5s相比,mAP分别提高了3.1%和2.9%,参数量分别降低了46.8%和46.8%,检测速度分别提升了25%和29.1%。结论实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 口罩佩戴检测 YOLOv5 轻量化 注意力机制 双向特征融合
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采用似然比检测的电动车锂离子电池传感器故障检测方法
6
作者 刘盼芝 巫春玲 +1 位作者 李艳波 郭国防 《西安交通大学学报》 北大核心 2026年第1期211-222,共12页
为了降低电池管理系统中传感器故障对电动汽车性能的影响,设计了一种采用似然比检测的故障诊断方法。首先,建立电池等效电路模型,并进行参数辨识,使用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,对所建立的电池模型进行状态估计;接着,根据状态估计结果计... 为了降低电池管理系统中传感器故障对电动汽车性能的影响,设计了一种采用似然比检测的故障诊断方法。首先,建立电池等效电路模型,并进行参数辨识,使用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,对所建立的电池模型进行状态估计;接着,根据状态估计结果计算电池端电压残差,并结合电池荷电状态估计,使用似然比检测方法处理残差数据,对电池传感器故障进行诊断,提高故障检测方法的效率;最后,使用电池工况实验数据验证算法的有效性和适应性。结果表明,设计的方法能及时准确地检测到2种传感器故障。对于给定的测试条件,电压故障时根据端电压残差检测所需诊断时间在20 s内;根据荷电状态(SOC)残差检测所需诊断时间在100 s内;电流故障时根据端电压残差检测所需诊断时间在20 s内;根据SOC残差检测所需诊断时间在400 s内。同样测试条件下,采用传统的累积和方法(CUSUM)的诊断时间分别是20 s内、445 s以上、150 s以上和1000 s以上,可见设计的方法可以明显缩短诊断时间。同时,该方法对故障有较好的敏感性,可以检测传感器小幅度故障,当电压故障信号为正常电压1%时仍可以实现故障检测。另外,当电压和电流传感器的发生多次故障时,该方法仍能实现故障检测目标。 展开更多
关键词 电池模型 似然比检测 电池传感器故障 故障检测 残差
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基于多尺度特征增强的航拍小目标检测算法
7
作者 肖剑 何昕泽 +2 位作者 程鸿亮 杨小苑 胡欣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期19-31,共13页
针对航拍图像小目标检测中存在的检测精度低和模型参数量大的问题,提出兼顾性能与资源消耗的航拍小目标检测算法.以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和加强对高频特征的关注,提出自适应细节增强模块(ADEM),在减少冗余信息的同时加强... 针对航拍图像小目标检测中存在的检测精度低和模型参数量大的问题,提出兼顾性能与资源消耗的航拍小目标检测算法.以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和加强对高频特征的关注,提出自适应细节增强模块(ADEM),在减少冗余信息的同时加强对小目标细粒度特征的捕获;基于PAN-FPN架构调整特征融合网络,增加对浅层特征的关注,同时引入多尺度卷积核增强对目标上下文信息的关注,以适应小目标检测场景;针对传统IoU灵活性、泛化性不强的问题,构建参数可调的Nin-IoU,通过引入可调参数,实现对IoU的针对性调整,以适应不同检测任务的需求;提出轻量化检测头,在增强多尺度特征信息交融的同时减少冗余信息的传递.结果表明,在VisDrone2019数据集上,所提算法以8.08×106的参数量实现了mAP0.5=50.3%的检测精度;相较于基准算法YOLOv8s,参数量降低了27.4%,精度提升了11.5个百分点.在DOTA与DIOR数据集上的实验结果表明,所提算法具有较强的泛化能力. 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 无人机图像 特征融合 损失函数
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基于双向时序窗口Transformer的网络入侵检测方法
8
作者 王长浩 王明阳 +1 位作者 丁磊 刘凯 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期271-279,共9页
近年来,网络攻击的高度动态化、隐蔽化给互联网的安全和稳定带来了极大的威胁。针对现有网络入侵检测方法在局部时序建模精度不足及多分类下少数类识别能力不佳等问题,提出了一种基于双向时间滑动窗口Transformer的网络异常流量检测方... 近年来,网络攻击的高度动态化、隐蔽化给互联网的安全和稳定带来了极大的威胁。针对现有网络入侵检测方法在局部时序建模精度不足及多分类下少数类识别能力不佳等问题,提出了一种基于双向时间滑动窗口Transformer的网络异常流量检测方法。该方法将网络流量数据转换为突出时序关系的三维序列数据,引入可学习的嵌入编码及上下文位置编码,以增强序列特征的表现能力,提升了异常流量检测的准确率和稳定性,并在UNSW-NB15、CIC-IDS-2017公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所提方法均表现出较好的性能优势,在二分类任务中检测准确率分别为99.79%、99.77%;在多分类任务中,准确率分别达到98.48%、99.76%,性能均显著高于其他先进深度学习模型。综上,该方法有效提升了网络异常流量检测的准确性和对少数类攻击的识别能力,为网络安全防护提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 入侵检测 网络流量 双向时间窗口 上下文位置编码
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传统干黄酒成份检测
9
作者 毛青钟 陈宝良 +3 位作者 胡梦莎 徐春显 施亚芳 嘉晓勤 《酿酒》 2026年第1期122-130,共9页
对传统干黄酒中代谢产物进行了测定,共测出除常规的酸、醇、酯、氨基酸等以外的物质630种,醇类106种,酸类36种,酯类141种,醛类38种,酮类78种,烷类65种,苯类27种,烯类20种,呋喃类10种,酚类21种,醚类12种,萘类10种,酰胺类8种,胺类6种,唑类... 对传统干黄酒中代谢产物进行了测定,共测出除常规的酸、醇、酯、氨基酸等以外的物质630种,醇类106种,酸类36种,酯类141种,醛类38种,酮类78种,烷类65种,苯类27种,烯类20种,呋喃类10种,酚类21种,醚类12种,萘类10种,酰胺类8种,胺类6种,唑类7种,腈类4种,吡喃类2种,炔类3种,含硫化合物3种,吡啶类3种,吡咯类3种,肼类3种,环类2种,羧基类2种,基类2种,酸酐类2种,吗啉类2种,氟化物1种,环氧炉甘石1种,喹恶啉1种,硅芴1种,盐类1种,酰类1种,糖苷类1种,吡嗪类1种,哌嗪类1种,蒽类1种,茚类1种,萜烯类1种,肟类1种,色氨酸1种。许多物质是首次检测报道。 展开更多
关键词 干黄酒 成份 检测 丰富
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基于ALD—YOLO的自然场景下苹果叶片病害检测方法研究
10
作者 刘霞 周家横 古庆辉 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期52-61,共10页
针对自然场景下苹果叶片病害检测存在背景噪声、病害表征相似及小尺度目标多等因素导致模型检测精度不足的挑战,提出一种ALD—YOLO算法,旨在实现自然场景下苹果叶片病害的精准检测。首先,提出一种CBAM—G注意力机制并嵌入主干网络,使网... 针对自然场景下苹果叶片病害检测存在背景噪声、病害表征相似及小尺度目标多等因素导致模型检测精度不足的挑战,提出一种ALD—YOLO算法,旨在实现自然场景下苹果叶片病害的精准检测。首先,提出一种CBAM—G注意力机制并嵌入主干网络,使网络在特征提取阶段聚焦病害关键特征并降低图片形变产生的影响。其次,将多层次特征信息输入OCR模块并反馈给头部网络,使模型获取更为丰富的像素级语义信息从而精准分类。最后,提出一种动态赋权IoU损失函数,通过为小尺度目标动态赋权来提高小尺度目标损失,进而提升对小尺度目标的检测精度。结果表明,该算法在自制数据集上的精确率为84.93%、召回率为72.88%、平均精度均值为77.48%、处理速度达24.74帧/s。 展开更多
关键词 苹果 叶片病害检测 YOLOX 自然场景 OCR模块
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基于改进RT-DETR的有遮挡交通标志检测算法
11
作者 于天河 杨壮壮 +2 位作者 胡金帅 常梦瑶 王文龙 《工程科学学报》 北大核心 2026年第2期393-408,共16页
针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏... 针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏,自建一个遮挡条件下的交通标志数据集.然后,在反向残差移动块中引入膨胀重参数块,构建了一个轻量级的复合膨胀残差块来替换原始主干提取网络中的BasicBlock,增强了模型的特征提取能力.最后,对RT-DETR模型的损失函数进行了优化,提出了DS-IoU联合损失函数加快收模型敛速度.实验结果表明,改进后的算法在自制数据集上的m AP为94.2%,相比于原始算法增加量为4.7%,在公开数据集TT100K和CCTSDB2021的m AP分别为92.8%和91.7%,相比于原始算法增加量分别为3.1%和2.4%,Params和GFLOPs相比于原始的算法分别降低了26.0%和12.5%.本文提出的改进方法极大地减少了计算量和参数数量,有效提升了遮挡情况下的交通标志的检测精度. 展开更多
关键词 交通标志检测 RT-DETR 遮挡数据集 轻量化 联合损失函数
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青贮饲料收获机自动跟随抛送系统研究现状与发展趋势
12
作者 张姬 孙振洋 +3 位作者 宋占华 于镇伟 闫云鹏 田富洋 《农机化研究》 北大核心 2026年第2期284-292,共9页
青贮饲料因具有生产成本低、收获效益高、原料易得和营养均衡等优点,逐渐成为畜牧产业的主要饲料。传统青贮收获作业中人工依赖度高、抛料均匀性不足且抛送筒控制人员存在一定的安全隐患。青贮饲料收获机自动跟随抛送系统通过信息采集... 青贮饲料因具有生产成本低、收获效益高、原料易得和营养均衡等优点,逐渐成为畜牧产业的主要饲料。传统青贮收获作业中人工依赖度高、抛料均匀性不足且抛送筒控制人员存在一定的安全隐患。青贮饲料收获机自动跟随抛送系统通过信息采集设备实时获取料箱位置与环境动态信息,根据设定的青贮饲料填充模式进行抛送作业,解析填充状态,同时液压伺服控制系统根据识别定位情况动态调节抛送筒旋转角度与出料高度,实现青贮饲料落料点的控制。本文系统综述了当前国内外青贮饲料收获机自动跟随抛送系统的研究现状;分析了机器视觉、激光雷达与传感器在自动抛送系统中的工作原理与具体应用方法;针对我国青贮饲料收获机自动跟随抛送系统发展存在的问题,提出了研发多模态感知架构、开发高动态液压伺服系统与低惯量抛送筒材料、构建“青贮机-伴随车”群体协同作业模式的建议;同时,对青贮饲料收获机自动跟随抛送系统的发展方向进行预测,以期为我国青贮饲料收获机自动跟随抛送系统的研究提供参考。 展开更多
关键词 青贮饲料收获机 自动跟随抛送系统 机器视觉 激光雷达 目标检测
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基于模仿学习的滑动转向移动机器人脱困方法研究
13
作者 毕松 丁赟 《农机化研究》 北大核心 2026年第2期199-208,251,共11页
滑动转向移动机器人因其结构简单紧凑、运行稳定和制造成本低的优势在农业移动机器人领域备受欢迎。户外果园中存在大量局部地形起伏的路面,当滑动转向移动机器人在其中行走时会出现部分轮胎脱地现象;当滑动转向移动机器人在轮胎脱地时... 滑动转向移动机器人因其结构简单紧凑、运行稳定和制造成本低的优势在农业移动机器人领域备受欢迎。户外果园中存在大量局部地形起伏的路面,当滑动转向移动机器人在其中行走时会出现部分轮胎脱地现象;当滑动转向移动机器人在轮胎脱地时进行转向过程中会进入受困状态。因此,从滑动转向移动机器人受困机理和脱困控制的角度出发,研究了基于本体感知和生成对抗模仿学习的滑动转向移动机器人异常检测和脱困控制方法;在Unity引擎中搭建了户外局部地形起伏的仿真环境,并对实际滑动转向移动机器人进行了动力学仿真;设计了滑动转向移动机器人的状态空间、动作空间和用于生成模仿学习的脱困专家策略,实现了滑动转向移动机器人的自主脱困和路径跟踪。滑动转向移动机器人的脱困控制试验表明,结合LSTM模型的模仿者策略最终脱困成功率为62%。根据模仿者策略在路径跟踪时的轨迹与实时运行数据可知,其具备在脱困后实现原有路径跟踪的能力。 展开更多
关键词 滑动转向移动机器人 脱困控制 生成对抗模仿学习 受困检测 本体感知
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基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法研究
14
作者 雷建云 田祚汉 +1 位作者 夏梦 雷瑞璠 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期97-105,共9页
针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测... 针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测速度.此外,融入了SENet注意力机制模块,以增强网络对火灾检测的准确性.使用α-IoU损失函数代替YOLOv8原始损失函数中的CIoU损失函数来计算定位损失,该函数能够自适应地调整IoU的阈值,更好地处理不同大小和形状的目标,同时提高模型对小目标的检测性能.结果表明:该方法的平均准确率(mA@0.5P)达到了87.2%,帧率(FPS)提升了17帧,显著提高了火灾检测的实时性. 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv8模型 森林火灾检测 实时性
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基于K210和STM32的疲劳驾驶检测系统设计
15
作者 罗颖 《汽车电器》 2026年第1期122-124,共3页
疲劳驾驶会降低驾驶员的判断力与反应力,其引发的交通事故严重危害生命财产安全与社会稳定。为实现驾驶状态的实时监测与预警,本文提出一种高效且低成本的检测系统方案。该系统由OV2640摄像头、K210 AI芯片、STM32单片机及声光报警、有... 疲劳驾驶会降低驾驶员的判断力与反应力,其引发的交通事故严重危害生命财产安全与社会稳定。为实现驾驶状态的实时监测与预警,本文提出一种高效且低成本的检测系统方案。该系统由OV2640摄像头、K210 AI芯片、STM32单片机及声光报警、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)显示等模块组成。OV2640摄像头实时采集人脸图像,K210 AI芯片通过方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)算法进行人脸识别,借助人脸68个关键点,基于眼睛纵横比(Eye Aspect Ratio,EAR)公式量化眼部开合程度,将检测结果经串口发送至STM32单片机。STM32单片机接收数据后判断驾驶员是否处于疲劳状态,若判定为疲劳,则驱动蜂鸣器、LED灯进行声光报警,OLED显示屏同步显示检测结果。测试结果表明,该系统识别准确、响应迅速、功耗低且成本可控,可广泛应用于疲劳监测场景,有效实现驾驶状态的实时监测与预警。 展开更多
关键词 STM32 疲劳驾驶检测 K210芯片
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LDD-YOLO:改进YOLOv8的轻量级密集行人检测算法
16
作者 杨迪 张喜龙 王鹏 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第1期251-265,共15页
针对当前行人检测算法在密集场景中由于遮挡和尺度变化导致的漏检、误检,以及模型计算复杂度高等问题,提出了一种基于YOLOv8的轻量级密集行人检测方法(LDD-YOLO),以实现检测效率与精度的平衡。设计了一种重参数化层聚合网络RELAN,融合... 针对当前行人检测算法在密集场景中由于遮挡和尺度变化导致的漏检、误检,以及模型计算复杂度高等问题,提出了一种基于YOLOv8的轻量级密集行人检测方法(LDD-YOLO),以实现检测效率与精度的平衡。设计了一种重参数化层聚合网络RELAN,融合了重参数化卷积和多分支结构,分别在训练阶段和推理阶段强化特征表达能力与模型推理效率。引入了分离式大卷积核注意力机制的空间金字塔池化模块SPPF-LSKA,结合分离式大卷积核操作以扩大感受野,增强对密集目标的特征捕获能力,抑制背景干扰。为解决YOLOv8在特征处理中未能充分挖掘局部与全局信息的局限性,提出了一种改进的多尺度特征融合模块FFDM,通过融合多尺度特征信息,提升模型密集行人检测的特征表达能力。设计了一种轻量化的特征对齐检测头LSCSBD,利用不同特征层级之间的共享卷积层,提高参数利用效率并减少冗余计算。在CrowdHuman与WiderPerson数据集上的对比实验结果表明,LDD-YOLO在总体性能上优于对比模型,实现了精度与效率的平衡。 展开更多
关键词 密集行人检测 YOLO 重参数化 可分离大核注意力机制 多尺度特征融合 轻量化
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基于SVD的主井载荷监测系统设计及应用
17
作者 李娟 鲁宁 高丽 《太原学院学报(自然科学版)》 2026年第1期46-52,共7页
针对传统主井提升系统依赖于人工巡检和定期维护存在的耗时耗力、实效性差的问题,设计了一款用于新一代主井提升载荷在线检测及故障诊断的系统。该系统包括检测、监测、自查、查询4个方面的功能,能够完成过载检测、卡罐检测、张力不平... 针对传统主井提升系统依赖于人工巡检和定期维护存在的耗时耗力、实效性差的问题,设计了一款用于新一代主井提升载荷在线检测及故障诊断的系统。该系统包括检测、监测、自查、查询4个方面的功能,能够完成过载检测、卡罐检测、张力不平衡检测、卸载不彻底检测。对在线检测系统硬件和软件进行设计,并将设计的提升载荷在线检测及故障诊断系统应用于实际的煤矿生产中。结果表明,提升载荷在线检测及故障诊断系统能有效避免各类故障,减少了主井的停机时间。这为煤矿行业提供了先进且可靠的方法,确保主井提升系统的持续稳定运行。 展开更多
关键词 主井提升机 在线检测 煤矿企业 系统设计
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基于CNN二维和三维图像特征融合的路面裂缝分割研究
18
作者 邱欣 张霆锋 +1 位作者 陶珏强 梁毅 《浙江师范大学学报(自然科学版)》 2026年第1期33-44,共12页
精准的路面病害检测是开展高效路面养护管理的必要前提.针对现有路面病害检测方法存在精度不足、易受噪声干扰等问题,提出一种基于二维灰度图像与三维深度图像特征融合的卷积神经网络路面病害检测方法.首先依托线结构光路面信息采集系统... 精准的路面病害检测是开展高效路面养护管理的必要前提.针对现有路面病害检测方法存在精度不足、易受噪声干扰等问题,提出一种基于二维灰度图像与三维深度图像特征融合的卷积神经网络路面病害检测方法.首先依托线结构光路面信息采集系统,同步获取灰度图像与深度图像数据,并完成数据预处理与标注;继而结合图像数据特性,设计2种基于Res2Net架构的网络模型——双通道模型与双编码器模型,并在模型中嵌入注意力机制模块以优化裂缝分割的类别不平衡问题;最后针对不同类型路面病害开展定量分析.实验结果表明,多模态图像(灰度+深度)融合模型可使检测精度显著提升,平均交并比(MIoU)较基准提升了5.48%,达到82.96%,为道路养护的工程应用提供了参考. 展开更多
关键词 卷积神经网络 多模态 路面裂缝检测 图像分割
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多种肿瘤相关自身抗体对肺癌的诊断价值
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作者 何亚妮 姚耀婵 赖裕轶 《中外医学研究》 2026年第1期29-33,共5页
目的:探讨血清中多种肿瘤相关自身抗体的单独检测及其联合检测在肺癌临床诊断中的应用价值。方法:选取2022年1月—2023年6月南宁市第一人民医院收治的97例诊断为肺癌的患者为肺癌组,同期82例诊断为非肺癌恶性肿瘤患者为非肺癌组,80例肺... 目的:探讨血清中多种肿瘤相关自身抗体的单独检测及其联合检测在肺癌临床诊断中的应用价值。方法:选取2022年1月—2023年6月南宁市第一人民医院收治的97例诊断为肺癌的患者为肺癌组,同期82例诊断为非肺癌恶性肿瘤患者为非肺癌组,80例肺部良性病变患者为良性病变组,以及82名体检健康者且无明显肺部异常者为对照组。采用酶联免疫吸附试验(ELISA)检测4组研究对象血清中多种肿瘤相关自身抗体:P_(53)蛋白(P_(53))、神经元特异性蛋白(PGP9.5)、SRY-box转录因子-2(SOX2)、肿瘤相关睾丸抗原7(GAGE7)、RNA解旋酶抗体4-5(GBU4-5)、素瘤相关抗原A1(MAGE A1)和癌症相关抗原(CAGE)表达水平。比较4组研究对象的P_(53)、PGP9.5、SOX2、GAGE7、GBU4-5、MAGE A1、CAGE表达水平及联合检测的阳性率。分析P_(53)、PGP9.5、SOX2、GAGE7、GBU4-5、MAGE A1、CAGE水平及联合检测在肺癌患者中的诊断价值。结果:肺癌组P_(53)、PGP9.5、SOX2、GAGE7、GBU4-5、MAGE A1、CAGE水平高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);肺癌组与非肺癌组比较,除P_(53)外,PGP9.5、SOX2、GAGE7、GBU4-5、MAGE A1、CAGE表达水平比较,差异无统计学意义(P>0.05);肺癌组与肺部良性疾病组相比,除P_(53)、PGP9.5外,其余上述抗体表达水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。联合检测的阳性率分别为肺癌组49.8%、非肺癌组26.8%、肺部良性病变组16.25%,差异有统计学意义(P<0.05)。受试者工作特征(ROC)曲线分析显示联合检测肺癌的敏感度为69.1%,特异度为72.1%,ROC曲线下面积(AUC)为0.749,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:多种肿瘤相关自身抗体联合检测对肺癌具有一定的诊断价值。 展开更多
关键词 肿瘤相关自身抗体 肺癌 联合检测 诊断价值
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事理学视角下高空作业安全带系挂检测器设计
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作者 李明泽 孟庆军 《工业设计》 2026年第1期138-141,共4页
高空作业中因安全带系挂不到位引发的安全事故频发,现有检测设备存在场景适配性不足、人机交互设计不完善等问题。为提升高空作业安全防控水平,文章基于设计事理学理论,系统分析了高空作业应用场景中外部因素(作业环境、流程规范、设备... 高空作业中因安全带系挂不到位引发的安全事故频发,现有检测设备存在场景适配性不足、人机交互设计不完善等问题。为提升高空作业安全防控水平,文章基于设计事理学理论,系统分析了高空作业应用场景中外部因素(作业环境、流程规范、设备性能)与内部因素(人员行为、操作逻辑)对坠落风险的影响。通过分析高空作业安全防控的功能需求,导出检测设备的设计优化方向,以帮助作业人员规避潜在风险。在此基础上,提出了安全带系挂检测器的设计方案,通过优化检测方式、使用便捷性和抗干扰性等设计要素,提升设备与高空作业监护场景的适配性,为高空作业安全防护设备的创新设计提供理论依据与实践参考。 展开更多
关键词 系挂检测器 动量检测 设计事理学 安全带 高空作业 安全监护
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