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山区公路脆弱地质环境灾害多方法早期识别及路线优化 被引量：1
1
作者 王毅 李天斌 +2 位作者 李升甫 马洪生 贾洋 《武汉大学学报(信息科学版)》 北大核心 2026年第2期224-235,共12页
山区地质灾害直接关系到高速公路建设及后期运营效果,如何提前发现并识别出重大潜在危险源,并采取相应措施,已成为山区高速公路选线关注的焦点与难点。利用多技术融合,对G4216线沿江高速公路新场沟段地质灾害进行多层次调查及分析,并给... 山区地质灾害直接关系到高速公路建设及后期运营效果,如何提前发现并识别出重大潜在危险源,并采取相应措施,已成为山区高速公路选线关注的焦点与难点。利用多技术融合,对G4216线沿江高速公路新场沟段地质灾害进行多层次调查及分析,并给出路线优化建议。首先,应用多时相高精度光学遥感影像对规划线路范围内的地质灾害隐患进行初步解译及分析;然后,对影响路线走向的重点区域,采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)开展地表定量探测和分析评价;最后,通过机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)测量技术对地质灾害高风险区进行详细探查。光学遥感共识别出地质灾害隐患40处,其中10处隐患点对高速公路修建具有不同程度的威胁性。InSAR技术共探测出13处具有明显变形的崩滑体隐患点,并发现新场沟左岸有一处巨型变形体,直接威胁规划线路的走向。在此基础上,通过LiDAR技术与实地调查发现此变形体中部多处出现拉裂迹象,上部呈阶梯型错动,变形迹象明显,不宜扰动,应予以绕避。研究结果表明,通过以上多种手段相结合,能够最大限度且快速地探查地质灾害隐患,并给出高速公路路线安全绕避方案,促使高速公路选线技术从粗放化向精细化转变,对高等级公路选线具有较大的借鉴意义和参考价值。 展开更多
关键词 地质灾害 早期识别 合成孔径雷达干涉测量 机载激光雷达测量 路线优化
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涡旋光束探测盲区抑制技术研究
2
作者 彭志永 涂岩 +3 位作者 张宁华 周树平 赵子丹 谢光辉 《航空兵器》 北大核心 2026年第1期101-107,共7页
针对涡旋光束传播方向上的暗中空区域导致的远距离目标探测盲区问题,提出一种基于环形光束阵列相干合成涡旋叠加的解决方法。利用±1阶涡旋光束探测盲区最小的特性,基于涡旋光束叠加相干合成理论,将高阶涡旋光束与1阶涡旋光束或-1... 针对涡旋光束传播方向上的暗中空区域导致的远距离目标探测盲区问题,提出一种基于环形光束阵列相干合成涡旋叠加的解决方法。利用±1阶涡旋光束探测盲区最小的特性,基于涡旋光束叠加相干合成理论,将高阶涡旋光束与1阶涡旋光束或-1阶涡旋光束叠加,通过幅度加权和相位加权的方法,可以在环形光束阵列的基础上直接相干合成涡旋光束的叠加光场。利用复振幅的交叉相关系数定量分析了加权误差对涡旋光束相干合成叠加精度的影响,解决了由于涡旋光束轨道角动量模式增大而带来的探测盲区增大的问题,并提出了涡旋光束的轨道角动量|ℓ|≥4的叠加策略。仿真结果表明,相位加权误差是影响叠加光场精度的主要因素。 展开更多
关键词 涡旋光束 探测盲区 相干合成 叠加光场 加权误差
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DUIE-YOLO:一种基于图像增强的水下鱿鱼目标检测算法 被引量：1
3
作者 曹莉凌 胡浩宇 曹守启 《上海海洋大学学报》 北大核心 2026年第1期254-269,共16页
为了解决水下图像因模糊和色偏导致的目标检测精度下降问题,提升复杂水下环境中鱿鱼检测的准确性和鲁棒性,本研究提出一种基于图像增强的水下鱿鱼检测算法DUIE-YOLO,采用“先增强后检测”的级联框架,由DUIE-Net增强模块和YOLOv8-HD检测... 为了解决水下图像因模糊和色偏导致的目标检测精度下降问题,提升复杂水下环境中鱿鱼检测的准确性和鲁棒性,本研究提出一种基于图像增强的水下鱿鱼检测算法DUIE-YOLO,采用“先增强后检测”的级联框架,由DUIE-Net增强模块和YOLOv8-HD检测模块组成。DUIE-Net模块通过颜色校正、多尺度特征融合、特征恢复与增强及去雾优化,显著提升图像质量;YOLOv8-HD检测模块结合FasterNet网络、小目标检测头、CoordAttention注意力机制及ShapeIoU损失函数,优化特征提取能力与小目标检测精度。实验结果表明,DUIE-YOLO相比原始YOLOv8n在Precision、Recall、F1-score和mAP等4个关键指标上分别提升4.2%、6.8%、5.7%和5.5%。联合实验结果显示,DUIE-Net与YOLOv8-HD的组合相比基线(Raw+YOLOv8n),mAP提升40.3%,Precision提升10.5%,Recall提升53%,F1-score提升31%,证明该算法具有显著的级联优化效果。研究表明,DUIE-YOLO通过图像增强与检测模块的协同优化,有效解决了水下图像质量差导致的检测性能下降问题。本研究为复杂水下环境中的目标识别提供了高精度的解决方案,对海洋生物监测与资源开发具有重要应用价值。 展开更多
关键词 水下鱿鱼检测 目标检测 图像增强 多尺度特征融合 YOLOv8
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改进YOLOv10n的密集行人小目标检测方法
4
作者 陈海秀 陈子昂 +3 位作者 宁馨 王思源 陆亚舒 卢海涛 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第4期999-1007,共9页
在针对固定摄像设备进行的行人检测任务中,由于小尺度行人占比高、分布密集和复杂背景的干扰,模型易受到遮挡、尺度变化等情况的影响,出现误检和漏检问题.为有效解决上述问题,提出了一种基于YOLOv10n改进的行人小目标检测算法.该算法在... 在针对固定摄像设备进行的行人检测任务中,由于小尺度行人占比高、分布密集和复杂背景的干扰,模型易受到遮挡、尺度变化等情况的影响,出现误检和漏检问题.为有效解决上述问题,提出了一种基于YOLOv10n改进的行人小目标检测算法.该算法在C2f模块中融入自适应点移动和卷积门控机制,提出了C2f-MC模块,显著提升了局部特征的捕捉能力和特征筛选能力;通过构建SLC-P2小目标特征增强金字塔结构,优化了颈部网络,增强模型提取微小特征的能力;引入基于点采样的Dysample上采样模块,有效减少了传统卷积方法对高分辨率特征引导的依赖,并显著提高了对遮挡小目标区域的敏感度;设计了一种轻量化检测头LWD,进一步提升了模型在严重遮挡场景下对人群的识别能力.实验结果表明,与YOLOv10n相比,改进后的模型在Crowd Human和WiderPerson数据集上的精度分别提高了4.0%和1.9%,且参数量仅为2.0M,计算量为10.2GFLOPs,能够在计算资源有限的环境中实现高精度部署. 展开更多
关键词 行人检测 YOLOv10 特征选择 轻量化
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基于YOLO-SVP的小尺寸蔬菜害虫检测模型研究
5
作者 王春桃 谢伟斌 肖德琴 《农业机械学报》 北大核心 2026年第5期364-372,共9页
有效的害虫监测对高品质蔬菜栽培至关重要。基于深度学习的害虫检测方法在大、中型害虫识别上表现出色,但其在小尺寸害虫检测方面仍面临挑战。为此,本文提出一种基于YOLO算法的小尺寸蔬菜害虫检测方法(YOLO-SVP)。为强化关键小尺寸害虫... 有效的害虫监测对高品质蔬菜栽培至关重要。基于深度学习的害虫检测方法在大、中型害虫识别上表现出色,但其在小尺寸害虫检测方面仍面临挑战。为此,本文提出一种基于YOLO算法的小尺寸蔬菜害虫检测方法(YOLO-SVP)。为强化关键小尺寸害虫特征并改进特征融合效果,提出了一种动态加权注意力(DWA)机制,并将其整合至YOLO 11的C3k2模块中,形成C3k2-DWA模块。此外,为了在下采样过程中保留关键空间信息并减少小尺寸害虫特征损失,提出了一种空间到深度下采样(SPD-Down)模块。同时,为缓解小尺寸害虫检测中边界框回归的严重不足,引入归一化瓦瑟斯坦距离(NWD)损失函数。基于自建蔬菜害虫数据集进行了仿真试验,验证了所提YOLO-SVP方法的有效性。其F1值达85.7%、mAP_(50)达89.3%、mAP_(50:95)达54.9%;相较于YOLO 11基线模型,分别提高4.5、3.8、4.3个百分点。对于小尺寸害虫西花蓟马,其检测的F1值、mAP_(50)和mAP_(50:95)分别提升6.3、8.5、5.0个百分点。研究结果为适应精细农业中具有挑战性的小目标检测任务提供了一种深度学习架构改进范式,为蔬菜害虫有效监测提供重要支撑。 展开更多
关键词 小尺寸害虫检测 YOLO 11 动态加权注意力 空间到深度下采样
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Fe-N共掺杂碳量子点作为高活性类过氧化物酶用于绿原酸比色检测 被引量：1
6
作者 张敏 张文皓 +2 位作者 李光英 王丽敏 单桂晔 《高等学校化学学报》 北大核心 2026年第2期27-35,共9页
以L-组氨酸和七水合硫酸亚铁为前驱体,通过一步水热法合成了具有类过氧化物酶活性的铁、氮共掺杂碳量子点(Fe-N-CDs).Fe的掺杂为CDs引入了丰富的活性位点,增强了CDs的电子转移能力与催化效率.Fe-N-CDs能有效催化过氧化氢(H_(2)O_(2))分... 以L-组氨酸和七水合硫酸亚铁为前驱体,通过一步水热法合成了具有类过氧化物酶活性的铁、氮共掺杂碳量子点(Fe-N-CDs).Fe的掺杂为CDs引入了丰富的活性位点,增强了CDs的电子转移能力与催化效率.Fe-N-CDs能有效催化过氧化氢(H_(2)O_(2))分解产生羟基自由基(·OH),进而氧化3,3',5,5'-四甲基联苯胺(TMB)生成在652 nm处有特征吸收的蓝色产物(oxTMB).绿原酸(CGA)作为一种天然多酚类化合物,广泛存在于植物中,具有良好的抗氧化性能及抗抑郁作用.本文利用CGA可还原oxTMB使其褪色的性质,建立了吸光度变化值与CGA含量间的定量关系,从而构建了一种用于检测CGA的比色传感平台.实验结果表明,该方法具有良好的选择性、抗干扰能力与快速响应特性,可用于药物及食品中抗氧化成分的比色分析,为相关产品的质量评估与抗抑郁药物开发提供了新的分析手段. 展开更多
关键词 碳点 纳米酶 绿原酸 比色检测
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一种面向密集人群的轻量化检测算法:RCL-YOLO
7
作者 李孟歆 陈嘉铭 +2 位作者 吕凡 郑坤妍 赵婧雯 《计算机工程与科学》 北大核心 2026年第3期551-560,共10页
为了有效解决人员密集场所人员遮挡和漏检问题,进一步改善检测精确度和检测速度,提出了一种改进YOLOv8n的轻量化密集人群检测算法。首先,采用RFAConv感受野注意力卷积代替YOLOv8n主干网络中部分3×3卷积块,增强网络特征提取和捕捉... 为了有效解决人员密集场所人员遮挡和漏检问题,进一步改善检测精确度和检测速度,提出了一种改进YOLOv8n的轻量化密集人群检测算法。首先,采用RFAConv感受野注意力卷积代替YOLOv8n主干网络中部分3×3卷积块,增强网络特征提取和捕捉详细特征信息的能力;使用CCFM模块通过跨尺度特征融合结构将特征金字塔结构进行跨尺度信息聚合,用来增强模型对于尺度变化的适应性,使模型能够同时精准定位不同大小的目标;改用LGD轻量化检测头,使用组归一化(GN)代替批量归一化(BN),提升检测头定位和分类的性能。实验结果表明,和原YOLOv8n算法比较,改进后的算法在WiderPerson数据集上的mAP@0.5提升了0.4个百分点,mAP@0.5:0.95提升了0.5个百分点,参数量减少了1.6×10^(6),模型计算量减少了2.4 GFLOPs。通过消融实验和对比实验,验证了所提算法的有效性和泛化能力,改善了密集人群下的遮挡和漏检问题,同时满足了轻量化和精确度需求。 展开更多
关键词 轻量化 密集行人 目标检测 YOLOv8算法
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基于平滑先验与张量低秩表示的高光谱异常检测
8
作者 杨飞霞 张延龙 马飞 《红外技术》 北大核心 2026年第3期330-339,共10页
高光谱异常检测的目的是分离出与背景具有明显差异的空间光谱特征像素。由于传统基于矩阵的检测方法将高光谱立方体数据转化为矩阵,会丢失空间光谱信息;且噪声会对异常信息的检测造成干扰从而影响检测率。为此,本文提出了一种基于张量... 高光谱异常检测的目的是分离出与背景具有明显差异的空间光谱特征像素。由于传统基于矩阵的检测方法将高光谱立方体数据转化为矩阵,会丢失空间光谱信息;且噪声会对异常信息的检测造成干扰从而影响检测率。为此,本文提出了一种基于张量低秩表示的方法,保留高光谱几何特征,并利用线性迭代聚类算法获取字典,全面保留了高光谱的背景特征信息;而且,本文基于背景张量的全局与局部相似性,分别引入了加权低秩正则与全变分正则以抑制噪声和冗余信息;最后,通过交替方向乘子法设计了一组高效的求解算法。实验结果表明,该算法在4个真实场景数据集上的平均检测准确率为99.44%,验证了其有效性。 展开更多
关键词 高光谱图像 线性迭代聚类 加权核范数 异常检测 交替方向乘子法
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基于多模态改进残差网络的输电线路绝缘子覆冰类型识别方法 被引量：1
9
作者 谢静 肖韩 +4 位作者 刘志坚 龙志宏 张德龙 韩一瑞 张帅龙 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第1期130-142,共13页
电力输电设备覆冰不仅会增加绝缘子表面的负荷,还会导致电弧击穿和绝缘失效等严重问题,威胁电力输送的可靠性与安全性。传统的人工观察、图像处理的边缘检测和基于支持向量机(support vector machine,SVM)的方法受限于复杂的环境和不稳... 电力输电设备覆冰不仅会增加绝缘子表面的负荷,还会导致电弧击穿和绝缘失效等严重问题,威胁电力输送的可靠性与安全性。传统的人工观察、图像处理的边缘检测和基于支持向量机(support vector machine,SVM)的方法受限于复杂的环境和不稳定的气象条件,难以满足实时监测和精确分类的需求。为此,提出了一种基于多模态改进残差网络的深度学习模型。该模型结合图像特征、覆冰图像的纹理特征以及气象数据3种模态,通过特征层融合提升覆冰类型分类的准确性。首先对覆冰图像进行去雾处理,利用基于暗通道先验的改进型去雾算法去除雾霾干扰,显著提升图像的清晰度和对比度。然后,通过灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)提取去雾后图像的纹理特征,并结合改进的残差网络(residual network,ResNet)对纹理特征和图像特征进行处理,以全面捕捉覆冰图像中的细微结构和表面特性。接着,构建包含温度、湿度、风速的气象信息数据集。最后,将图像特征、纹理特征与气象特征相结合,形成融合多模态特征的深度学习模型。通过现场实际工况下的绝缘子覆冰样本的训练和测试,算法对覆冰类型识别的准确率达到92.9%,验证了去雾技术与融合多模态特征的深度学习模型在提升覆冰类型识别精度方面的有效性。 展开更多
关键词 绝缘子覆冰 类型识别 纹理特征 微气象 动态赋权
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基于轻量化与注意力机制的船舶除漆机器人实时目标检测
10
作者 袁小芳 李潘 +1 位作者 孙荣武 许浩志 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 北大核心 2026年第1期13-22,共10页
自动巡航船舶除漆机器人目标检测受外部干扰时,存在算法检测精度下降、难以达到实时性要求等问题。为了解决这些问题,首先将重参深度可分离移动网络模块(Repvit-MobileNet block)引入到YOLOV5的主干网络中,提高检测速度。其次,在骨干网... 自动巡航船舶除漆机器人目标检测受外部干扰时,存在算法检测精度下降、难以达到实时性要求等问题。为了解决这些问题,首先将重参深度可分离移动网络模块(Repvit-MobileNet block)引入到YOLOV5的主干网络中,提高检测速度。其次,在骨干网络每个阶段后增加位置注意力机制,扩大模型的全局感受野,提升模型的目标定位及抗干扰能力。然后,将卷积块注意力模块(CBMA)引入到颈部网络中,通过融合CBMA模块增强特征提取能力,提高网络模型的检测性能。最后,提出了一种Refine-Loss损失函数,通过优化预测框和真实框的几何关系、兼顾IOU的权重和置信度信息,提高对机器人目标位置的检测精度。在船舶机器人实验数据集中进行测试与验证,结果表明:融合Repvit-MobileNet block与注意力机制的YOLOV5轻量化网络平均检测精度达到了84.1%,在边缘设备上的推理运算速度达到了26.6 f/s,满足船舶除漆机器人目标检测工业应用的需求。 展开更多
关键词 除漆机器人 轻量化 注意力机制 目标检测
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不同扩散敏感系数弥散加权成像对脊柱结核与布氏杆菌性脊柱炎的诊断价值 被引量：2
11
作者 孙娜 王辉 +1 位作者 赵古月 宇洪浩 《中国组织工程研究》 北大核心 2026年第21期5597-5604,共8页
背景:脊柱结核与布氏杆菌性脊柱炎的临床表现相似,但治疗方案迥异,传统影像学检查难以精准鉴别;弥散加权成像通过表观扩散系数量化组织水分子扩散差异,或为早期鉴别提供新途径,但不同扩散敏感系数下表观扩散系数与炎症指标的关联性尚不... 背景:脊柱结核与布氏杆菌性脊柱炎的临床表现相似,但治疗方案迥异,传统影像学检查难以精准鉴别;弥散加权成像通过表观扩散系数量化组织水分子扩散差异,或为早期鉴别提供新途径,但不同扩散敏感系数下表观扩散系数与炎症指标的关联性尚不明确。目的:探究不同扩散敏感系数弥散加权成像对脊柱结核与布氏杆菌性脊柱炎的临床诊断价值,并分析表观扩散系数与炎症指标的关联性。方法:选择2021年6月至2024年6月于中国医科大学附属盛京医院收治并明确诊断的60例脊柱结核患者与60例布氏杆菌性脊柱炎患者作为研究对象,其中脊柱结核组男35例,女25例,平均(53.36±5.45)岁;布氏杆菌性脊柱炎组男38例,女22例,平均(55.47±6.43)岁。采用曲线下面积评估不同扩散敏感系数下弥散加权成像-表观扩散系数鉴别脊柱结核、布氏杆菌性脊柱炎的诊断价值;Pearson相关性分析检验变量之间的关系;应用配对t检验对操作者A和B之间的表观扩散系数进行比较;采用组内相关系数分析不同操作者及同一操作者测量的一致性。结果与结论:①两组患者的血沉、C-反应蛋白、白细胞水平、腰椎及胸椎受累部位的分布差异有显著性意义(P<0.05),脊柱结核最易累及腰椎与胸椎,布氏杆菌性脊柱炎最易累及腰椎;②不同扩散敏感系数下脊柱结核组患者病变椎体的表观扩散系数均显著高于布氏杆菌性脊柱炎组(P<0.05);在不同扩散敏感系数下同一组别中,病变椎体、椎旁脓肿表观扩散系数相比差异有显著性意义(P<0.05);③扩散敏感系数为400 s/mm^(2)时表观扩散系数的鉴别诊断效能最大,敏感度为95.00%,特异度为96.67%;④不同操作者脊柱结核患者与布氏杆菌性脊柱炎患者弥散加权成像-表观扩散系数的组内相关系数均大于0.75;⑤Pearson相关性分析显示,不同扩散敏感系数下病变椎体的表观扩散系数(1.03×10^(-3)-1.49×10^(-3) mm^(2)/s)与血沉、C-反应蛋白、白细胞水平均存在显著相关性(P<0.001);⑥说明弥散加权成像是一种操作简便、稳定性较高的脊柱结核与布氏杆菌性脊柱炎的检测方法,扩散敏感系数为400 s/mm^(2)时的弥散加权成像-表观扩散系数鉴别脊柱结核与布氏杆菌性脊柱炎的诊断效能最大,并且不同扩散敏感系数下病变椎体的表观扩散系数与炎症状态关联密切。 展开更多
关键词 脊柱结核 布氏杆菌性脊柱炎 弥散加权成像 扩散敏感系数 炎症状态
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基于加权互补四元数的姿态检测与实现
12
作者 何巍 李苏 《现代电子技术》 北大核心 2026年第7期133-138,144,共7页
为了更好地监护失能老人,设计了一种基于MPU6050传感器的跌倒检测系统。该系统结合了惯性传感器技术和智能算法,能够实时监测失能老人的运动状态并识别跌倒事件。系统使用STC8H8K64U芯片为主控,集成了MPU6050传感器、OLED显示屏、蜂鸣... 为了更好地监护失能老人,设计了一种基于MPU6050传感器的跌倒检测系统。该系统结合了惯性传感器技术和智能算法,能够实时监测失能老人的运动状态并识别跌倒事件。系统使用STC8H8K64U芯片为主控,集成了MPU6050传感器、OLED显示屏、蜂鸣器为一体的跌倒检测系统。通过姿态信息采集和跌倒报警功能,实现了可靠的姿态检测和预警系统。在姿态数据处理上采用了融合互补滤波四元数法,提高了人体姿态变化的数学处理性能,且采用加权互补四元数融合法将三个方向角合成单一方向角,提高了姿态数据的稳定性和准确性。实验结果表明,该系统操作简单,数据可靠,安全稳定,可以有效解决老年人看护问题。 展开更多
关键词 失能老人 跌倒检测 互补滤波 四元数法 加权法 惯性传感器
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图像与雷达数据关联的输送带跑偏与料位检测方法研究
13
作者 陈晓玉 陈晶 +1 位作者 沈阅 孔德明 《计量学报》 北大核心 2026年第1期26-34,共9页
针对传统输送带跑偏与料位检测存在精度低、装置环境适应性差和高成本等问题,提出一种基于图像与雷达数据关联的输送带跑偏和料位检测新方法。该方法利用Mask R-CNN模型对输送带场景图像进行实例分割,以拟合输送带边缘,并根据托辊面积... 针对传统输送带跑偏与料位检测存在精度低、装置环境适应性差和高成本等问题,提出一种基于图像与雷达数据关联的输送带跑偏和料位检测新方法。该方法利用Mask R-CNN模型对输送带场景图像进行实例分割,以拟合输送带边缘,并根据托辊面积比判断跑偏情况;同时,对雷达数据进行预处理,采用Bowyer_Watson算法构建Delaunay三角剖分,生成高程图像;随后,利用K-means聚类算法简化高程图像,通过灰度均值滤波进行料流分类;最后,将分类结果与图像信息关联,以展示料流的位置和状态信息。实验结果表明,该方法在实际场景中跑偏检出率超过95%,料位检测准确率超过80%。较传统方法,该方法具有更高的鲁棒性和检测效率,可实现输送带跑偏与料位的高效可靠检测。 展开更多
关键词 料位检测 跑偏检测 机器视觉 Mask R-CNN模型 检测精度 输送带
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基于自车特征流的鲁棒3D协同检测
14
作者 王海 王其龙 +2 位作者 李祎承 陈龙 蔡英凤 《汽车工程》 北大核心 2026年第2期399-408,共10页
随着自动驾驶感知技术的深入研究,基于单车的激光雷达3D目标检测算法已经达到较高的精度。然而,单车感知存在感知范围有限和视野盲区的固有局限,难以满足高级别自动驾驶对感知系统的更高要求。因此,协同感知技术近年来受到广泛关注。在... 随着自动驾驶感知技术的深入研究,基于单车的激光雷达3D目标检测算法已经达到较高的精度。然而,单车感知存在感知范围有限和视野盲区的固有局限,难以满足高级别自动驾驶对感知系统的更高要求。因此,协同感知技术近年来受到广泛关注。在真实场景中,定位设备和通讯延迟引起的时空异步会导致车路协同检测性能下降。本文提出了EFlow,一种基于自车特征流的异步协同检测方法。该流程由两个部分组成:首先,自车鸟瞰流图是从自车的连续历史帧中获取空间运动向量,进而移动特征到合适的位置;其次,本文设计了一种多尺度融合骨干,提升了模型对于异步特征的鲁棒性。本文在真实世界数据集DAIR-V2X和仿真数据集V2Xset上进行了大量的实验,实验结果表明本文所提方法可以有效减轻时空异步导致的检测性能下降,且性能明显优于基线方法。 展开更多
关键词 3D目标检测 协同感知 时空异步 车路协同
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基于改进YOLOv8n的煤矿巷道异常管路智能识别方法
15
作者 毛清华 王俞 +2 位作者 薛旭升 周通 苏毅楠 《工矿自动化》 北大核心 2026年第3期63-72,共10页
针对现有异常管路识别模型在煤矿场景中因目标尺度变化复杂导致识别准确率低、参数量大难以满足巡检机器人部署需求、对掉落管路无法准确判别的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的煤矿巷道异常管路智能识别方法。在YOLOv8n模型基础上引入... 针对现有异常管路识别模型在煤矿场景中因目标尺度变化复杂导致识别准确率低、参数量大难以满足巡检机器人部署需求、对掉落管路无法准确判别的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的煤矿巷道异常管路智能识别方法。在YOLOv8n模型基础上引入MobileNetV4改进主干网络,以降低参数量并提升特征提取效率;引入倒置残差高效多尺度注意力(iEMA)机制,以增强多尺度目标特征捕获能力;在颈部网络采用全维动态卷积(ODConv)替换标准卷积,以提升局部细粒度特征融合与识别精度;引入Focal-EIoU损失函数,以改善小尺度漏水目标与细长管路样本不均衡问题,提升模型边界框回归质量。针对管路掉落识别,提出了基于管路锚框与地面锚框重合度、管路倾斜角度的双指标判别方法:当管路锚框与地面锚框重合,判定管路坠地;否则判定管路未坠地,并判断管路倾斜角度是否大于设定阈值,若是则判定管路垂落。实验结果表明:与YOLOv8n模型相比,改进YOLOv8n模型在参数量降低19%的前提下,准确率、召回率、m AP@0.5分别提升了3.3%,4.7%,3.9%;改进YOLOv8n模型实现了检测精度与速度的平衡,且在小尺度漏水目标与掉落管路识别中未发生漏检;改进YOLOv8n模型在边缘设备部署后,能准确识别异常管路,平均检测时间为9.1 ms,内存占用仅为98 MiB,满足巡检机器人对异常管路实时、准确识别的需求。 展开更多
关键词 异常管路识别 管路漏水识别 管路掉落识别 改进YOLOv8n MobileNetV4 iEMA ODConv
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基于改进模糊PID的药品瓶身缺陷与液位联合检测系统设计
16
作者 刘静 刘波 《包装工程》 北大核心 2026年第5期220-228,共9页
目的为解决药品包装检测中人工检测效率低、传统机器视觉检测抗干扰能力弱、参数自适应调节不足等问题,设计一种基于改进模糊PID的药品瓶身缺陷与液位联合检测系统。方法首先分析药品包装检测的核心需求与当前技术瓶颈,确定检测系统由... 目的为解决药品包装检测中人工检测效率低、传统机器视觉检测抗干扰能力弱、参数自适应调节不足等问题,设计一种基于改进模糊PID的药品瓶身缺陷与液位联合检测系统。方法首先分析药品包装检测的核心需求与当前技术瓶颈,确定检测系统由图像采集、传动控制、智能决策、执行剔除4部分组成,针对检测过程中传送带速度变化、环境光线干扰、瓶型规格改变等动态因素进行优化处理;在保证检测精度的前提下,采用含有自适应权重因子的改进模糊PID控制器,自动调节相机曝光时间、图像采集频率及伺服电机速度,使模糊规则权重随时间和环境条件动态变化,以实现最优检测效果。结果实验结果表明,与传统PID控制、普通模糊PID控制相比,相同工况下改进模糊PID控制系统的误检率降低了61.3%、漏检率降低了60.4%、响应时间缩短了46.7%,且能准确识别瓶身划痕、裂纹、污渍等缺陷及液位偏差问题。结论该联合检测系统具备良好的抗干扰性与自适应性,检测精度及效率满足药品包装工业化生产需求,可为药品包装质量控制提供新的技术方案。 展开更多
关键词 药品包装检测 机器视觉 改进模糊PID 缺陷检测 液位检测
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建筑策划与后评估中基于群决策的指标权重迭代模型
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作者 庄惟敏 景泉 +4 位作者 胡朝浪 李若星 苗志坚 胡奇晓 李炎昊 《工程科学与技术》 北大核心 2026年第2期138-146,共9页
建筑策划与后评估中涉及众多多指标决策的场景,如何结合具体决策环境量化建模以确定指标权重具有重要工程意义。在群决策中既需要考虑指标权重,还需考虑每一位决策者(专家)的权重。传统方法是独立建模分别确定两者,但缺乏对两者的协同... 建筑策划与后评估中涉及众多多指标决策的场景,如何结合具体决策环境量化建模以确定指标权重具有重要工程意义。在群决策中既需要考虑指标权重,还需考虑每一位决策者(专家)的权重。传统方法是独立建模分别确定两者,但缺乏对两者的协同优化。因此,本文提出了一种同时输出两者的迭代模型。首先,利用专家个人评价与专家群体评价之间的一致性建立确定专家权重的优化模型,该模型在计算一致性时考虑了不同指标的重要性;然后,利用专家权重直接聚合评价结果获得指标权重;最后,基于专家权重和指标权重的相互影响建立迭代模型。借助建筑策划与后评估中的两个工程案例进行了数值验证,结果表明:1)在绿色性能评价案例中,9位专家对96项底层指标进行语义评价,模型经8步迭代收敛,相邻步指标权重差的无穷范数降至10^(-10)量级;2)与均分专家权重法相比,迭代模型输出的指标权重区分度更高,且办公建筑与旅游建筑的指标排序差异符合功能特征;3)在后评估案例中,5位专家对博物馆与体育馆的69项指标进行评价,模型均于迭代7~9步稳定收敛;4)同一批专家在不同建筑类型下的权重分布呈现显著差异,指标权重有效反映了博物馆侧重文化表达、体育馆侧重晚间照明等工程实际。该模型具有良好收敛性,在工程应用中具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 建筑策划与后评估 多指标群决策 指标权重 专家权重 迭代模型
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基于多尺度特征增强的航拍小目标检测算法 被引量：1
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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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群体认知异常:发现与判定技术综述
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作者 高阳 刘立坤 张宏莉 《通信学报》 北大核心 2026年第2期234-248,共15页
认知安全是网络空间安全领域的新兴方向,群体认知安全是其中的学术前沿。为总结分析其中的核心技术方法,将群体认知安全分为群体发现和群体异常检测两个子任务,前者主要借助社区发现技术,后者主要利用图异常检测技术。将社区发现分为局... 认知安全是网络空间安全领域的新兴方向,群体认知安全是其中的学术前沿。为总结分析其中的核心技术方法,将群体认知安全分为群体发现和群体异常检测两个子任务,前者主要借助社区发现技术,后者主要利用图异常检测技术。将社区发现分为局部社区发现和全局社区结构识别,将图异常分为节点/边级异常和子图/全图级异常。系统综述其中的核心概念、基础理论和代表性方法,比较分析现有方法的优点与不足,并展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 群体认知安全 群体识别 群体异常检测
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基于高光谱遥感的黄河滩区典型人工材质目标检测
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作者 焦阳 赵嵩 石育澄 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期86-93,共8页
利用遥感技术对黄河滩区人工材质目标进行及时准确监测,对于黄河生态保护具有积极意义。高光谱目标检测技术是典型材质提取的有效工具。本文利用无人机采集黄河滩区散落的典型人工材质目标物高光谱影像,构建了3种背景及4类目标共12个典... 利用遥感技术对黄河滩区人工材质目标进行及时准确监测,对于黄河生态保护具有积极意义。高光谱目标检测技术是典型材质提取的有效工具。本文利用无人机采集黄河滩区散落的典型人工材质目标物高光谱影像,构建了3种背景及4类目标共12个典型数据集,分别采用5种目标检测方法和5种异常检测方法进行了实验,结果显示:目标检测方法效率要高于大部分异常检测方法。对于已知材质,可构建光谱数据库,利用目标检测方法进行定向材质检测;同时,可以利用异常监测方法检测潜在目标。 展开更多
关键词 黄河滩区 高光谱图像 目标检测 异常检测 环保监测
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