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基于Dual-Path Skip-Transformer的轻量级语音增强网络 被引量:1
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作者 琚吴涵 孙成立 +2 位作者 陈飞龙 丁碧云 郭桥生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期209-217,共9页
解耦式语音增强方法将语音去噪任务解耦为幅度估计与复频谱估计两个子任务,可以获得比传统幅度谱语音增强更好的效果。Transformer由于其捕获长距离依赖关系的能力,成为解耦式语音增强模型的关键组件。然而,Transformer较高的计算复杂... 解耦式语音增强方法将语音去噪任务解耦为幅度估计与复频谱估计两个子任务,可以获得比传统幅度谱语音增强更好的效果。Transformer由于其捕获长距离依赖关系的能力,成为解耦式语音增强模型的关键组件。然而,Transformer较高的计算复杂度限制了其在边缘设备的应用。提出了一种解耦式语音增强网络DPST-SENet(dualpath skip-Transformer speech enhancement network)。具体而言,DPST-SENet能够在幅度分支中抑制主要噪声分量,同时在复频谱分支中消除残余噪声并隐式增强相位信息。该网络引入Dual-Path Skip-Transformer模块,它能有效重用Dual-Path Transformer模块建模的信息,在降低参数量和计算复杂度的同时保持出色的性能。实验结果表明,DPST-SENet在48 kHz全频带语音数据集VoiceBank+DEMAND上的语音质量感知评估(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)得分为3.16,优于ICASSP 2022深度噪声抑制挑战赛冠军模型MTFAA,且模型参数更少。 展开更多
关键词 语音增强 全频带 双路径网络 并行去噪 轻量化
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Rudder Roll Damping Autopilot Using Dual Extended Kalman Filter–Trained Neural Networks for Ships in Waves
2
作者 Yuanyuan Wang Hung Duc Nguyen 《Journal of Marine Science and Application》 CSCD 2019年第4期510-521,共12页
The roll motions of ships advancing in heavy seas have severe impacts on the safety of crews,vessels,and cargoes;thus,it must be damped.This study presents the design of a rudder roll damping autopilot by utilizing th... The roll motions of ships advancing in heavy seas have severe impacts on the safety of crews,vessels,and cargoes;thus,it must be damped.This study presents the design of a rudder roll damping autopilot by utilizing the dual extended Kalman filter(DEKF)trained radial basis function neural networks(RBFNN)for the surface vessels.The autopilot system constitutes the roll reduction controller and the yaw motion controller implemented in parallel.After analyzing the advantages of the DEKF-trained RBFNN control method theoretically,the ship’s nonlinear model with environmental disturbances was employed to verify the performance of the proposed stabilization system.Different sailing scenarios were conducted to investigate the motion responses of the ship in waves.The results demonstrate that the DEKF RBFNN based control system is efficient and practical in reducing roll motions and following the path for the ship sailing in waves only through rudder actions. 展开更多
关键词 Rudder roll damping AUTOPILOT Radial basis function Neural networks dual extended Kalman filter training Intelligent control path following Advancing in waves
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基于Cycle-GAN和改进DPN网络的乳腺癌病理图像分类 被引量:5
3
作者 张雪芹 李天任 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期727-735,共9页
针对病理图像染色不均匀及良恶性难以鉴别的问题,提出基于Cycle-GAN和改进的双路径网络(DPN)的算法框架.利用Cycle-GAN进行颜色归一化处理,解决因病理图像染色不均匀导致的检测模型精度偏低问题,通过对图像进行重叠切片,基于DPN网络采... 针对病理图像染色不均匀及良恶性难以鉴别的问题,提出基于Cycle-GAN和改进的双路径网络(DPN)的算法框架.利用Cycle-GAN进行颜色归一化处理,解决因病理图像染色不均匀导致的检测模型精度偏低问题,通过对图像进行重叠切片,基于DPN网络采用增加小卷积、反卷积和注意力机制,增强模型对病理图像纹理特征的分类能力.在BreaKHis数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了乳腺癌病理图像良恶性分类的准确性. 展开更多
关键词 乳腺癌病理图像分类 深度学习 Cycle-GAN网络 双路径网络(dpn) 注意力机制
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基于DPN深度学习网络的红外与可见光图像融合 被引量:1
4
作者 宋建辉 周航 +1 位作者 刘砚菊 崔洁 《沈阳理工大学学报》 CAS 2020年第5期13-17,24,共6页
为增加红外与可见光图像融合后的细节信息,减缓传统卷积神经网络梯度不断减少的问题,提出采用双路径网络DPN对红外与可见光图像进行融合。先将红外与可见光图像分解为低频与高频部分;然后利用加权融合方法对低频部分的红外与可见光图像... 为增加红外与可见光图像融合后的细节信息,减缓传统卷积神经网络梯度不断减少的问题,提出采用双路径网络DPN对红外与可见光图像进行融合。先将红外与可见光图像分解为低频与高频部分;然后利用加权融合方法对低频部分的红外与可见光图像进行融合,再使用DPN网络对两种图像的高频部分进行特征提取,对提取得到的特征层进行正则化、卷积运算,再经过最大选择策略得到图像的高频部分;最后将高频和低频图像进行重构,得到最终融合图像。研究结果表明,本文算法融合出的结果图在细节信息和清晰度上有明显增强。 展开更多
关键词 图像融合 梯度 双路径网络 加权融合 正则化
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支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署研究 被引量:7
5
作者 黄琳 黄劼 蒋平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期102-106,共5页
5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机... 5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机制结合有限双协议栈模型,在模型下构建5G通信网络结构,并通过高架立体交叉网优化IPv4/IPv6双栈的5G通信网络组网结构,提升IPv4/IPv6双栈5G通信网络的通信速度。采用冗余路径算法,实现5G网络IPv4/IPv6双栈通信中的服务功能链编排,解决IPv4/IPv6双栈通信中的冗余问题。实验结果表明,该方法能够构建一种更稳定、更高效的5G通信网络组网结构,提高了网络频谱效率,优化了网络环境。 展开更多
关键词 5G通信网络 IPV4/IPV6双栈 可靠性组网部署 服务功能链 冗余路径算法 有限双协议栈模型
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融合动力学特征的自由返回轨道双路网络学习方法
6
作者 朱彬羽 李海阳 +3 位作者 杨震 何俊华 陆林 张宇航 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第4期64-75,共12页
自由返回轨道是载人飞船进行地月转移的首选轨道方案,其设计约束要求严格,现有算法对时初值依赖性普遍较强。针对载人月球探测任务中的地月转移轨道规划问题,采用双路网络学习方法,进行自由返回轨道初值方法的研究。建立地月自由返回轨... 自由返回轨道是载人飞船进行地月转移的首选轨道方案,其设计约束要求严格,现有算法对时初值依赖性普遍较强。针对载人月球探测任务中的地月转移轨道规划问题,采用双路网络学习方法,进行自由返回轨道初值方法的研究。建立地月自由返回轨道的动力学模型以分析近地端轨道解空间特征。结合近地升降轨的解空间分域特性,提出一种采用参数关联变换设计的双路神经网络架构,确保不同特征域下轨道解的完备性。利用ATK机动规划功能模块实现了双路网络学习初值方法下的地月自由返回轨道规划,并进行了仿真设计与验证。研究成果可为解决载人探月任务地月转移轨道规划的初值依赖性问题提供有效参考。 展开更多
关键词 载人探月任务 自由返回轨道 双路神经网络 ATK机动规划模块
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基于双流时空融合网络的无人车路径规划优化方法
7
作者 胡季雨 陈奇 《智能物联技术》 2025年第4期73-77,共5页
为了提升无人车在动态复杂环境中的路径规划能力,构建基于分层强化学习的双流时空融合网络,研究多模态输入的高维特征建模与动态适应机制。结合时空概率场与可变形注意力模块,实现对障碍物行为的不确定性建模与滚动优化控制。结果表明,... 为了提升无人车在动态复杂环境中的路径规划能力,构建基于分层强化学习的双流时空融合网络,研究多模态输入的高维特征建模与动态适应机制。结合时空概率场与可变形注意力模块,实现对障碍物行为的不确定性建模与滚动优化控制。结果表明,所提方法在仿真环境中具有较低的轨迹偏差、碰撞概率及规划延迟,具有良好的安全性与实时性。 展开更多
关键词 深度学习 路径规划 双流网络 注意力机制
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改进生成式对抗网络的不均衡样本转子系统故障诊断
8
作者 李金赫 段礼祥 +1 位作者 姜垣良 冯斌 《化工自动化及仪表》 2025年第2期239-249,共11页
实际工业应用中转子系统能够采集到的故障样本远少于正常工况样本。针对不同类别样本数量不均衡时传统深度学习模型会倾向于预测出样本更多的类别而忽视较少出现的类别的现状,提出基于条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)结合改进的卷... 实际工业应用中转子系统能够采集到的故障样本远少于正常工况样本。针对不同类别样本数量不均衡时传统深度学习模型会倾向于预测出样本更多的类别而忽视较少出现的类别的现状,提出基于条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)结合改进的卷积块注意力机制(CBAM)+可变性卷积的有监督二维数据生成方法(CBAM-CDCGAN),实现不均衡样本转子系统的故障诊断。首先用小波变换将得到的振动数据转换为二维时频图像;之后将改进的CBAM注意力机制与可变形卷积分别嵌入生成式对抗网络的生成器与判别器中,并利用该生成网络进行样本生成;最后将生成样本与原始样本混合,划分为训练集和测试集,通过双路径网络进行训练和测试,结果表明:在样本不均衡比为1:10时,用CBAM-CDCGAN模型生成样本后进行故障诊断,转子和轴承故障识别的准确率较不均衡时分别提升16.10%和21.28%。 展开更多
关键词 故障诊断 CBAM-CDCGAN模型 转子系统 双路径网络 样本不均衡 生成式对抗网络
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基于双路径嵌套的真实图像去噪算法
9
作者 赵正旸 李晨 孙久淞 《信息技术》 2025年第11期7-15,共9页
鉴于多数去噪模型在真实噪声去除上表现不佳,通常需通过增加网络深度来提升性能。文中提出了一种基于双路径嵌套的真实噪声图像盲去噪算法。该算法采用了双路径模块为基础模块,融合了残差网络和密集连接网络的优点,高效整合不同特征层... 鉴于多数去噪模型在真实噪声去除上表现不佳,通常需通过增加网络深度来提升性能。文中提出了一种基于双路径嵌套的真实噪声图像盲去噪算法。该算法采用了双路径模块为基础模块,融合了残差网络和密集连接网络的优点,高效整合不同特征层次信息,显著提升了图像细节重建效果。引入注意力机制实现双路径嵌套结构,扩展网络宽度,能够提取更丰富的特征。实验结果表明,所提出的算法在DND数据集和SIDD数据集上表现出色,峰值信噪比(PSNR)分别达到了39.81和39.73,结构相似性(SSIM)分别为0.957和0.958。 展开更多
关键词 图像去噪 双路径嵌套 残差网络 密集连接网络 注意力机制
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利用DPRNN实现交织重数未知的ADS-B信号分离
10
作者 王文益 王建设 《中国民航大学学报》 2025年第3期75-80,共6页
多条信号之间的交织是广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统中不可避免的问题。已有的单天线ADS-B信号解交织方法,大多需要精确的估计交织重数、相对时延等参数,相应的估计精度往往严重影响最终... 多条信号之间的交织是广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统中不可避免的问题。已有的单天线ADS-B信号解交织方法,大多需要精确的估计交织重数、相对时延等参数,相应的估计精度往往严重影响最终的分离性能。为解决该问题,本文利用双路径递归神经网络(DPRNN,dual-path recurrent neural network)在无须估计任何参数的前提下对ADS-B接收信号进行分离。网络输入为交织重数未知的ADS-B接收信号,包括纯噪声信号、无交织信号、两重交织信号和三重交织信号。网络固定输出3条信号,当交织信号中包含i条ADS-B信号时,对应的源信号包含i条ADS-B信号和(3-i)条噪声信号。仿真实验证明,当信号的交织重数不大于三重时,分离正确率达到95%以上。这一研究为ADS-B信号交织分离提供了一种新的解决方案,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 广播式自动相关监视(ADS-B) 信号交织 信号分离 双路径递归神经网络
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双权重应急交通网络最优路径数学模型及算法研究 被引量:6
11
作者 盖文妹 邓云峰 +2 位作者 蒋仲安 李竞 杜焱 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2366-2375,共10页
运用运筹学中的图论与多目标优化理论和方法建立双权重应急交通网络最优路径的数学模型,基于超启发式算法思想,提出适合该模型的双试探点搜索算法。算法从应急决策的角度寻找最优路径,通过操纵和管理低层启发式算法,不断获得新启发式算... 运用运筹学中的图论与多目标优化理论和方法建立双权重应急交通网络最优路径的数学模型,基于超启发式算法思想,提出适合该模型的双试探点搜索算法。算法从应急决策的角度寻找最优路径,通过操纵和管理低层启发式算法,不断获得新启发式算法,是一种快速、近似的算法。用真实路网验证本文算法在应急管理与决策中的应用效果,并与A*算法进行对比分析,证明前者在双权重应急交通网络的路径寻优上更具优势。此外,用随机路网测试不同限制条件参数c和b以及节点规模n,研究算法精度参数δ1及δ2对双试探点搜索算法求解效率的影响。研究结果表明:所提出的算法求解效率与n及算法流程参数δ1和δ2有显著的正相关关系,而与限制条件参数c和b之间的相关性并不显著,算法有较高的求解效率,为突发事件救灾与疏散提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 应急管理 路径选择 双权重网络 优化模型 超启发式算法
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集群企业知识网络双重嵌入演进路径研究——以正泰集团为例 被引量:29
12
作者 魏江 徐蕾 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2011年第2期247-253,共7页
本地与超本地知识网络具有不同的性质和功能,集群企业只有同时嵌入两类网络,并实现两者功能的有机整合,才能为集群企业提供异质性资源与能力。但集群企业知识网络双重嵌入局面的形成是一个动态演变的过程,受到企业知识需求类型和已有资... 本地与超本地知识网络具有不同的性质和功能,集群企业只有同时嵌入两类网络,并实现两者功能的有机整合,才能为集群企业提供异质性资源与能力。但集群企业知识网络双重嵌入局面的形成是一个动态演变的过程,受到企业知识需求类型和已有资源基础的限制。为此,在梳理相关理论基础上,采用案例研究方法,选取国内一家具有20多年成长历史的大型集群企业作为研究对象,探索研究了双重嵌入的动态过程,研究发现:①集群企业知识网络嵌入总体特征是从低级到高级,从单结构到多结构,从本地网络到本地、超本地并重。②集群企业不同类型的知识网络随着时间变化而动态发展的原因在于其在不同发展阶段拥有不同资源并面临不同的知识需求。③运行机制的演变与知识网络演进同步演化,相应地由非契约网络为主逐渐转向以契约网络为主。 展开更多
关键词 超本地知识网络 双重嵌入 集群企业 演进机制
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MRTP:时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法 被引量:4
13
作者 张坤 杨静 +3 位作者 张栋 陈跃海 李杰 杜少毅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期22-32,共11页
针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征... 针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征提取。在空间路径中,使用基于特征差分的动作感知寻找并加强通道动作特征表征;在动作路径中,基于动作感知的权重对通道进行筛选,并加入通道注意力和时间注意力加强关键特征;在两个路径提取出特征后,对特征进行融合,融合后的特征通过激活函数映射出样本在各个类别的得分,取得分最高的类别为最终识别结果。实验结果表明:所提方法在UCF101数据集上达到了95.6%的准确率,优于未使用时间注意力的方法;在AVA2.2数据集上的平均精度达到了28%,优于未使用动作感知和时间注意力的方法。与目前主流的基于光流法的双流网络、以Slowfast为代表的3D卷积网络、Transformer等方法进行了准确率、参数量、处理速度对比,结果表明所提方法具有更良好的识别效果和鲁棒性。 展开更多
关键词 行为识别 双路径网络 特征差分 动作感知 时间注意力
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转向约束网络中的对偶最短路径树原理及其原型算法 被引量:5
14
作者 任刚 王炜 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期84-89,共6页
为比较有无转向约束条件下最短路径特征及其搜索算法的异同点,基于对偶图理论证明了转向约束网络中从单个源点到所有弧的最短路径集构成其对偶网络的生成树,提出了对偶最短路径树(DSPT)概念,并利用其分析算法之间的关系。研究结果表明:... 为比较有无转向约束条件下最短路径特征及其搜索算法的异同点,基于对偶图理论证明了转向约束网络中从单个源点到所有弧的最短路径集构成其对偶网络的生成树,提出了对偶最短路径树(DSPT)概念,并利用其分析算法之间的关系。研究结果表明:转向约束下的现有求解方法包括弧标号算法、节点标号算法和对偶网络法都可以统一到DSPT算法框架内,而且与无转向约束的最短路径树(SPT)算法在路径搜索策略上是相同的;对于转向约束网络中的最短路径问题可建立一个DSPT原型算法,结合各种SPT标号技术能设计出更多的有效算法。 展开更多
关键词 交通网络 对偶最短路径树 对偶图 转向约束 原型算法
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用于空间遥感的一种毫米波双通道准光系统 被引量:2
15
作者 俞俊生 陈晓东 +8 位作者 苗俊刚 刘绍华 徐亮 刘小明 苏汉生 魏钦刚 麦源 刘海瑞 白明 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期58-63,共6页
准光系统广泛应用于星载遥感系统中。北京邮电大学电磁场国际开放实验室以伦敦大学玛丽皇后学院发明的衍射高斯波束分析(Diffracted Gaussian Beam Analysis,DGBA)算法为基础,设计了可用于空间遥感的一种毫米波双通道准光网络系统,设计... 准光系统广泛应用于星载遥感系统中。北京邮电大学电磁场国际开放实验室以伦敦大学玛丽皇后学院发明的衍射高斯波束分析(Diffracted Gaussian Beam Analysis,DGBA)算法为基础,设计了可用于空间遥感的一种毫米波双通道准光网络系统,设计指标要求准光系统两路出射波束发散角均为10°(8.68dB波束宽为20°),旁瓣低于-25dB。该准光网络系统已在北京航空航天大学加工并实验测量。算法仿真和实验测量结果都验证了该设计的有效性。 展开更多
关键词 双通道准光网络系统 毫米波 衍射高斯波束分析法 空间遥感
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多尺度编码-解码结构的单幅图像去雨网络 被引量:2
16
作者 张学锋 李金晶 +1 位作者 储岳中 汤亚玲 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期68-73,共6页
针对图像去雨问题提出多尺度编码-解码结构的单幅图像去雨网络(MSEDNet).首先在编码阶段对雨图像进行二次下采样;然后每个下采样层分别通过特征细化模块提取特征信息;最后将特征图逐步上采样,并且与上一个阶段的特征图聚合得到最终的去... 针对图像去雨问题提出多尺度编码-解码结构的单幅图像去雨网络(MSEDNet).首先在编码阶段对雨图像进行二次下采样;然后每个下采样层分别通过特征细化模块提取特征信息;最后将特征图逐步上采样,并且与上一个阶段的特征图聚合得到最终的去雨图像.采用不同分辨率的特征提取网络,能更好地提取雨纹的特征.特征细化网络首先经过多尺度扩张卷积聚合雨纹特征,然后通道注意力给聚合模块通道分配不同的权重以细化自身,最后使用ResNet和DenseNet的双路特征提取器实现雨纹信息提取.仿真和真实雨数据集结果表明:所提网络能够有效地去除雨纹,得到高质量的无雨图像. 展开更多
关键词 单幅图像去雨 扩张卷积 双路网络 通道注意力 长短时间记忆网络
原文传递
基于两路并发传输的井下通信 被引量:6
17
作者 胡然 郭成城 杨剑锋 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第3期32-36,共5页
针对矿井中无线通信存在的低可靠性、高时延问题,引入两路并发机制来提供井下无线通信的可靠性和实时性保证。详细介绍了在内核空间实现双路径并发传输的设计思想和实现过程,通过定义专用数据结构进行重复包的排查和丢弃处理,并利用多... 针对矿井中无线通信存在的低可靠性、高时延问题,引入两路并发机制来提供井下无线通信的可靠性和实时性保证。详细介绍了在内核空间实现双路径并发传输的设计思想和实现过程,通过定义专用数据结构进行重复包的排查和丢弃处理,并利用多协议标记交换技术实现数据包的快速转发。在矿井内实地环境进行了现场测试,测试结果证明了两路并发传输方式的可靠性高、时延低。 展开更多
关键词 无线网状网 矿井通信 两路并发传输 丢包率 多路径路由
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基于双路径网络的矿井无线信号检测方法的研究 被引量:2
18
作者 李旭虹 李彤彤 王安义 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期120-126,共7页
目前针对矿井无线信号检测的研究大多只考虑了比较理想的加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道,且信号检测误码率高,网络结构复杂。针对上述问题,提出一种基于双路径网络(DPN)的矿井无线信号检测方法,采用双路网络接收机(DPNR)优化正交频... 目前针对矿井无线信号检测的研究大多只考虑了比较理想的加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道,且信号检测误码率高,网络结构复杂。针对上述问题,提出一种基于双路径网络(DPN)的矿井无线信号检测方法,采用双路网络接收机(DPNR)优化正交频分复用(OFDM)接收端的整体性能,解决常规接收机的误差累积问题。首先采用残差(Res)块的shortcut对浅层特征进行一次卷积,将经过一次卷积后的特征图与经过多次卷积后的特征图相加。然后将密集(Dense)块浅层重复利用,并进行Dense块的卷积计算,得到卷积计算后的特征图。最后将两者的特征图融合成新的特征图,在牺牲较少复杂度的情况下,提取更多的特征,从而提高检测性能。实验结果表明:(1)在OFDM系统中,DPNR的误码率比常规接收机低,在信噪比为13时,误码率为零;在信噪比大于7时,DPNR的误码率较矿井环境下的常规接收机降低1个数量级以上;在信噪比大于11时,DPNR的误码率较加性高斯白噪声下的常规接收机降低1个数量级以上。(2)在通信系统滤波器组多载波/偏置正交幅度调制中,DPNR的误码率较常规接收机的降低2个数量级以上,说明其具有较好的鲁棒性。(3)随着信噪比的增加,DPNR和残差神经网络(ResNet)接收机的误码率较密集连接卷积网络(DenseNet)接收机低,且DPNR的误码率在最后阶段即信噪比大于13时更低。(4)在较高信噪比情况下,DPNR的误码率远远低于深度接收机,在信噪比大于8时,DPNR的误码率较深度接收机降低1个数量级以上。 展开更多
关键词 矿井无线通信 无线信号检测 误码率 双路径网络 双路网络接收机 信噪比 常规接收机 深度接收机
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基于特征学习的双路径红外-可见光行人重识别算法 被引量:2
19
作者 朱松豪 吕址函 宋杰 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第5期82-90,共9页
由于拍摄视角、行人姿态的变化以及不同的相机光谱造成的额外跨模态差异,RGB图像和红外图像之间存在着明显的差异,提取有效的模态共享特征是红外-可见光行人重识别中的难点。本研究提出一种双路径学习算法来识别特征,利用改进的BNNeck... 由于拍摄视角、行人姿态的变化以及不同的相机光谱造成的额外跨模态差异,RGB图像和红外图像之间存在着明显的差异,提取有效的模态共享特征是红外-可见光行人重识别中的难点。本研究提出一种双路径学习算法来识别特征,利用改进的BNNeck模块来提取RGB和红外图像的特征信息,改善算法的识别性能。该算法首先将注意力机制引入双路径特征学习网络,获取RGB图像在空间维度和通道维度上的特征信息,实现红外特征信息匹配;然后,将BNNeck模块引入至跨模态行人重识别算法,减少模态特征信息差异,加快算法收敛速度;最后,在异质中心损失函数和交叉熵损失函数的基础上,引入跨模态下行人身份损失函数,提高行人识别的准确性。SYSU-MM01和RegDB数据集的实验结果表明,相对于目前大多数已有算法,所提算法具有更好的泛化能力和鲁棒性,Rank-1/mAP分别达到59.39%/85.44%和57.81%/73.19%,比最新算法分别提高2.43%/2.86%和2.44%/1.19%。 展开更多
关键词 行人重识别 跨模态 注意力机制 双路径网络 模态共享
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并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法 被引量:2
20
作者 邱云飞 辛浩 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3247-3259,共13页
常规单路径架构主干经过积极的下采样,往往导致特征信息的丢失。同时,仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题,提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。采用双路径架构主干并行地提... 常规单路径架构主干经过积极的下采样,往往导致特征信息的丢失。同时,仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题,提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。采用双路径架构主干并行地提取空间与语义信息,并通过双路径融合模块,促进特征信息间的相互补充。顶部特征依次与金字塔池化多尺度池映射相加,利用注意力机制将多尺度池化特征聚集其中,进一步提高多尺度的检测性能。聚集全局尺度信息,利用自注意机制将其融入不同层特征,并重复多次以构建全局特征融合的颈部网络结构,有效提升颈部网络融合全局上下文信息的能力。头部采用Ghost Conv并结合通道混洗操作,维持模型性能的同时减少参数冗余。在KITTI、BDD100K和PASCAL VOC数据集上展开实验,所提算法的平均精度值相较于基线模型(YOLOv7-tiny)分别提高了3.5、3.4和2.7个百分点。实验结果表明,提出的算法提升了复杂场景下的检测性能,而且对算力等资源的要求较低。 展开更多
关键词 目标检测 双路径主干 池化注意力 全局特征融合颈部网络 Ghost检测头
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